Анализ занятости населения Российской Федерации с использованием статистических методов

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«СЕВЕРО-ЗАПАДНАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ»

Филиал в г. Калуге

Кафедра естественнонаучных и математических дисциплин

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

на тему: Анализ занятости населения Российской Федерации с использованием статистических методов

Калуга 2008

Содержание

Глава 1. Теоретические основы статистического анализа занятости населения в РФ

1.1 Метод статистической сводки и группировки

1.2 Метод рядов динамики: понятие, содержание, система показателей

1.3 Методы изучения взаимосвязи между явлениями

Глава 2. Применение статистических методов для анализа уровня занятости населения в РФ

2.1 Общая характеристика уровня занятости населения в РФ

2.2 Анализ однородности и совокупности регионов РФ по коэффициенту занятости населения

2.3 Аналитическая группировка

2.4 Анализ динамики обеспеченности жильём населения по Калужской области

Введение

Данная работа посвящена статистике занятости населения. Эта тема в настоящее время важна и актуальна, так как статистика занятости является важным инструментом при разработке экономической и социальной политики государства.

Показатели уровня занятости являются важными макроэкономическими показателями, характеризующими состояние и развитие экономики. Информация о статистике занятости крайне необходима основным социальным партнерам рынка труда - организациям предпринимателей и трудящихся. Она широко применяется при анализе уровня жизни населения и конкурентоспособности отраслей экономики.

Классификация населения по статусу занятости и безработицы используется в статистической практике, основывается на соответствующих международных классификациях. Для сбора данных о занятости организованы регулярные выборочные обследования, программы проведения которых направлялись на экспертизу в международное бюро труда и другие международные организации и получили положительный отзыв экспертов этих организаций.

Целью данной курсовой работы является проведение статистического и экономического анализа уровня занятости и безработицы в РФ с использованием статистических методов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1.Рассматриваются теоретические основы статистических методов исследования.

2.Проводится сбор статистических данных по РФ.

3.Специальными статистическими методами собранные данные обрабатываются

4.По полученным результатам исследования делаются соответствующие выводы, выявляются соответствующие закономерности.

Использованы следующие методы статистики занятости населения: индексный метод, метод корреляционно - регрессионного анализа, расчет аналитических и средних показателей в рядах динамики, метод укрупнения интервалов, метод аналитического выравнивания.

Таким образом, объектом исследования является Российская Федерация, а предметом исследования - анализ уровня занятости населения в Российской Федерации.

Источники данных - учебная литература, учебные пособия, журналы.

Работа имеет следующую структуру: введение, теоретическая и практическая части, заключение.

Глава 1. Теоретические основы статистического анализа занятости населения в РФ

1.1 Метод статистической сводки и группировки

Сводка статистических данных.

В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки - второй стадии статистического исследования.

Статистическая сводка-это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.

Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой.

По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).

Статистическая сводка проводится по определенной программе или плану.

Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:

выбор группировочных признаков;

определение порядка формирования групп;

разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.

В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.

Статистическая группировка-это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.

Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.

Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.

Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.

Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной системы национальных счетов (СНС), превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.

Задачи и виды группировок.

Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:

выделение социально-экономических типов явлений;

изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;

изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления.

Для решения задач применяют три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).

Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.

Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко формулировать познавательную задачу.

Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом границ перехода количественного признака в новое качество, в новый тип явления.

Однако во всех случаях типологических группировок выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь ввиду, что один и тот же материал при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.

Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.

Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.

Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.

Если группы образуются по одному признаку, группирока называется простой.

Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.

Если в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной. Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков.

Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.

Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами). Мерой близости между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.

Выполнение группировки по количественному признаку.

При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.

Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу(группу) от другой, т.е. интервал очерчивает количественные границы групп.

Величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.

Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образованно групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колебаемости группировочного признака.

При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел.

На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.

Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:

n=1+3,322 lgN,

где N-численность единиц совокупности.

Получаем следующее соотношение:

N	15-24	25-44	45-89	90-179	180-359	360-719
n	5	6	7	8	9	10

Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному и при этом применяются равные интервалы в группах.

Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные интервалы. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и низших по размеру признака группах.

Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным.

Для группировок с равными интервалами величина интервала:

i=(Xmax-Xmin)/n,

где Xmax, Xmin- наибольшее и наименьшее значения признака, n - число групп.

Если в результате деления получится не целое число и возникает необходимость в округлении, то округлять нужно ,как правило, в большую сторону, а не в меньшую.

Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указана верхняя и нижняя границы, и открытыми, когда указана лишь одна из границ.

Статистические ряды распределения.

После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.

Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.

Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.

Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих - по стажу работы, заработной плате и т.д.

Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот.

Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называют вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и отрицательными.

Частоты - это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.

Частоты - это частоты, выраженные в виде относительных величин. Сумма частностей равна единице или 100%.

Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяют на дискретные и интервальные.

Первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование, т.е. расположение всех вариантов в возрастающем или убывающем порядке.

1.2 Метод рядов динамики: понятие, содержание, система показателей

Понятие о рядах динамики.

Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.

В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время и конкретное значение показателя (уровень ряда).

Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни.

Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.

По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментальные и интервальные.

Моментальным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени).

Интервальным (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени (год, квартал, месяц).

Уровни в динамическом ряду могут быть представлены абсолютыми, средними или относительными величинами.

По расстоянию между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени.

Если в рядах динамики прерывающиеся или неравномерные интервалы времени. То такие ряды являются неравностоящими.

Правила построения рядов динамики.

При построении рядов динамики статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени, ценам и др.

Сопоставимость по территории предполагает одни и те же границы территории.

Сопоставимость по кругу охватываемых объектов означает сравнение совокупностей с равным числом элементов.

При этом нужно иметь в виду, что сопоставляемые показатели динамического ряда должны быть однородны по экономическому содержанию и границам объекта, который они характеризуют.

Сопоставимость по времени регистрации для интервальных рядов обеспечивается равенством периодов времени, за которые приводятся данные.

Сопоставимость по ценам. При проведении к сопоставимому виду продукции, измеренной в стоимостных показателях, трудность заключается в том, что, во-первых, с течением времени происходит непрерывное изменение цен, а во-вторых, существует несколько видов цен. Поэтому на практике количество продукции, произведенной в разные периоды, оценивают в ценах одного и того же базисного периода, которые называют неизменными или сопоставимыми ценами.

Сопоставимость по методологии расчета. При определении уровней динамического ряда необходимо использовать единую методологию их расчета.

Показатели анализа ряда динамики.

При изучении динамики общественных явлений возникает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики.

Анализ интенсивности изменения во времени осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения уровней, к ним относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.

Система средних показателей включает средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста. Средний темп прироста.

Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменных базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым производится сравнение,- базисным.

Для расчета показателей анализа ряда динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепными.

Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Абсолютный прирост с переменной базой называют скоростью роста.

Для оценки интенсивности, т.е. относительного изменения уровня динамического ряда за какой-либо период времени исчисляют темпы роста (снижения).

Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицы, называется коэффициентом роста, а в процентах - темпом роста.

Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления.

Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний.

Одним из наиболее простых методов изучения основной тенденции в рядах динамики является укрупнение интервалов. Он основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики.

Выявление основной тенденции может осуществляться также методом скользящей (подвижной) средней. Сущность его в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного, первых по счету уровней ряда, затем - из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная с третьего и т.д.

Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики.

При сравнении квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие под влиянием времени года.

В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят названия «сезонные колебания» или «сезонные волны», а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики.

Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригрупповых уровней к теоретическим уровням, выступающим в качестве базы сравнения.

1.3 Методы изучения взаимосвязи между явлениями

Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявить факторы, оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные явления - это связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них - причины - ведет к изменению другого - следствия.

Связи между признаками и явлениями классифицируются по ряду оснований. Признаки по значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными.

Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно значение результативного признака.

Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.

По направлению выделяют связь прямую и обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под действием факторного, но в противоположном направлении.

Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью, если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии, то такую связь называют нелинейной.

Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются методы приведения параллельных данных, аналитических группировок, графический, корреляционный, регрессионный.

