- Приложения
Для достижения цели данной работы поставлены следующие задачи:
экономико-статистический анализ особенностей и направлений развития современных внешнеэкономических связей республик, краев и областей России;
рассмотрение Российской Федерации по эффективности её внешнеэкономической деятельности;
выделение типообразующих факторов и описание групп однородных объектов России;
анализ эффективности использования Российской Федерацией своего внешнеэкономического потенциала;
статистика внешнеэкономический торговля российская
- СНГ (Азербайджан, Армения, Белоруссия, Грузия, Казахстан, Киргизия, Молдова, Таджикистан, Туркмения, Узбекистан, Украина);
- Страны Центральной и Восточной Европы (Албания, Болгария, Босния и Герцеговина, Венгрия, Латвия, Литва, Польша, Македония, Румыния, Словакия, Словения, Хорватия, Чехия, Югославия, Эстония);
- Страны Европейского союза (ЕС) (Австрия, Бельгия, Великобритания, Германия, Греция, Дания, Ирландия, Испания, Италия, Люксембург, Нидерланды, Португалия, Финляндия, Франция, Швеция);
- страны Европейской ассоциации свободной торговли (ЕАСТ) (Исландия, Норвегия, Швеция);
- Страны Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), куда входят страны ЕС, ЕАСТ, а также Австралия, Канада, Новая Зеландия, Турция, США и Япония;
- Организация стран-экспортеров нефти (ОПЕК) (Алжир, Венесуэла, Габон, Индонезия, Ирак, Катар, Кувейт, Ливия, Нигерия, ОАЭ, Саудовская Аравия, Эквадор).
Относительным статистическим показателем называется обобщающая характеристика, выраженная в виде числовой меры соотношения двух сопоставляемых абсолютных величин Сизова Т.М. Статистика: Учебное пособие. — СПб.: СПб ГУИТМО, 2005. — с. 20. Такие показатели используются в различных целях: для выяснения структуры изучаемого явления, для сравнения его уровня развития с уровнем развития другого явления, для оценки происходящих в изучаемом явлении изменений и т.д.
Относительный статистический показатель получают путём деления одного абсолютного показателя на другой. Схема расчета относительного показателя выглядит следующим образом:
ОП = величина сравнения / база сравнения.
Относительные показатели структуры (ОПС) характеризуют доли (удельные веса) составных частей совокупности в общем ее объеме. Они показывают структуру совокупности, ее строение.
Международная интеграция как форма развития экономического сотрудничества ...
... формальности. И в этой части международная экономическая интеграция дает определенные преимущества. Актуальность темы предлагаемого исследования заключается, в том, что развитие интеграционных процессов является важнейшей характеристикой современного мирового хозяйства и экономическая интеграция помогает странам более ...
Расчет относительных показателей структуры заключается в исчислении удельных весов отдельных частей во всей совокупности:
ОПС = показатель части совокупности / показатель всей совокупности.
Средняя арифметическая простая (невзвешенная) используется в случаях, когда для каждого значения признака (x i ) имеет место одинаковая частота (fi ), т.е. одинаковое количество единиц совокупности Социально-экономическая статистика: Учебник для вузов / Под ред. проф. Б.И. Башкатова. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. — с. 54. Формула простой средней выглядит следующим образом:
Х ср = (хi ) / n,
где х i — значения признака, n — число единиц совокупности.
Вариацию можно определить как количественное различие значений одного и того же признака у отдельных единиц совокупности. Термин «вариация» имеет латинское происхождение — variatio, что означает различие, изменение, колеблемость. Изучение вариации в статистической практике позволяет установить зависимость между изменением, которое происходит в исследуемом признаке, и теми факторами, которые вызывают данное изменение.
Для измерения вариации признака используют как абсолютные, так и относительные показатели.
К абсолютным показателям вариации относят: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперсию.
Размах вариации R. Это самый доступный по простоте расчета абсолютный показатель, который определяется как разность между самым большим и самым малым значениями признака у единиц данной совокупности:
R = x max — xmin .
Дисперсия есть не что иное, как средний квадрат отклонений индивидуальных значений признака от его средней величины. Различают простую и взвешенную дисперсию. Формула расчета простой дисперсии:
2 = (xi -Xср ) 2/n,
где х i — значения признака, Xср — средняя арифметическая простая (невзвешенная), n — число единиц совокупности.
Кроме показателей вариации, выраженных в абсолютных величинах, в статистическом исследовании используются показатели вариации (V), выраженные в относительных величинах, особенно для целей сравнения колеблемости различных признаков одной и той же совокупности или для сравнения колеблемости одного и того же признака в нескольких совокупностях. Формула расчета коэффициента вариации:
V = / X ср * 100%.
В статистической практике наиболее часто применяется коэффициент вариации. Он используется не только для сравнительной оценки вариации, но и для характеристики однородности совокупности. Совокупность считается однородной, если коэффициент вариации не превышает 33% (для распределений, близких к нормальному).
Основной функцией статистических показателей и их систем является познавательная информационная функция. Без статистической информации невозможны познание закономерностей природных и социальных массовых явлений, их предвидение, а значит, регулирование либо прямое управление, будь то на уровне отдельного предприятия, фермы, го рода или региона, на государственном или межгосударственном уровне. Отдельный человек или семья, не представляющие, сколько в среднем за месяц или за год они тратят на покупку продуктов питания, на обувь и одежду, на оплату коммунальных услуг, не могут рационально расходовать средства, планировать свой бюджет. Фермеру необходимо знать показатели средней урожайности за ряд лет различных сельскохозяйственных культур на его участках земли, показатели колеблемости и устойчивости урожаев в зависимости от условий погоды, среднюю частоту поломок деталей машин, средние цены (и темпы их роста) на покупаемые удобрения и т.д. Тем более попытки управлять государством субъективно, не опираясь на систему достаточно надежных статистических показателей — путь к социальной, экономической и экологической катастрофе.
«Понятие, признаки и функции налогов. Обязательные т
... следующие задачи: изучение понятия налога, его признаков, а также функций; разграничение понятий налога и сбора, а также их обязательные и факультативные элементы; виды налогов и способы их классификации; Глава I. Понятие, признаки и функции налога Разумно полагать, что ...
Среди познавательно-информационных функций статистических показателей выделяется функция мониторинга — постоянно действующего наблюдения при постоянстве рассчитываемых показателей. Например, существует мониторинг Центрального банка России за деятельностью коммерческих банков или экологический мониторинг и т.д. Кроме того, показатели выполняют роль системы сигналов, свидетельствуя о социальной напряженности (число забастовок, в том числе по причинам, количество бастующих, процент неявок на выборы, уровень преступности и т.д.).
В этой своей функции показатели отражают экономическую безопасность страны, равномерность распределения инновационных центров по территории страны и т.д. Условием выполнения статистическими показателями их информационной, познавательной функции являются их научное обоснование и достаточно точное и надежное, а также своевременное количественное определение.
