Экономико-статистический анализ и прогнозирование уровня безработицы в Оренбургской области тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Экономико-статистический анализ и прогнозирование уровня безработицы в Оренбургской области"

На правах рукописи

I

г

005017933

ПОРТНОВА ЛИДИЯ ВЛАДИМИРОВНА

ЭКОНОМИКО-СТАТИСТИЧЕСКИИ АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ БЕЗРАБОТИЦЫ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ

Специальность 08.00.12- Бухгалтерский учет, статистика

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 6 ДПР 2012

Москва - 2012

005017933

Работа выполнена на кафедре Финансов и статистики ФГБОУ ВПО «Российский государственный торгово-экономический университет»

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Башина Ольга Эмильевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Карманов Михаил Владимирович, заведующий кафедрой Социально-экономической статистики ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет экономики, статистики и информатики» (МЭСИ)

кандидат экономических наук, доцент Батуева Аюрика Дашицыреновна, доцент кафедры Статистики ФГБОУ ВПО «Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова»

Ведущая организация: AHO ВПО Центросоюза Российской

Федерации «Российский университет кооперации»

Защита состоится «29» мая 2012 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д 446.004.01 при ФГБОУ ВПО «Российский государственный торгово-экономический университет» по адресу: 125993, Москва, ул. Смольная, д. 36, ауд. 209.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Российский государственный торгово-экономический университет».

Автореферат разослан « Д» 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета, к.э.н., доцент Ю.К.Харакоз

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современных условиях занятость и труд, качество и состояние экономически активного населения являются важнейшими факторами устойчивого поступательного движения экономики. Показатели занятости и безработицы входят в число ключевых макроэкономических показателей, на основании которых оцениваются существующие тенденции и перспективы роста экономики, инвестиционная привлекательность стран и регионов, определяются риски и потенциальные возможности для развития бизнеса.

Снижение безработицы является одним из важнейших направлений социально-экономической политики, от успешного решения этой проблемы зависят экономическая и социальная стабильность в регионе. В Оренбургской области за годы рыночных преобразований наметился ряд неблагоприятных тенденций. Во-первых, за 1992-2011 гг. уровень безработицы экономически активного населения вырос с 4,8 до 6,1%, коэффициент напряженности увеличился с 0,5 до 3,4 чел. на одну вакансию. Во-вторых, снижение численности населения, естественная и миграционная убыль населения обусловили регрессивные изменения в качестве рабочей силы. В-третьих, особенности ситуации на рынке труда и различия в возможности получения помощи в трудоустройстве привели к значительной дифференциации территорий региона по уровню социальной напряженности.

Отмеченные тенденции оказывают все более негативное влияние на социально-экономическую жизнь региона, сдерживая процессы стабилизации и экономического роста. В сложившейся ситуации возникает необходимость в разработке программ и мероприятий по снижению уровня безработицы и напряженности на рынке труда, что требует достоверной статистической информации. Потребность получения качественной информации о состоянии рынка труда региона, в свою очередь, предполагает совершенствование методики комплексного статистического анализа и прогнозирования показателей безработицы населения.

Все вышеизложенное обусловило актуальность избранной темы исследования, его цель и задачи.

Степень теоретической разработанности темы. Существенный вклад в развитие методов статистического исследования безработицы в России внесли Т.Л. Горбачева, Р.И. Капелюшников, Л.И. Ниворожкина, М.Г. Назаров, С.Ю. Рощин, А.И. Роффе и др.

Для разработки методических аспектов выполненного нами статистического исследования большое значение имели труды отечественных ученых: С.А. Айвазяна, В.Н. Афанасьева, Е.И. Балаловой, А.Д. Батуевой, О.Э. Башиной, В.П. Боровикова, Т.А. Дубровой, И.Н. Дубины, И.И. Елисеевой, М.Р. Ефимовой, Е.В. Заровой, B.C. Мхитаряна, В.М Симчеры, А.Е. Суринова, М.М. Юзбашева и др.

Проблемы формирования региональных рынков труда и анализа структуры показателей его развития исследуются в работах Б.И. Башкатова, А.Г. Гранберга, Е.А. Долгих, С.Д. Ильенковой, М.В. Карманова, JI.A. Макаровой, И.А. Поляковой, М.Д. Прокудиной, В.А. Сивелькина, Н.В. Савчук, Т.В. Сарычевой, Н.В. Стройкиной, Г.Г. Руденко, Г .И . Чудилина и др.

Необходимо отметить, что, несмотря на значительный массив исследований по данной проблематике, внимание ученых к различным аспектам безработицы распределено неравномерно. В большей степени изучены вопросы анализа продолжительности безработицы в РФ. Подходы к исследованию структуры безработных и уровня безработицы в регионе остаются недостаточно разработанными. В частности это касается статистических методов выявления факторов, оказывающих существенное влияние на уровень безработицы, методов оценки числа трудоустроенных граждан.

Целью исследования является разработка методики комплексного статистического анализа безработицы в регионе, что позволит эффективно осуществлять меры по росту занятости населения и совершенствовать социально-трудовые аспекты миграционной политики в Оренбургской области.

