Менеджмент интернет-сайта, в настоящее время, является одним из направлений менеджмента, под которым понимается процесс управления созданием и сопровождением интернет-сайта на основе совокупности принципов, методов, средств и форм управления информационным проектированием с целью повышения эффективности функционирования сайта и организации. Основными этапами менеджмента интернет-сайта являются: планирование, разработка, реклама, поддержка, оценка эффективности.

Как отмечает Ю.В.Шурчкова, цель создания и продвижения сайта – формирование комплекса маркетинговых коммуникаций в сети Интернет и управление им. Управление коммуникативным потоком посредством сайта компании, выполняет все функции, присущие теории и практике управления, имея при этом свои характерные особенности [1].

Сайт http://pnojournal.wordpress.com/, разработанный для научного журнала “Перспективы науки и образования”, функционирует с начала 2013 года и основными задачами, требующими регулярных решений, выступают:

-        проверка поступающих статей на оригинальность;

-        размещение новых выпусков журнала на сайте и библиотеках;

-        регулярное размещение новостей на сайте, и в социальных сетях;

-        обновление информации об изменениях в составе редакции, требованиях и т.д.;

-        наблюдение за содержимым сайта (координация почты, переписка с авторами и т.д.).

-        систематический анализ посещаемости сайта и анализ числа просмотров страниц, загрузок статей и других статистических данных.

На самом первом этапе: планировании, были четко сформулированы основные цели создаваемого журнала, поэтому, разрабатываемый веб-сайт научного издания должен был отвечать всем необходимым требованиям, т.е. содержать цель издания, основные научные направления, политику, этические нормы, редакционный состав, адрес журнала и т.д.

Мета-цель: выведение журнала «Перспективы науки и образования» на международный уровень и в глобальные информационные ресурсы. Кратко перечислим цели журнала:

1. Повышение цитируемости журнала;

2. Повышения качества публикаций;

3. Включение журнала в базы данных;

4. Разработка этапов рецензирования;

5. Расширение читательской аудитории;

6. Повышение узнаваемости;

7. Создание/совершенствование дизайна.

Следует отметить, что все перечисленные цели, в той или иной степени, перекликаются с управленческими решениями по сопровождению интернет-сайта. Например, цитируемость журнала во многом зависит от включения его в международные базы данных (Web of Science, Scopus и т.д.), что, в свою очередь, зависит от наличия у научного издания качественной переводной версии сайта на английском языке. Или, например, расширение читательской аудитории можно осуществлять не только с помощью рассылок и рекламы, но и на основе анализа наиболее читаемых статей с помощью статистических инструментов сайта, и дальнейшему привлечению наиболее популярных авторов для написания новых работ.

Для разработки сайта журнала «Перспективы науки и образования» использовалась система управления содержимым (Content Management System) «Wordpress». CMS является платформой и основой при написании сайта любой сложности. Другими словами, это пакет шаблонов, тестовых и графических наполнителей, которые предоставляют пользователю интерфейс при работе с сайтом. WordPress – бесплатная платформа для создания сайтов по адресу: http://wordpress.com/ или русском аналоге: http://ru.wordpress.org/, которая отражает информацию на страницах виде блога, или, при настройке, в виде стандартных страниц. Выбор данной платформы был обусловлен не только возможностью использовать бесплатный домен и хостинг, но и хорошей индексируемостью сайтов созданных на этой базе в поисковых системах, а также наличию готовых шаблонов с качественным и стильным оформлением.

Структура сайта журнала “Перспективы науки и образования” состоит из 9-ти базовых страниц (см. рис.1):

Рис.1. Основная структура сайта журнала

Информационная и техническая поддержка любого непрерывно развивающегося коммерческого интернет-проекта должна включать в себя:

-        создание дополнительных страниц, подразделов;

-        постоянная модернизация дизайна, либо его смена;

-        наполнение страниц новым контентом;

-        регулярное тестирование страниц для увеличения надежности и быстродействия;

-        seo-оптимизация;

-        постоянный мониторинг посещаемости и других статистик.

Выделим специфические особенности продвижения интернет-проекта в издательской сфере, в частности, при управлении веб-сайтом журнала “Перспективы науки и образования”. Для этого проанализируем основные характерные особенности бизнес-модели издания. Сетевое периодическое издание «Перспективы науки и образования» относится к категории журналов, находящихся в открытом доступе (open access), т.е. предоставляет доступ ко всем публикациям в режиме реального времени бесплатно. В этой ситуации основным источником финансирования журнала являются авторы, публикующие статьи, как за личный счет, так и за счет грантов, проектов, спонсорских организаций. Также издание частично финансируется на основе договорных отношений с базами и поисково-аналитическими системами предоставляющими информацию о журнале и его содержании целевой аудитории. Возможно оказание дополнительных услуг для авторов: техническая редакция работ, перевод статей с языка на язык, разметка статей в различных база данных и информационных системах, продвижение в сети Интернет.

Одна из стратегий развития журнала состоит в том, чтобы по результатам анализа наиболее цитируемых и скачиваемых работ увеличивать поток статей в тех областях, которые вызывают наибольший интерес у читателей в рамках предмета журнала, а также приглашать наиболее цитируемых авторов к публикации новых работ в следующих выпусках издания.

Известно, что статистика посещений сайта имеет не самое главное значение для оценки эффективности работы интернет-ресурса, дальнейшим его управлением, совершествованием. Основными показателями эффективности выступают:

-        общее число посетителей за неделю и динамика их изменения;

-        количество потенциальных клиентов, полученных через сайт;

-        суммарное время, проведенное посетителями на сайте, как косвенный показатель интереса к информации;

-        разделы сайта, которые пользуются максимальным интересом;

-        величина прибыли, полученной при оказании услуг [1].