Прогностическая функция, т.е. роль статистических показателей в предвидении будущего, тесно связана с их информационной функцией. Конечно, данная функция присуща не всем статистическим показателям, а тем из них, которые используются при моделировании массовых процессов.
Оценочная функция статистических показателей заключается в том, что на их основе люди, общество, государство оценивают деятельность предприятий, организаций, трудовых и творческих коллективов, правительств. Великий немецкий писатель, поэт и мыслитель И.В. Гете за два года до смерти в разговоре со своим секретарем И.П. Эккерманом сказал: «Считают, будто числа управляют миром. Но я знаю, что числа учат нас узнавать, хорошо ли мир управляется». А российский статистик, автор учебника статистики в России К.Ф. Герман (1767-1838) писал: «Статистик есть публичный провозвестник и доброго, и худого, и контролер правительства» Цит по.: Теория статистики: Учебник / Под ред. Р.А. Шмойловой. — 2-е изд., доп. и перераб. — М.: Финансы и статистика, 1998. Да, по надежным «истинным» статистическим показателям, а не по речам и рекламным роликам население должно и может оценивать деятельность руководителей всех рангов. Но при этом недопустимо такую оценку давать по отдельному показателю, произвольно вырванному из системы. Долгое время в СССР деятельность предприятий оценивалась на основе показателя выполнения плана по валовой продукции. Поскольку в этот показатель включается и стоимость незавершенных изделий, то ради получения высокого показателя выполнения плана и премии к концу отчетного периода на предприятии аврально собирали шасси, не имея моторов, закладывали новые стройки, не достроив предыдущие, и т.д. Омертвление огромных материальных средств и труда — вот результат превращения отдельного статистического показателя в главное и единственное мерило успехов производства. Также неверно оценивать успешность развития экономики страны только по показателю низкой инфляции или только по внешнеторговому сальдо — по любому отдельно взятому статистическому показателю.
Среднее квадратическое отклонение равняется корню квадратному из значения простой дисперсии — 42681,0 (млн. долл.).
Значение коэффициента вариации совокупности данных по обороту внешней торговли РФ по основным странам равняется 42681,0: 28973,7 = 147,31%.
Вывод . Коэффициент вариации превышает 33%, следовательно, совокупность данных по обороту внешней торговли РФ по основным странам не считается однородной.
б) Произведем группировку стран, используя в качестве группировочного признака значение объем оборота.
Число групп для анализируемой совокупности данных равняется 1 + 3,322 х lg 69 = 7,1.
Обычно рассчитанное значение округляется в большую сторону, таким образом, число групп равняется 8.
Величина интервала равняется (196075,0 — 413,6): 8 = 24458 (млн. долл.).
Распределение стран по группам приведено в таблице 1
Таблица 1
Распределение стран по группам
|
№ п/п |
Оборот, млн. долл. |
№ п/п |
Оборот, млн. долл. |
||||
|
Группа 1 (от 413 до 24871) |
Группа 1 (от 413 до 24871) — продолж. |
||||||
|
1 |
Новая Зеландия |
413,6 |
43 |
Кипр |
15741,8 |
||
|
2 |
Перу |
764,7 |
44 |
Бразилия |
18612,2 |
||
|
3 |
Люксембург |
919,0 |
45 |
Индия |
19257,5 |
||
|
4 |
Чили |
953,1 |
46 |
Австрия |
19371,5 |
||
|
5 |
Куба |
967,8 |
47 |
Литва |
19893,2 |
||
|
6 |
Филиппины |
1093,7 |
48 |
Швеция |
23283,7 |
||
|
7 |
Южная Африка |
1119,3 |
49 |
Бельгия |
23477,0 |
||
|
8 |
Гонконг |
1680,9 |
|||||
|
9 |
Туркмения |
1972,9 |
Группа 2 (от 24872 до 49330) |
||||
|
10 |
Мальта |
2213,9 |
1 |
Словакия |
25055,1 |
||
|
11 |
Грузия |
2375,9 |
2 |
Испания |
26170,3 |
||
|
12 |
Армения |
2510,7 |
3 |
Чешская респ. |
28968,3 |
||
|
13 |
Таджикистан |
2611,2 |
4 |
Венгрия |
35728,1 |
||
|
14 |
Австралия |
2612,0 |
5 |
Корея, республика |
49189,8 |
||
|
15 |
Мексика |
2635,5 |
|||||
|
16 |
Монголия |
2840,3 |
Группа 3 (от 49331 до 73789) |
||||
|
17 |
Индонезия |
3480,8 |
1 |
Швейцария |
52286,2 |
||
|
18 |
Словения |
4004,7 |
2 |
Казахстан |
58815,9 |
||
|
19 |
Вьетнам |
4088,9 |
3 |
Франция |
62012,8 |
||
|
20 |
Киргизия |
4270,4 |
4 |
Финляндия |
62126,7 |
||
|
21 |
Ирландия |
4331,3 |
5 |
Соед. Королевство |
64274,4 |
||
|
22 |
Португалия |
4889,2 |
6 |
Соед. Штаты |
71007,6 |
||
|
23 |
Сингапур |
5038,8 |
7 |
Япония |
71225,5 |
||
|
24 |
Молдова |
5141,1 |
8 |
Польша |
71407,8 |
||
|
25 |
Аргенитина |
5162,4 |
|||||
|
26 |
Таиланд |
5960,9 |
Группа 4 (от 73790 до 98248) |
||||
|
27 |
Канада |
6112,3 |
1 |
Турция |
86196,6 |
||
|
28 |
Малайзия |
6315,5 |
2 |
Белоруссия |
96024,2 |
||
|
29 |
Египет |
6754,1 |
|||||
|
30 |
Азербайджан |
6832,2 |
Группа 5 (от 98249 до 122707) |
||||
|
31 |
Виргин. остр., Брит. |
6971,1 |
1 |
Украина |
113940,0 |
||
|
32 |
Норвегия |
7132,7 |
|||||
|
33 |
Тайвань (Китай) |
8606,1 |
Группа 6 (от 122708 до 147166) |
||||
|
34 |
Эстония |
8877,3 |
1 |
Италия |
143261,9 |
||
|
35 |
Израиль |
9171,1 |
2 |
Китай |
145186,9 |
||
|
36 |
Дания |
10280,4 |
|||||
|
37 |
Узбекистан |
10700,0 |
Группа 7 (от 147167 до 171625) |
||||
|
38 |
Иран, ислам. респ. |
11232,3 |
|||||
|
39 |
Греция |
12817,3 |
|||||
|
40 |
Болгария |
12930,2 |
Группа 8 (от 171626 до 196084) |
||||
|
41 |
Румыния |
12937,4 |
1 |
Нидерланды |
173652,7 |
||
|
42 |
Латвия |
15217,9 |
2 |
Германия |
196075,0 |
||
Как видно из таблицы 1, 7-ая группа получилась пустой.
Вывод . Для анализа данной совокупности данных необходимо при проведении аналитических группировок применять неравный интервал.
