Анализ уровня занятости населения в Приволжском федеральном округе

Размещено на http://www.allbest.ru

Размещено на http://www.allbest.ru

Анализ уровня занятости населения в Приволжском федеральном округе



Введение

Данная тема 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 в Приволжском федеральном округе с использованием статистических методов.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. Рассматриваются теоретические основы статистических методов исследования.

2. Проводится сбор статистических данных по ПФО.

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 Приволжский федеральный округ, а предметом исследования - анализ уровня занятости населения в Приволжском федеральном округе.

Источники данных - учебная литература, учебные пособия, журналы.

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



1.Теоритические основы статистического анализа занятости населения ПФО

1.1 Занятость населения ПФО как объект статистики

В современных условиях становления и развития рыночных отношений большое значение приобретает проблема занятости трудоспособного населения. Естественное стремление большинства стран избежать безработицы, обеспечить функционирование экономики в условиях всеобщей занятости для получения максимально высоких результатов путем наиболее полного использования имеющегося трудового потенциала, как показал мировой опыт, практически невозможно.

В настоящее время занятость считается «всеобщей», если уровень безработицы составляет не более 4-5%.

Сфера труда становится главным источником социальной напряженности, более того, именно в этой сфере следует искать пути ее снижения.

Даже в условиях развитых стран проблема типологизации занятости и безработицы стоит чрезвычайно остро. Учитывая же переходный и кризисный характер отечественной экономики, предъявляющий особые требования к статистике и статистической информации, к ее сбору и систематизации в интересах своевременного регулирования развивающихся процессов, неотложной задачей является уточнение всех понятий и категорий занятости и безработицы, их типов и методологии статистической характеристики.

Итак, рассмотрим несколько определений термина занятость:

Занятость - это одна из трех основных категорий концепции рабочей силы (другие - безработица и экономическая неактивность);

К занятым относятся лица женского и мужского пола в возрасте от 18 лет, а также лица, не достигшие шестнадцатилетнего возраста, которые в рассматриваемый период:

- выполняли работу по найму за вознаграждение на условиях полного или неполного рабочего времени, а также иную приносящую доход работу самостоятельно либо у отдельных граждан независимо от сроков получения непосредственной оплаты или дохода за свою должность. Не включаются в состав занятых зарегистрированные безработные, выполняющие оплачиваемые общественные работы, полученные через службу занятости, а также учащиеся и студенты, выполняющие оплачиваемые сельскохозяйственные работы по направлению учебных заведений;

- временно отсутствовали на работе из-за болезни или травмы; ухода за больными; ежегодного отпуска или выходных дней; компенсационного отпуска или отгулов; возмещения сверхурочных работ или работ в праздничные (выходные) дни; работы по специальному графику; нахождения в резерве (при работе на транспорте); установленного законом отпуска по беременности, родам и уходу за ребенком; обучения, переподготовки вне рабочего места; учебного отпуска; отпуска без сохранения или с сохранением содержания по инициативе администрации; забастовки, других подобных причин;

- выполняли работу без оплаты на семейном предприятии.

1.2 Система показателей занятости населения

Статистические показатели являются одной из важнейших категорий статистики. Они используются для описания исследуемых массовых явлений и процессов, являются инструментом их познания.

Статистический показатель есть количественно-качественный обобщающая характеристика какого-либо свойства статистической совокупности в условиях конкретного места и времени.

Важной особенностью статистики является использование системного подхода в исследовании социально-экономических явлений, что предполагает использование для их оценки систем статистических показателей.

Система статистических показателей - это совокупность статистических показателей, отражающая объективно существующие взаимосвязи между явлениями. Система статистических показателей позволяет получить целостную статистическую характеристику социально-экономического явления.

Система статистических показателей охватывает все стороны жизни общества на различных уровнях: страны, региона - макроуровень; предприятий, фирм, объединений, семей, домохозяйств и т.д. - микроуровень.

