Трансформации социально-экономических систем в КНР и Венгрии

отличительной чертой была преимущественная платность. В середине 1994 г.

степень приватизации составила около 50%, при этом доля национальной

частной собственности достигла 25-30%, иностранной 15-20%. В этом же году

процесс замедлился, поскольку на руках у государства оставались в основном

предприятия ключевых отраслей венгерской экономики, приватизация которых

была непосильной для отечественных предпринимателей (энергетика,

металлургия, тяжелая химия, монополии в области транспорта), и крупные

банки. Дальнейшее проведение приватизации требовало серьезных политических

решений. Они были приняты пришедшим к власти летом 1994 г. социал-

либеральным правительством во главе с социалистами. Был взят курс на

ускоренную приватизацию при активном участии иностранного капитала, но с

сохранением льгот для отечественного менеджмента и работников[10].

Участие иностранных инвесторов, как правило, транснациональных

компаний, обеспечивало вложение дополнительных средств в приватизируемые

предприятия и банки. Законом о приватизации, принятом в мае 1995 г.,

определялись цели, условия и механизм приватизации. Начался процесс

приватизации энергетического сектора, телекоммуникационного концерна,

важнейших коммерческих банков. Доходы от приватизации были важным

источником пополнения государственной казны. Только за один рекордный в

истории приватизации 1995 г. государство получило около 4,5 млрд долл.,

которые пошли на сокращение внешнего долга. В 1997 г. в основном была

завершена массированная приватизация, доля частной собственности в

экономике превысила 75%. При этом в Венгрии, даже по европейским масштабам,

чрезвычайно велика доля иностранного капитала: она составляет более

половины в промышленности, около четверти в энергетическом комплексе и

более 60% в банковском секторе. Сократилась доля государства в

перераспределении доходов: в 1990 г. она составляла 60% ВВП, в 1995 г. -

51, в 1999 г. - 44-45% и столько же в 2000 г. Это соотношение не намного

превышает уровень Западной Европы, где оно составляет около 40%2.

После принятия Венгрией нового валютного кодекса МВФ причислил 1

января 1996 г, венгерский форинт к разряду конвертируемых валют.

В 1996-1997 гг. были приняты новые законы в сфере банковской

деятельности, рынка ценных бумаг, финансов, учитывающие

изменения в экономике и подготовку к вступлению в ЕС,

гармонизирующие ее правовые нормы с нормами европейских стран. Наряду с

рынком товаров в Венгрии образовался рынок капитала.

Если в начале 90-х годов происходил трансформационный спад в

экономике, обусловленный как переходом к рыночной экономике, так и потерей

традиционных восточных рынков в связи с развалом СЭВ и Советского Союза и

резкой переориентацией на Запад, то с конца 1995 г. начался период

стабилизации.

Спад экономики к 1994 г. закончился, а с середины 1996 г. начался

относительно устойчивый рост общественного производства: в 1997 г. темпы

роста ВВП составили уже 4,6%, в 1998 г. -4,9, в 1999 г. - 4,1, в 2000 г. -

5,2, в 2001 г. 3,8%, что в условиях ухудшения конъюнктуры в Западной Европе

было не мало. В 1996-1997 гг. начала снижаться внешняя задолженность.

Венгрия расплатилась с МВФ и перестала брать у него новые кредиты. Норма

инфляции упала в 1999 г. до уровня 10%, в 2000 г. она составила 9,8%, в

2001 г. - 9,2%.

После резкого падения жизненного уровня в 1990-1992 гг. и снижения

его в 1995 г. наметился рост реальной заработной платы, составивший 4,9% в

1997 г., 3,5% в - 1998 г., 2,5% - в 1999 г. и 1,5% - в 2000 г. (средняя

заработная плата превышает 250 долл. в месяц на одного занятого). В 2001 г.