в) Произведем группировку стран, используя в качестве группировочного признака значение объем оборота, однако, при разбивке на группы будем использовать неравный интервал. Методом подбора и аналитической оценки величины интервала в группах получаем следующее распределение стран по группам (см. таблицу 2).
Таблица 2
Распределение стран по группам
|
№ п/п |
Оборот, млн. долл. |
№ п/п |
Оборот, млн. долл. |
||||
|
Группа 1 (до 1000) |
Группа 5 (от 10001 до 20000) |
||||||
|
1 |
Новая Зеландия |
413,6 |
1 |
Дания |
10280,4 |
||
|
2 |
Перу |
764,7 |
2 |
Узбекистан |
10700,0 |
||
|
3 |
Люксембург |
919,0 |
3 |
Иран, ислам. респ. |
11232,3 |
||
|
4 |
Чили |
953,1 |
4 |
Греция |
12817,3 |
||
|
5 |
Куба |
967,8 |
5 |
Болгария |
12930,2 |
||
|
Группа 2 (от 1001 до 2500) |
6 |
Румыния |
12937,4 |
||||
|
1 |
Филиппины |
1093,7 |
7 |
Латвия |
15217,9 |
||
|
2 |
Южная Африка |
1119,3 |
8 |
Кипр |
15741,8 |
||
|
3 |
Гонконг |
1680,9 |
9 |
Бразилия |
18612,2 |
||
|
4 |
Туркмения |
1972,9 |
10 |
Индия |
19257,5 |
||
|
5 |
Мальта |
2213,9 |
11 |
Австрия |
19371,5 |
||
|
6 |
Грузия |
2375,9 |
12 |
Литва |
19893,2 |
||
|
Группа 3 (от 2501 до 5000) |
Группа 6 (от 20001 до 50000) |
||||||
|
1 |
Армения |
2510,7 |
1 |
Швеция |
23283,7 |
||
|
2 |
Таджикистан |
2611,2 |
2 |
Бельгия |
23477,0 |
||
|
3 |
Австралия |
2612,0 |
3 |
Словакия |
25055,1 |
||
|
4 |
Мексика |
2635,5 |
4 |
Испания |
26170,3 |
||
|
5 |
Монголия |
2840,3 |
5 |
Чешская респ. |
28968,3 |
||
|
6 |
Индонезия |
3480,8 |
6 |
Венгрия |
35728,1 |
||
|
7 |
Словения |
4004,7 |
7 |
Корея, республика |
49189,8 |
||
|
8 |
Вьетнам |
4088,9 |
Группа 7 (от 50001 до 100000) |
||||
|
9 |
Киргизия |
4270,4 |
1 |
Швейцария |
52286,2 |
||
|
10 |
Ирландия |
4331,3 |
2 |
Казахстан |
58815,9 |
||
|
11 |
Португалия |
4889,2 |
3 |
Франция |
62012,8 |
||
|
Группа 4 (от 5001 до 10000) |
4 |
Финляндия |
62126,7 |
||||
|
1 |
Сингапур |
5038,8 |
5 |
Соед. Королевство |
64274,4 |
||
|
2 |
Молдова |
5141,1 |
6 |
Соед. Штаты |
71007,6 |
||
|
3 |
Аргенитина |
5162,4 |
7 |
Япония |
71225,5 |
||
|
4 |
Таиланд |
5960,9 |
8 |
Польша |
71407,8 |
||
|
5 |
Канада |
6112,3 |
9 |
Турция |
86196,6 |
||
|
6 |
Малайзия |
6315,5 |
10 |
Белоруссия |
96024,2 |
||
|
7 |
Египет |
6754,1 |
Группа 8 (от 100001 до 200000) |
||||
|
8 |
Азербайджан |
6832,2 |
1 |
Украина |
113940,0 |
||
|
9 |
Виргин. остр., Брит. |
6971,1 |
2 |
Италия |
143261,9 |
||
|
10 |
Норвегия |
7132,7 |
3 |
Китай |
145186,9 |
||
|
11 |
Тайвань (Китай) |
8606,1 |
4 |
Нидерланды |
173652,7 |
||
|
12 |
Эстония |
8877,3 |
5 |
Германия |
196075,0 |
||
|
13 |
Израиль |
9171,1 |
|||||
- Следующие значения величин для сформированных групп: среднее значение, простая дисперсия, среднее квадратическое значение и коэффициент вариации приведены в таблице 3.
Таблица 3 Среднее значение, простая дисперсия, среднее квадратическое значение, коэффициент вариации
|
№ группы |
Среднее значение (невзвешенное) |
Простая дисперсия |
Средняя квадратическая простая |
Коэффициент вариации |
|
|
1 |
803,6 |
43248,5 |
208,0 |
25,88% |
|
|
2 |
1742,8 |
248268,6 |
498,3 |
28,59% |
|
|
3 |
3479,5 |
686502,9 |
828,6 |
23,81% |
|
|
4 |
6775,0 |
1790890,0 |
1338,2 |
19,75% |
|
|
5 |
14916,0 |
11916958,0 |
3452,1 |
23,14% |
|
|
6 |
30267,5 |
75485717,8 |
8688,3 |
28,70% |
|
|
7 |
69537,8 |
153938079,6 |
12407,2 |
17,84% |
|
|
8 |
154423,3 |
790683890,2 |
28119,1 |
18,21% |
|
- Вывод . Коэффициент вариации во всех группах меньше 33%, следовательно, совокупность данных по обороту внешней торговли РФ по основным странам в группах считается однородной.
В таблице 4 приведена товарная структура импорта РФ за 2006-2009 г. г. Источник — Федеральная служба государственной статистики — [9]
Таблица 4
Товарная структура импорта РФ за 2006-2009 г. г.
|
Период |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
|
|
млрд. долл. США |
|||||
|
Импорт — всего |
98,7 |
138,0 |
200,0 |
267,0 |
|
|
в том числе: |
|||||
|
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного) |
17,4 |
21,6 |
27,6 |
35,2 |
|
|
минеральные продукты |
3,0 |
3,3 |
4,7 |
8,3 |
|
|
продукция химической промышленности, каучук |
16,3 |
21,8 |
27,5 |
35,1 |
|
|
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них |
0,3 |
0,4 |
0,7 |
1,0 |
|
|
древесина и целлюлозно-бумажные изделия |
3,3 |
4,0 |
5,3 |
6,5 |
|
|
текстиль, текстильные изделия и обувь |
3,6 |
5,5 |
8,6 |
11,6 |
|
|
металлы, драгоценные камни и изделия из них |
7,7 |
10,6 |
16,4 |
19,3 |
|
|
машины, оборудование и транспортные средства |
43,4 |
65,7 |
102,0 |
141,0 |
|
|
Прочие |
3,7 |
4,8 |
7,2 |
9,1 |
|
а) Определим, по какой группе товаров изменения абсолютных значений являются максимальными. Для этого воспользуемся индексным методом.