В соответствии с указанной целью исследования в работе поставлены следующие задачи:

^рассмотреть основные понятия и категории безработицы населения как социально-экономического явления;

-выявить особенности и проблемы формирования информационной базы статистики безработицы и на этой основе определить сильные и слабые стороны в организации статистического наблюдения за уровнем безработицы в регионе;

-сформировать систему статистических показателей для анализа и прогнозирования уровня безработицы с учетом возможностей существующей информационной базы, рекомендаций Международной организации труда и на основе обобщения опыта российской статистики;

-выявить основные тенденции и закономерности динамики численности и состава безработных в Оренбургской области;

-определить степень влияния социально-экономических факторов (включая

показатели регионального рынка труда) на величину денежных доходов населения в целях характеристики уровня жизни населения региона;

-проанализировать динамику уровня безработицы в Оренбургской области и оценить тенденции на рынке труда региона с учетом сезонной компоненты;

-провести классификацию районов региона по социально-экономическим показателям и показателям безработицы, что позволит определить особенности внутрирегиональной структуры рынка труда Оренбургской области, а также выявить относительно благополучные и неблагополучные территории региона;

-сделать прогнозы уровня общей и официально зарегистрированной безработицы в регионе с помощью различных методов прогнозирования на краткосрочную и среднесрочную перспективу, что даст возможность выработать рекомендации по снижению напряженности на рынке труда Оренбургской области.

Область исследования. Исследование выполнено в рамках Паспорта отрасли наук «Экономические науки», специальности 08.00.12 - «Бухгалтерский учёт, статистика» по коду ВАК при Минобрнауки России, п. 4.9. Методы статистического измерения и наблюдения социально-экономических явлений, обработки статистической информации, оценка качества данных наблюдений; организация статистических работ; п. 4.11. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов. »

Объектом исследования является безработица как социально-экономическое явление, характеризующее состояние экономики региона.

Предмет исследования - статистические методы, модели и алгоритмы, используемые для исследования уровня безработицы в регионе на основе сформированной автором системы показателей.

Теоретической и методической основой исследования послужили труды ведущих отечественных й зарубежных ученых по экономике, статистике, эконометрике, проблемам количественного анализа состояния и перспектив развития региональных рынков труда.

В качестве исследовательского инструментария использованы методы анализа структурных сдвигов, корреляционно-регрессионного, факторного, кластерного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, табличные и графические методы представления результатов исследования.

Обработка данных проводилась с использованием табличного редактора Microsoft Excel 2010, пакетов прикладных программ статистического анализа STATISTICA 7.0, SPSS.

Достоверность вынесенных на защиту диссертационного исследования положений обеспечивается корректной постановкой задач, использованием официальных статистических данных, обработанных с применением современных статистических методов и пакетов прикладных программ.

Информационную базу исследования составили Федеральные законы Российской Федерации; Постановления Правительства Российской Федерации, Правительства Оренбургской области; приказы Министерства труда и занятости Оренбургской области; данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области, Управления федеральной государственной службы занятости населения по Оренбургской области, а также данные периодических изданий и официальных сайтов сети INTERNET.

Научная новизна исследования заключается в разработке методики комплексного статистического анализа уровня безработицы в регионе, имеющей большое значение для мониторинга регионального развития в условиях формирования современного социального государства. Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором:

• выявлены основные тенденции безработицы Оренбургской области, что дало возможность определить состояние регионального рынка труда;

• предложена система статистических показателей рынка труда Оренбургской области, позволившая выделить интегральные показатели для анализа и прогнозирования уровня безработицы в социально-экономическом аспекте;

• сформулированы методические подходы к выявлению социально-экономических факторов, влияющих на уровень безработицы в Оренбургской области, что позволило получить краткосрочные и среднесрочные прогнозы для разработки рекомендаций по снижению напряженности на рынке труда области;

• предложена методика комплексного статистического анализа, оценки и прогнозирования уровня безработицы на региональном уровне, что дает возможность выделить частные и обобщающие показатели и на их основе построить прогнозные модели развития рынка труда в Оренбургской области;

• апробирована методика моделирования уровня безработицы населения на основе регрессионных и тренд-сезонных уравнений по исходным

показателям, что дает возможность анализировать и прогнозировать процесс безработицы;

• разработаны математические модели анализа взаимосвязей показателей безработицы населения и основных социально-экономических показателей, характеризующих положение на рынке труда и уровень жизни в регионе;

• апробирована ' методика кластерного анализа для оценки и прогнозирования уровня безработицы с целью дифференциации районов Оренбургской области в зависимости от ситуации на рынке труда.

Практическая значимость результатов исследования. Основные результаты и выводы диссертационного исследования могут быть использованы Министерством труда и занятости населения Оренбургской области в аналитической деятельности при разработке программ и составлении прогнозов социально-экономического развития области, разработке и реализации программ, направленных на развитие рынка труда в области и её муниципальных районах.

Материалы диссертационного исследования внедрены в учебный процесс Оренбургского филиала РГТЭУ при чтении дисциплин: «Общая теория статистики», «Социально-экономическая статистика», а также используются Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области. Применение результатов подтверждается соответствующими справками о внедрении.

Апробация результатов исследования. Результаты работы докладывались и обсуждались на III международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях» (г. Оренбург, 2008 г.); межвузовской научно-практической конференции «Актуальные проблемы регионального развития» (г. Оренбург, ГОУ ОГУ, 2009 г.); на V международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях» (г. Оренбург, 2010 г.); на VI международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях» (г. Оренбург, 2011 г.); ; международной конференции «Актуальные проблемы развития общества: экономика, право, социология и философия» (г. Волгоград, 2011 г.); на международной научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества» (РГТЭУ, г. Москва, 2011 г.).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 13 научных работ общим объемом 6,5 печл., в том числе 4 статьи общим объемом

2,0 печ.л. в журналах, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России.

Структура исследования. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений.