Метод проведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере.

Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками и между результативным и множеством факторных признаков. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции дают возможность определить полезность факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой соответствия уравнения регрессии выявленным причинно-следственным связям.

Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: корреляция оценивает силу (тесноту) статистической связи, регрессия исследует ее форму.

Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин. Регрессия может быть однофакторной или многофакторной. По форме зависимости различают линейную и нелинейную регрессию. По направлению связи различают прямую регрессию (положительную) и обратную (отрицательную) регрессию.

Глава 2. Применение статистических методов для анализа уровня занятости населения в РФ

2.1 Общая характеристика уровня занятости населения в РФ

На сегодня профессионально-занятое население и экономически активное население 41-49% от общего населения мира.

Экономически активное население включают в себя не только участвующих в общественном производстве, но и безработных, а также работающих не полный рабочий день.

Основные тенденции занятого экономически активного населения:

1. Уменьшение экономически активного населения в аграрной сфере, соответственно, увеличение в промышленности, строительстве, транспорте и сфере услуг.

2. Уменьшение сначала относительно, а затем и абсолютно численности занятого экономически активного населения в промышленности и строительстве.

3. Рост численности занятого экономически активного населения на транспорте и особенно в сфере услуг. При этом очень важно отметить тот факт, что значимость сферы услуг кардинальным образом меняется и наблюдается функциональное расширение сферы услуг.

Важная и многоплановая сфера экономической и социально-политической жизни общества - рынок труда (рабочей силы). Рынок труда отражает основные тенденции в динамике занятости, ее основных структурах (отраслевой, профессионально-квалификационной, демографической).

Рынок труда в России несбалансирован. Это относится ко всем его сферам - региональной, профессиональной, квалификационной, отраслевой, демографической. Существуют как трудоизбыточные регионы (юг России, Северный Кавказ, некоторые крупнейшие города), так и регионы, испытывающие хроническую нехватку трудовых ресурсов (центр и север России, Дальний Восток и др.). Ощущается острая нехватка рабочих и специалистов во многих отраслях экономики при растущей безработице.

Синонимом понятию «экономически активное население» является категория «рабочая сила». К рабочей силе относят всех занятых (включая военнослужащих) и безработных. Занятыми считают:

а) лица, работающие в течение недели на момент статистического опроса за плату или на собственных предприятиях;

б) лица, проработавшие не менее 15 часов в неделю бесплатно на предприятиях, принадлежащих членам их семей;

в) временно нетрудоспособные и находящиеся в отпусках.

Всех занятых статистика делит на работающих полную и неполную рабочую неделю. Исходя из этого применяются различные показатели занятости: общая численность занятых, численность занятых в пересчете на полный рабочий день, отработанные за определенный период человеко-часы.

В отраслевой структуре рабочей силы в последние десятилетие прослеживаются две важнейшие тенденции: резкое сокращение численности занятых в сельском хозяйстве и существенное увеличение их в сфере услуг в связи с ее расширением и превращением в ведущую сферу приложения труда.

Спецификой профессионально занятого населения выделяются развивающиеся страны, где по настоящее время сохраняется высокий удельный вес занятых в аграрной сфере (50-53%), но по отдельным странам этой группировки стран данный показатель дифференцирован. Так, самый низкий показатель присущ странам Латинской Америки; страны Среднего Востока имеют показатель 40-42%; самый высокий показатель имеют Африканские страны -- 50-53%. Таким образом, аграрная сфера остается одной из крупнейших сфер занятости экономически активного населения мира.

На второе место выходит сфера услуг и здесь исключение составляют пока что страны Латинской Америки, более того с 80-х годов наблюдается тенденция выхода сферы услуг на приоритетные позиции по занятости экономически активного населения.

Третью позицию занимают промышленность и строительство.

В России пока отраслевая форма занятости прямо противоположно той, которая сложилась в развитых странах - в материальном производстве у нас занято около 54% численности рабочей силы, а в сфере услуг - только 46%.

