Экономико-статистические модели процессов формирования трудовых ресурсов: ретроспективный аспект

Размещено на http://www.allbest.ru/

Экономико-статистические модели процессов формирования трудовых ресурсов: ретроспективный аспект

Шеломенцева Марина Владимировна

Аннотации

В статье рассматриваются экономико-статистические модели оценки состояния трудовых ресурсов на стадии их формирования. В результате ретроспективного анализа выявлены релевантные факторы, которые характеризуют состояние трудовых ресурсов как на региональном, так и на муниципальном уровнях

The article describes the economical and statistical models of the assessment of the labour resources at the formation stage. As a result of the retrospective assay the relevant factors defining the status of the labour resources both at the regional and municipal levels are identified.

Ключевые слова: Трудовые ресурсы, регион, экономико-статистические модели, рождаемость, смертность, миграция.

Keywords: Labour resources, region, economical and statistical models, birth rate, death rate, migration.

Успех реализации идей модернизации российской экономики на основе инновационных технологий в целях устойчивого развития страны во многом зависит от эффективного управления ее трудовыми ресурсами (ТР) на всех уровнях иерархии власти - федеральном, региональном, муниципальном.

Эффективность принятия согласованных управленческих решений по различным направлениям социально-экономической политики (занятости, образования, здравоохранения, пенсионное обеспечения, развития социальной инфраструктуры, семейной политики и пр.) во многом зависит от объективной оценки состояния ТР региона и его муниципальных образований (МО).

Актуальность рассмотрения вопрос данной проблематики объясняется тем фактом, что конкурентоспособность субъектов РФ при существующей неравномерности их социальноэкономического развития во многом определяется достигнутым уровнем развития трудовых ресурсов региона (ТРР) с учетом всех трех стадий воспроизводства ТР: формирования, распределения и использования.

В данной статье проведен ретроспективный анализ экономико-статистических моделей оценки состояния ТР на стадии их формирования.

На основе анализа различных источников нами был сделан вывод о том, что в качестве оценочных моделей процессов формирования ТР в основном используются уравнения регрессии. При этом для оценивания процессов естественного движения и миграции применяются различные целевые показатели. В частности для моделирования процессов естественного прироста в качестве целевых используются демографические показатели - суммарный коэффициент рождаемости, общий коэффициент рождаемости, общий коэффициент смертности по социальным причинам, общий коэффициент смертности, коэффициент смертности населения в ТРВ, коэффициента смертности по основным классам причин смертности и др.

Для характеристики механического движения целевыми являются коэффициент миграционного прироста, индекс миграционной привлекательности, коэффициент соответствия нелегальной миграции трудовым потребностям региона и др.

Анализ разработанных моделей показал, что многофакторные модели зависимостей целевых демографических показателей региона от социально-экономических показателей, включающих большое число факторов, в научной литературе встречаются достаточно редко.

В частности, Кашепов А. [1] для анализа и прогноза демографического состояния в Российской Федерации предлагает регрессионную модель, в которой показатели рождаемости и смертности увязываются с такими показателями, как валовой внутренний продукт (ВВП), среднедушевые доходы и уровень безработицы. Автор предлагает следующие уравнения:

yокр = 4,05 +1,92 x1 + 0,0056 x2 - 8,98 x3, (1)

yокр = 2,09 + 2,49x1, (2)

yскр = 0,347 + 0, 346x1, (3)

yокс = 20,1 -2,06 x1, (4)

где yскр - суммарный коэффициент рождаемости; yокр - общий коэффициент рождаемости;

yскр - общий коэффициент смертности по социальным причинам; yокс - общий коэффициент смертности;

укств - коэффициент смертности населения в трудоспособном возрасте; укспс коэффициента смертности по основным классам причин смертности; x1- ВВП в ценах 1990 года на душу населения, тыс.руб.; x2 - среднедушевые денежные доходы в ценах 1990 года, тыс.руб.; x3 - уровень безработицы, %; x4 - уровень расходов консолидированного бюджета в долях от ВВП,%. региональный миграция трудовой

Данные модели интересны с точки зрения выбора факторных показателей, однако, они не учитывают значительных различий регионов страны по социально-экономическому развитию, и, кроме того, каждый регион имеет свои географические, климатические, экологические и иные особенности, которые следует учитывать в модели. Соответственно, набор релевантных социально-экономических показателей должен быть более обширным, охватывающим широкий круг показателей.

Ряд авторов - Искаков Б.И., Курнецов Е.И [2] и др. предлагают уравнения множественной регрессии для показателя "вымирание населения", используя следующие факторы: приватизация, наркотизация, обнищание, падение нравов, преступность и экология. При этом зависимость вымирания населения от первого фактора - приватизации, описывается моделью:

y= 2,9920414 - 0,1570807 x1 + е, (5)

y = 5,4535077 - 0,0926604 х 1 - 0,2450902 х 2 + е, (6)

где y -депопуляция (вымирание населения), измеряемая отрицательным естественным приростом на 1000 среднегодовых жителей России, тыс.чел.; х 1 - доля приватизированных основных средств России, %; х 2 - наркотизация населения, чел.; е - ошибка регрессии.