повысились темпы роста реальных заработков несмотря на резкое снижение

темпов экономического роста - более чем в 4 раза. Это объясняется

спецификой предвыборного года. (В апреле 2002 г. в Венгрии прошли новые

выборы в парламент страны.) По официальному курсу средний заработок

составляет в Венгрии 10% от среднего уровня стран ЕС, а ВВП на душу

населения - 20%, по покупательной же способности это соотношение равно 30 и

50%. Улучшилась структура производства и экспорта, более половины объема

последнего составляет продукция машиностроения. Благодаря прямым

иностранным инвестициям в производство (в 2000 г. около 23 млрд евро)

повысилась конкурентоспособность венгерской продукции.

В результате стабилизации улучшились экономические показатели

Венгрии. В начале 2002 г. статистическое ведомство Ев-росоюза - Евростат -

опубликовало данные о странах претендентах на вступление в ЕС, согласно

которым по показателю объема ВВП на душу населения Венгрия находилась на

пятом месте среди них. Его уровень равен 51% среднего уровня стран ЕС (Кипр

- 86%, Словения - 69, Чехия - 59, Мальта - 56, замыкают ряд Болгария - 28%,

Турция - 26 и Румыния -23%).

В 90-е годы развитие страны происходило на фоне политической и

экономической ориентации на Запад, что оказывало влияние на характер

происходящих процессов. Если в начале 90-х годов продолжалось начатое еще

до смены политической системы создание институциональных основ рыночного

хозяйства, то вторая половина минувшего десятилетия характеризуется

интенсивным продвижением в этом направлении. Если в первой половине

десятилетия ощущалось шоковое влияние обвала традиционных рынков и

переориентации на более требовательные западные рынки, то во второй

половине Венгрии в большей мере, чем другим странам региона удалось

адаптироваться к новым условиям. В этот период начались практические шаги

по вхождению в европейские интеграционные структуры. Оба процесса ~ переход

к рыночной экономике и переориентация экономических связей на Запад,

включая будущее вступление в ЕС, - имеют свою социальную и экономическую

цену, но они так тесно переплетены друг с другом, что трудно отделить цену

перехода к рынку от цены переориентации связей и количественно определить

последнюю.