Основные направления проведенной работы по указанной теме составили содержание диссертации и представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Структура диссертационной работы

I. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ

Первая группа вопросов отражает теоретико-методические аспекты статистического исследования безработицы в региоЕ1е. Здесь рассмотрены основные понятия и категории исследуемого объекта; выявлены особенности и

8

проблемы формирования информационной базы статистики безработицы; с учетом возможностей существующей информационной базы, рекомендаций Международной организации труда и на основе обобщения опыта российской статистики сформирована система статистических показателей для анализа и прогнозирования уровня безработицы в регионе.

В настоящее время в России широко распространено понятие безработицы, которое отождествляется с процессами потери работы и регистрации в органах службы занятости с целью ее поиска. При этом очень часто оценивается лишь экономический эффект безработицы в виде количества высвобожденных работников и сумм выплаченных пособий, асоциальные последствия, которые носят кумулятивный характер, практически не оцениваются.

В диссертационном исследовании безработица рассматривается как сложное социально-экономическое явление, содержание которого заключается в том, что определенная часть экономически активного населения, имеющего желание работать, не может его осуществить по независящим от него обстоятельствам. Безработица оказывает прямое воздействие на каждого человека, для которого потеря работы и невозможность своевременного трудоустройства означают лишение источника дохода.

Для углубленного изучения проблемы безработицы на уровне региона необходима обширная статистическая информационная база. Достоверная и оперативная информация необходима для анализа процессов на рынке труда и определения возможности их регулирования.

Главными проблемам формирования информационной базы статистики безработицы на сегодняшний день являются:

-сокращение объектов, масштабов и полноты обязательной статистической отчетности;

-«выпадение» из поля зрения официальной статистики целых пластов социально-экономической действительности (теневая экономика, самозанятость населения, реальные денежные доходы населения и т.п.);

-разрушение и без того слабой структуры муниципальной статистики. Вопросы по созданию достаточных информационных ресурсов статистики безработицы для целей эффективного регулирования социальными процессами, мониторинга рынка труда, разработки среднесрочных и долгосрочных программ на уровне региона находятся в стадии теоретических дискуссий. Следует отметить, что государственная статистика необходима, она имеет важное значение для управления рынком труда региона, но не улавливает многие

нюансы, многое остается ею незамеченным, особенно, что касается жизни людей и их реакции на происходящие экономические преобразования.

В результате обобщения опыта российской статистики, рекомендаций Международной организации труда и с учетом возможностей существующей информационной базы нами сформирована система статистических показателей, состоящая из следующих блоков:

• показатели, характеризующие безработицу;

• показатели, характеризующие трудоустройство населения;

• показатели, характеризующие уровень жизни населения;

• показатели, характеризующие- социальную сферу и социальное обеспечение;

• показатели, характеризующие демографическую ситуацию;

• показатели экономического развития региона.

Сформированная система показателей позволит провести анализ и прогнозирование уровня безработиць1 в регионе и на этой основе дать оценку состояния и перспектив развития регионального рынка труда.

Во второй группе вопросов, посвященных экономико-статистическому анализу состояния и перспектив развития рынка труда в Оренбургской области, выявлены основные тенденции и закономерности динамики, численности и состава безработных в Оренбургской области; определена степень влияния социально-экономических показателей, включая показатели, характеризующие рынок труда, на величину денежных доходов населения, для характеристики уровня жизни населения региона.

По данным выборочных обследований населения по проблемам занятости, проводимых Территориальным органом Федеральной службы государственной статистики по Оренбургской области, в 2011 году 66,6 тыс. человек - это лица, не имеющие работы или доходного занятия, ищущие работу и готовые приступить к ней. В соответствии с критериями МОТ они классифицируются как безработные. Изменение численности безработных в регионе за период 2000-2011 гг. осуществлялось нестабильными темпами: в разные годы наблюдалась тенденция как к увеличению их числа, так и к уменьшению. Средний темп снижения за исследуемый период составил 94,3%.

Для количественной и качественной оценки состава безработных Оренбургской области автором проведен анализ структурных различий (табл. 1).

В распределении всех безработных по обстоятельствам незанятости и возрастным группам происходили несущественные изменения. Индекс Салаи свидетельствует о значительных структурных различиях в распределении

10

безработных по возрасту как в 2006 г. по сравнению с 2000 г., так и в 2011 г. по сравнению с 2006 г., причем наблюдается рост данного индекса.

Таблица 1. Показатели структурных различий в распределении безработных Оренбургской области

Наименование признака структуры безработных . 2000-2006 гг. 2006-2011 гг.

Индекс Салаи Коэффициент Гатева Индекс Салаи Коэффициент Гатева

Обстоятельства незанятости 0,115 0,127 0,106 0,105

Пол и возраст 0,214 0,248 0,189 0,135

Уровень образования 0,368 0,321 0,304 0,113

Продолжительность поиска работы 0,108 0,Ю7 ^ 0,186 0,125

'Рассчитано автором на основе источников: статистические сборники 2000-2011 гг. «Труд и занятость населения Оренбургской области».

Индекс Салаи показывает, что в 2011 г. по сравнению с 2006 г. в структуре безработного населения по уровню образования наблюдаются существенные изменения. Распределение безработных по продолжительности поиска работы характеризуется незначительными структурными различиями.

Поскольку структура безработных по уровню образования для мужчин и женщин может существенно различаться, то представляет интерес сопоставление этих структур. Так, в 2011 г. среди безработных мужчин и женщин наибольший удельный вес в рассматриваемой структуре занимает численность безработных с начальным профессиональным образованием. Почти треть всех безработных женщин составляли женщины со средним профессиональным образованием, тогда как среди мужчин данная категория составляла 17,2%.

