Электронный научно-практический журнал «Экономика и менеджмент инновационных технологий» » МРОТ https://ekonomika.snauka.ru Fri, 17 Apr 2026 14:03:37 +0000 ru hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.2.1 Корреляционно-регрессионный анализ влияния инфляции на уровень заработной платы в Российской Федерации https://ekonomika.snauka.ru/2022/08/21863 https://ekonomika.snauka.ru/2022/08/21863#comments Wed, 31 Aug 2022 09:00:23 +0000 Маннанова Маргарита Александровна https://ekonomika.snauka.ru/?p=21863 На сегодняшний день заработная плата работника любого предприятия является основным фактором определения его уровня экономической и социальной жизни. А уровень экономической и социальной жизни населения зависит от уровня инфляции в стране. Статьей 130 Трудового кодекса Российской Федерации определены основные государственные гарантии по оплате труда, одной из которых является ежегодная индексация [1].
Целью проведения исследования является выявление связи между уровнем заработной платы и уровнем инфляции с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Данный анализ используется для изучения количественной и качественной взаимосвязи статистических данных.
Основной задачей исследования является определение числового выражения оценки взаимосвязи уровня заработной платы и инфляции.
Актуальность данного исследования состоит в том, что полученные результаты можно применять для дальнейшего прогнозирования уровня заработной платы, а также в дальнейших исследованиях и анализах факторов влияния на уровень заработной платы.
Исследования воздействия инфляции на уровень заработной платы актуально многие годы. Так Е.И. Царегородцевым и Д.Э. Беспаловым в 2014 году было проведено исследование взаимосвязи номинальной и реальной заработной платы с уровнем инфляции за 2000-2012 года. По исследованию авторов взаимосвязь заработной платы и инфляции имеет прямую зависимость и выражается уравнением регрессии следующего вида [2, с.95]:

       (1)

Проведем корреляционно-регрессионный анализ взаимосвязи уровня заработной платы и инфляции в Российской Федерации за 2012-2021 года.
В таблице 1 приведены статистические данные для выявления влияния инфляции на уровень заработной платы в Российской Федерации.

Таблица 1. Входные данные для корреляционно-регрессионного анализа

№ п/п
Год

Значение средней отраслевой заработной платы в Тверской области (Финансовая деятельность) [7]
x

Значение МРОТ [2]
x1

Значение уровня инфляции [6]
y

 

 
1
2012
40 034р.
4 611р.
6.58
2
2013
40 680р.
5 205р.
6.45
3
2014
40 734р.
5 554р.
11.36
4
2015
42 619р.
5 965р.
12.91
5
2016
46 580р.
6 852р.
5.38
6
2017
52 107р.
7 650р.
2.52
7
2018
54 157р.
10 326р.
4.27
8
2019
57 987р.
11 280р.
3.05
9
2020
59 378р.
12 130р.
4.91
10
2021
65 307р.
12 792р.
8.39

В качестве зависимой переменной y выступает значение уровня инфляции в Российской Федерации, а в качестве независимых переменных x и x1 значение средней отраслевой заработной платы в Тверской области и значение минимального размера оплаты труда в Российской Федерации соответственно.
Используя таблицу исходных данных (табл.1) проведем корреляционный анализ с помощью пакета инструмента «анализ данных» в MS Excel, результаты расчетов приведены в таблице 2.

Таблица 2. Результаты корреляционного анализа зависимости уровня заработной платы от уровня инфляции
1
0,97928385
1
-0.42934872
-0.38448238
1

Корреляционный анализ показал, что коэффициент корреляции между переменными y  (уровень инфляции) и x (значение средней отраслевой заработной платы в Тверской области) составляет -0.43, а между переменными y (уровень инфляции) и x1 (значение минимального размера оплаты труда) составляет -0.38. На основании данных результатов можно сделать вывод о том, что теснота связи между переменными y, x, x1 является слабой [6, с.31].
Так как корреляционный анализ выявляет лишь качественные признаки взаимосвязи, не позволяя выявить количественного изменения результативного показателя от исследуемых факторов, стоит провести регрессионный анализ и построить уравнение регрессии [7, с.122].
Проведем линейный и нелинейный регрессионный анализ взаимосвязи значения средней отраслевой заработной платы в Тверской области и значения уровня инфляции в Российской Федерации с помощью MS Excel.
На основе таблицы исходных данных (табл.1) рассчитаем линейную регрессионную модель с помощью пакета инструмента «анализ данных» в MS Excel, результаты расчетов приведены в таблице 3.

Таблица 3. Регрессионная статистика зависимости средней отраслевой заработной платы от уровня инфляции

Множественный R
0.42934872
0.184340323
Нормированный 
0.082382863
Стандартная ошибка
3.26756189
Количество наблюдений
10

Таблица 4. Результаты дисперсионного анализа зависимости средней отраслевой заработной платы от уровня инфляции
Значимость 
Регрессия
1
19.30407438
19.30407438
1.808012122
Остаток
8
85.41568562
10.6769607
Итого
9
104.71976

Исходя из данных табл.4 можно сделать вывод о том, что модель является значимой (F = 19.304 > Fкр = 1.808). На основе полученных результатов регрессионного анализа значение коэффициента детерминации составляет R2 = 0.184, что говорит о том, что изменение значения средней отраслевой заработной платы в Тверской области всего на 18.4% объясняется величиной уровня инфляции в Российской Федерации. А на 81.6% изменение значения средней отраслевой заработной платы в Тверской области обусловлено влиянием факторов, не учтенных в исследовании.
Используя таблицу исходных данных (табл.1) рассчитаем нелинейную регрессию методом наименьших квадратов с помощью MS Excel, результаты расчётов приведены в таблице 5.

Таблица 5. Результаты расчета нелинейной регрессии

253014865888771000000000000.00
7785158365487580000.00
0.0000000307696
-840051074439645000000000.00
-0.003
23621685908464200000000000000.00
93.361
0.49
Средняя относительная ошибка
27.05%

Исходя из результатов регрессионного анализа приведенных в табл.5 можно составить уравнение параболической регрессии:

      (2)

Коэффициент детерминации в данном случае составляет R2 = 0.49 , что говорит о том, что уровень средней отраслевой заработной платы на 49% объясняется величиной уровня инфляции в Российской Федерации.
Итак, как видно из проведенного анализа между уровнем заработной платы и инфляцией существует зависимость, которая описывается формулой 2. Полученные результаты дают основание утверждать, что построенную модель можно применять для решения задач анализа и прогнозирования уровня заработной платы. Дальнейшие перспективы развития модели заключаются в поиске новых факторов, которые смогли бы эффективнее объяснить динамику средней отраслевой заработной платы.

]]> https://ekonomika.snauka.ru/2022/08/21863/feed 0