Statistical analysis of employees' wages in Russian Federation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The materials of the article contain the results of a study of the trend in the value of nominal accrued wages of workers by type of economic activity in the Russian Federation for 2019 – 2022. The highest increase in wages is observed in the field of information technologies, the lowest is typical for the field of transport and communications. The degree of differentiation of workers' wages depending on their level of education has been revealed. According to the forecast values, there will be an increase in wages.

Full Text

Оплата труда – важнейший аспект нормального функционирования современного общества. Каждый работник при выполнении трудовой функции должен своевременно получать достойную заработную плату, с учетом трудозатрат и возможных рисков, обусловленных выполняемой работой. Для большинства людей заработная плата – это базовый, а зачастую и единственный источник дохода. Изучение показателей оплаты труда является важным для определения тенденций и направлений по увеличению благосостояния общества, для формирования благоприятного климата в социуме [2, с. 159].

Цель исследования – статистический анализ размера заработной платы работников различных секторов экономики. Предметом исследования является система статистических показателей, которая позволяет провести исследование оплаты труда населения. Обработка исходной информации и оформление результатов исследования проводилась с использованием современных средств вычислительной техники с применением программных средств МS Office Excel, MS Office Word.

Для правильной организации статистического исследования оплаты труда, необходимо анализировать и непосредственно изучать данные касательно оплаты труда населения. Все это позволяет выявить ряд тенденций, причин и закономерностей, влияющих на показатели уровня жизни людей и оплату труда населения. На современном этапе Россия характеризуется как развивающееся государство, в котором уровень заработной платы значительно ниже, чем в развитых странах. В частности, исследователи отмечают рост бедности населения, что влечет за собой негативные последствия для покупательской способности граждан и уменьшения доходов населения. Однако, учитывая статистические показатели, можно прийти к совершенно иным выводам. Полученные в ходе исследования результаты могут быть использованы для дальнейших углубленных исследований и их применения на практике в рамках экономического развития и развития трудовых отношений в Российской Федерации.

Результаты исследования показали возрастающую тенденцию величины номинальной начисленной заработной платы работников по всем видам экономической деятельности за рассматриваемый период. Значительный рост характерен для финансовой деятельности и страхования (+82530 руб.), деятельности в области информационных технологий (+71723 руб.) и профессиональной, научной и технической деятельности (+53535 руб.). Наибольшая величина заработной платы наблюдается у работников финансовой и страховой деятельности (в среднем 288869 руб. в месяц), занятых в отрасли рыболовства и рыбоводства (183838 руб.), а также в профессиональной, научной и технической деятельности (179093 руб.) и в сфере информационных технологий (177817 руб.). Наименьший рост величины заработной платы – в сфере образования (20695 руб.), транспорта и связи (21305 руб.), производства и распределения электроэнергии, газа и воды (22218 руб.).

Для сравнительной оценки заработной платы работников в различных отраслях экономики использована покупательная способность российской валюты, опираясь на среднегодовой курс доллара США (рис. 1) [4]. Для 2020 г. характерно наибольшее значение курса, составляющее 74,0 руб.

Анализ изменения покупательной способности заработных плат в различных сферах экономической деятельности с 2019 по 2022 годы осуществлялся на основе коэффициента покупательной способности (табл. 1). Из таблицы видно, что за рассматриваемый период заработные платы выросли в долларовом выражении.

 

Рис. 1. Динамика среднегодового курса рубля по отношению к доллару США за 2019–2022 гг.

 

Величина повышения зависит от отрасли экономики и варьируется от 27,2% до 61,2%. Самый низкий прирост зарплат наблюдается в сфере транспорта и связи (27,2%), а самый высокий – в области информационных технологий (61,2%). Таким образом, можно сделать вывод, что повышение номинальной величины среднемесячных заработных плат привело к увеличению их покупательной способности.

 

Таблица 1

Покупательная способность заработных плат по видам экономической деятельности в Российской Федерации за 2019–2022 гг., руб.