Рост частного сектора в торговле и сфере услуг кажется естественным. Эта сфера была не развита и начавшаяся либерализация открыла значительные рыночные ниши. Низкая капиталоемкость, слабый финансовый и налоговый контроль, высокая оборачиваемость капитала и т.п. создали благоприятные условия для высокоприбыльной деятельности и первичного накопления капитала. Такая ситуация характерна для всех постсоциалистических стран, и Россия не стала исключением.

Из малых предприятий в начале 1995 г. почти половина (49%) составляли торгово-посреднические фирмы. Около 28% всех малых предприятий действовали в промышленности и строительстве. В этом секторе доминирует промышленность (28%), строительство (31%) и торговля (26%).

В среднем на одном малом предприятии занято 9,5 человек с колебаниями от 3,8 в науке и научном обслуживании до 21,3 в строительстве. Однако это относится лишь к постоянному персоналу, юридически оформленному и составляющему лишь небольшую долю всех занятых работников. В строительных фирмах каждый второй является совместителем или трудится на условиях договора без зачисления в штат. В науке, например, вторично занятых в 3,5 раза больше, чем постоянных работников.

Согласно статистике малого бизнеса, на условиях вторичной занятости здесь имели работу 6,7 млн. человек, что составляет 10% всего занятого населения страны.12

Неформальная занятость. Еще один элемент рабочей силы частного сектора - это те, кто работает здесь неформально, или, точнее сказать, без какой бы то ни было официальной регистрации и записи в трудовой книжке. Оценить численность этой группы еще сложнее. Неформальная занятость существует в нескольких вариантах. Первый предполагает работу на предприятиях или фирмах без документального оформления отношений найма. Второй - это индивидуальная неформальная занятость, одним из ярких примеров которой является широко распространившаяся челночная торговля. Численность вовлеченных в эту торговлю назвать сложно, но, по-видимому, она значительна. По некоторым оценкам, и 1995 г. "челноки" ввезли в Россию потребительских товаров на сумму более 10 млрд. долл., то есть до 20% всего российского импорта14

По мнению некоторых экспертов, до трети всех работ выполняется малыми предприятиями без договоров, то есть "неформально"15. Широко распространена практика неофициального найма работников, скрепляемого только "джентльменским" соглашением. Понятно, что никакие доходы при этом фирмой и работниками не декларируются, а платежи в социальные фонды не перечисляются. Автору довелось интервьюировать владельца одной из таких фирм, которая специализировалась на пошиве спортивных сумок. Из 15 работниц, занятых свыше 40 часов в неделю, лишь 3 были наняты в соответствии с законом. Остальные числились домохозяйками, безработными, либо работниками других предприятий, где фактически лишь хранили свои трудовые книжки

Социальный и демографический метан работников. Демографическая структура занятости сместится в сторону более молодых, квалифицированных и в целом более адаптивных работников. К сожалению, относительно репрезентативные и надежные данные из выборочных обследований рабочей силы, проводимых Госкомстатом, до сих пор не опубликованы. Согласно же мониторингу ВЦИОМ, в новом частном секторе занято больше, чем в других сегментах экономики: мужчин - в 1,3 раза, молодежи до 24 лет - в 1,1-1,2 раза, с высшим и незаконченным высшим образованием - в 1,2 раза, квалифицированных рабочих - в 1,9 раза16.

Правда, согласно тому же источнику, здесь занято больше (в 1,2 раза) работников с образованием ниже среднего и меньше (в 1,6 раза) специалистов. Демографические показатели в целом согласуются с данными других исследований, которые определяют персонал этой сферы как на 2/3 "мужской", в то время как в госсекторе доля мужчин составляет 47%. Соответственно в возрастную группу до 40 лет здесь попадает около 64% всех работников по сравнению с 53% в государственном секторе17.

Приведенные данные позволяют предположить х-образную социальную структуру занятости в отличие от обычно наблюдаемой ромбовидной. Другими словами, здесь относительно преобладают работники высокой и низкой квалификации при невысокой доле - средней квалификации. Такая конфигурация может объясняться спецификой отраслевой структуры нового частного сектора, где доминируют малые предприятия. Напомню, что в нем преобладают как высокоинтеллектуальные и инновационные виды деятельности в науке и финансовой сфере, так и не требующие особых знаний розничная торговля или мелкая промышленность. Рабочие места средней квалификации как для рабочих, так и для служащих остаются в основном либо в государственном секторе, либо на крупных и средних приватизированных предприятиях.