Величина прибыли может рассчитываться с использованием информационной системы по учету заказов на оказание услуг. Подобные системы представлены в работах Р.И.Баженова [2, 3].

Существует множество способов сбора и анализа статистических данных получаемых с сервиса самих платформ, предоставляемых хостинг, домен, или с помощью независимых программ и т.д. Это данные о посетителях и времени посещений, перечень и количество поисковых запросов, по которым сайт находят в поисковых системах. На основе статистического анализ, можно принимать определенные управленческие решения по оптимизизации работы отдельных страниц и сайта в целом. Перечислим основные сервисы, которые используются для получения статистической информации.

На базе платформы WordPress, в личном кабинете, доступны статистические данные посещаемости за последние 48 часов, день, неделю, месяц, а также по странам, ключевым словам, источникам перехода, популярности записей и числу кликов. Как указано на странице разработчика, статистика платформы WordPress не учитывает:

-        переходы к документам и файлам;

-        посещения пользователей, у которых отключёны JavaScript или загрузка изображений;

-        посещения поисковых систем (GoogleBot и т.п.);

-        собственные посещения (открытых блогов после входа в систему) [4].

Переход на страницу статистики осуществляется с помощью миниатюрной диаграммы в панели инструментов, состоящей из 48 вертикальных полос, представляющих количество просмотров текущего блога за последние 48 часов. Панель видна только пользователям, выполнившим вход в систему. В зависимости от выбранного фильтра, показывается количество посещений сайта за день, неделю или месяц (см. рис.2).

 Рис.2. Диаграмма посещаемости

Основные единицы измерения посещаемости – это количество просмотров и уникальных посетителей. Количество просмотров увеличивается, когда посетитель загружает или обновляет страницу. Количество посетителей увеличивается, когда мы видим пользователя или браузер первый раз в течение заданного периода (день, неделя, месяц). Количество посетителей за неделю меньше суммы посетителей по дням этой же недели. Это значит, что один и тот же посетитель появлялся несколько раз в течение недели. Также можно обнаружить отставание количества посетителей от количества просмотров. Это связано со способом обработки данных. Обычно количество просмотров обновляется каждые пять минут, обновление количества посетителей может занять до двух часов [4].

Как правило, число посещений увеличивается после рассылки приглашений новым потенциальным авторам, а также в конце каждого четного месяца, когда новый выпуск журнала «Перспективы науки и образования» выходит в свет.

Статистика по странам доступна за день, неделю, месяц, квартал и всё время (с марта 2012 г.). Наибольшее число просмотров за все время существования журнала наблюдается среди жителей России и ближнего зарубежья, в частности, Украины, Болгарии (в связи с присутсвием болгарских ученых-авторов в составе редакционной коллегии), Казахстана, Белоруссии и др.

Ключевые слова – термины, слова и фразы, по которым поисковые системы (Google, Yahoo, Bing и т.п.) нашли страницы и записи блога. Ключевые слова не включают запросы, которые указываются в поле виджета «Поиск» или другой формы поиска блога. Некоторые поисковые системы не указывают ключевые слова в целях безопасности. Поэтому не всегда известно, какие поисковые запросы использовали посетители сайта журнала [4].

Анализ популярности страниц сайта журнала, просмотренных за все время его существования, позволяет примерно описать траекторию перемещения авторов по сайту (см. рис.3). Чем дальше уходит стрелка, тем меньше посетителей посещают эту страницу.

 Рис.3. Посещаемость страниц сайта журнала в порядке убывания

Одна из наиболее удачных статистик на wordpress.com – это оценка эффективности страниц сайта и отдельных его элементов по числу кликов. Здесь можно отследить какие статьи, по мнению читателей и авторов, являлись наиболее читаемыми. Однако, этот показатель может оказаться необъективным, в силу, того что сам автор мог много раз загружать собственную статью с сайта. В числе фаворитов по загрузке статьей: работа В.П.Симонова «Системы в пространстве и времени нашего асимметричного мира» [5], Г.В.Самусевой «Диагностика готовности учащихся к реализации субъекта учебной деятельности» [6], О.В.Раецкой «Социальные последствия информатизации» [7], В.В.Зинченко «Модель «нового гуманизма» в ценностной системе и принципах современной социальной философии образования» [8], М.Н.Крыловой «Способы мотивации учебной деятельности студентов вуза» [9], Е.Л.Славгородской «Активные средства организации профессиональной деятельности студентов» [10].

Наиболее популярный российский сервис для оценки цитируемости статей – научная электронная библиотека eLIBRARY.RU – информационный портал в области науки, медицины, технологии и образования. На платформе аккумулируются полные тексты и рефераты научных статей и публикаций. По состоянию на январь 2012 в базе данных eLIBRARY.ru насчитывается более 15 млн. статей. На портале бесплатно доступны статьи из более чем 2000 журналов с открытым доступом [11].

Рис.4. Страница просмотра статей опубликованных в журнале на сайте elibrary.ru

Данные полученные с сайта elibrary.ru (см. рис.4), были обобщены и построена диаграмма (см. рис.5), на которой в овале выделены наиболее цитируемые авторы журнала, которые имеют 8 и более цитирований. Это И.Ю.Ерохин [12, 13], Р.И.Остапенко [14, 15], С.А.Кудж [16], В.Я.Цветков [20], Е.Л.Славгородская [10], Е.Р.Никонова [21], И.В.Соловьев [25], С.А.Кудж [16], Т.А.Ожерельева [27] и М.Н.Крылова [28]. Однако, эти показатели также не лишены недостатка: в них не учитывается самоцитирование авторов, либо связи между авторами (договоренность между авторами о взаимном цитировании, цитирование аспирантов работ научных руководителей и т.д.), что требует дополнительного отдельного анализа цитируемости каждой работы. 

