Страница: 14/16
Размах между максимальными и минимальными значениями зарплаты чрезвычайно велик, особенно на предприятиях городов Сыктывкара, Печоры, Ухты, Воркуты, Усинска. Вместе с тем основная доля значений средней заработной платы довольно низкая (рис. 3):
Рисунок 3. Распределение предприятий по величине средней заработной платы по городам и районам.
Ящичковая диаграмма представляет ранжированный ряд значений заработной платы на предприятиях городов и районов. На всех ящичках значение медианы (жирная черта) смещено к низу, то есть ближе к минимальной величине заработной платы; в городах оно выше, чем в районах. Межквартильная широта (высота ящичка) показывает, насколько сильно различается уровень зарплаты у половины предприятий, находящихся в центре ранжированного ряда. Она несколько больше в городах (2-3 тыс.), ниже - в районах (1,2-2 тыс.). Экстремально высокие значения зарплаты на предприятиях городов начинаются с 6-10 тыс. рублей, районов - с 4-6 тыс.
Лишь города Усинск и Ухта выделяются большим разбросом значений средней зарплаты основной массы предприятий. Здесь больше межквартильная широта (соответственно 6,8 и 4,1 тыс. рублей) и выше граница экстремальных значений (с 19 и с 12 тыс.).
Величина средней заработной платы не превышала прожиточный минимум для трудоспособного населения (в среднем по республике он составил 1,9 тыс. рублей) более чем на трети предприятий, где была занята пятая часть работающих. Однако в большинстве районов эта доля была значительно выше (см. рис. 4):
Рисунок 4. Доля работающих со средней заработной платой меньше прожиточного минимума (в % к общей численности работающих в городе,районе)
Таким образом, наблюдается резкая дифференциация зарплаты в пределах городов и районов и между ними. Имеются экстремально высокие значения начисленной заработной платы, на порядок и более превышающие минимальные размеры заработной платы. При этом минимальные уровни зарплаты не представлены ни как выбросы, ни как экстремумы, то есть значения, явно отличающиеся от основной их массы. Напротив, основная доля работающих имеет довольно невысокий уровень зарплаты. Пятая часть из них получает заработную плату, не превышающую прожиточный минимум для трудоспособного населения, а в ряде районов - половина и более. Заработная плата половины работающих не превышает 3,1 тыс. рублей. Те, кто не относится ни к низко-, ни к высокооплачиваемым, получают в пределах 1,9-5,9 тыс. рублей. Меньшую, чем среднюю по республике заработную плату (4,6 тыс. рублей), имеют 66% работников.
Выявленные пропорции позволяют предположить, что уровень средней зарплаты несколько завышен, если оценивать основную массу работающих. Поэтому возникает необходимость применения альтернативных показателей, характеризующих среднее значение заработной платы.
Одним из них является медиана, величина которой приводилась выше (3,1 тыс. рублей).
Иногда для аналитических целей используется 5%-ное усеченное среднее. Оно вычисляется путем упорядочивания значений по возрастанию, отсечением (удалением) 5% значений от начала и от конца, а затем - вычислением обычного среднего для оставшихся значений. Как уже отмечалось, именно эта доля работающих на крупных и средних предприятиях получает зарплату с экстремально высокими значениями. То есть 5%-ное усеченное среднее - более корректный показатель. По республике он составил 4,1 тыс. рублей, что меньше средней зарплаты (4,6 тыс.), но больше медианы.
И все же традиционно в аналитической работе используется среднее. Поэтому актуальной становится задача корректного вычисления этого показателя, то есть с учетом того, что оценка среднего очень чувствительна к экстремальным значениям.
Вычисление среднего, сравнение групповых средних допустимо только для переменных с так называемым нормальным распределением. В существующей практике органами статистики среднее вычисляется без проверки характера распределения, хотя последнее может оказаться не похожим на нормальное. Это может привести к ошибочным выводам, особенно когда распределение значительно отклоняется от нормального. Плотность нормального распределения представляет симметричную кривую, в которой численности растут до максимума, а потом с такой же постепенностью убывают. Приведение данных к нормальному распределению заключается в преобразовании исходных данных - логарифмировании, возведении в степень, извлечении корня и т.п.
Реферат опубликован: 25/08/2006