|1968 |12,00 |17,00 |10261,0|111,10 |0,00 |1,24 |18,40 |

| | | |0 | | | | |

|1969 |17,00 |19,00 |10299,0|111,50 |0,00 |1,32 |18,70 |

| | | |0 | | | | |

|1970 |24,00 |25,00 |10337,0|111,90 |0,00 |1,43 |18,00 |

| | | |0 | | | | |

|1971 |21,00 |39,00 |10375,0|112,40 |0,00 |1,50 |17,60 |

| | | |0 | | | | |

|1972 |35,00 |47,00 |10413,0|112,80 |0,00 |1,53 |17,40 |

| | | |0 | | | | |

|1973 |48,00 |52,00 |10451,0|113,20 |0,00 |1,65 |17,50 |

| | | |0 | | | | |

|1974 |52,00 |59,00 |10490,0|113,60 |0,00 |1,71 |16,20 |

| | | |0 | | | | |

|1975 |59,00 |63,00 |10532,0|114,10 |0,00 |1,76 |16,00 |

| | | |0 | | | | |

|1976 |60,00 |74,00 |10576,0|114,50 |0,00 |1,85 |15,80 |

| | | |0 | | | | |

|1977 |54,00 |79,00 |10621,0|115,00 |54,30 |1,94 |15,60 |

| | | |0 | | | | |

|1978 |57,00 |81,00 |10662,0|115,50 |10405,60|2,11 |15,10 |

| | | |0 | | | | |

|1979 |61,00 |88,00 |10693,0|115,80 |11189,30|2,11 |14,50 |

| | | |0 | | | | |

|1980 |62,00 |94,60 |10707,0|116,00 |12321,50|2,30 |14,20 |

| | | |0 | | | | |

|1981 |60,00 |102,30 |10705,0|115,90 |12349,30|2,10 |13,90 |

| | | |0 | | | | |

|1982 |63,00 |115,60 |10687,0|115,70 |12867,10|2,10 |13,30 |

| | | |0 | | | | |

|1983 |63,00 |128,20 |10656,0|115,40 |13547,60|2,05 |12,70 |

| | | |0 | | | | |

|1984 |64,00 |135,90 |10619,0|115,00 |13872,70|2,14 |12,50 |

| | | |0 | | | | |

|1985 |72,00 |149,50 |10579,0|114,60 |17613,10|2,20 |12,40 |

| | | |0 | | | | |

|1986 |68,00 |152,10 |10537,0|114,10 |21338,40|2,12 |12,30 |

| | | |0 | | | | |

|1987 |65,00 |167,60 |10492,0|113,60 |24715,80|2,20 |12,00 |

| | | |0 | | | | |

|1988 |63,00 |174,50 |10447,0|113,10 |24747,10|2,16 |11,70 |

| | | |0 | | | | |

|1989 |66,00 |184,20 |10404,0|112,70 |25740,50|2,16 |11,50 |

| | | |0 | | | | |

|1990 |67,00 |187,50 |10365,0|112,20 |26756,30|2,02 |11,10 |

| | | |0 | | | | |

|1991 |626,00 |194,80 |10331,0|111,90 |28560,10|1,89 |10,50 |

| | | |0 | | | | |

|1992 |223,00 |199,40 |10301,0|111,60 |27799,50|1,66 |9,80 |

| | | |0 | | | | |

|1993 |166,00 |203,20 |10274,0|111,30 |30746,90|1,66 |11,90 |

| | | |0 | | | | |

|1994 |201,00 |212,20 |10245,0|111,00 |35682,90|1,67 |10,70 |

| | | |0 | | | | |

|1995 |244,00 |223,20 |10214,0|110,60 |39866,80|1,70 |10,20 |

| | | |0 | | | | |

|1996 |204,00 |238,80 |10179,0|110,20 |34336,20|1,74 |9,90 |

| | | |0 | | | | |

|1997 |180,00 |226,20 |10140,0|109,80 |30914,20|1,68 |8,70 |

| | | |0 | | | | |

|1998 |240,00 |233,80 |10099,0|109,40 |35727,20|1,71 |7,80 |

| | | |0 | | | | |

|1999 |249,00 |238,40 |10056,0|108,90 |36651,30|1,71 |7,00 |

| | | |0 | | | | |

|2000 |252,00 |245,60 |10012,0|108,40 |37125,10|1,72 |6,40 |

| | | |0 | | | | |

3.2 Методика анализа

Базовый анализ данных

Базовый анализ данных включает:

. изучение распределения частот значений переменной (изучение

вариационных рядов)

. определение статистик, связанных с распределением частот (среднее

арифметическое, мода, медиана, показатели вариации)

. определение показателей формы распределения

. проверку гипотез (гипотез о связях между переменными, гипотезы о

различиях)

С распределением частот используют для анализа следующие статистики:

среднее арифметическое, мода, медиана, размах межквартирный размах,

стандартные отклонения, коэффициент вариации, асимметрия и эксцесс.

Среднеарифметическое используется, когда данные собраны с помощью

интервальной или относительной шкалы. Среднее арифметическое определяется

по формуле:

[pic],

где Хij – значение i-й переменной по j-му объекту;

n – число объектов в выборке.

Мода – значение переменной, встречающееся чаще других. Мода является

хорошим показателем центра распределения. В табл. 3.1 для показателя –

доступ к санитарно техническим системам чаще всего встречается значения

равное 74 и 78 %.

Медиана – это значение переменной в середине ряда данных,

расположенных в порядке возрастания или убывания. В табл. 3.4 представлен

показатель – доступ к санитарно техническим системам для выборки в 20 стран

в порядке возрастания этого показателя.

Для данных измеряемых с помощью интервальных или относительных шкал

определяют следующие показатели вариации:

- рамках вариации;

- межквартальный размах;

- дисперсию;

- стандартное отклонение;

- коэффициент вариации.

Разmах i=Xmaxi - Xmini

Для показателя – городское население (процент от общего населения)

Разmах=91-27=64%

Межквартальный размах – это разность между 75 и 25 процентилями.

Среднеквадратическое (стандартное) отклонение определяется по

формуле:

[pic].

Коэффициент вариации вычисляется по формуле:

[pic].

Коэффициент вариации определяется для данных, измеряемых с помощью

относительной шкалы.