2.2 Анализ однородности и совокупности регионов РФ по коэффициенту занятости населения

Имеются данные о среднемесячной заработной плате по регионам Российской Федерации (Приложение). На основании этих данных построим статистический ряд распределения, образовав 5 групп с равными интервалами (табл.). Размах вариации найдём по формуле: R=Xmax - Xmin.

R=22129,7 - 9879,2 = 12250,5

Определим число групп: n=1+3,322 lg N n=1+3,322 lg 25=5 групп

Величину интервала i найдём по ранее рассмотренной формуле:

Данный ряд распределения показывает, что большинство районов РФ (13 из 26) имеют очень низкую среднемесячную заработную плату от 9879 до 12329,3. В девяти областях среднемесячная заработная плата в пределах 12329,3 -14779,4. В Ленинградской области среднемесячная заработная плата попадает в предел от 14779,4 до 17229,5, а именно - 16866,6‰. В Рязанской области средний уровень зарплаты составил18291,9‰. А максимальное значение этого показателя в Московской и Мурманской областях и равен он 20150,8‰ и 22129,7‰ соответственно.

Для определения средних величин ряда распределения регионов Российской Федерации по факторному признаку - коэффициенту среднемесячной заработной плате населения составим расчётную таблицу.

Таблица 1 - Расчётная таблица для нахождения средней арифметической, моды и медианы ряда распределения регионов Российской Федерации по коэффициенту занятости населения

Для определения средних величин
№ группы	Распределение регионов	Середина интервала	Число районов	Xi*Fi	Число частот
1	9879-12329,3	11104,25	13	144355,3	13
2	12329,3-14779,4	13554,35	9	121989,2	22
3	14779,4-17229,5	16004,45	1	16004,45	23
4	17229,5-19679,6	18454,55	1	18454,55	24
5	19679,6-22129,7	20904,65	2	41809,3	26
	Итого:	80022,25	26	342612,7	-

Т.к. рассматриваемый ряд распределения интервальный, то находим его средние величины по соответствующим формулам:

1) средняя арифметическая взвешенная:

(‰)=13177,41

Для определения моды определим модальный интервал по наибольшей частоте (в данном случае 9879 - 12329,3).

2) мода для интервального ряда распределения:

=9879+2450,1*(13-0)/(13-0)*(13-9)=10491,53

Для нахождения медианы используются данные интервала, в котором сумма накопленных частот будет впервые больше или равен .

3) медиана для интервального ряда распределения:

(‰).=12329,1

Значение средней арифметической показывает, что среди рассматриваемых 26 регионов Российской Федерации коэффициент среднемесячной заработной платы составляет 13177,41‰. Мода, равная 10491,53‰, показывает, что в большинстве регионов коэффициент среднемесячной заработной платы 10491,53‰. Медиана (12329,1‰.) показывает, что примерно в половине всех регионов РФ коэффициент занятости населения составляет менее 12329,1‰, а в другой половинеболее 12329,1‰.

Для определения показателей вариации ряда распределения (среднего линейного отклонения, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации) используем соответствующие формулы.

Таблица 2 - Расчётная таблица для определения показателей вариации ряда распределения регионов Российской Федерации по коэффициенту среднемесячной заработной платы

№ группы	Распределение регионов	Середина интервала, ‰, xi	Число районов, fi	xi*fi, x взв	(xi-xср)	(xi-xср)*fi	(xi-xср)^2	(xi-xср)^2*fi
1	9879-12329,3	11104,25	13	144355,25	- 2 073,16	- 26 951,10	4297999	55873983,94
2	12329,3-14779,4	13554,35	9	121989,15	376,94	3 392,45	142082,6	1278743,434
3	14779,4-17229,5	16004,45	1	16004,45	2 827,04	2 827,04	7992146	7992146,463
4	17229,5-19679,6	18454,55	1	18454,55	5 277,14	5 277,14	27848190	27848190,34
5	19679,6-22129,7	20904,65	2	41809,3	7 727,24	15 454,48	59710214	119420428,5
	Итого:	80022,25	26	342612,7	14 135,19	- 0,00		212413492,7