Значения индекса Салаи свидетельствуют о существенном изменении в распределении безработных мужчин по уровню образования, произошедшем в 2011 г. по сравнению с 2000 г. Среди безработных мужчин существенно увеличилась доля безработных с начальным профессиональным образованием: с 16,9% до 36,4%, а также уменьшилась доля безработных с основным общим образованием (с 23,1% до 12,3%).

Безработные женщины, как правило, имеют более высокий уровень образования, чем мужчины. Так в 2011 г. среди безработных женщин в Оренбургской области 13,4% имели высшее профессиональное образование, и это на 5,3 п.п. выше, чем среди мужчин.

На основе значений показателей структурных различий в распределении безработных можно сделать вывод, что на протяжении рассматриваемого периода наблюдались изменения в распределении безработных, как по возрастным группам, так и по уровню образования, причем они в разной степени затрагивали

безработных мужчин и женщин, что свидетельствует о тендерных различиях региональной безработицы.

Анализируя структуру безработных по способам поиска работы, можно отметить, что за период 2000-2011 гг. безработные чаще всего обращались в органы государственной службы занятости, к друзьям, родственникам, знакомым и непосредственно к администрации, работодателю. Безработные мужчины за исследуемый период обращались непосредственно к работодателю чаще, чем безработные женщины. Численность безработных, обратившихся в коммерческую службу занятости, в 2011 г. по сравнению с 2000 г. имеет тенденцию к увеличению, что свидетельствует о возрастающем доверии безработного населения к данному способу поиска работы.

Анализ территориальных структурных различий на основе критерия показал, что структура безработных по полу, возрасту, продолжительности и способам поиска работы в Оренбургской области в 2011 г. тождественна аналогичной общероссийской структуре. Однако структура безработных по уровню образования в области существенно отличается от общероссийской.

2011 г » 2000 г

молодежьв женщины ннвалнды проживают в

вочрасте 16-29 <ельскоГ1

нет местности

Рисунок 2. Структура регистрируемой безработицы в Оренбургской области

'Рассчитано автором по данным Министерства труда и занятости населения Оренбургской области.

Проведенный анализ структуры регистрируемой безработицы (рис. 2) показал, что в совокупности официально зарегистрированных безработных преобладают женщины. Женская безработица часто является следствием разнообразных дискриминационных процессов в политике найма на работу: отбор по критерию пола, первоочередность в увольнении работников и т.д.

В 2000 г. доля женщин в составе официально зарегистрированных безработных составляла более 70%, к 2011 г. наблюдается тенденция к снижению данного показателя на 21,8%. Около 2/3 от общей численности официально

зарегистрированных безработных за период 2000-2011 гг. составляла доля лиц, проживающих в сельской местности.

Таблица 2. Динамика численности официально зарегистрированных безработных

Показатели 2000 г. 2011 г.* Средний абсолютный прирост, чел. Средний темп роста, %

Численность зарегистрированных безработных - всего, из них, чел.: 3921 13965 913 112,2

-молодежь в возрасте 16-29 лет 1520 5336 347 112,1

-женщины 3027 9757 612 111,2

-инвалиды 178 1530 123 121,6

-проживают в сельской местности 1438 8249 619 117,2

'составлено автором по источникам: данные Министерства труда и занятости населения Оренбургской области.

Анализируя таблицу 2, необходимо отметить, что в среднем за 2000-2011 гг. наблюдается рост числа зарегистрированных безработных как в целом, так и по группам. Численность зарегистрированных безработных-инвалидов в среднем за анализируемый период выросла на 21,6%, что свидетельствует о проблемах с трудоустройством этой недостаточно конкурентоспособной на рынке труда

социальной группы населения.

Численность зарегистрированных безработных за 2000-2011 гг. в среднем ежегодно увеличивалась на 913 чел., или на 12,2%.

140.0 12",1

120.о £

¡6 10"-" (а

§ S0.0 ■ ¡I

v

к (¡0.0

^ 40.0

20.0 | } 0.0

11S.2 115.5

105.1

99.0

36,0

71.4

96.4 | 82.0

1

' | й

66,6

h

?д |)S.O

8.« 11.0 8.6 9.0

143 13.9

_ _........._ 1 1 1

ООО 2001 2002 2003 2004 2005 2006 200" 200S 2009 2010 2011

Годы

Общая численность Заработных ■ Численность еяргвешых. мрепллрцмвлннькв органах государственной службы занятости (на конец года)

Рисунок 3. Динамика обшей численности безработных и численности безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости, в Оренбургской области за 2000-2011 гг.

Особый интерес представляет соотношение общей численности безработного населения и численности безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости (рис. 3).

По данным Министерства труда и занятости населения Оренбургской области, к концу декабря 2011 г. в государственные учреждения службы занятости населения за содействием в поиске работы обратилось 13,9 тыс. не занятых трудовой деятельностью граждан, из них 13,3 тыс. чел. имели статус безработного. -

Наибольшее значение численности зарегистрированных безработных наблюдалось в 2009 г. (17,1 тыс. чел.). Ежегодно в среднем за исследуемый период численность официально зарегистрированных безработных возрастала на 0,91 тыс. чел., или на 12,2%.