Значения индивидуальных базисных индексов для каждого вида товаров (показатели 2006 года принимаем за базовые) приведены в таблице 5.
Таблица 5
Значения базисных индексов для товаров в структуре импорта РФ за 2006-2009 г. г.
|
Период |
2007/2006 |
2008/2006 |
2009/2006 |
|
|
Импорт — всего |
1,4 |
2,0 |
2,7 |
|
|
в том числе: |
||||
|
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного) |
1,2 |
1,6 |
2,0 |
|
|
минеральные продукты |
1,1 |
1,6 |
2,8 |
|
|
продукция химической промышленности, каучук |
1,3 |
1,7 |
2,2 |
|
|
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них |
1,3 |
2,3 |
3,3 |
|
|
древесина и целлюлозно-бумажные изделия |
1,2 |
1,6 |
2,0 |
|
|
текстиль, текстильные изделия и обувь |
1,5 |
2,4 |
3,2 |
|
|
металлы, драгоценные камни и изделия из них |
1,4 |
2,1 |
2,5 |
|
|
машины, оборудование и транспортные средства |
1,5 |
2,4 |
3,2 |
|
|
прочие |
1,3 |
1,9 |
2,5 |
|
Вывод . Максимальные изменения абсолютных значений были отмечены:
— в 2007 году по группам: «текстиль, текстильные изделия и обувь» и «машины, оборудование и транспортные средства», значение базисного индекса — 1,5
— в 2008 году по группам: «текстиль, текстильные изделия и обувь» и «машины, оборудование и транспортные средства», значение базисного индекса — 2,4
— в 2009 году по группе: «кожевенное сырье, пушнина и изделия из них», значение базисного индекса — 2,4.
б) Определим значения относительных показателей структуры (ОПС) для каждой из группы товаров и сведем рассчитанные значения в таблицу 6.
Таблица 6.
Относительные показатели структуры по группам товаров и по годам
|
Период |
2006 |
2007 |
2008 |
2009 |
|
|
продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (кроме текстильного) |
17,63% |
15,65% |
13,80% |
13,18% |
|
|
минеральные продукты |
3,04% |
2,39% |
2,35% |
3,11% |
|
|
продукция химической промышленности, каучук |
16,51% |
15,80% |
13,75% |
13,15% |
|
|
кожевенное сырье, пушнина и изделия из них |
0,30% |
0,29% |
0,35% |
0,37% |
|
|
древесина и целлюлозно-бумажные изделия |
3,34% |
2,90% |
2,65% |
2,43% |
|
|
текстиль, текстильные изделия и обувь |
3,65% |
3,99% |
4,30% |
4,34% |
|
|
металлы, драгоценные камни и изделия из них |
7,80% |
7,68% |
8, 20% |
7,23% |
|
|
машины, оборудование и транспортные средства |
43,97% |
47,61% |
51,00% |
52,81% |
|
|
прочие |
3,75% |
3,48% |
3,60% |
3,41% |
|
Вывод . Наибольший удельный вес в объеме импорта РФ по итогам 2006-2009 г. г. принадлежит группе товаров «машины, оборудование и транспортные средства»
Полученные результаты таковы:
|
Апельсины |
2008 |
2009 |
|||
|
количество |
стоимость |
количество |
стоимость |
||
|
Аргентина |
7211 |
2797,3 |
38461 |
18289,4 |
|
|
Бразилия |
809 |
318,3 |
4457 |
2204 |
|
|
Греция |
7850 |
2289,9 |
817 |
258,3 |
|
|
Египет |
76049 |
21323,4 |
110015 |
34544,8 |
|
|
Зимбабве |
6479 |
2531,6 |
2668 |
1220,2 |
|
|
Израиль |
351 |
105,7 |
556 |
190,7 |
|
|
Испания |
7892 |
3448,9 |
5028 |
2521,8 |
|
|
Италия |
333 |
131,5 |
163 |
73,2 |
|
|
Китай |
1266 |
584,5 |
1761 |
903,8 |
|
|
Литва |
699 |
435,7 |
|||
|
Марокко |
91850 |
34974,2 |
76642 |
30708,6 |
|
|
Нидерланды |
216 |
141,8 |
|||
|
Свазиленд |
786 |
306,4 |
707 |
363,9 |
|
|
Турция |
88891 |
24706,3 |
72742 |
22349,1 |
|
|
Украина |
19 |
12,2 |
|||
|
Уругвай |
9653 |
3770,3 |
8630 |
4370,8 |
|
|
ЮАР |
103572 |
40627,6 |
75895 |
36460,2 |
|
|
Прочие |
134 |
89,5 |
130 |
82,2 |
|
|
Всего |
404060 |
138595,1 |
398672 |
154541 |
|
|
Страны дальнего зарубежья |
404041 |
138582,9 |
398672 |
154541 |
|
|
19 |
12,2 |
0 |
0 |
||
|
мандарины |
2008 |
2009 |
|||
|
количество, тонн |
стоимость, тыс. долл |
количество, тонн |
стоимость, тыс. долл |
||
|
Азербайджан |
2458 |
992,4 |
1666 |
672,2 |
|
|
Аргентина |
6784 |
2777,6 |
13287 |
6038 |
|
|
Бразилия |
408 |
145 |
640 |
290,6 |
|
|
Греция |
314 |
106,3 |
|||
|
Грузия |
12314 |
2907,7 |
13099 |
3469,2 |
|
|
Египет |
582 |
199 |
|||
|
Израиль |
3365 |
1067,7 |
10377 |
3565,6 |
|
|
Иран |
453 |
138,5 |
1528 |
585,2 |
|
|
Испания |
13455 |
5345,5 |
13199 |
6093,3 |
|
|
Италия |
772 |
325,7 |
1488 |
615,3 |
|
|
Кипр |
583 |
170,1 |
1190 |
378,8 |
|
|
Китай |
28972 |
9310,1 |
41103 |
16033,1 |
|
|
Литва |
164 |
123,1 |
|||
|
Марокко |
68307 |
28470,4 |
81650 |
41449,1 |
|
|
Нидерланды |
273 |
258,9 |
|||
|
Пакистан |
762 |
281,4 |
6034 |
2420,2 |
|
|
Республика Корея |
2611 |
1107,5 |
351 |
193,7 |
|
|
Перу |
383 |
173 |
|||
|
Польша |
220 |
241,1 |
|||
|
США |
145 |
52,1 |
402 |
150,7 |
|
|
Турция |
38409 |
10946,3 |
46897 |
16471,4 |
|
|
Узбекистан |
10 |
7,5 |
|||
|
Украина |
3 |
2,9 |
|||
|
Уругвай |
2674 |
1041,9 |
1528 |
746,9 |
|
|
ЮАР |
4339 |
1741 |
8671 |
3953,4 |
|
|
Прочие |
435 |
155,5 |
317 |
134 |
|
|
Всего |
188000 |
67467,6 |
244622 |
103881,3 |
|
|
Страны дальнего зарубежья |
173225 |
63564,6 |
229847 |
99732,4 |
|
|
14775 |
3903 |
14775 |
4148,9 |
||
Определим средний уровень цен в анализируемые периоды. Средний уровень цен — обобщающий показатель уровня цен, исчисленный по однородным группам товаров во времени и пространстве.