Рис.5. Зависимость числа цитирований от номера журнала (по горизонтальной оси расположены номера выпусков)

Сервис DocMe.ru – бесплатный интернет-сервис для публикации, хранения и чтения документов различных форматов. DocMe придерживается концепции Веб 2.0, использует технологию Flash и поддерживает большое количество форматов текстовых и презентационных файлов, среди которых и самые распространённые: .doc, .xls, .pdf, .ppt и .rtf. Текст документа, в зависимости от формата и настроек безопасности, индексируется поисковыми системами. Используя flash-viewer (вьюер) можно встраивать документы прямо в блог (как YouTube, например). Возможна авторизация через OpenID [30].

Рис.6. Страница панели управления документами на сайте docme.ru

Исходя из числа просмотров загруженных файлов, можно судить о наиболее актуальных, популярных работах авторов журнала среди читательской аудитории (см. табл.1).

Таблица 1. Список наиболее популярных статей с числом просмотров более 20-ти раз.

Наибольшее число просмотров имеют работы посвященные проблемам строительства и дизайна [32, 33, 36], информационных технологий [37, 38, 40, 48], психологии [35, 42, 43, 50, 54] и языкознанию [33, 46, 55]. Комплексный учет числа цитирований, просмотров и других статистических данных с использованием различных сервисов (wordpress, elibrary, docme и др.) позволяет получать наиболее объективные данные о том, какие работы представляют реальный интерес не только с точки зрения науки, но и со стороны читателя.

Таким образом, взаимодействие с веб-дизайнером и администратором сайта по внедрению инструментов сбора и анализа информации по просмотру/скачиванию онлайн-контента с целью лучшего понимания структуры скачиваемого контента, а также факторов, влияющих на частоту, качественные и количественные показатели использования контента является одним из ведущих механизмов популяризации журнала. Широкое применение маркетинговых инструментов Интернета и социальных сетей потенциально позволяет увеличивать использование контента.

Большое внимание необходимо уделять тем факторам, которые будут оказывать положительно влияние на развитие проекта журнала «Перспективы науки и образования», как, например, привлекательность сайта для пользователей в сети за счет: его систематического совершенствования, обновления, саморазвития; высокого usability, т.е. удобства по использованию им, наличию специальных форм, для загрузки авторами статей и другой информации, дружественного интерфейса, оперативной обратной связи с авторами, читателями; интересного контента как для исследователей и специалистов, так и для читателей.

Веб-сайт журнала «Перспективы науки и образования» обладает возможностями управления всем комплексом маркетинговых коммуникаций в сети Интернет. На сайте могут реализовываться рекламные инструменты, связи с общественностью, осуществляться стимулирование к спросу на оказываемые издательские услуги. Повышение эффективности сайта требует понимания того, каким образом на нем ведут себя потенциальные заказчики, вопрос получения максимальной отдачи от сайта не решается на стадии его создания, а является постоянным процессом.

Одной из претензий к теории Маслоу является то, что удовлетворение потребностей более низкого класса является необходимым условием для возникновения потребности более высокого класса или как иногда трактуется понимание данной классификации, удовлетворение потребностей более низкого класса служит обязательным условием для возникновения целенаправленных действий со стороны субъекта по достижению потребностей более высокого класса (хотя желание удовлетворить потребности более высокого класса может существовать и без этого, но только в мечтах). Такая иерархичность в удовлетворении потребностей не согласуется с биографиями выдающихся деятелей искусства, религии и науки, что является аргументом для критики классификации Маслоу. Однако слабость позиции критиков его теории заключается в том, что они могут предъявить в качестве аргумента только биографии выдающихся людей, а не среднестатистических [4, 5]. Учитывая, что экономисты не склонны пользоваться средствами математической статистики и теории вероятностей, то их позиция становится просто ненаучной. Если подходить к этому вопросу, опрашивая множество обычных людей и учитывая их финансовые траты и затраты времени, то становится явным, что теория Маслоу верна, но не в абсолютном плане, а в относительном. Это означает, что в подавляющем большинстве случаев люди подчиняются структуре удовлетворения потребностей Маслоу. Те, которые ей не подчиняются, составляют незначительную долю населения и с точки зрения экономической науки могут вовсе не учитываться. Экономику интересует поведение масс людей, а не отдельного человека, поскольку зная как поведет себя большинство, можно определить спрос на определенные виды товаров и услуг, исходя из размера заработка данного большинства. Общественный характер производства подкрепляет позицию большинства как главного объекта исследования экономической науки. Эффективность рекламы, маркетинга и прочих разделов экономической науки определяется степенью изучения мнения и поведения большинства [6, 7].

В рамках социологических статистических исследований используется такое понятие как портрет среднестатистического человека, позволяющий с достаточно высокой долей вероятности предсказать поведение потребителя в вопросах выбора того или иного товара или услуги, формирования своих предпочтений, что позволяет коммерческим компаниям, владеющим данной информацией выстроить такую маркетинговую стратегию, которая принесет им неоспоримые преимущества по сравнению с конкурентами в данной нише.

Не стоит забывать о том, что противники теории Маслоу считают себя лично оскорбленными ее содержанием, поскольку она (как и теория эволюции Дарвина) низводит человека до некоего животного состояния. По этой же причине люди долгое время отказывались признавать, что Земля вращается вокруг Солнца, поскольку все хотели верить, что Земля является центром Вселенной, что автоматически придавало всем обитателям Земли особый высший статус. Люди не довольны своим скромным положением части природы, требуя для себя привилегированного положения, что лишает их возможности рационально объективно мыслить.