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии- 0, 4134769 и 0,0086092 соответственно. Все коэффициенты уравнения регрессии значимы. С приростом приватизации основных средств на 1%, депопуляция нарастает на 0,16‰.Стандартные ошибки коэффициентов регрессии - 1,3081618, 0,033757 и 0,1252127 соответственно. Коэффициент детерминации, определяющий суммарное влияние двух учтенных факторов на депопуляцию, составляет 98%, из них 59% приходится на влияние приватизации, а 39% - на влияние наркотизации, и прежде всего, "спаивания России".

Предлагаемые модели несут несомненную политическую окраску, так как в социально-экономической статистике не используются такие понятия как "вымирание населения", "приватизация", "падение нравов", "спаивание России", соответственно, точные статистические данные государственных органов по таким показателям отсутствуют.

Модели прогнозирования миграционных показателей, как правило, основываются на анализе информации о миграционном приросте за предыдущие годы. Так, Спицин А.И. [3] расчет числа мигрантов из отдельных государств бывшего СССР, давших не менее 10% мигрантов, начинает с экстраполяции динамического ряда мигрантов по каждой стране. После этого предварительные оценки мигрантов для каждого года по каждой стране пропорционально увеличиваются или уменьшаются с тем, чтобы их сумма равнялась общему прогнозу миграции для данного года. Формула расчета ожидаемого числа мигрантов в Российскую Федерацию на ближайшие 4 года методом экстраполяции динамических рядов:

Оп = (Пп*Пом)/У Ппм, (7)

где Оп - окончательный прогноз миграции из данной страны,

Пп - предварительный прогноз миграции из данной страны,

Пом - прогноз общего числа мигрантов,

У Ппм - сумма предварительного прогноза миграции.

По поводу этой методики следует отметить, что тенденции миграции постоянно меняются, будущая динамика миграции не является продолжением прошлой, поэтому опираться в прогнозе на показатели миграции прошлых лет достаточно рискованно. Дополнительно следует отметить, что эта модель обращена на прогнозирование "выхода" мигрантов, то есть на расчет того, сколько мигрантов выедет из конкретных стран.

Модель прогноза прибывающих в регион разработана Плехановой Т.И. [4], где строятся модели полиномиального тренда второй степени для показателей y1- количество прибывших и y2 - количество выбывших.

Уравнения трендов за 2000 - 2010 годы имеют следующий вид.

Прибывших в область:

y1 = 80,662 - 2,6897t - 10,1759t2,

где t = 0 в 1991 году; R2 =0.94; S(t) =2.74; d=2.

Выбывших из области: (8)

y2 = 58,002 - 0,7265t - 0,145t2, (9)

где t = 0 в 1991 году; R2 =0,9; S(t) =1,89; d=1,76.

Данная модель, так же, как и предыдущая, использует динамику показателей миграции прошедшего периода и не учитывает социально-экономические и др. характеристики региона, такие как:

• уровень экономического развития региона;

• уровень жизни населения в регионе;

• природные и экологические особенности региона.

Анализ существующих методов позволил выяснить методы, используемые для построения моделей, а также перечень целевых и факторных показателей, входящих в модель, определить их пригодность для использования в строящихся моделях. Так, социально-экономические показатели, представленные в моделях Кашепова А.А. [2] вполне подходят для включения в модель регионального уровня.

В исследованиях, проведенных в работах [5-9] разработана новая концепция моделирования влияния социально-экономических факторов на формирование ТРР. Сформировано типовое для промышленных регионов РФ признаковое пространство моделирования, которое включает:

? для моделирования естественного прироста ТР - 4 целевых и

28 факторных показателей;

? для моделирования миграционного прироста ТР - 2 целевых и

15 типовых факторных показателей.

Для Челябинского региона построен комплекс регрессионных и продукционных оценочных моделей, с помощью которых:

? установлена количественная мера пофакторного влияния различных социально-экономических факторов на естественный прирост трудовых ресурсов региона Южного Урала;

? определены индексы миграционной привлекательности восьми регионов Большого Урала (Свердловской, Тюменской, Курганской, Челябинской, Оренбургской, Пермской областей и республик Башкортостан и Удмуртия);

? выявлен набор из семи социально-экономических факторов, в наибольшей степени определяющих привлекательность регионов Большого Урала для трудовых мигрантов.