Рассчитаем средний уровень цен по формуле средней арифметической взвешенной. Она равна
(1),
Где p — цена единицы товара;
q — количество товара.
Для расчета средней арифметической взвешенной сперва определим индивидуальный уровень цен, то есть абсолютную величину цены в денежном выражении за единицу конкретного товара. Индивидуальный уровень цен равен отношению стоимости товара к его цене.
Получим:
|
апельсины |
2008 |
2009 |
|||||
|
количество, тонн |
стоимость, тыс. долл |
цена, долл/кг |
количество, тонн |
стоимость, тыс. долл |
цена, долл/кг |
||
|
Аргентина |
7211 |
2797,3 |
0,38792123 |
38461 |
18289,4 |
||
|
Бразилия |
809 |
318,3 |
0,3934487 |
4457 |
2204 |
0,494503 |
|
|
Греция |
7850 |
2289,9 |
0,29170701 |
817 |
258,3 |
0,316157 |
|
|
Египет |
76049 |
21323,4 |
0,28039027 |
110015 |
34544,8 |
||
|
Зимбабве |
6479 |
2531,6 |
0,39073931 |
2668 |
1220,2 |
||
|
Израиль |
351 |
105,7 |
0,3011396 |
556 |
190,7 |
||
|
Испания |
7892 |
3448,9 |
0,43701216 |
5028 |
2521,8 |
0,501551 |
|
|
Италия |
333 |
131,5 |
0,39489489 |
163 |
73,2 |
0,44908 |
|
|
Китай |
1266 |
584,5 |
0,46169036 |
1761 |
903,8 |
0,513231 |
|
|
Литва |
699 |
435,7 |
0,62331903 |
||||
|
Марокко |
91850 |
34974,2 |
0,38077518 |
76642 |
30708,6 |
0,400676 |
|
|
Нидерланды |
216 |
141,8 |
0,65648148 |
||||
|
Свазиленд |
786 |
306,4 |
0,38982188 |
707 |
363,9 |
0,51471 |
|
|
Турция |
88891 |
24706,3 |
0,27793927 |
72742 |
22349,1 |
0,307238 |
|
|
Украина |
19 |
12,2 |
0,64210526 |
||||
|
Уругвай |
9653 |
3770,3 |
0,39058324 |
8630 |
4370,8 |
0,506466 |
|
|
ЮАР |
103572 |
40627,6 |
0,39226432 |
75895 |
36460,2 |
||
|
Прочие |
134 |
89,5 |
0,6679104 |
130 |
82,2 |
0,632308 |
|
|
Всего |
404060 |
138595,1 |
0,3430062 |
398672 |
154541 |
0,387639 |
|
|
Страны дальнего зарубежья |
404041 |
138582,9 |
0,3429922 |
398672 |
154541 |
0,387639 |
|
|
19 |
12,2 |
0,6421053 |
0 |
0 |
|||
|
Азербайджан |
2458 |
992,4 |
0,403743 |
1666 |
672,2 |
0,403481 |
|
|
Аргентина |
6784 |
2777,6 |
0,409434 |
13287 |
6038 |
0,454429 |
|
|
Бразилия |
408 |
145 |
0,355392 |
640 |
290,6 |
0,454063 |
|
|
Греция |
314 |
106,3 |
0,338535 |
||||
|
Грузия |
12314 |
2907,7 |
0,23613 |
13099 |
3469,2 |
0,264845 |
|
|
Египет |
582 |
199 |
0,341924 |
||||
|
Израиль |
3365 |
1067,7 |
0,317296 |
10377 |
3565,6 |
0,343606 |
|
|
Иран |
453 |
138,5 |
0,30574 |
1528 |
585,2 |
0,382984 |
|
|
Испания |
13455 |
5345,5 |
0,397287 |
13199 |
6093,3 |
0,461649 |
|
|
Италия |
772 |
325,7 |
0,421891 |
1488 |
615,3 |
0,413508 |
|
|
Кипр |
583 |
170,1 |
0,291767 |
1190 |
378,8 |
0,318319 |
|
|
Китай |
28972 |
9310,1 |
0,321348 |
41103 |
16033,1 |
0,390071 |
|
|
Литва |
164 |
123,1 |
0,75061 |
||||
|
Марокко |
68307 |
28470,4 |
0,416801 |
81650 |
41449,1 |
0,507644 |
|
|
Нидерланды |
273 |
258,9 |
0,948352 |
||||
|
Пакистан |
762 |
281,4 |
0,369291 |
6034 |
2420,2 |
0,401094 |
|
|
Республика Корея |
2611 |
1107,5 |
0,424167 |
351 |
193,7 |
0,551852 |
|
|
Перу |
383 |
173 |
0,451697 |
||||
|
Польша |
220 |
241,1 |
1,095909 |
||||
|
США |
145 |
52,1 |
0,35931 |
402 |
150,7 |
0,374876 |
|
|
Турция |
38409 |
10946,3 |
0,284993 |
46897 |
16471,4 |
0,351225 |
|
|
Узбекистан |
0 |
0 |
10 |
7,5 |
0,75 |
||
|
Украина |
3 |
2,9 |
0,966667 |
||||
|
Уругвай |
2674 |
1041,9 |
0,389641 |
1528 |
746,9 |
0,488809 |
|
|
ЮАР |
4339 |
1741 |
0,401245 |
8671 |
3953,4 |
0,455934 |
|
|
Прочие |
435 |
155,5 |
0,357471 |
317 |
134 |
0,422713 |
|
|
Всего |
188000 |
67467,6 |
0,35887 |
244622 |
103881,3 |
0,42466 |
|
|
Страны дальнего зарубежья |
173225 |
63564,6 |
0,366948 |
229847 |
99732,4 |
0,433908 |
|
|
14775 |
3903 |
0,264162 |
14775 |
4148,9 |
0,280805 |
||
Теперь мы можем рассчитать среднюю цену по товарам из анализируемых подгрупп. Заметим, что в (1) произведение pq представляет собой стоимость, а следовательно, мы можем не рассчитывать целиком сумму ?pq, а взять сумму стоимостей из таблицы с исходными данными.
Тогда средняя цена апельсинов составляла в 2008 году в целом по всем странам 138595,1/434060=0,34 долл/кг, по странам дальнего зарубежья 138582,9/404041=0,343 долл/кг, а по странам СНГ 12,2/19=0,64 долл/кг. Аналогично в 2009 году по всем странам средняя цена составляла 0,387 долл/кг, по странам СНГ импорт не производился, по странам дальнего зарубежья 0,387 долл.