Среднее линейное отклонение по формуле взвешенного:

=0/26=0

Дисперсия (взвешенная):

( ‰)=8169749,72‰

Среднее квадратическое отклонение:

(‰)=2858,28‰

Коэффициент вариации:

=(2858,28/13177,41)*100=21,69

Среднее линейное отклонение, равное 0, показывает среднее линейное отклонение коэффициента занятости населения от среднего значения. Среднее квадратичное отклонение, равное примерно 2858,28 ‰, говорит о том, что большинство регионов имеют коэффициент занятости населения от 10319,13‰ до 16035,69‰. Коэффициент вариации 21,69 < 33%, следовательно, совокупность является однородной.

2.3 Аналитическая группировка

Для анализа структуры и дифференциации регионов Российской Федерации по коэффициенту среднемесячной заработной платы проведём аналитическую группировку регионов по этому показателю. Аналитическая группировка позволит изучить взаимосвязь факторного и результативного признаков.

Результаты группировки оформляются в таблице - наличие и характер связи между среднемесячной заработной платой и инвестициями в основной капитал методом аналитической группировки.

Таблица 3 - Сводные данные по группам

№ группы	Группы регионов	№ региона	Среднемесячная заработная плата	Инвестиции в основной капиталл
1	9879-12329,3	5	9879,20	14652,00
		2	9919,40	10973,00
		14	10045,30	18962,00
		22	10580,60	24938,00
		21	10703,80	7451,00
		11	10818,90	12133,00
		8	10875,40	20887,00
		7	11053,70	11030,00
		25	11216,80	24278,00
		13	11340,70	14642,00
		3	11436,40	20292,00
		4	11718,80	36265,00
		24	12108,70	49728,00
	Итого:		141697,70	266231,00
2	12329,3-14779,4	16	12492,90	23072,00
		23	12920,10	84812,00
		15	13066,10	22301,00
		6	13076,10	16268,00
		9	13283,40	43188,00
		20	13296,70	18790,00
		1	13408,80	48422,00
		17	13956,20	32972,00
		26	14173,10	82622,00
	Итого:		119673,40	372447,00
3	14779,4-17229,5	18	16866,60	122592,00
	Итого:		16866,60	122592,00
4	17229,5-19679,6	12	18291,90	25787,00
	Итого:		18291,9	25787,00
5	19679,6-22129,7	10	20150,80	225033,00
		19	22129,70	24505,00
	Итого:		42280,50	249538,00

Для установления наличия и характера связи между среднемесячной заработной платой и коэффициентом инвестиций в основной капитал строим итоговую аналитическую таблицу.

Таблица 4 - Аналитическая группировка регионов Российской Федерации по среднемесячной заработной плате

№ группы	Группы регионов, ‰	Число районов	Среднемесячная заработная плата, руб	Инвестиции в основной капитал, ‰
			всего	в среднем	всего	в среднем
1	9879-12329,3	13	141697,70	10899,82	266231	20479,31
2	12329,3-14779,4	9	119673,4	13297,04	372447	41383
3	14779,4-17229,5	1	16866,6	16866,6	122592	122592
4	17229,5-19679,6	1	18291,9	18291,9	25787	25787
5	19679,6-22129,7	2	42280,5	21140,25	249538	124769

Данные таблицы показывают, что с ростом среднемесячной заработной платы увеличиваются инвестиции в основной капитал. Следовательно, между исследуемыми признаками существует прямая зависимость.

2.4 Анализ динамики обеспеченности жильём населения по Калужской области

Для изучения изменения занятости населения Российской Федерации проанализируем динамический ряд (Приложение 3).