В комплекс регрессионных моделей входят следующие:

yскр = -0,0084х 1 - 0,00097х 3+ 0,0025х 4+0,0005х 9+0,0004х 10+0,0022х 11, (10)

yокр = 0,00352х 1 + 0,1825х 5 + 0,00236х 9 + 0,0057х 10 + 0,077х 11, (11)

укспс =11,632 - 0,0459686х 3 - 0,0388949х 5 +0,139083х 6 - 0,19433х 8, (12)

yокс =-10,6822 - 24,8576х 2 + 1,6793х 5 - 0,116526х 6 + 0,4377х 7 -0,0042х 12. (13)

где yскр - суммарный коэффициент рождаемости; yокр - общий коэффициент рождаемости;

yскр - общий коэффициент смертности по социальным причинам; yокс - общий коэффициент смертности;

укств - коэффициент смертности населения в трудоспособном возрасте; укспс коэффициента смертности по основным классам причин смертности; х 1 - среднедушевой доход, тыс. руб.; х 2 - среднемесячная пенсия, тыс. руб.;

х 3 - соотношение среднедушевого дохода и прожиточного минимума, %; х 4 - число студентов на 100 тыс. чел. населения, чел.; х 5 - обеспеченность населения врачами, чел.;

х 6 - обеспеченность населения больничными койками, ед.; х 7 - уровень безработицы, %;

х 8 - удельный вес работников промышленности, занятых в производстве с

вредными и опасными условиями труда, %; х 9 - выбросы вредных веществ в атмосферу, т; х 10 - ввод в действие жилых домов, м 2;

х 11 - обеспеченность населения личными автомобилями, шт.; х 12 - число преступлений, связанных с оборотом наркотиков, ед.

Сгенерированные модели имеют высокий коэффициент детерминации (от 95,8 до 97,0%) и высокий приведенный коэффициент детерминации (от 93,2 до 94,5 %); средняя стандартная ошибка принимает значения от 0,0014 до 0,0017. Согласно полученным оценкам качества построенных моделей, они вполне подходят для объяснения вариации целевых демографических показателей Y1- Y4 под влиянием социально-экономических факторов, а также для построения прогнозных моделей.

С помощью программы WizWhy интеллектуального анализа данных построены продукционные модели, устанавливающие логические закономерности на множестве региональных исходных данных. Эти модели позволяют отнести регион к группе привлекательных или непривлекательных для трудовых мигрантов и имеют вид

"Если Z1 ^ Z2 ^ ...^ Z15, то б" (14)

где Z1 ^ Z2 ^ ...^ Z15 - факторные показатели миграционного прироста трудовых ресурсов; б - значение альтернативного признака вхождения или невхождения в группу регионов, привлекательных для трудовых мигрантов.

Анализ полученных продукционных моделей позволил выявить в конъюнкциях факторы, в наибольшей степени влияющие на привлекательность региона для трудовой миграции (табл.1):

Таблица

Показатели, наиболее часто попадающие в конъюнкции

Согласно сгенерированным логическим моделям такие факторы, как наличие рабочих мест, уровень безработицы, уровень обеспеченности жильем, ввод в действие нового жилья не оказывают существенного влияния на приток трудовых мигрантов в регионы Большого Урала. Это является достаточно неожиданным статистическим заключением, выведенным в результате поиска логических закономерностей на множестве репрезентативных статистических данных регионов Большого Урала.

Предложенную модель авторов Кожевниковой Г.П. и Мелиховой Н.В., исследователь Зоркина Е.М. применила для Хабаровского края, регрессионные модели которой приняли вид[10]:

yокр = 12,421+0,007х 10-0,018х 21-0,038х 20, (15)

yскр = -0,171+0,001х 10+0,166х 5+х 22-0,004х 20, (16)

yокс =78,68+0,008х 7+х 16-0,962х 4-0,027х 5-0,075х 11, (17)

yкспс = 4843,885+3,347х 11+1,956х 9+0,06х 8+0,562х 17-75,071х 4-0,017х 18, (18)

yкств =5111,531+6,388х 13+0,19х 12+3,066х 11-69,276х 14-4,613х 6-2,193х 15, (19)

где х 13 - удельный вес работников, занятых в опасных и вредных условиях труда, %; х 14 - ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет; х 15 - уровень обеспеченности края продовольственными продуктами, %.

х 16 - число зарегистрированных преступлений, ед.; х 17 - заболеваемость на 1000 населения, чел.;

х 18 - численность экономически активного населения, чел.; х 19 - доля расходов на питание в потребительских расходах, %; х 20 - численность безработных, чел.; х 21 - доля бедного населения, %.

х 22 - число дневных общеобразовательных школ на 100 тыс. населения, ед.;

Построенные модели имеют высокие коэффициенты детерминации (от 97,7 до 99,6) и высокие приведенные коэффициенты детерминации (от 95,4 до 99,2), при которых средняя стандартная ошибка принимает значения от 0,04 до 0,32.