Средняя цена мандаринов составляла в 2008 году в целом по всем странам 67467,6/188000=0,36 долл/кг, по странам дальнего зарубежья 63564,6/173225=0,37 долл/кг, а по странам СНГ 3903/14775=0,26 долл/кг. Аналогично в 2009 году по всем странам средняя цена составляла 0,42 долл/кг, по странам СНГ 0,28 долл/кг, по странам дальнего зарубежья 0,43 долл.
Рассчитаем индекс средней цены как отношение средней цены в 2009 году к аналогичному показателю в 2008 году.
|
индекс средней цены апельсинов |
индекс средней цены мандаринов |
||
|
Всего |
1,130123658 |
1,25451099 |
|
|
Страны дальнего зарубежья |
1,130170001 |
1,13629855 |
|
|
0 |
1,18250885 |
||
На данной гистограмме отложены значения индекса средней цены апельсинов и мандаринов по всем странам, по странам дальнего зарубежья и странам СНГ. По оси ординат отложены значения индексов в 2009 году по сравнению с 2008 годом.
Отсюда можно сделать вывод о том, что в наибольшей степени за анализируемый период возросла цена на поставляемые из дальнего зарубежья апельсины. Практически во столько же раз возросла цена на мандарины, импортируемые из дальнего зарубежья. Меньше всего возросла цена по всей совокупности импортируемых апельсинов.
Определим показатели вариации для ранжированных рядов данных. Сперва проанализируем значения цены апельсинов в 2008 году (будем учитывать только те страны, которые являлись импортерами в данном году)
|
цена на апельсины в 2008 году, долл/кг |
||
|
Турция |
0,277939 |
|
|
Египет |
0,28039 |
|
|
Греция |
0,291707 |
|
|
Израиль |
0,30114 |
|
|
Марокко |
0,380775 |
|
|
Аргентина |
0,387921 |
|
|
Свазиленд |
0,389822 |
|
|
Уругвай |
0,390583 |
|
|
Зимбабве |
0,390739 |
|
|
ЮАР |
0,392264 |
|
|
Бразилия |
0,393449 |
|
|
Италия |
0,394895 |
|
|
Испания |
0,437012 |
|
|
Китай |
0,46169 |
|
|
Литва |
0,623319 |
|
|
Украина |
0,642105 |
|
|
Нидерланды |
0,656481 |
|
|
Прочие |
0,66791 |
|
Средняя цена в данном году определена выше.
Размах вариации представляет из себя разность между максимальным и минимальным значением показателя. В данном случае он равен 0,66791-0,27794=0,38997 долл/кг.
Если принять значения ряда за y, то дисперсия ряда определяется как
(2),
Где n — количество наблюдений.
Рассчитаем требуемые значения.
|
цена на апельсины в 2008 году, долл/кг, y |
y^2 |
||
|
Турция |
0,277939 |
0,07725 |
|
|
Египет |
0,28039 |
0,078619 |
|
|
Греция |
0,291707 |
0,085093 |
|
|
Израиль |
0,30114 |
0,090685 |
|
|
Марокко |
0,380775 |
0,14499 |
|
|
Аргентина |
0,387921 |
0,150483 |
|
|
Свазиленд |
0,389822 |
0,151961 |
|
|
Уругвай |
0,390583 |
0,152555 |
|
|
Зимбабве |
0,390739 |
0,152677 |
|
|
ЮАР |
0,392264 |
0,153871 |
|
|
Бразилия |
0,393449 |
0,154802 |
|
|
Италия |
0,394895 |
0,155942 |
|
|
Испания |
0,437012 |
0, 19098 |
|
|
Китай |
0,46169 |
0,213158 |
|
|
Литва |
0,623319 |
0,388527 |
|
|
Украина |
0,642105 |
0,412299 |
|
|
Нидерланды |
0,656481 |
0,430968 |
|
|
Прочие |
0,66791 |
0,446104 |
|
|
ИТОГО |
7,760144 |
3,630964 |
|
Отсюда дисперсия равна 3,630964/18- (7,760144/18) ^2=0.016
Среднее квадратическое отклонение равно у=0,126.
Коэффициент вариации равен отношению среднего квадратического отклонения к среднему значению показателя, то есть 0,126/0,343=0,367
Это значение коэффициента вариации свидетельствует об однородной степени совокупности вариации.
Коэффициент асимметрии равен
(3),
а эксцесс равен
(4).
Рассчитаем необходимые значения:
|
цена на апельсины в 2008 году, долл/кг,y |
||||
|
Турция |
0,349772 |
-0,00359 |
0,023464 |
|
|
Египет |
0,360377 |
-0,00342 |
0,022719 |
|
|
Греция |
0,364084 |
-0,00271 |
0,019436 |
|
|
Израиль |
0,4 |
-0,0022 |
0,016895 |
|
|
Марокко |
0,416667 |
-0,00013 |
0,002535 |
|
|
Аргентина |
0,417955 |
-8,1E-05 |
0,001866 |
|
|
Свазиленд |
0,423226 |
-7E-05 |
0,001705 |
|
|
Уругвай |
0,520426 |
-6,7E-05 |
0,001643 |
|
|
Зимбабве |
0,551311 |
-6,6E-05 |
0,001631 |
|
|
ЮАР |
0,562759 |
-5,9E-05 |
0,00151 |
|
|
Бразилия |
0,580067 |
-5,3E-05 |
0,001419 |
|
|
Италия |
0,597938 |
-4,8E-05 |
0,001312 |
|
|
Испания |
0,613912 |
2,05E-07 |
3,47E-05 |
|
|
Китай |
0,62735 |
2,86E-05 |
0,000935 |
|
|
Литва |
0,725 |
0,0071 |
0,036941 |
|
|
Украина |
0,790525 |
0,009392 |
0,044515 |
|
|
Нидерланды |
0,011446 |
0,050788 |
||
|
Прочие |
1,147009 |
0,013277 |
0,05607 |
|
|
ИТОГО |
9,448377 |
0,028749 |
0,285418 |
|
Отсюда коэффициент асимметрии равен 0,028749/0,126^3=14.34, а эксцесс 0,285418/0,126^4-3=1129.4
Можно сделать вывод о том, что в данном случае наблюдается правосторонняя асимметрия (соответствующий коэффициент больше нуля), и распределение более островершинно, чем нормальное, поскольку коэффициент эксцесса больше нуля.
Рассчитаем степень существенности асимметрии. Для этого сперва определим среднюю квадратическую ошибку коэффициента асимметрии по формуле
(5).
Она в данном случае равна
(6*17/19/21) (1/2) =0.51
Отношение коэффициента асимметрии к своей СКО равно 14.34/0,51=28.4, то есть больше трех, что свидетельствует о существенности асимметрии.