Системы статистических показателей имеют следующие особенности:

- они носят исторический характер - меняются условия жизни населения, общества, меняются и системы статистических показателей;

- методология расчета статистических показателей непрерывно совершенствуется[7].

Основным показателем, используемым для характеристики рынка труда в отечественной статистике, до недавнего времени был показатель трудовых ресурсов. Эта категория определяется на основе баланса трудовых ресурсов и включает трудоспособное население в трудоспособном возрасте, а также работающих подростков и т.д.

Трудовые ресурсы - это лица обоего пола, которые фактически заняты и потенциально могут заниматься производством товаров и услуг по возрасту и состоянию здоровья. Трудовые ресурсы включают:

1) трудоспособное население в трудоспособном возрасте (от 16 до 54 лет включительно для женщин и 59 лет для мужчин) за вычетом неработающих инвалидов 1-й и 2-й групп и льготных пенсионеров;

2) фактически работающие лица старше трудоспособного возраста и подростки (моложе 16 лет). В численность трудовых ресурсов в рамках отдельных регионов включают также сальдо маятниковой миграции, представляющее разницу между числом ежедневно приезжающих на работу в данный регион и уезжающих из данного региона [5].

Трудовые ресурсы имеют большое значение в условиях рыночной экономики и состоят из двух групп населения:

1. Экономически активное население - это часть населения в экономически активном возрасте от 15 до 72 лет, создающая рынок труда в части предложения рабочей силы для производства товаров и услуг. Экономически активное население включает две категории занятые и безработные [8].

Для характеристики уровня экономической активности рассчитывается коэффициент экономической активности населения [5, 247].

Коэффициент (уровень) экономической активности населения - отношение численности экономически активного населения определенной возрастной группы к общей численности населения соответствующей возрастной группы, рассчитанное в процентах [6].

где - численность экономически активного населения;

Уровень экономической активности анализируется по полу и отдельным возрастным группам населения.

К занятым относятся лица обоего пола в возрасте от 16 лет и старше, а также лица младших возрастов, которые в рассматриваемый период:

1) работали по найму (по договору, контракту или соглашению) с оплатой деньгами или в натуральной форме;

2) временно отсутствовали на работе по причине болезни, выходных дней, отпусков;

3) работали не по найму, т.е. самостоятельно обеспечивали себя работой (например, без оплаты на семейном предприятии).

В России при обследовании занятости к числу занятых относят лиц, работающих 1 ч и более в обследуемую неделю. Критерий 1 ч вызван тем, что необходимо охватить все виды занятости, которые известны в стране.

Для характеристики уровня занятости рассчитывается коэффициент занятости населения [5].

Коэффициент (уровень) занятости - отношение численности занятого населения определенной возрастной группы к общей численности населения соответствующей возрастной группы, рассчитанное в процентах [6].

где -численность занятых на t-ю дату.

Структура занятого населения по отраслям экономики характеризуется преобладанием доли занятых в сфере услуг.

К безработным в соответствии со стандартами Международной организации труда относятся лица от 16 лет и старше, которые в течение рассматриваемого периода:

а) не имели работы (либо занятия, приносящего доход);

б) занимались поиском работы (самостоятельно или с помощью службы занятости);

в) готовы были приступить к работе.

При отнесении того или иного лица к категории безработных должны учитываться все три аспекта.

Для характеристики уровня безработицы исчисляется коэффициент безработицы населения [5].

Коэффициент (уровень) безработицы - отношение численности безработных определенной возрастной группы к численности экономически активного населения соответствующей возрастной группы, рассчитанное в процентах [6].

где - численность безработных на t-ю дату (общее число или официально зарегистрированных ).

Данные о безработице изучаются также по полу, возрасту, семейному положению человека. Изучается распределение численности безработных по образованию, профессиям [5].