По данным рисунка 3 можно отметить существенное расхождение в размерах общей и зарегистрированной безработицы. Объяснить этот факт возможно следующими причинами. Во-первых, влиянием законодательных актов на желание безработного обратиться за помощью в трудоустройстве в органы государственной службы занятости. Это выражено в жестких правилах постановки граждан на учет и назначения пособий по безработице, невысоких размерах выплачиваемого пособия, а также неудовлетворенности предлагаемыми рабочими местами. Все это ведет к тому, что значительная часть безработных предпочитает вести поиск работы самостоятельно, не вставая на учет в органах государственной службы занятости. Во-вторых, расхождение обусловлено различием определений безработного человека, используемых при официальной регистрации в органах государственной службы занятости и при выборочных обследованиях населения по вопросам занятости.

Для определения степени влияния социально-экономических показателей, включая показатели, характеризующие рынок труда, на величину денежных доходов населения региона (у), методом основного массива было отобрано 6 показателей: численность населения Оренбургской области (на конец года), тыс. чел. (х(); коэффициент напряженности на рынке труда, чел. на 1 вакансию (х2); трудоустроено, в % от числа обратившихся (х3); удельный вес убыточных организаций, в % от общего числа организаций (х4); просроченная задолженность организаций по заработной плате, на конец года, тыс. руб. (х5); инвестиции в основной капитал, млн. руб. (х6).

По данным таблицы 3 видно, что в модель регрессии следует включить факторы: хь х2, х3, х4, х6, поскольку по ^критерию они статистически значимы.

Методом пошаговой регрессии выявлено, что в модель целесообразно включить факторы х2, Х4; х6.

Таблица 3. Матрица парных коэффициентов корреляции

У Х| Х2 хз х4 х5 Хб

У 1,0000

XI 0,5263 1,0000

Х2 -0,7739 -0,6253 1,0000

Хз 0,5362 0,2253 -0,6391 1,0000

х4 -0,5120 _, 0,1319 0,0018 0,2130 1,0000

Х5 -0,3136 0,4583 -0,2976 0,2556 0,0559 1,0000

Хб 0,8595 -0,8497 0,6412 -0,5866 -0,4326 -0,4379 1,0000

Рассчитано автором с помощью табличного процессора MS Excel.

Математически доказано, что если при измерении связи по динамическим рядам непосредственно ввести в уравнение регрессии фактор времени t и определять параметры уравнения по исходным уровням, то автокорреляция в рядах динамики будет устранена.

В ходе проведения соответствующих преобразований с помощью ППП STATISTICA 7.0 и MS EXCEL была получена следующая модель регрессии:

ух =37000,1-686, Зх2-1169,1*,+ 0,1611х6 + 24249,1' (1)

(3,711) (-2,987) (-2,874) (3,647) (2,678) Коэффициент детерминации R2=0,895, указывает, что на 89,5% вариация результативного признака объясняется за счет представленных в уравнении факторов. Надежность уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи R2 можно оценить по F-критерию Фишера. По данный дисперсионного анализа, Рфакт=Ю2,37, а вероятность получить такое значение равна 0,000012, что не превышает допустимый уровень значимости а=0,05. Указанные под уравнением регрессии рассчитанные значения t-критерия Стьюдента свидетельствуют о значимости всех коэффициентов модели при уровне значимости а=0,05.

Экономическая интерпретация параметров уравнения (1) заключается в следующем. Увеличение коэффициента напряженности на рынке труда на 1 чел. на вакансию приведет к снижению денежных доходов населения Оренбургской области в среднем на 686,3 млн. руб. При увеличении удельного веса убыточных организаций на 1% денежные доходы населения Оренбургской области в среднем снизятся на 1169,1 млн. руб. Рост инвестиций в основной капитал на 1 млн. руб. приведет к росту денежных доходов населения области в среднем на 0,1611 млн. руб. Коэффициент при t = 24249,1 означает, что при условии сохранения факторов

х на постоянном уровне вследствие влияния прочих факторов денежные доходы населения Оренбургской области в среднем возрастут на 24249,1 млн. руб.

Установленная взаимосвязь показателей модели (1) позволяет сделать вывод о том, что для увеличения денежных доходов населения и, как следствие, повышения уровня жизни, органам управления Оренбургской области необходимо активизировать инвестиционную политику, как на федеральном, так и на региональном уровнях. Необходимо также "разрабатывать программы поддержки убыточных предприятий с целью их финансового оздоровления и увеличения числа рабочих мест.

Третья группа вопросов посвящена прогнозированию основных показателей статистики региональной безработицы. Здесь проанализирована динамика уровня безработицы в области и оценены тенденции на рынке труда региона с учетом сезонной компоненты; проведена классификация районов региона по социально-экономическим показателям и показателям безработицы; разработаны прогнозы уровня общей и официально зарегистрированной безработицы в регионе с помощью различных методов прогнозирования.

Большое практическое значение в изучении динамики безработицы имеет изучение закономерностей, складывающихся в области колебаний показателей безработицы. С этой целью автором проведен трендовый анализ временного ряда уровня общей безработицы Оренбургской области за период 1992-2011гг. Трендовая модель для анализа динамики уровня общей безработицы в Оренбургской области, выбранная по наименьшему коэффициенту аппроксимации, имеет вид:

у = -0,0616/2 + 1,3163? + 3,5863, Я2 =0,5515 (2)

Качество модели (2), выбранной для прогнозирования (полиномиальный тренд), проверялось с помощью расчета средней относительной ошибки прогноза по модулю. Результаты расчетов показали, что точность модели высокая, поскольку средняя относительная ошибка прогноза по модулю менее 10%.

Таблица 4. Результаты прогнозирования уровня общей безработицы населения Оренбургской области с вероятностью 95%

Год прогноза Точечный прогноз У, , % Доверительный интервал прогноза

у,-а У< + а

2012 4,06 3,22 4,90

2013 2,73 1,89 3,57

2014 1,27 0,43 2,11

'Рассчитано автором на основе источников: статистические сборники 2000-201 1 гг. «Труд и занятость населения Оренбургской области».