Вид экономической

деятельности

2019

2020

2021

2022

Абс.

прирост

Отн.

прирост

Сельское хозяйство, охота и предоставление услуг в этих областях, лесозаготовки

683,5

648,7

762,3

1007,6

324,1

147,4

Рыболовство, рыбоводство

2273,4

2116,3

2044,8

2811

537,5

123,6

Добыча полезных ископаемых

1959,3

1832,6

1962,5

2502,2

543,0

127,7

Обрабатывающие производства

902,2

848,1

971,1

1251,8

349,7

138,8

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

1016,2

896,1

1033,1

1317

300,9

129,6

Строительство

1218,7

1115,5

1348,6

1680,2

461,5

137,9

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов

997,5

994,7

1101,0

1345,2

347,7

134,9

Транспорт и связь

1048,4

937,5

1045,4

1334,1

285,7

127,2

Финансовая деятельность и страхование

3280,4

3114,2

3818,3

4417

1136,5

134,6

Деятельность в области информационных технологий

1686,7

1670,2

2041,2

2718,9

1032,2

161,2

Деятельность профессиональная, научная и техническая

1996,2

1957,5

2196,2

2738,4

742,3

137,2

Образование

767,9

721,2

821,0

1055

287,1

137,4

Здравоохранение и предоставление социальных услуг

845,6

834,0

901,7

1243,9

398,4

147,1

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

1057,5

1126,0

1265,3

1447,9

390,4

136,9

 

На следующем этапе исследования была проанализирована динамика изменения затрат организаций на рабочую силу в различные годы, а также была изучена структура этих затрат (табл. 2).

 

Таблица 2

Структура затрат организаций на рабочую силу в Российской Федерации 

Год

Среднемесячные затраты на рабочую силу, руб.

в том числе, в %

з/п

обеспечение

работников жильем

социальная

защита

проф. обучение

культурно- быт.

обслуживание

прочие

расходы

2009

28 590,4

78,1

0,3

18,4

0,3

0,4

2,5

2013

45 870,2

75,4

0,2

21,5

0,3

0,3

2,4

2017

59 902,2

75,0

0,1

22,1

0,3

0,3

2,2

2021

90 058,9

76,4

0,1

21,5

0,2

0,2

1,6

 

Данные табл. 2 свидетельствуют об увеличении с 2009 г. затрат на рабочую силу более чем в 3 раза. В структуре затрат основную их долю составляют расходы на выплату заработной платы и социальную защиту работников организаций. Так, в 2009 г. доля заработной платы занимала 78,1 % от общей структуры затрат, а к 2021 г. она сократилась до 76,4 % за счет увеличения расходов на социальную защиту (+ 3,1 %). Удельный вес затрат на социальную защиту в 2009 г. составлял 18,4 %, к 2021 г. увеличился до 21,5 %. Остальные виды затрат занимают незначительный удельный вес.

На следующем этапе исследования выявлена степень дифференциации заработных плат работников (табл. 3).

 

Таблица 3

Распределение численности работников по размерам начисленной заработной платы в Российской Федерации за 2019 – 2022 гг.

Год

Индекс Джини

Доля работников с заработной платой ниже величины прожиточного минимума, %

Коэффициент фондов, раз

2019

0,412

2,9

13,0

2020

0,406

2,5

13,1

2021

0,409

1,4

13,5

2022

0,396

0,9

13,5

 

Согласно данным табл. 3 доля работников с заработной платой ниже величины прожиточного минимума за рассматриваемый период сократилась. Если в 2019 г. их количество составляло 2,9 %, к 2022 г. – уже 0,9 %. При этом наблюдается возрастающая тенденция значений коэффициента фондов. По данным 2019 г. значение показателя составляло 13,0 раз, к 2022 г. его значение увеличилось до 13,5 раз, что свидетельствует о нарастании социальной дифференциации в доходах населения Российской Федерации [1]. Положительным моментом является сокращение значения коэффициента Джини, с 0,412 в 2019 г. до 0,396 в 2022 г.

