Preview

Вопросы статистики

Расширенный поиск

СТАТИСТИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ НАЕМНЫХ РАБОТНИКОВ

Полный текст:

Аннотация

В статье изложены вопросы формирования исходной информационно-статистической базы, необходимой для расчета показателя среднемесячной заработной платы, и обосновываются методические приемы прогнозирования этого показателя на уровне субъектов Российской Федерации. В качестве концептуальной основы авторы предлагают использовать методику расчета среднемесячной номинальной начисленной заработной платы наемных работников в организациях, у индивидуальных предпринимателей и физических лиц, введенную в практику работы Росстата в апреле 2016 г.

Особое внимание в публикации уделено решению вопросов прогнозной оценки заработной платы применительно к формальному и неформальному секторам экономики на основе агрегирования различных по охвату экономических единиц рассматриваемой статистической совокупности и степени статистической надежности источников информации: статистической отчетности и выборочных обследований. Практическая значимость изложенного в статье алгоритма подтверждается его апробацией на реальных статистических данных по Российской Федерации и городу Москве.

Об авторах

Елена Викторовна Зарова
Российский экономический университет (РЭУ) им. Г.В. Плеханова
Россия

д-р экон. наук, профессор, 

г. Москва



С. Н. Мусихин
ГБУ «Аналитический центр»
Россия

канд. экон. наук, заместитель начальника отдела обработки и анализа статистической информации,

г. Москва



Павел Александрович Смелов
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова
Россия

канд. экон. наук, заведующий научно-исследовательской лабораторией, 

г. Москва



Для цитирования:


Зарова Е.В., Мусихин С.Н., Смелов П.А. СТАТИСТИЧЕСКИЕ РЕСУРСЫ И МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ НАЕМНЫХ РАБОТНИКОВ. Вопросы статистики. 2016;(12):19-28.

For citation:


Zarova E.V., Musikhin S.N., Smelov P.A. STATISTICAL RESOURCES AND METHODS FOR FORECASTING WAGES OF EMPLOYEES INDICATOR. Voprosy statistiki. 2016;(12):19-28. (In Russ.)

Просмотров: 243


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)