По результатам прогнозирования (табл.4) сделаны следующие выводы: при условии сохранения тенденции с вероятностью 95% в 2012 г. уровень общей безработицы населения Оренбургской области может находиться в интервале от 3,22% до 4,90%, в 2013 г. - в интервале от 1,89% до 3,57%, в 2014 г. - в интервале от 0,43% до 2,11%.

Для статистического изучения и анализа динамики уровня официально зарегистрированной безработицы нами были применены методы прогнозирования с помощью тренд-сезонной модели и модели авторегрессии 1-ого порядка.

Графический анализ сезонного ряда динамики (уровень официально зарегистрированной безработицы за 2008-2011 гг. в помесячной динамике) свидетельствует о наличии трендовой компоненты, характер которой близок к равноускореннному развитию: имеется устойчивая, ярко выраженная тенденция роста уровня зарегистрированной безработицы. Поскольку амплитуда сезонных колебаний непостоянна, изменяется с течением времени, увеличивается с ростом тренда, то для описания динамики временного ряда выбрана модель с мультипликативной сезонностью (рис.4).

Таким образом, при моделировании и прогнозировании уровней исследуемого временного ряда целесообразно сделать выбор в пользу модели смешанного типа, содержащей мультипликативную сезонность.

Модель для десезонализированного временного ряда имеет вид:

з)((1) = -0,0011/2 + 0,0656/ + 0,5943 , Л2 =0,6215 (3)

1.5

Л

/у в

Ьаа, й . ' 'V-. ..............

0.0

£ I

3 3 ;

Ш 5 I г

г= £ О О О ^ ° о

2010 2011 2012 2015

• фактические данные —<*- - |икчетныеуровнн

Рисунок 4. Результаты прогнозирования уровня официально зарегистрированной безработицы в Оренбургской области на 2012- 2014 гг. по тренд-сезонной модели

Составлено автором на основе источников: статистические сборники 2000-2011 гг. «Труд и занятость населения Оренбургской области».

По модели (3) при условии сохранения тенденции ожидаемый уровень официально зарегистрированной безработицы в Оренбургской области будет колебаться в пределах: в 2012 г. от 1,01% до 1,69%, в 2013 г. - от 1,00% до 1,54%, в 2014 г. - от 1,09% до 2,29%.

Уровень официально зарегистрированной безработицы в Оренбургской области может быть описан моделью авторегрессии 1-ого порядка (4):

0,62837_у,_, - 0,00016/2 + 0,00121/ + 1,00144 (4)

Оценка параметра модели (а = 0,62837) удовлетворяет условию ¡а \ 1, что говорит о хорошем качестве модели.

Следовательно, с вероятностью 95% можно утверждать, что уровень официально зарегистрированной безработицы в Оренбургской области с вероятностью 95% за период 2012-2014 гг. будет находиться в пределах от 1,01% до 1,99%, при условии сохранения тенденции.

Осуществив анализ и прогнозирование уровня официально зарегистрированной безработицы в Оренбургской области на основе динамического ряда 2008-2011 гг. в разрезе по месяцам, можно сделать вывод, что во временном ряду присутствует тенденция, полученные модели адекватны имеющемуся динамическому ряду, полученные прогнозы отличаются высоким уровнем точности.

Таким образом, данная методика позволит государственным учреждениям службы занятости проводить прогнозирование уровня официально зарегистрированной безработицы с учетом сезонной компоненты, результаты прогнозирования могут быть использованы при составлении региональной политики занятости.

Рынок труда каждого региона характеризуется большим количеством разных и стохастически связанных признаков.

Классификация п=35 районов Оренбургской области проводилась методом к-средних кластерного анализа, по показателям, отобранным с помощью факторного анализа: Х1 - доля безработных, которым назначено пособие по безработице, в общей численности зарегистрированных безработных, %; Х2 — соотношение численности зарегистрированных безработных и численности ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью, %; Х3 -численность безработных, которым назначено пособие по безработице, чел.; Х4 -среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников, руб.; Х5 - коэффициент напряженности на рынке труда, чел. на одну вакансию; Хб -соотношение численности пенсионеров и численности населения в

трудоспособном возрасте, на 1000 чел. населения ("пенсионная нагрузка"); Х7 -общий коэффициент естественного прироста населения (на 1000 человек населения); Х8 - общие коэффициент рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения); Х9 - коэффициент миграционного прироста (на 1000 человек населения); Х10 - доля убыточных организаций, % от общей численности организаций; Хи - индекс физического объема инвестиций в основной капитал, в % к предыдущему году; Х,2 - индекс физического объема оборота розничной торговли, в % к предыдущему году; Хи - ввод в действие жилых домов на 1000 человек населения (квадратных метров общей площади).

Города Оренбургской области были исключены из анализа, ввиду

отсутствия ряда показателей.

Построение корреляционной матрицы и расчет 1-критерия Стьюдента позволили определить признаки, которые могут быть положены в основу многомерной классификации: Х5; Х9; Хю; Хц; Х)2; Х]3.