Рассмотрим влияние уровня образования на среднюю заработную плату работников (рис. 2). Работники с высшим образованием получают в среднем более высокую заработную плату, чем те, у кого уровень образования ниже. Эта тенденция наблюдается на протяжении всего рассматриваемого периода. Кроме того, стоит отметить, что разница в заработных платах между работниками среднего профессионального образования и без такого образования незначительна – всего 2857 рублей. Это может свидетельствовать о дефиците неквалифицированного труда и растущей роли такого типа работы. Таким образом, можно сделать вывод, что уровень образования существенно влияет на размер заработных плат. Однако в условиях дефицита неквалифицированной рабочей силы, роль уровня образования ограничена [3].

 

Рис. 2. Средняя начисленная заработная плата работников по уровню образования в Российской Федерации за 2022 год.

 

На заключительном этапе исследования построен точечный прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников образовательной сферы в Российской Федерации на 2023 г., используя табл.1 для исходного временного ряда. Поскольку период упреждения не должен превышать 1/3 наблюдений исходного ряда, следовательно, прогноз будет построен на один год. Анализируя исходный ряд динамики, можно сделать вывод о равноускоренном развитии явления. Также, выбрав коэффициент детерминации в качестве основного критерия при выборе кривой роста, для построения прогноза был выбран полином второй степени.

Уравнение тренда имеет вид:

Y = 854 ∙ X2 + 2652,2 ∙ X + 44759 + ε                                                              (1)

Полученное прогнозное значение среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников образовательной сферы в Российской Федерации на 2023 г. составляет 79370 руб. (рис. 3).

 

Рис. 3. Динамика среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников сферы образования в Российской Федерации за 2019–2023 гг.

 

Таким образом, проведенный анализ позволяет сделать вывод о существовании экономической и трудовой нестабильности в России. Это обусловлено различными тенденциями внутреннего и внешнего характера. В частности, были выявлены отрасли с наибольшим значением величины оплаты труда – это финансовая деятельность, техническая, научная и иная профессиональная деятельность, а также рыболовство и рыбоводство. Между уровнями оплаты труда выявлен ряд дифференцирующих признаков, связанных с показателями экономики. Было проведено сравнительное исследование между показателями экономики с перерасчетом на доллары США, чтобы иметь наглядное представление о международных тенденциях оплаты труда наемных работников, а также определены иные значительные показатели. Проведенные исследования свидетельствуют о том, что уровень оплаты труда в нашей стране отличается своей нестабильностью по многим аспектам и показателем. На сегодняшний день для государства существует проблема, связанная со стабилизацией показателей экономики и уровня оплаты труда для обеспечения нормального функционирования базовых общественных и социальных институтов. Решение данных проблем должно быть основным направлением деятельности уполномоченных органов власти.

×

About the authors

Ekaterina A. Makarova

National Research Mordovia State University

Author for correspondence.
Email: yekaterina.makarova.01@mail.ru

Студентка третьего курса направления подготовки «Статистика»

Russian Federation, 68 Bolshevistskaya St., Saransk 430005

References

  1. Руденко Л. Г. Сущность KPI и его роль в управлении предприятием // Вестник Московского университета им. С. Ю. Витте. Серия 1: Экономика и управление. – 2017. – № 2 (21). – С. 50–54.
  2. Слесарчук О. М. Современные проблемы социально-трудовых отношений в России: монография. – Барнаул: Изд-во ААЭП, 2018. – 159 с.
  3. Справочник Автор24: официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://author24.ru/ (дата обращения: 08.02.2024).
  4. Федеральная служба государственной статистики: официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 06.02.2024).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dynamics of the average annual exchange rate of the ruble against the US dollar for 2019–2022.

Download (66KB)
3. Fig. 2. Average accrued wages of employees by level of education in the Russian Federation for 2022.

Download (125KB)
4. Fig. 3. Dynamics of the average monthly nominal accrued wages of education workers in the Russian Federation for 2019–2023.

Download (71KB)

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».