Безработные, зарегистрированные в государственных учреждениях службы занятости населения - трудоспособные граждане, не имеющие работы и заработка (трудового дохода), проживающие на территории Российской Федерации, зарегистрированные в государственном учреждении службы занятости по месту жительства в целях поиска подходящей работы, ищущие работу, готовые приступить к ней.

Коэффициент (уровень) зарегистрированной безработицы - отношение численности безработных, зарегистрированных в государственных учреждениях службы занятости, к численности экономически активного населения, рассчитанное в процентах [6].



1.3 Методы статистического исследования экономической активности, занятости и безработицы населения в ПФО

Свой предмет статистика изучает при помощи своего, специфического метода. Метод статистики - это целая совокупность приемов, пользуясь которыми статистика исследует свой предмет. Она включает в себя три группы собственно методов: метод массовых наблюдений, метод группировок, метод обобщающих показателей.

Статистическое наблюдение заключается в сборе первичного статистического материала, в научно организованной регистрации всех существенных фактов, относящихся к рассматриваемому объекту. Это первый этап всякого статистического исследования.

Метод группировок дает возможность все собранные в результате массового статистического наблюдения факты подвергать систематизации и классификации. Это второй этап статистического исследования.

Метод обобщающих показателей позволяет характеризовать изучаемые явления и процессы при помощи статистических величин - абсолютных, относительных и средних. На этом этапе статистического исследования выявляются взаимосвязи и масштабы явлений, определяются закономерности их развития, даются прогнозные оценки [7].

Таким образом, специфика методов статистики состоит в соединении анализа и синтеза. Кроме того, широко применяются методы анализа рядов динамики, корреляционно-регрессионного и многомерного статистического анализа, балансовый метод [5].

Изучая массовые общественные явления, статистика в своих выводах опирается на числовые данные, полученные в конкретных условиях места и времени. Результаты статистического наблюдения регистрируются прежде всего в форме первичных абсолютных величин.

Абсолютные статистические величины - это показатели, характеризующие размеры, объемы и уровни общественных явлений и процессов.

По способу выражения абсолютные величины подразделяются на индивидуальные и суммарные (общие).

Индивидуальные абсолютные статистические величины - выражают размеры количественных признаков отдельных единиц исследуемых объектов, получаются непосредственно в процессе статистического наблюдения и играют значительную роль в статистическом исследовании.

Суммарные абсолютные статистические величины - выражают величину того или иного признака всех единиц изучаемой совокупности или отдельных ее групп и получаются в результате суммирования индивидуальных абсолютных величин.

Для проведения полного анализа исследуемых явлений, нахождения их связей и закономерностей, формулирования выводов и предложений абсолютных показателей недостаточно. Они не дают исчерпывающего представления об изучаемых явлениях и процессах. В ходе экономических исследований возникает необходимость в сравнениях и сопоставлениях, представляющих собой основу статистического метода исследования. Результаты сравнений выражаются с помощью относительных величин.

Относительными величинами в статистике называются обобщающие показатели, характеризующие количественные соотношения двух сопоставимых статистических величин. Они выражаются по-разному в зависимости от того, к каким единицам приравнивается база сравнения. Если базу сравнения принять за единицу, относительная величина будет выражена в коэффициентах. Если базу сравнения принять за 100, относительная величина будет выражена в процентах. В ряде случаев, когда базу сравнения принимают за 1000, относительные величины выражаются в промилле и обозначаются %. В отдельных случаях относительные величины выражаются в продецимилле (базу сравнения принимают за 10000).

Относительные величины образуют систему взаимосвязанных статистических показателей. По содержанию выражаемых количественных соотношений относительные величины подразделяются на несколько видов:

1) Относительные величины планового задания - рассчитываются как отношение уровня, запланированного на предстоящий период, к уровню, фактически сложившемуся в предшествующем периоде. Они могут быть представлены в трех формах: коэффициент (индекс) планового роста; плановые темпы роста; прирост (в %).