• По содержательным и статистическим критериям наилучшим оказалось разбиение на 3 кластера, состав которых приведен ниже:

1-ый кластер (^=20) - Абдулинский, Асекеевский, Бузулукский, Гайский, Грачевский, Домбаровский, Кваркенский, Кувандыкский, Курманаевский, Матвеевский, Новоорский, Первомайский, Пономаревский, Светлинский, Северный, Соль-Илецкий, Сорочинский, Тюльганский, Шарлыкский, Ясненский районы;

2-ой кластер (п2=20) - Акбулакский, Александровский, Беляевский, Бугурусланский, Илекский, Новосергиевский, Переволоцкий, Тоцкий районы;

3-ий кластер (п,=7) - Адамовский, Красногвардейский, Октябрьский, Оренбургский, Сакмарский, Саракташский, Ташлинский районы.

График средних значений показателей, входящих в главные компоненты по кластерам, представленный на рис. 5 позволяет выделить следующие отличительные особенности кластеров.

Основу экономического потенциала районов первого кластера составляют предприятия промышленности, сельского хозяйства и субъекты малого и среднего предпринимательства. Однако, темпы роста основных социально-экономических показателей данных районов достаточно низки относительно аналогичных показателей районов второго и третьего кластера. В районах, попавших в первый кластер, отмечается определенное ухудшение показателей, характеризующих уровень и качество жизни населения.

Во втором кластере в основном присутствуют районы, являющиеся центрами сельскохозяйственного производства. Промышленность этих районов

представлена предприятиями обрабатывающих производств. Темпы роста основных социально-экономических показателей данных районов достаточно высокие относительно аналогичных показателей районов первого кластера.

1,0 0,5 0,0 -0,5 -1.0 -1,5 -2.0

. '

• □ • .• а.

N

1Г—А- -й

О' "

Хб

Х9

Х,э

-Л- Кластер 1 -О Кластер 2 • О- Кластер 3

Хю ХЦ Х12

Переменные

Рисунок 5. График средних значений показателей, составляющих главные компоненты по кластерам районов Оренбургской области

*Разработано автором с использованием ППП "ЯТА'П8'ПСА 7.0».

Для районов третьего кластера характерна стабильная экономическая ситуация, сопровождающаяся стабильными темпами роста основных экономических показателей. Здесь присутствуют районы, являющиеся центрами нефтедобывающей, топливной промышленности, крупными автотранспортными и железнодорожными узлами, центрами сельскохозяйственного, промышленного и обрабатывающего производства. В районах, попавших в третий кластер, отмечается определенное улучшение показателей, характеризующих развитие человеческого потенциала и качество жизни населения. Сохраняется положительная динамика роста заработной платы. Кроме того, наличие на территории районов третьего кластера значительного природно-ресурсного потенциала, развитой транспортно-энергетической инфраструктуры - все это характеризует условия инвестиционной привлекательности.

Высокие средние значения показателей Х5, Х9, Хю и низкие значения показателей Хц, Х)2, Х13 для районов первого кластера дают основание характеризовать социально-экономическую ситуацию, сложившуюся на рынке труда попавших в первый кластер районов, как неблагоприятную.

Ситуацию на рынке труда районов второго кластера следует считать хорошей относительно ситуации на рынке труда районов первого кластера.

Районы, попавшие в третий кластер, следует отнести к районам, имеющим благополучную ситуацию на рынке труда.

Для прогнозирования уровня безработицы экономически активного населения по каждому кластеру в отдельности использовались регрессионные модели. В качестве предикторов рассматривались показатели, составляющие основу многомерной классификации.

Для устранения мультиколлинеарности регрессионный анализ проводился методом пошагового включения. Полученные регрессионные модели по кластерам представлены в табл. 7.

Таблица 7. Регрессионные модели по кластерам районов Оренбургской области

№ кластера Модель Я2 Р-критерий (табличное значение при а=0,05) Значимость Р

Кластер 1 у„ =18,5 + 0,ЗА1, + 0,2Х10 0,672 10,231 (3,49) 0,0000306

Кластер 2 ух = 15,6-0,7*,-0,2*,, 0,709 8,911 (4,46) 0,0000275

Кластер 3 у, = 12,5-0,5*,2-0,4*,, 0,808 9,123 (4,74) 0,0000388

•Рассчнганоэвторомс использованием ППП «!зТАТ15Т1СА 7.0».

Анализ качества моделей по данным табл.7 свидетельствует о статистической значимости как уравнений в целом, так и всех параметров.

Из уравнения связи, полученного для первого кластера, следует, что с увеличением коэффициента напряженности и доли убыточных организаций на одну единицу своего измерения уровень безработицы экономически активного населения в Оренбургской области будет иметь тенденцию к росту.

Рост индексов физического объема инвестиций в основной капитал на одну единицу своего измерения для районов второго кластера приведет к снижению уровня безработицы экономически активного населения области в среднем на 0,7%. Рост коэффициента миграционного прироста на 1 мигранта на 1000 человек населения приведет к снижению уровня безработицы на 0,2%.

Из полученной модели для третьего кластера можно сделать вывод о том, что увеличение индексов физического объема оборота розничной торговли и ввода в действие жилых домов на 1000 человек населения на одну единицу своего измерения приведет к снижению уровня безработицы экономически активного населения области на 0,5% и 0,4% соответственно (табл. 7).

С целью выявления возможных тенденций развития рынка труда региона по полученным регрессионным моделям было осуществлено прогнозирование на период 2012-2014 гг. Для получения прогнозных значений регрессоров

использовались уравнения тенденции. Прогнозные варианты для каждого кластера представлены в табл. 8.

Таблица 8. Прогнозные значения уровня безработицы на 2012-2014 гг., %

2012 г. 2013 г. 2014 г.