Таблица 5 - Динамика изменения занятости населения Российской Федерации за 2003-2007 гг

	Годы	2003	2004	2005	2006	2007
	Занятость населения РФ, тыс. чел	66659	66432	67275	68169	68834

Для изучения интенсивности занятости населения Российской Федерации определим абсолютные (абсолютный прирост, темп роста, темп прироста) и средние (средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста, средний темп прироста) показатели.

Таблица 6 - Абсолютные и относительные изменения занятости населения Российской Федерации

№ п/п	Годы	Занятость населения РФ, тыс.чел	Абсолютный прирост, тыс.чел	Темп роста, %	Темп прироста, %
			цепной	базисный	цепной	Базисный	цепной	Базисный
1	2003	66659	-	-	100	-		-
2	2004	66432	-227	-227	0,9966	0,9966	-99,0	-99,0
3	2005	67275	843	616	1,0127	1,0092	-98,99	-98,99
4	2006	68169	894	1510	1,0133	1,0227	-98,99	-98,98
5	2007	68834	665	2175	1,0098	1,0326	-98,99	-98,97

А^б = У_n - У₀ =66432-66659=-227 тыс. чел

Т_р^б = ( У_n /У₀ )*100%=(66432/66659)*100=0,9966%

Т_пр^б = Т_р^б - 100%=0,9966%-100%=-99%

За период с 2003 по 2007 гг. произошли следующие изменения в занятости населения:

1. В 2004 г. по сравнению с 2003 было максимальное снижение занятости населения на 227 тыс. чел., что составило 0,9966%.

2. В 2005 г. по сравнению с 2004 г. занятость населения увеличилось на 843 тыс. чел., что составило 1,0127%, т.е. выросла на %; по сравнению с 2003 г. - увеличение на 616 тыс. чел., что составило 1,0092 %, т.е. выросло на %.

3. В 2006 г. по отношению к 2005 г. занятость населения увеличилась на тыс. чел., что составило т.е. увеличилось на %,а по сравнению с 2003 г. - увеличение на тыс. чел, что составило %,т.е. выросло на %.

4. В 2007 г. занятость населения увеличилось на тыс. чел. или на % по сравнению с 2006 г., а по сравнению с 2003 г. наблюдается самый большой прирост (на тыс.чел.), т.е. увеличился на %.

По сравнению с базисным годом наблюдается увеличение занятости населения во все периоды.

Определим средние значения ряда (средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, среднегодовой темп роста и прироста, занятости населения).

Ш Средний уровень ряда:

(кв. м/чел.),

Ш Средний абсолютный прирост (двумя способами):

1) (кв. м/чел.),

2) (кв. м/чел.),

Прогноз на предстоящий период на основании расчета среднего абсолютного прироста определяется по формуле: Уn=ум+(n-m),

где n- прогнозируемый период; m - последний анализируемый период.

Подставляя значение среднего абсолютного прироста получим следующий прогноз: Уn=23.5+0.4*(2008-2007)=23.9%, т. е. если тенденция изменения занятости населения сохранится на уровне среднего абсолютного прироста, то в 2008 гзанятость населения составит 23,9%.

Ш Средний темп роста (двумя способами):

1) %,

2) или 101,8 %,

Прогноз на предстоящий период на основании расчета среднего абсолютного прироста определяется по формуле: Уn= Ум()(n-m).

Подставляя значение среднего темпа роста, получим следующий прогноз: У_n=23,5*1,018^2008-2007=23,9%, т. е. если тенденция изменения занятости населения сохранится на уровне среднего темпа роста, то в 2008г. обеспеченность жильем населения составит 23,9%.

Ш Средний темп прироста:

Ш

%

Таким образом, за период с 2003 г. по 2007 г. занятость населения Российской Федерации, постоянно увеличивалась с… тыс. чел. в 2003 г. до тыс. чел. в 2007 г.; среднее значение составило… тыс.чел., при среднем годовом приросте тыс.чел., что составило %, т.е. ежегодный прирост обеспеченности жильем населения за период %.

Так как нами рассматривается 5-тилетний период, то рассчитаем средние значения показателя по 3-хлетиям и результаты расчетов по анализу основной тенденции методами укрупнения интервалов и скользящей средней с использованием программы «Динамика».