2) Относительные величины выполнения задания - исчисляются как отношение фактически достигнутого уровня к плановому заданию в процентах.

3) Относительные величины динамики - характеризуют изменение одноименных явлений во времени и получаются в результате сопоставления показателя каждого последующего периода с предыдущим (цепные) или первоначальным (базисные).

4) Относительные величины интенсивности - показывают степень распространенности явления в определенной среде. Обычно это отношение двух разноименных абсолютных величин.

5) Относительные величины сравнения (ОВС) - получают в результате сравнения одноименных показателей, относящихся к различным объектам или территориям, взятым за один и тот же период или момент времени.

6) Относительные величины структуры - характеризуют доли, удельный вес составных элементов в общем итоге; выражаются в форме процентного содержания.

Относительные величины динамики, планового задания и выполнения плана взаимосвязаны [1].

Изменение социально-экономических явлений во времени изучается статистикой методом построения и анализа динамических рядов.

Ряд динамики (хронологический ряд, динамический ряд, временной ряд) - это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления.

Ряд динамики включает два обязательных элемента:

- время;

- конкретное значение показателя, или уровень ряда [1].

Уровни ряда выражаются как абсолютными, так и средними или относительными величинами. В зависимости от характера показателей строят динамические ряды абсолютных, относительных и средних величин. Ряды динамики из относительных и средних величин строят на основе производных рядов абсолютных величин. Различают интервальные и моментные ряды динамики.

Динамический интервальный ряд содержит значения показателей за определенные периоды времени. В интервальном ряду уровни можно суммировать, получая объем явления за более длительный период, или так называемые накопленные итоги.

Динамический моментный ряд отражает значения показателей на определенный момент времени (дату времени). В моментных рядах исследователя может интересовать только разность явлений, отражающая изменение уровня ряда между определенными датами, поскольку сумма уровней здесь не имеет реального содержания. Накопленные итоги здесь не рассчитываются.

Важнейшим условием правильного построения динамических рядов является сопоставимость уровней рядов, относящихся к различным периодам. Уровни должны быть представлены в однородных величинах, должна иметь место одинаковая полнота охвата различных частей явления.

Для того чтобы избежать искажения реальной динамики, в статистическом исследовании проводятся предварительные расчеты (смыкание рядов динамики), которые предшествуют статистическому анализу динамических рядов. Под смыканием рядов динамики понимается объединение в один ряд двух и более рядов, уровни которых рассчитаны по разной методологии или не соответствуют территориальным границам и т.д. Смыкание рядов динамики может предполагать также приведение абсолютных уровней рядов динамики к общему основанию, что нивелирует несопоставимость уровней рядов динамики.

Интенсивность изменения во времени характеризуется с помощью следующих показателей:

-абсолютный прирост;

-темп роста;

- темп прироста;

- абсолютное значение одного процента прироста.

Когда проводится сравнение с периодом (моментом) времени, начальным в ряду динамики, получают базисные показатели; при сравнении с предыдущим периодом (моментом) времени речь идет о ценных показателях [1].

Данные показатели более подробно будут рассмотрены ниже в виде расчетов. Важнейшим методом статистики является метод группировки. Группировкой называется распределение изучаемых общественных явлений на однородные в качественном отношении группы по ряду существенных признаков.

Метод группировки обобщает данные по качественно однородным группам, представляет их в компактном, обозримом виде. Группировка создает основу для применения других методов статистического анализа.

Соответственно различают три вида группировок:

1) типологические группировки, с помощью которых выделяются социально-экономические типы общественных явлений;

2) структурные, с помощью которых можно охарактеризовать состав, структуру совокупности по какому-либо признаку;

3) аналитические группировки, которые проводят для того, чтобы установить взаимосвязь между явлениями и показателями.

Статистические группировки строятся как по одному, так и по нескольким признакам [5].

Метод группировок широко применяется для характеристики экономически активного населения.