Автор Бакуменко Л.И. [11] проводит моделирование рождаемости для 14 муниципалитетов Республики Мари Эйл за 2004-2009гг., применяя в качестве факторных признаков показатели, участвующие в формировании каждой отдельной синтетической категории "Уровень благосостояния", "Качество населения" и "Качество социальной сферы".

В результате получены многофакторные оценочные модели общего коэффициента рождаемости (yокр) для каждой отдельной категории.

Для синтетической категории "Уровень благосостояния":

yокр = 5,993 - 0,0007x23 + 0,0001x24 + 0,0048x25 - 0,0042x26 + 0,2004x11 +0,0435x20 - (20) 0,0511x27,

для синтетической категории "Качество населения":

yокр = 51,703 + 0,844x24 + 0,642x 20 + 0,033x28 + 0,79229 - 1,542x30 - 0,039x31- 0,198x32 (21)

для синтетической категории "Качество социальной сферы":

yокр = 1,299+-0,018х 33 + 0,103х 34+ 0,007х 10 -0,308х 35, (22)

где х 23 - инвестиций в основной капитал, тыс.руб.;

х 24- инвестиции за счет средств Федерального бюджета, тыс.руб.; х 25 - средняя заработная плата, тыс.руб.; х 26 - объем платных услуг населению, тыс.руб.; х 27- показатели занятости, % ;

х 28 - заболеваемость населения в селах активным туберкулезом, чел; х 29 - удельный вес населения старше трудоспособного возраста, %; х 30 - наличие в семьях детей-инвалидов, чел.; х 31 - соотношение мужчин и женщин, %; х 32 - доля городского населения в районах, %; х 33 - число преступлений, ед.;

х 34 - число детей, обучающихся в государственных образовательных учреждениях, чел.; х 35 - наличие ветхого жилья, м 2.

В представленных оценочных моделях проводится анализ наиболее значимых социально-экономических факторов, представленных интегральными синтетическими категориями уровня и качества жизни, и в полной мере они не могут быть применены для характеристики состояния системы ТРР.

Таким образом, экономико-статитические модели оценки состояния ТР на стадии их формирования как на региональном уровне, так и на уровне муниципальных образований, могут быть включены в качестве релевантных факторов - факторы, представленные на рис.1.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Система факторных признаков моделей оценки формирования ТР

Литература

1. Кашепов А. Социально-экономическая детерминанта демографической ситуации в России // Общество и экономика. - 2001. - №9 - с.138.

2. Искаков Б.И., Искаков А.Б., Курнецов Е.И., Дучмаль М., Статистическое моделирование и прогнозирование демографического развития России в XXI веке // Вопросы статистики. - 2002 - №3 - с.23-29.

3. Спицын А.И. Влияние миграции на демографические процессы и социальноэкономическую обстановку в стране: На примере Оренбургской обл. // Экономист. - М., 2002. № 3. - С.64-65

4. Плеханова Т.И. Статистическое исследование миграционных потоков //Проблемы теории и практики статистики: Сборник научных трудов ОГАУ. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2002.

5. Кожевникова Г.П. Автоматизация построения оценочных моделей влияния социально-экономических факторов на формирование трудовых ресурсов регионов/ Кожевникова Г.П., Мелихова Н.В. // Социально-экономическая и финансовая политика России в процессе перехода на инновационный путь развития… заседания секций. - М., 2009.Т. 1. - С. 289-292

6. Кожевникова Г.П., Мелихова Н.В. Комплексная методика анализа региональных демографических процессов с учетом факторов неопределенности// Сборник статей по материалам Всероссийской научно- практической конференции.- М.: ВЗФЭИ, 2005.- т.II.- С.

80-85

7. Мелихова Н.В Использование метода имитационного моделирования для анализа демографических процессов// Вестник экономических наук.-2005-№3 (13) - 292-297 .

8. Мелихова Н.В. Моделирование влияния социально- экономических факторов на формирование трудовых ресурсов региона: автореф. дис. … кан. экон. наук / Мелихова Н.В.. - Москва: [б.н.], 2006 г.

9. Микетина Е.Э. Трехуровневая унифицированная система показателей для межрегиональных социально-экономических сопоставлений / Симчера В.М., Микетина Е.Э. //

Стратегия и тактика развития России. Т. 3. - М., 2007. - С. 102-106

10. Зоркина Е.М. Моделирование естественных процессов формирования трудовых ресурсов Хабаровского края [Журнал]. - Хабаровск: Власть и управление на Востоке России, 2011 r.. - стр.135-139 : Т. 1.

11. Бакуменко Л.П. Методология статистического исследования качества жизни населения в регионе: автореф. дис. … док. экон. наук / Бакуменко Л.П.. - Москва: [б.н.], 2012 г.

Размещено на Allbest.ru