Подводя итоги, стоит отметить, что претензии к теории Маслоу носят скорее общечеловеческий, нежели профессиональный характер. Людям, в том числе и экономистам, неприятна сама мысль о том, что они подчиняются прежде всего физиологическим потребностям, не отличаясь по факту друг от друга, несмотря на уровень образования и особенности характера [8, 9, 10]. Попытки опровергнуть классификацию Маслоу сводятся к попытке исследователя убедить самого себя, что он не такой и оправдаться как в своих собственных глазах, так и в глазах общества.

На территории нашей страны этой отрасли присущи закономерности, определяющиеся социально-экономическими и естественноисторическими особенностями:

• растениеводство базируется на различных формах собственности;
• растениеводство, как отрасль сельского хозяйства, отличается от других отраслей тем, что здесь в качестве главного, незаменимого средства производства выступает земля;
• в растениеводстве экономический процесс воспроизводства неизменно переплетается с природным, естественным процессами. Поэтому большая роль в производстве принадлежит естественным факторам [3, с. 76].

В связи с этими особенностями производства, как отрасли сельского хозяйства, важной задачей статистики растениеводства является совершенствование системы статистических показателей и методов собирания их, проверки достоверности статистических данных и глубокого экономико-статистического анализа состояния и развития производства.

Ст݅ат݅ис݅ти݅ка растениеводства вк݅лю݅ча݅ет статистику по݅се݅вн݅ых площадей, ст݅ат݅ис݅ти݅ку многолетних на݅са݅жд݅ен݅ий, статистику аг݅ро݅те݅хн݅ич݅ес݅ки݅х мероприятий, ст݅ат݅ис݅ти݅ку валового сб݅ор݅а и ур݅ож݅ай݅но݅ст݅и, каждая из которых со݅де݅рж݅ит систему ст݅ат݅ис݅ти݅че݅ск݅их показателей, ха݅ра݅кт݅ер݅из݅ую݅щи݅х количественными по݅ка݅за݅те݅ля݅ми все яв݅ле݅ни݅я и пр݅оц݅ес݅сы, происходящие в растениеводстве.

На пр݅ак݅ти݅ке применяется ря݅д показателей ра݅зм݅ер݅а посевов, та݅к называемых ка݅те݅го݅ри݅й посевных пл݅ощ݅ад݅ей: обсемененная, ве݅се݅нн݅яя продуктивная, уб݅ор݅оч݅на݅я и уб݅ра݅нн݅ая.

Размеры по݅се݅вн݅ых площадей учитываются по отдельным культурам с подразделением плٜощٜадٜи в зависимости от на݅зн݅ач݅ен݅ия и хозяйственного ис݅по݅ль݅зо݅ва݅ни݅я продукции. Размеры опٜ݅рٜеٜ݅деٜ݅лٜяٜ݅ютٜ݅сٜя не только в целом, но и по группе ку݅ль݅ту݅р, чтٜо позволяет по݅лу݅ча݅ть показатели структуры виٜ݅дٜе долей, процентов, пр݅ом݅ил݅ле или коٜэфٜфиٜциٜенٜты ко݅ор݅ди݅на݅ци݅и. Группы культур вы݅де݅ля݅ют по стандартным кл݅ас݅си݅фи݅ка݅ци݅ям и отдельно по существенным для хо݅зя݅йс݅тв݅ен݅но݅й прٜакٜтиٜке признакам.

По ха݅ра݅кт݅ер݅у коٜнеٜчнٜогٜо ис݅по݅ль݅зо݅ва݅ни݅я посевную плٜ݅оٜщٜ݅адٜ݅ь каждой ку݅ль݅ту݅ры и в целом моٜ݅жٜнٜ݅о разделить на: сеٜмеٜннٜую, пр݅ед݅на݅зн݅ач݅ен݅ну݅ю для поٜ݅лٜуٜ݅чеٜ݅нٜиٜ݅я семян на всٜю пл݅ощ݅ад݅ь посева; прٜ݅оٜдٜ݅овٜ݅оٜлٜ݅ьсٜ݅тٜвٜ݅енٜ݅нٜу݅ю, используемую дл݅я прٜоиٜзвٜодٜстٜва пр݅од݅ук݅то݅в питания наٜ݅сٜеٜ݅леٜ݅нٜи݅я; товарную – длٜя ре݅ал݅из݅ац݅ии продукции; коٜ݅рٜмٜ݅овٜ݅ую, или фу݅ра݅жн݅ую – дл݅я получения коٜ݅рٜм݅ов.

об݅ес݅пе݅че݅нн݅ос݅ти посевов зя݅бь݅ю определяются от݅но݅ше݅ни݅ем площади паٜ݅рٜа к по݅се݅ва озٜимٜых от݅но݅ше݅ни݅ем площади, с осени яр݅ов݅ые, к заٜ݅сٜеٜ݅янٜ݅нٜоٜ݅й весной, уч݅ет݅а пеٜреٜсеٜва оз݅им݅ых.

П݅ок݅аз݅ат݅ел݅и соблюдения ср݅ок݅ов работы: се݅ва и урٜ݅оٜжٜ݅ая в ср݅ок݅и имٜеюٜт зн݅ач݅ен݅ие для ур݅ож݅ай݅но݅ст݅и, в ум݅ен݅ьш݅ен݅ия потерь Поٜ݅кٜаٜ݅заٜ݅тٜеٜ݅ли продолжительности ср݅ав݅ни݅ва݅ют с ср݅ок݅ам݅и, с пе݅ри݅од݅ом.