Социально-экономические группировки касаются непосредственно экономически активного населения и характеризуют его место в процессе экономической деятельности.

К ним относится прежде всего группировка по классам и общественным группам. В настоящее время она заменяется группировкой по статусу (по положению в занятии), осуществляемой на базе Международной классификации по статусу, утвержденной Международной организацией труда.

Международная классификация по статусу имеет своим предметом статус экономически активного лица в отношении занятости, является ли данное лицо (или было ли оно, если оно безработное) работодателем, самостоятельным хозяином, наемным работником, неоплачиваемым работающим членом семьи в семейном бизнесе или членом производственного кооператива, как определяется ниже:

а) работодатель: лицо, которое управляет своим собственным экономическим предприятием, занято независимо своей профессиональной деятельностью или торговлей, держит на службе одного и более наемных работников;

б) самостоятельный хозяин: лицо, которое управляет своим собственным экономическим предприятием, занято независимо своей профессией или торговлей и не держит на службе ни одного наемного работника;

в) наемный работник: лицо, которое работает на государственного или частного предпринимателя (работодателя) и получает вознаграждение за свой труд в виде заработной платы за отработанное время, жалованья, комиссионных, чаевых, сдельной оплаты или оплаты в натуральной форме;

г) неоплачиваемые работники, работающие в семейном бизнесе: лица, которые работают без оплаты в экономическом предприятии, управляемом соответствующим лицом, живущим в том же самом домашнем хозяйстве;

д) член кооператива производителей: лицо, которое является членом кооператива производителей независимо от отрасли производственной деятельности;

е) лица, не классифицированные по статусу: работники, имеющие опыт работы, статус которых неизвестен или неадекватно описан, и безработные, которые прежде никогда не были заняты.



2. Статистический анализ занятости населения в ПФО

2.1 Расчет показателей динамики (абсолютного прироста, темпа роста, темпа прироста, абсолютного содержания 1% прироста)

Пример: На основе данных о Занятости населения в ПФО в динамике за 1995 - 2010 годы выявить основную тенденцию развития исследуемого показателя и выполнить прогноз на 2011 и 2012 годы.

Расчет показателей динамики (абсолютного прироста, темпа роста, темпа прироста, абсолютного содержания 1% прироста)

Для исследования интенсивности изменения явления во времени рассчитываются показатели ряда динамики занятости населения в ПФО.

Таблица 2.1. Показатели ряда динамики

Годы	Число экономически активного населения, тыс.чел.	Абсолютный прирост	Темп роста, %	Темп прироста , %	Абсолютное Содержание
		баз.	цеп.	баз.	цеп.	баз.	цеп.	на 1% прироста
1995	15 599,00	-	-	-	-	-	-
1996	15 266,30	- 332,70	- 332,70	97,87	97,87	- 2,13	- 2,13	155,99
1997	14 971,10	- 627,90	- 295,20	95,97	98,07	- 4,03	- 1,93	152,66
1998	14 933,80	- 665,20	- 37,30	95,74	99,75	- 4,26	- 0,25	149,71
1999	15 828,40	229,40	894,60	101,47	105,99	1,47	5,99	149,34
2000	15 785,39	186,39	- 43,01	101,19	99,73	1,19	- 0,27	158,28
2001	15 530,79	- 68,21	- 254,60	99,56	98,39	- 0,44	- 1,61	157,85
2002	15 656,77	57,77	125,97	100,37	100,81	0,37	0,81	155,31
2003	15 521,10	- 77,90	- 135,67	99,50	99,13	- 0,50	- 0,87	156,57
2004	15 613,67	14,67	92,57	100,09	100,60	0,09	0,60	155,21
2005	15 740,93	141,93	127,26	100,91	100,82	0,91	0,82	156,14
2006	15 797,51	198,51	56,58	101,27	100,36	1,27	0,36	157,41
2007	15 929,06	330,06	131,55	102,12	100,83	2,12	0,83	157,98
2008	15 966,48	367,48	37,42	102,36	100,23	2,36	0,23	159,29
2009	16 035,50	436,50	69,02	102,80	100,43	2,80	0,43	159,66
2010	16 032,43	433,43	- 3,06	102,78	99,98	2,78	- 0,02	160,35
В среднем	15 638,01	28,89	28,89	100,3	100,3	0,3	0,3	X

1. Средний абсолютный прирост:

тыс.чел.,

К=n-1, где К - количество цепных абсолютных приростов,

n - количество уровней ряда.