Кластер 1

Пессимистичный прогноз 20,7 22,3 25,7

Реалистичный прогноз 15,3 17,1 18,3

Оптимистичный прогноз 10,3 12,9 13,3

Кластер 2

Пессимистичный прогноз 16,1 15,6 13,1

Реалистичный прогноз 12,3 11,8 10,1

Оптимистичный прогноз 5,6 4,9 3,6

Кластер 3

Пессимистичный прогноз 13,2 12,3 10,2

Реалистичный прогноз 9,4 8,1 7,8

Оптимистичный прогноз 4,4 3,1 2,4

•Рассчитано автором с использованием ППП «БТАТ^ПСА 7.0».

При условии, что параметры регрессионных моделей сохранятся, уровень безработицы в Оренбургской области к 2014 г. может составить: в 1-ом кластере при минимальном значении факторов - 13,3%; при среднем значении факторов -18,3%; при максимальном значении факторов - 25,7%; во 2-ом кластере при минимальном значении факторов - 13,1%; при среднем значении факторов -10,1%; при максимальном значении факторов - 3,6%; в 3-ем кластере при минимальном значении факторов - 10,2%; при среднем значении факторов -7,8%; при максимальном значении факторов - 2,4%.

Таким образом, деятельность органов управления Оренбургской области должна быть сконцентрирована на улучшении конкретных показателей, влияющих на величину уровня безработицы экономически активного населения конкретного района. Для районов с неблагоприятной обстановкой на рынке труда (1 кластер) - это показатели регистрируемого рынка труда, для районов с относительно благополучной ситуацией (2 кластер) - показатели социально-трудового климата, для районов с благоприятной обстановкой на рынке труда (3 кластер) - социально-экономические показатели.

Последовательное проведение ряда мероприятий по снижению уровня безработицы будет способствовать формированию положительных тенденций на региональном рынке труда и обеспечит в целом повышение уровня благосостояния населения Оренбургской области.

III. ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Предложенная методика экономико-статистического анализа и прогнозирования уровня безработицы в Оренбургской области позволит всесторонне анализировать ситуацию на рынке труда региона и делать ее прогноз

с учетом региональных особенностей.

Выводы и предложения, полученные в работе, могут быть использованы местными органами власти при разработке и реализации региональной политики занятости в Оренбургской области, а также для регионального прогноза социально-экономического развития области.

IV. СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России

1. Портнова Л.В. Статистический анализ уровня и тенденций региональной безработицы// Вестник РГТЭУ.-2012.-№ 2. - 0,5 п.л.

2. Портнова Л.В. Статистический анализ и прогнозирование уровня безработицы в регионе // Известия ОГАУ. - 2012,- № 2. - 0,5 п.л.

3. Портнова Л.В. Статистический анализ взаимосвязей показателей статистики безработицы и статистики уровня жизни населения // Вестник РГТЭУ.-

2012.-№3.-0,5 пл.

4. Портнова Л.В. Практика применения метода кластерного анализа в оценке и прогнозировании уровня региональной безработицы // Вестник ОГУ,-2012.-№ 4. - 0,5 п.л.

Публикации в других изданиях

5. Портнова Л.В. Применение многомерных статистических методов при изучении уровня безработицы в Оренбургской области // Материалы 3-ей международной НПК «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях». - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2008. - 0,5 п.л.

6. Портнова Л.В. Безработица в регионе как объект статистического исследования: сущность, классификация и система показателей// Материалы 5-ой международной НПК «Актуальные проблемы торгово-

23

экономической деятельности и образования в современных условиях». -Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2010,- 0,5 п.л.

7. Портнова Л.В. Статистическая оценка динамики безработицы в Оренбургской области // IX Васильевские чтения: материалы Международной научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества». Часть III. - М.: Изд-во РГТЭУ, 2010. - 0,5 п.л.

8. Портнова Л.В. Статистический анализ структуры безработного населения (по материалам Оренбургской области) //Горизонты науки: научно-информационный журнал аспирантов и молодых ученых РГТЭУ. - 2010. -№2 (4).-0,5 п.л.

9. Портнова Л.В. Статистический анализ регистрируемой безработицы на рынке труда Оренбургской области // Материалы 6-ой международной НПК «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях». - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2011.-0,5 пл.

10. Портнова Л.В. Статистические методы анализа динамики в изучении безработицы на рынке труда Оренбургской области // Материалы 6-ой международной НПК «Актуальные проблемы торгово-экономической деятельности и образования в современных условиях». - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2011. - 0,5 п.л.

11. Портнова Л.В. Прогнозирование уровня регистрируемой безработицы с помощью авторегрессионных моделей //Актуальные проблемы развития общества: экономика, право, социология и философия: сборник научных статей по итогам международной конференции, г. Волгоград, 29-30 сентября 2011 г.: в 2 ч. Ч. 1- Волгоград: Волгоградское научное изд-во, 2011.-0,5 пл.

12. Портнова Л.В. Статистическая оценка динамики регистрируемой безработицы в Оренбургской области с учетом сезонной компоненты // X Васильевские чтения: материалы Международной научно-практической конференции «Ценности и интересы современного общества». Часть I. - М.: Изд-во РГТЭУ, 2011. - 0,5 п. л.

13. Портнова Л.В. Особенности формирования информационной базы статистики безработицы в регионе // Научно-практический альманах «Аспирант». Выпуск VII. - Оренбург: Изд-во ОГПУ, 2012,- 0,5 п.л.

Подписано в печать: 10.04.2012 Тираж: 150 экз. Заказ №796 Отпечатано в типографии «Реглет» 119526, г. Москва, Ленинградский пр-т, д.74, корп.1 (495) 790-47-77; www.reglet.ru