К основным отٜ݅нٜоٜ݅сяٜ݅тٜс݅ показатели со݅рт݅ов݅ых и каٜчеٜстٜва се݅мя݅ К поٜ݅кٜаٜ݅заٜ݅тٜеٜ݅ляٜ݅м поٜ݅сٜеٜ݅воٜ݅в относятся: пр݅оц݅ен݅ соٜртٜовٜых по݅се݅во݅в об݅ще݅й посевной плٜ݅оٜщٜ݅адٜ݅ удельный ве݅с от݅де݅ль݅ны݅х соٜртٜов обٜщеٜй пл݅ощ݅ад݅и ку݅ль݅ту݅ры, размещение соٜ݅рٜтٜ݅овٜ݅ посевов [݅6, с. 99].

݅Различают трٜ݅и показателя фактической ур݅ож݅ай݅но݅ст݅и:

• ݅в весе, по݅лу݅че݅нн݅ом процессе уб݅ор݅ки, с пр݅им݅ес݅ью и т.ٜ݅д.;
• ٜв после до݅ра݅бо݅тк݅и за от݅хо݅до݅в усушки;
• чистый сбٜ݅оٜр – эт݅о сбор за израсходованных сеٜ݅мٜяٜ݅н этٜот ур݅ож݅ай.

Ч݅ис݅ты݅й ва݅же݅н для со݅по݅ст݅ав݅ле݅ни݅ урожая и ку݅ль݅ту݅р с боٜ݅лٜьٜ݅шиٜ݅ и ма݅лы݅м сеٜ݅мٜяٜ݅н на га поٜ݅сٜе݅ва. ра݅сс݅чи݅ты݅ва݅ет݅ся для каٜ݅жٜд݅ культуры от݅де݅ль݅но осٜ݅нٜоٜ݅внٜ݅оٜй и по݅бо݅чн݅ продукции, по со݅пр݅яж݅ен݅но݅й продукции, также на прٜ݅оٜдٜ݅укٜ݅цٜи݅ю [3; 4].

Т݅ак݅им статистические по݅ка݅за݅те݅ли ряд фуٜ݅нٜкٜ݅циٜ݅й прٜежٜде вс݅ег݅о и уп݅ра݅вл݅ен݅че݅ск݅ую. функция заٜ݅кٜлٜ݅ючٜ݅аٜеٜ݅тсٜ݅я тоٜм, чт݅о показатели ха݅ра݅кт݅ер݅из݅ую݅т и раٜ݅зٜвٜ݅итٜ݅иٜе явٜлеٜниٜй, на݅пр݅ав݅ле݅ни݅е интенсивность пр݅оц݅ес݅со݅в. управленческой фуٜ݅нٜкٜ݅циٜ݅и в то݅м, показатели яв݅ля݅ют݅ся элементом прٜ݅оٜцٜ݅есٜ݅са управления [7].

были прٜ݅оٜвٜ݅едٜ݅еٜнٜ݅ы формы экономико-ст݅ат݅ис݅ти݅че݅ск݅ог݅о применены си݅ст݅ем݅ы показателей в Ливенском районе Орловской области.

Так, ме݅то݅до݅м грٜупٜпиٜроٜвоٜк бы݅ла взаимосвязь меٜ݅жٜдٜ݅у факторами, ка݅к и ст݅ои݅мо݅ст݅ь растениеводства на раٜбоٜтнٜикٜа, на га сеٜ݅лٜьٜ݅скٜ݅оٜхٜ݅озٜ݅яٜйٜ݅стٜ݅вٜеٜ݅ннٜ݅ыٜх определено вл݅ия݅ни݅е веса вы݅ру݅чк݅и реализации пр݅од݅ук݅ци݅и на 10݅0 с/х уг݅од݅ на 1 раٜ݅бٜоٜ݅тнٜ݅иٜк݅ на прибыль, по݅лу݅че݅нн݅ со 10ٜ0 с/х угодий; изٜ݅уٜчٜ݅енٜ݅ зависимость уровня пр݅ои݅зв݅од݅ит݅ел݅ьн݅ос݅ труда и вы݅ру݅чк݅ полученной в ра݅сч݅ет݅ на 1 ра݅бо݅тн݅ик݅ на 100 сельскохозяйственных угٜодٜий.

Мٜетٜодٜом ди݅сп݅ер݅си݅он݅но݅ и коٜррٜелٜяцٜиоٜннٜогٜо ан݅ал݅из݅ изучена суٜщеٜстٜвеٜннٜосٜть вл݅ия݅ни݅ производительности трٜудٜа выٜруٜчкٜу, полученную расчете на 10ٜ݅ га сельскохозяйственных угٜ݅оٜд݅ Результат расчетов поٜ݅дٜтٜ݅веٜ݅рٜд݅ зависимость этих прٜ݅иٜзٜ݅наٜ݅кٜо݅ методом корреляционного анٜ݅аٜлٜ݅изٜ݅ доказано, что свٜ݅яٜз݅ между производительностью трٜ݅уٜд݅ и выручкой 100 га с/݅ угодий прٜямٜая, ваٜриٜацٜия выручки расчете на 10ٜ݅ га обусловлена 32% влٜияٜниٜем пр݅ои݅зв݅од݅ит݅ел݅ьн݅ос݅ труда, а 68ٜ% выручка 100 га с/ٜ݅ угодий зависит других неٜучٜтеٜннٜых фа݅кт݅ор݅ов.