Для базового анализа оценивают закон распределения данных с помощью

асимметрии и эксцесса.

Асимметрия – это характеристика распределения, которая оценивает

симметрию расположения значений данных относительно средней.

При симметричном распределении значения среднего арифметического,

моды и медианы равны между собой, а частоты любых двух значений переменной,

которые расположены на одном и том же расстоянии от центра распределения,

одинаковы..

Эксцесс (kurtosis)- это показатель, показывающий островершинность

или плосковершинность кривой вариационного ряда по сравнению с нормальным

распределением.

Эксцесс случайной величины, имеющий нормальный закон распределения,

равен нулю. Если эксцесс имеет положительный знак, то распределение более

островершинной, при отрицательном знаке более плосковершинной.

Проверка гипотезы заключается в выполнении следующих этапов:

a) формулируется нулевая гипотеза Н0 и альтернативная гипотеза Н1;

b) выбирается статистический критерий проверки гипотезы;

c) выбирается уровень значимости (;

d) определяется объем выборки, собираются данные, вычисляется значение

выборочной статистики;

e) определяется вероятность, которую примет статистика критерия (см. этап

b) при выполнении нулевой гипотезы, а для альтернативной гипотезы

определяется критическое значение статистики, которое делит интервал

на область критерия и непринятия нулевой гипотезы;

f) сравнивается полученная вероятность по результатам выборки с заданным

уровнем значимости, а для альтернативного варианта определяют, попадет ли

выборочное значение в область критерия или отклонения нулевой гипотезы;

g) формулируется решение принять или отвергнуть нулевую гипотезу;

h) излагается статистическое решение с позиций экономического

смысла.

Корреляционный анализ

Корреляционный анализ - один из методов статистического анализа

взаимозависимости нескольких признаков.

В процессе статистического исследования связей между экономическими

явлениями определяют следующие виды коэффициентов корреляции:

a) коэффициент парной корреляции;

b) корреляционное отношение;

c) множественный коэффициент корреляции;

d) частный коэффициент корреляции;

e) коэффициент ранговой корреляции;

f) коэффициент канонической корреляции.

Корреляция – стохастическая (случайная, вероятностная) связь двух

или более случайных переменных или рядов данных явлений. При помощи

корреляции можно выразить интенсивность и направленность связей между

исследуемыми экономическими явлениями.

Самая простая форма корреляции это корреляция между двумя

переменными (х и у).

Тесноту линейных связей двух случайных переменных х и у (у= а0+а1х)

показывает коэффициент парной корреляции (линейный коэффициент корреляции).

В процессе статистического исследования связей между экономическими

явлениями встречаются и такие, в которых корреляция имеет форму кривой,

которая может быть гиперболой, параболой и т.д. Степень криволинейной

стохастической связи между х и у измеряется корреляционным отношением.

В случае сложных связей между массовыми экономическими явлениями

появляется несколько независимых переменных, существенно влияющих на

зависимую. Общее влияние этих переменных измеряется с помощью показателей

корреляции. Показателем тесноты линейной зависимости случайной переменной у

от к случайных переменных х1, х2…хk являет множественный коэффициент

корреляции.

Так же рассматривается теснота зависимости между двумя переменными

при исключении влияния на эту зависимость остальных переменных. Показателем

тесноты зависимости в данном случае является частный коэффициент

корреляции.

В некоторых статистических исследованиях существует вероятность

того, что некоторые переменные нельзя точно измерить, а даже если такие

измерения и получены, есть вероятность того, что в некоторых случаях

значения показателей недостоверны. В таких случаях можно проранжировать

объекты по значениям показателей одного и второго, получив

последовательность. Зависимость между двумя этими последовательностями

оценивается коэффициентом ранговой корреляции Спирмана. Коэффициент

ранговой корреляции является показателем измерения силы линейной

зависимости между двумя наборами рангов.

Корреляционные связи между двумя группами случайных величин

оцениваются коэффициентом канонической корреляции. Эта зависимость

определяется при помощи новых аргументов канонических величин, вычисленных

как линейные комбинации исходных признаков.

Коэффициент парной корреляции

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15