Рассчитаем аналогичные показатели по вариации цен на апельсины в 2009 году.
|
коэффициент вариации |
0,213454 |
|
|
Стандартное отклонение |
0,098955 |
|
|
Дисперсия выборки |
0,009792 |
|
|
Эксцесс |
0,02044 |
|
|
Асимметричность |
-0,29496 |
|
|
Размах |
0,32507 |
|
|
Минимум |
0,307238 |
|
|
Максимум |
0,632308 |
|
Можно сделать вывод о том, что вариация стала более однородной — коэффициент вариации уменьшился, распределение стало ближе к нормальному, так как эксцесс практически равен нулю, отношение коэффициента асимметрии к своей СКО стало равно — 0,58, то есть асимметрия стала более несущественной, так как это отношение уменьшилось по абсолютной величине.
Проведем аналогичные расчеты для цены мандаринов.
В 2008 году:
|
коэффициент вариации |
0,456377 |
|
|
Стандартное отклонение |
0, 196389 |
|
|
Дисперсия выборки |
0,038569 |
|
|
Эксцесс |
3,690051 |
|
|
Асимметричность |
2,116869 |
|
|
Размах |
0,730537 |
|
|
Минимум |
0,23613 |
|
|
Максимум |
0,966667 |
|
В 2009 году
|
коэффициент вариации |
0,376761 |
|
|
Стандартное отклонение |
0,172636 |
|
|
Дисперсия выборки |
0,029803 |
|
|
Эксцесс |
9,018377 |
|
|
Асимметричность |
2,739288 |
|
|
Размах |
0,831064 |
|
|
Минимум |
0,264845 |
|
|
Максимум |
1,095909 |
|
Таким образом, можно охарактеризовать степень однородности совокупности цен на мандарины как среднюю и в 2008 году и в 2009 году. Коэффициент асимметрии мал, положителен, что свидетельствует о правосторонней асимметрии в обоих случаях, отношение его к своей СКО равно 4,07 в 2008 году и 4,31 в 2009 году, что свидетельствует о незначительной существенности асимметрии в 2008 году и несущественности в 2009 году. Эксцесс в обоих наблюдаемых периодах — островершинный. Распределение близко к нормальному.
Выдвинем гипотезу H 0 : о неравенстве средних значений цен в 2008 и в 2009 годах в исследуемых совокупностях. Гипотеза проверяется на основе t-критерия Стьюдента, расчетное значение которого определяется по следующей формуле:
(6).
Для совокупности цен на апельсины расчетное значение данного критерия равно
-1,11
По таблице t — распределение Стьюдента определим t крит . для 0,05 и , то есть tкрит . = 2,04. Так как |tрасч . | > tкрит , то гипотеза H0 о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей отвергается. Следовательно средние различаются между собой значимо и расхождение между ними носит неслучайный характер. В ряду динамики существует тенденция среднего уровня (в данном случае к увеличению средней цены)
Также проверим гипотезу H 0 : об отсутствии тенденции в дисперсиях в исследуемом ряду динамики, которая сводится к проверке гипотезы о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей. Гипотезу проверим с помощью F-критерия Фишера-Снедекора, расчетное значение которого определяется по следующей формуле: ()
( 7 ).
F расч . = 0,016/0,01=1,6
Критическое значение критерия определяется по таблице F-распределение при уровне значимости и числе степеней свободы и , то есть F крит . = 2,0.
Гипотеза о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей не отвергается, так как F расч < Fкрит . В ряду динамики отсутствует тенденция дисперсии, то есть дисперсии различаются несущественно и расхождение между ними носит случайный характер. Это свидетельствует о том, что в течении анализируемых лет разброс цен на апельсины относительно своего среднего уровня изменился несущественно.
Аналогичные показатели для совокупности цен на мандарины равны:
t расч . = 1,148 < tкрит . — гипотеза H0 о равенстве средних двух нормально распределенных совокупностей отвергается. Следовательно средние различаются между собой значимо и расхождение между ними носит неслучайный характер. В ряду динамики существует тенденция среднего уровня (в данном случае к увеличению средней цены)
F расч . = 0,039/0,029=1,35
Критическое значение критерия определяется по таблице F-распределение при уровне значимости и числе степеней свободы и , то есть F крит . = 2,18.
Гипотеза о равенстве дисперсий двух нормально распределенных совокупностей не отвергается, так как F расч < Fкрит . В ряду динамики отсутствует тенденция дисперсии, то есть дисперсии различаются несущественно и расхождение между ними носит случайный характер. Это свидетельствует о том, что в течение анализируемых лет разброс цен на мандарины относительно своего среднего уровня изменился несущественно.
1. Таможенный кодекс Российской Федерации М.: Проспект — 2009 — 223 с.
2. Гуев А.Н. Постатейный комментарий к Таможенному кодексу Российской Федерации. — Система ГАРАНТ, 2008.
3. Егиазарова В.В. Новый Таможенный кодекс // Хозяйство и право, 2006, № 1 — с.23 — 31; № 2 — с.21 — 28.
4. Егиазарова В. Стрижова О. Изменения в Законе о таможенном тарифе // Приложение к журналу «Хозяйство и право», 2008, № 8 — 64 с.
5. Журавлев А.А. О проблемах поступления таможенных платежей. // Финансы. — 2008, № 9.
6. Журавлев А.А. Понятие, природа и состав таможенных платежей. // Сборник научных статей «Бюджетная политика Российской Федерации: проблемы и пути решения». — М., НИИ Счетной палаты Российской Федерации, 2008.
7. Журавлев А.А. Резервы повышения собираемости таможенных платежей. // Объединенный научный журнал, Серия «Право и экономика». — 2008, № 10 Том 2.
8. Молчанов О.В., Коган М.В. Таможенное дело. Ростов на Дону: Феникс, 2007 — 400 с.
9. Свинухов В.Г. Таможенно-тарифное регулирование ВЭД. М.: Экономист, 2006 — 432 с.
10. Таможенное право /под ред.М. М. Рассолова, Н.Д. Эриашвили. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007 — 384 с.
11. Таможенное право: учебник для вузов /под общ. ред. Андриашина Х.А. — ЗАО «Юстицинформ», 2008.
12. Тимошенко И.В. Таможенное регулирование ВЭД. М.: Бератор-Пресс, 2006 — 303 с.