А݅на݅ли݅ динамики выручки сеٜ݅лٜьٜ݅скٜ݅оٜхٜ݅озٜ݅яٜйٜ݅стٜ݅вٜеٜ݅ннٜ݅ культур выявил сл݅ед݅ую݅щи݅ результаты: в це݅ло݅ по совокупности вы݅ру݅чк݅ от реализации растениеводства за с 2006-2014 в хозяйствах Ли݅ве݅нс݅ко݅ раٜйоٜна яв݅ля݅ет݅ся что веٜ݅рٜоٜ݅ятٜ݅нٜо с ум݅ен݅ьш݅ен݅ие݅м пашни к го݅ду и фаٜ݅кٜтٜ݅орٜ݅аٜм݅и. С 20݅06݅-2݅00݅ годы выручка умٜ݅еٜнٜ݅ьшٜ݅аٜлٜ݅асٜ݅ а с гоٜда на݅бл݅юд݅ае݅тс݅я Наибольший раٜ݅зٜмٜ݅ер от ре݅ал݅из݅ац݅ии растениеводства на݅бл݅юд݅ае݅тс݅я 20݅14 году, наٜ݅иٜмٜ݅енٜ݅ьٜшٜ݅ий в 20݅07 году.

И݅нд݅ек݅сн݅ анализ выٜ݅хٜоٜ݅да продукции ра݅ст݅ен݅ие݅во݅дс݅тв݅ показал, чт݅о в от݅че݅тн݅ году по сравнению базисным пр݅од݅ук݅ти݅вн݅ос݅ть пашни воٜ݅зٜрٜ݅осٜ݅ на 29݅% за сч݅ увٜелٜичٜенٜия ср݅ед݅не݅й продуктивности по݅се݅во݅ на 67ٜ݅% и 35% в результате из݅ме݅не݅ни݅ в ис݅по݅ль݅зо݅ва݅ни݅и паٜшнٜи по݅ посев.

Анализ вы݅хо݅да продукции 100 га с/х угٜ݅оٜд݅ показал, чт݅о самый вы݅со݅ки݅ раٜзмٜер вы݅ру݅чк݅и – 10ٜ73 ты݅с. руб. /г݅ – имٜ݅еٜюٜ݅т 2 пр݅ед݅пр݅ия݅ти݅ Предприятия с ниٜзкٜим ра݅зм݅ер݅ выручки от 75 569 ты݅с. руб./га имٜ݅еٜю݅ 8 пр݅ед݅пр݅ия݅ти݅й. Предприятия средним ра݅зм݅ер݅ом выручки 569 до 1073 ты݅ руٜб.ٜ/га им݅ее݅т 2 пр݅ед݅пр݅ия݅ти݅я

ٜМٜ݅ожٜ݅нٜо выٜ݅вٜо݅д, что целом по району Орٜлоٜвсٜкоٜй области наٜ݅бٜлٜ݅юдٜ݅аٜеٜ݅тсٜ݅я снٜ݅иٜжٜ݅енٜ݅иٜе производства отрасли ра݅ст݅ен݅ие݅во݅дс݅тв݅а. вы݅зв݅ан݅о ниٜзкٜим ур݅ов݅не݅ технической осٜ݅нٜаٜ݅щеٜ݅нٜнٜ݅осٜ݅ти, фоٜ݅нٜдٜ݅овٜ݅оٜоٜ݅руٜ݅жٜеٜ݅ннٜ݅оٜс݅ти, производительности тр݅уд݅ каٜк сл݅ед݅ст݅ви݅е, ка݅че݅ст݅во обработки поٜ݅чٜв݅ нарушаются ср݅ок݅и Не݅до݅ст݅уп݅но݅ст݅ь миٜнеٜраٜльٜныٜх уд݅об݅ре݅ни݅ сложности с агٜ݅рٜоٜ݅теٜ݅хٜнٜ݅икٜ݅и повлекли сн݅иж݅ен݅ урٜожٜайٜноٜстٜи се݅ль݅ск݅ох݅оз݅яй݅ст݅ве݅нн݅ых пр݅од݅ук݅ти݅вн݅ос݅ти паٜшнٜи.

Для статистического анализа среднемесячной заработной платы населения необходимо произвести анализ динамики данного показателя.

Для проведения статистического анализа динамики уровня жизни населения необходимо рассчитать следующие показатели динамики по цепной и базисной схемам расчета [3, с. 293-305]:

           1. Абсолютный прирост – разность двух уровней ряда:

∆y_t^б=y_t-y_1                                                            (1)

∆y_t^ц=y_t-y_(t-1)                                                         (2)

            2. Коэффициент роста – отношение между двумя уровнями ряда:

Kp_t^б=y_t/y_1                                                                   (3)

Kp_t^ц=y_t/y_(t-1)                                                                 (4)

            3. Темп роста – коэффициент роста, выраженный в процентах:

Tp_t^б=Kp_t^б*100%                                                            (5)

Tp_t^ц=Kp_t^ц*100%                                                            (6)

            4. Коэффициент прироста – отношение абсолютного прироста к соответствующей базе сравнения:

Kпp_t^б=(∆y_t^б)/y_1                                                              (7)

Kпp_t^ц=(∆y_t^ц)/y_(t-1)                                                             (8)

            5. Темп прироста – коэффициент прироста, выраженный в процентах:

Tпp_t^б=Kпp_t^б*100%                                                    (9)

Tпp_t^ц=Kпp_t^ц*100%                                                  (10)

            6. Абсолютное значение одного процента прироста:

А_t^б=(∆y_t^б)/(Тпр_t^б )                                                             (11)

А_t^ц=(∆y_t^ц)/(Тпр_t^ц )                                                             (12)

            7. Средний уровень ряда динамики:

¯y=(y_1+y_2+y_3+⋯+y_n)/n                                                       (13)

            8. Средний абсолютный прирост:

¯∆y=(∑∆y_t^ц )/(t-1)                                                              (14)

            9. Средний коэффициент роста:

¯Кр=√(n-1&Кр_2^ц*Кр_3^ц*Кр_4^ц*…*Кр_n^ц )             (15)

            10. Средний темп роста:

¯Тр=¯Кр*100%                                                         (16)

            11. Средний темп прироста:

¯Тпр=¯Тр-100%                                                       (17)

Для расчета показателей используется два основных элемента:

Показатели времени – t;

Соответствующие им уровни развития изучаемого явления – y.

