Они предполагают выбор одной из трех моделей, с помощью которых можно описать взаимосвязь интересующих явлений. Связи между явлениями могут быть представлены
- цепной структурой, из которой следует, что одно явление оказывает влияние на другое, в свою очередь то другое оказывает влияние на следующее и так далее. Исключив один элемент, мы нарушим взаимосвязь между первым и последним элементами цепочки.
- структурой типа “звезда” (от центрального узла зависят все остальные процессы).
- сетевой моделью (в ней предусматривается наличие множественных связей между явлениями и описывающими их параметрами).
Для количественной характеристики многомерных связей в социальных явлениях используется метод корреляционных плеяд. Он предполагает выделение групп из общей совокупности элементов структур, между которыми устанавливаются более тесные связи. Вычисленные таким образом информационные коэффициенты служат для дальнейшего углубленного анализа социальных явлений.
По временному фактору предполагается разделение структур на моментные и интервальные.
Моментные структуры характеризуют строение социально-экономических систем по состоянию на определенный момент времени. Например, структура населения по уровню образования, которая относится на окончание учебного года.
Интервальные структуры характеризуют процесс изменения социально-экономических систем за определенные моменты времени (год, месяц, день). Они отражаются соответствующими интервальными показателями.
Изменение структуры, связанное с учетом временных интервалов, называют структурным сдвигом. Изменение структуры, связанное с изменением какого-либо другого признака (например, в результате группировки по территории), называется структурным различием.
Для оценки структурных сдвигов используются абсолютные и относительные показатели. Первый из них – показатель абсолютного прироста. Он рассчитывается на основании доли и удельного веса:
wij – доля i-го признака в общей совокупности в период времени j;
dij – удельный вес – dij=wij´100%.
Таким образом, показатель абсолютного прироста i-ой части совокупности в j-ый период времени может быть выражен следующим образом Ddij=dij-di(j-1), где, например, dij – доля людей с высшим образованием в 2002 году, а di(j-1) – в 2001 году.
Абсолютный прирост может быть положительным, отрицательным или нулевым.
Сумма удельных весов всех частей совокупности в любой момент времени должно быть равна 100%. Это говорит о том, что если часть абсолютного прироста больше нуля, то другая должна быть меньше нуля.
.
К относительным показателям можно отнести темп роста, представляющий собой отношение удельного веса i-го показателя в настоящий момент времени к удельному весу того же показателя в предыдущий момент
.
Если в структуре происходят изменения, то темп роста первой части показателей больше 1, а второй – меньше 1. Среднее значение темпа роста равно 1:
.
Темп роста и абсолютный прирост характеризуют каждую часть совокупности в отдельности. Чтобы происходящие структурные изменения в целом, необходимо усреднить коэффициенты абсолютных линейных сдвигов. Знак линейного сдвига каждой доли следует игнорировать. Обобщенным показателем, характеризующим изменение структуры, будет
.
Еще одной часто решаемой задачей при исследовании структур является определение степени концентрации и централизации значений исследуемых показателей.
Степень концентрации характеризует оценку неравномерности в распределении показателя по различным элементам структуры. Например, распределение доходов по группам населения, распределение жилой площади и т.п..
Показатель централизации дает оценку неравномерности с учетом абсолютных значений исследуемого признака.
Одним из методов оценки неравномерности является построение, так называемой, кривой Лоренца, которая дает визуальное представление степени неравномерности. Для построения такой кривой необходимо иметь частотное распределение исследуемого признака и такое же частотное распределение признака, взаимосвязанного с изучаемым.
Особенностью построения кривой Лоренца является необходимость планирования состава групп признака (вопросов ответа) на этапе планирования исследования с учетом необходимости применения анализа структуры и исходя из возможности и целесообразности применения этого анализа в построенных группах с учетом их социально-экономического содержания.
Кривая Лоренца строится в прямоугольной системе координат. На оси абсцисс откладываются накопленные частоты объема совокупности (ответы вопроса), а на оси ординат – накопленные частоты объема признака (частоты выбора ответов). Полученная при соединении точек кривая линия будет характеризовать степень концентрации.
Для удобства вычислений единицы совокупностей могут быть разбиты на равные группы. Например, при изучении неравномерности распределения доходов может быть выделена группа людей, доходы которых составляют 10% от доходов всех людей, следующая группа – еще 10% и т.д.. Получим 10 групп, которые будут охватывать все население. Данные сведем в следующую таблицу. Для сравнительного анализа используем характеристику неравномерности, взятую за 2 периода времени: 1995 и 1999 годы – и проведем заранее ранжирование групп по возрастанию уровня дохода.
Таблица 12. Данные для построения кривой Лоренца
Доход населения по группам
1995 год
1999 год
di
diH
di
diH
1 (10%)
4,3
4,3
3,2
3,2
2 (10%)
6,1
10,4
…
…
3 (10%)
7,1
17,5
4 (10%)
8,1
25,6
5 (10%)
9,1
34,7
6 (10%)
10,1
44,8
7 (10%)
11,2
8 (10%)
12,6
68,6
9 (10%)
14,3
82,9
10 (10%)
17,1
diH- накопленный удельный вес.
Получим такие кривые:
Рис.5. Кривая Лоренца
Биссектриса угла соответствует равномерному распределению, а площадь между ней и кривой, полученной по реальным данным, показывает степень неравномерности распределения.
Пунктирная кривая соответствует 1995 году, а штрих-пунктирная – 1999 году.
Шкала, которая является исходной для построения кривой Лоренца, не обязательно будет равномерной. Сравнение площади между кривой Лоренца и линией равномерного распределения осуществляется с помощью показателя Джини.
.
Максимальное значение этого коэффициента равно 200%. Он может быть применен и для неравномерной шкалы.
Показатель централизации означает сосредоточение объема признака у отдельных единиц совокупности. Например, доходов у отдельных групп населения. При этом учитывается не доля показателя, а его абсолютное значение (L – показатель централизации):
.
Максимальное значение этого показателя равно 1. Оно достигается, если в совокупности выделяется лишь одна группа, обладающая всем объемом признака. Минимальное значение L близко к нулю.
.
.
.
.
.
.