Приложение 1
Внешняя торговля Российской Федерации по основным странам за 2006 — 2009 гг.
|
№ п/п |
Оборот, млн. долл. |
Экспорт, млн. долл. |
Импорт, млн. долл. |
||
|
— 1 — |
— 2 — |
— 3 — |
— 4 — |
— 5 — |
|
|
1 |
АВСТРАЛИЯ |
2612,0 |
194,8 |
2417,1 |
|
|
2 |
АВСТРИЯ |
19371,5 |
10745,3 |
8626,2 |
|
|
3 |
АЗЕРБАЙДЖАН |
6832,2 |
5626,9 |
1205,2 |
|
|
4 |
АРГЕНТИНА |
5162,4 |
1224,0 |
3938,4 |
|
|
5 |
АРМЕНИЯ |
2510,7 |
1934,8 |
575,8 |
|
|
6 |
БЕЛОРУССИЯ |
96024,2 |
64001,3 |
32022,9 |
|
|
7 |
БЕЛЬГИЯ |
23477,0 |
12583,9 |
10893,1 |
|
|
8 |
БОЛГАРИЯ |
12930,2 |
11544,2 |
1386,0 |
|
|
9 |
БРАЗИЛИЯ |
18612,2 |
4505,5 |
14106,7 |
|
|
10 |
ВЕНГРИЯ |
35728,1 |
26476,3 |
9251,8 |
|
|
11 |
ВИРГИН. ОСТР., БРИТ. |
6971,1 |
6965,7 |
5,2 |
|
|
12 |
ВЬЕТНАМ |
4088,9 |
2193,6 |
1895,3 |
|
|
13 |
ГЕРМАНИЯ |
196075,0 |
103755,0 |
92319,9 |
|
|
14 |
ГОНКОНГ |
1680,9 |
1414,6 |
266,2 |
|
|
15 |
ГРЕЦИЯ |
12817,3 |
11636,2 |
1181,1 |
|
|
16 |
ГРУЗИЯ |
2375,9 |
2041,0 |
334,8 |
|
|
17 |
ДАНИЯ |
10280,4 |
4591,8 |
5688,7 |
|
|
18 |
ЕГИПЕТ |
6754,1 |
6163,8 |
590,3 |
|
|
19 |
ИЗРАИЛЬ |
9171,1 |
7166,5 |
2004,8 |
|
|
20 |
ИНДИЯ |
19257,5 |
14481,8 |
4775,7 |
|
|
21 |
ИНДОНЕЗИЯ |
3480,8 |
1257,5 |
2223,1 |
|
|
22 |
ИРАН, ИСЛАМ. РЕСП. |
11232,3 |
10111,1 |
1121,2 |
|
|
23 |
ИРЛАНДИЯ |
4331,3 |
2008,5 |
2323,8 |
|
|
24 |
ИСПАНИЯ |
26170,3 |
15553,3 |
10617,2 |
|
|
25 |
ИТАЛИЯ |
143261,9 |
113595,9 |
29666,0 |
|
|
— 1 — |
— 2 — |
— 3 — |
— 4 — |
— 5 — |
|
|
26 |
КАЗАХСТАН |
58815,9 |
40774,6 |
18041,4 |
|
|
27 |
КАНАДА |
6112,3 |
1838,6 |
4273,7 |
|
|
28 |
КИРГИЗИЯ |
4270,4 |
3147,7 |
1122,6 |
|
|
29 |
КИТАЙ |
145186,9 |
65853,8 |
79333,3 |
|
|
30 |
КОРЕЯ, РЕСПУБЛИКА |
49189,8 |
19051,9 |
30137,9 |
|
|
31 |
КУБА |
967,8 |
709,0 |
258,8 |
|
|
32 |
ЛАТВИЯ |
15217,9 |
13426,1 |
1791,7 |
|
|
33 |
ЛИТВА |
19893,2 |
16832,9 |
3060,3 |
|
|
34 |
ЛЮКСЕМБУРГ |
919,0 |
413,9 |
505,0 |
|
|
35 |
МАЛАЙЗИЯ |
6315,5 |
1300,7 |
5014,9 |
|
|
36 |
МАЛЬТА |
2213,9 |
1940,3 |
273,6 |
|
|
37 |
МЕКСИКА |
2635,5 |
1354,9 |
1280,6 |
|
|
38 |
МОЛДОВА |
5141,1 |
3128,9 |
2012,2 |
|
|
39 |
МОНГОЛИЯ |
2840,3 |
2661,0 |
179,1 |
|
|
40 |
НИДЕРЛАНДЫ |
173652,7 |
160365,7 |
13286,9 |
|
|
41 |
НОВАЯ ЗЕЛАНДИЯ |
413,6 |
25,8 |
387,7 |
|
|
42 |
НОРВЕГИЯ |
7132,7 |
3117,4 |
4015,3 |
|
|
43 |
ПЕРУ |
764,7 |
654,1 |
110,5 |
|
|
44 |
ПОЛЬША |
71407,8 |
53594,9 |
17812,9 |
|
|
45 |
ПОРТУГАЛИЯ |
4889,2 |
4117,8 |
771,3 |
|
|
46 |
РУМЫНИЯ |
12937,4 |
10647,7 |
2289,8 |
|
|
47 |
СИНГАПУР |
5038,8 |
3368,0 |
1670,9 |
|
|
48 |
СЛОВАКИЯ |
25055,1 |
19377,7 |
5677,4 |
|
|
49 |
СЛОВЕНИЯ |
4004,7 |
987,4 |
3017,3 |
|
|
50 |
СОЕД. КОРОЛЕВСТВО |
64274,4 |
44562,3 |
19712,2 |
|
|
51 |
СОЕД. ШТАТЫ |
71007,6 |
36808,7 |
34199,0 |
|
|
52 |
ТАДЖИКИСТАН |
2611,2 |
2019,1 |
592,0 |
|
|
53 |
ТАИЛАНД |
5960,9 |
2456,9 |
3504,0 |
|
|
54 |
ТАЙВАНЬ (КИТАЙ) |
8606,1 |
4318,1 |
4288,0 |
|
|
— 1 — |
— 2 — |
— 3 — |
— 4 — |
— 5 — |
|
|
55 |
ТУРКМЕНИЯ |
1972,9 |
1646,3 |
326,6 |
|
|
56 |
ТУРЦИЯ |
86196,6 |
71395,2 |
14801,4 |
|
|
57 |
УЗБЕКИСТАН |
10700,0 |
5743,6 |
4956,4 |
|
|
58 |
УКРАИНА |
113940,0 |
67361,8 |
46578,2 |
|
|
59 |
ФИЛИППИНЫ |
1093,7 |
637,8 |
455,9 |
|
|
60 |
ФИНЛЯНДИЯ |
62126,7 |
43377,6 |
18749,0 |
|
|
61 |
ФРАНЦИЯ |
62012,8 |
34658,6 |
27354,1 |
|
|
62 |
ЧЕШСКАЯ РЕСП. |
28968,3 |
20389,5 |
8578,7 |
|
|
63 |
ЧИЛИ |
953,1 |
68,5 |
884,5 |
|
|
64 |
ШВЕЙЦАРИЯ |
52286,2 |
46007,8 |
6278,4 |
|
|
65 |
ШВЕЦИЯ |
23283,7 |
11646,6 |
11637,1 |
|
|
66 |
ЭСТОНИЯ |
8877,3 |
7407,5 |
1469,7 |
|
|
67 |
ЮЖНАЯ АФРИКА |
1119,3 |
100,0 |
1019,3 |
|
|
68 |
ЯПОНИЯ |
71225,5 |
26305,6 |
44920,0 |
|
|
69 |
КИПР |
15741,8 |
15564,8 |
176,9 |
|
|
70 |
ПРОЧИЕ СТРАНЫ |
66400,5 |
49660,0 |
16741,7 |
|
|
ВЕСЬ МИР |
2065584,1 |
1362599,4 |
702984,7 |
||