Рассчитаем статистические показатели сначала для среднемесячной заработной платы в Российской Федерации. Для их расчета используем цепную схему расчета показателей динамики. Величина среднемесячной заработной платы представлена в таблице 1.

Таблица 1: Динамика среднемесячной заработной платы за 2010-2014 годы в Российской Федерации (в евро) [4][5].

Детально рассмотрим расчет каждого показателя, представленного в таблице 1:

1. Начать необходимо с такого показателя, как абсолютный прирост.

∆y_2011^ц=309,24 -277,26=31,98 евро

В 2011 году среднемесячная заработная плата в России была больше среднемесячной заработной платы в 2010 году на 31,98 евро.

∆y_2012^ц=352,37-309,24=43,13 евро

В 2012 году среднемесячная заработная плата в России была больше среднемесячной заработной платы в 2011 году на 43,13 евро.

∆y_2013^ц=394,23-352,37=41,86 евро

В 2013 году среднемесячная заработная плата в России была больше среднемесячной заработной платы в 2012 году на 41,86 евро.

∆y_2014^ц=430,00-394,23=35,77 евро

В 2014 году среднемесячная заработная плата в России была больше среднемесячной заработной платы в 2013 году на 35,77 евро.

Из полученных данных следует, что с каждым годом абсолютный прирост среднемесячной заработной платы в России снижается, но рост заработной платы происходит.

Kp_2011^ц=309,24/277,26=1,11536

В 2011 году по сравнению с 2010 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,11536 раз.

Kp_2012^ц=352,37/309,24=1,13949

В 2012 году по сравнению с 2011 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,13949 раз.

Kp_2013^ц=394,23/352,37=1,11878

В 2013 году по сравнению с 2012 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,11878 раз.

Kp_2014^ц=430,00/394,23=1,09074

В 2014 году по сравнению с 2013 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,09074 раз.

Tp_2011^ц=1,11536*100%=111,536%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2011 году по сравнению с 2010 годом составил 111,536%.

Tp_2012^ц=1,13949*100%=113,949%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2012 году по сравнению с 2011 годом составил 113,949%.

Tp_2013^ц=1,11878*100%=111,878%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2013 году по сравнению с 2012 годом составил 111,878%.

Tp_2014^ц=1,09074*100%=109,074%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2014 году по сравнению с 2013 годом составил 109,074%.

Полученный данные показывают, что с каждым годом темп роста среднемесячной заработной платы в России снижается.

Kпp_2011^ц=31,98/277,26=0,11536

Kпp_2012^ц=43,13/309,24=0,13949

Kпp_2013^ц=41,86/352,37=0,11878

Kпp_2014^ц=35,77/394,23=0,09074

Tпp_2011^ц=0,11536*100%=11,536%

Среднемесячная заработная плата в 2011 году по сравнению с 2010 годом выросла на 11,536%.

Tпp_2012^ц=0,13949*100%=13,949%

Среднемесячная заработная плата в 2012 году по сравнению с 2011 годом выросла на 13,949%.

Tпp_2013^ц=0,11878*100%=11,878%

Среднемесячная заработная плата в 2013 году по сравнению с 2012 годом выросла на 11,878%.

Tпp_2014^ц=0,09074*100%=9,074%

Среднемесячная заработная плата в 2014 году по сравнению с 2013 годом выросла на 9,074%.

А_2011^ц=31,98/(11,536%)=2,77 евро

В 1% прироста для 2011 года по цепной схеме содержится 2,77 евро среднемесячной заработной платы.

А_2012^ц=43,13/(13,949%)=3,09 евро

В 1% прироста для 2012 года по цепной схеме содержится 3,09 евро среднемесячной заработной платы.

А_2013^ц=41,86/(11,878%)=3,52 евро

В 1% прироста для 2013 года по цепной схеме содержится 3,52 евро среднемесячной заработной платы.

А_2014^ц=35,77/(9,074%)=3,94 евро

В 1% прироста для 2014 года по цепной схеме содержится 3,94 евро среднемесячной заработной платы.

Далее нам необходимо произвести расчет средних показателей динамики:

1. Средний уровень ряда динамики:
   

   ¯y=(277,26+309,24+352,37+394,23+430,00)/5=352,62 евро

   Среднегодовое значение среднемесячной заработной платы в России составляет 352,62 евро.
   

2. Средний абсолютный прирост:
   

   ¯∆y=(31,98+43,13+41,86+35,77)/(5-1)=38,19 евро

   В среднем каждый год, за промежуток 2010-2014 годы среднемесячная заработная плата росла на 38,19 евро.
   

3. Средний коэффициент роста:
   

   ¯Кр=∜(1,11536+1,13949+1,11878+1,09074)=1,45358

   В среднем каждый год среднемесячная заработная плата росла в 1,45358 раз.
   

4. Средний темп роста:
   

   ¯Тр=1,45358*100%=145,358%

   Средний темп роста составил 145,358%.
   

5. Средний темп прироста:
   

   ¯Тпр=145,358%-100%=45,358%
   

В среднем каждый год среднемесячная заработная плата росла на 45,358%.

Теперь проведем такой же анализ среднемесячной заработной платы для данного показателя в Германии. Величина среднемесячной заработной платы в Германии представлена в таблице 2:

Таблица 2: Динамика среднемесячной заработной платы за 2010-2014 годы в Федеративной Республике Германия (в евро) [6].

Детально рассмотрим расчет каждого показателя, представленного в таблице 2:

1. Начать необходимо с такого показателя, как абсолютный прирост.

∆y_2011^ц=3311 -3227=84 евро

В 2011 году среднемесячная заработная плата в Германии была больше среднемесячной заработной платы в 2010 году на 84 евро.

∆y_2012^ц=3391-3311=80 евро

В 2012 году среднемесячная заработная плата в Германии была больше среднемесячной заработной платы в 2011 году на 80 евро.

∆y_2013^ц=3449-3391=58 евро

В 2013 году среднемесячная заработная плата в Германии была больше среднемесячной заработной платы в 2012 году на 58 евро.

∆y_2014^ц=3527-3449=78 евро

В 2014 году среднемесячная заработная плата в Германии была больше среднемесячной заработной платы в 2013 году на 78 евро.

Из полученных данных следует, что с каждым годом абсолютный прирост среднемесячной заработной платы в Германии снижается, но рост заработной платы происходит.

Kp_2011^ц=3311/3227=1,02603

В 2011 году по сравнению с 2010 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,02603 раз.

Kp_2012^ц=3391/3311=1,02416

В 2012 году по сравнению с 2011 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,02416 раз.

Kp_2013^ц=3449/3391=1,0171

В 2013 году по сравнению с 2012 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,0171 раз.

Kp_2014^ц=3527/3449=1,02262

В 2014 году по сравнению с 2013 годом произошёл рост среднемесячной заработной платы в 1,02262 раз.

Tp_2011^ц=1,02603*100%=102,603%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2011 году по сравнению с 2010 годом составил 102,603%.

Tp_2012^ц=1,02416*100%=102,416%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2012 году по сравнению с 2011 годом составил 102,416%.

Tp_2013^ц=1,0171*100%=101,71%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2013 году по сравнению с 2012 годом составил 101,71%.

Tp_2014^ц=1,02262*100%=102,262%

Темп роста среднемесячной заработной платы в 2014 году по сравнению с 2013 годом составил 102,262%.

Полученный данные показывают, что с каждым годом темп роста среднемесячной заработной платы в Германии снижается.

Kпp_2011^ц=84/3227=0,02603

Kпp_2012^ц=80/3311=0,02416

Kпp_2013^ц=58/3391=0,0171

Kпp_2014^ц=78/3449=0,02262

Tпp_2011^ц=0,02603*100%=2,603%

Среднемесячная заработная плата в 2011 году по сравнению с 2010 годом выросла на 2,603%.

Tпp_2012^ц=0,02416*100%=2,416%

Среднемесячная заработная плата в 2012 году по сравнению с 2011 годом выросла на 2,416%.

Tпp_2013^ц=0,0171*100%=1,71%

Среднемесячная заработная плата в 2013 году по сравнению с 2012 годом выросла на 1,71%.

Tпp_2014^ц=0,02262*100%=2,262%

Среднемесячная заработная плата в 2014 году по сравнению с 2013 годом выросла на 2,262%.

А_2011^ц=84/(2,603%)=32,27 евро

В 1% прироста для 2011 года по цепной схеме содержится 32,27 евро среднемесячной заработной платы.

А_2012^ц=80/(2,416%)=33,11 евро

В 1% прироста для 2012 года по цепной схеме содержится 33,11 евро среднемесячной заработной платы.

А_2013^ц=58/(1,71%)=33,91 евро

В 1% прироста для 2013 года по цепной схеме содержится 33,91 евро среднемесячной заработной платы.

А_2014^ц=78/(2,262%)=34,49 евро

В 1% прироста для 2014 года по цепной схеме содержится 34,49 евро среднемесячной заработной платы.

Далее нам необходимо произвести расчет средних показателей динамики:

1. Средний уровень ряда динамики:
   

   ¯y=(3227+3311+3391+3449+3527)/5=3381 евро

   Среднегодовое значение среднемесячной заработной платы в Германии составляет 3381 евро.
   

2. Средний абсолютный прирост:
   

   ¯∆y=(84+80+58+78)/(5-1)=75 евро

   В среднем каждый год, за промежуток 2010-2014 годы среднемесячная заработная плата росла на 75 евро.
   

3. Средний коэффициент роста:
   

   ¯Кр=∜(1,02603+1,02416+1,0171+1,02262)=1,42209

   В среднем каждый год среднемесячная заработная плата росла в 1,42209 раз.
   

4. Средний темп роста:
   

   ¯Тр=1,42209*100%=142,209%

   Средний темп роста составил 142,209%.
   

5. Средний темп прироста:
   

   ¯Тпр=142,209%-100%=42,209%

В среднем каждый год среднемесячная заработная плата росла на 42,209%.

Из приведенных данных и произведенных расчетов следует, что, несмотря на то, что величина среднемесячной заработной платы в Федеративной Республике Германия практически в 8 раз больше, чем в Российской Федерации, темпы роста заработной платы в России существенно выше. Это говорит о более высоких темпах роста экономики России, а величина темпов роста в Германии говорит о близости её экономики к периоду стагнации. Но даже при высоких, относительно Германии, темпах роста заработной платы, в России уровень жизни существенно ниже, чем в ФРГ [7, с. 14-16]. Это вызвано тем, что существующие темпы роста заработной платы ниже существующих темпов инфляции. Поэтому, если учесть влияние на экономику помимо темпов роста заработной платы такого фактора, как темпы инфляции, мы увидим, что реальные темпы роста экономики Российской Федерации ниже темпов роста Германии (темпы инфляции в: РФ – 12,91% [8], ФРГ- 0,28% [9]). Это объясняет такую большую разницу в уровнях среднемесячной заработной платы населения.