2. Средний коэффициент роста:

=;

К=n-1, где К - количество цепных коэффициентов роста

3. Средний темп роста:



4. Средний темп прироста:

5. Средний уровень ряда динамики:

2.2 Выявление тенденции развития ряда динамики с использованием методов механического выравнивания, среднего уровня, аналитического выравнивания.

Таблица 2.2. Выявление тенденции развития ряда динамики

Годы	Численность занятости экономически активного нас.,тыс.чел.	По скользящим 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
1995	15 599,00	-	-	-
1996	15 266,30	1995 -1997	45 836,40	15 278,80
1997	14 971,10	1996 -1998	45 171,20	15 057,07
1998	14 933,80	1997 -1999	45 733,30	15 244,43
1999	15 828,40	1998 -2000	46 547,59	15 515,86
2000	15 785,39	1999 -2001	47 144,58	15 714,86
2001	15 530,79	2000 -2002	46 972,95	15 657,65
2002	15 656,77	2001 -2003	46 708,66	15 569,55
2003	15 521,10	2002 -2004	46 791,54	15 597,18
2004	15 613,67	2003 -2005	46 875,70	15 625,23
2005	15 740,93	2004 -2006	47 152,11	15 717,37
2006	15 797,51	2005-2007	47 467,50	15 822,50
2007	15 929,06	2006 -2008	47 693,05	15 897,68
2008	15 966,48	2007 -2009	47 931,04	15 977,01
2009	16 035,50	2008 - 2010	48 034,41	16 011,47
2010	16 032,43	-	-	-

Рисунок 2.1. Выравнивание ряда динамики методом укрупнения периодов

Методом укрупнения периодов за 1995 - 2010 годы выявлена тенденция увеличения численности занятости экономически активного населения в регионах ПФО.

Таблица 2.3. Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Годы	Численность занятости экономически активного нас.,тыс.чел.	По скользящим 3-х летиям
		Периоды	Сумма	Средние
1995	15 599,00	-	-	-
1996	15 266,30	1995 -1997	45 836,40	15 278,80
1997	14 971,10	1996 -1998	45 171,20	15 057,07
1998	14 933,80	1997 -1999	45 733,30	15 244,43
1999	15 828,40	1998 -2000	46 547,59	15 515,86
2000	15 785,39	1999-2001	47 144,58	15 714,86
2001	15 530,79	2000 -2002	46 972,95	15 657,65
2002	15 656,77	2001 -2003	46 708,66	15 569,55
2003	15 521,10	2002-2004	46 791,54	15 597,18
2004	15 613,67	2003 -2005	46 875,70	15 625,23
2005	15 740,93	2004 -2006	47 152,11	15 717,37
2006	15 797,51	2005-2007	47 467,50	15 822,50
2007	15 929,06	2006 -2008	47 693,05	15 897,68
2008	15 966,48	2007 -2009	47 931,04	15 977,01
2009	16 035,50	2008 - 2010	48 034,41	16 011,47
2010	16 032,43

Рисунок 2.2. Выравнивание ряда динамики методом скользящей средней

Методом скользящей средней выявлена тенденция увеличения численности занятости экономически активного населения в регионах ПФО, за исключением 1996-1999 годов, в которых произошло значительное уменьшение уровня занятости населения.



Таблица 2.4. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста

Годы	Численность занятости экономически активного населения,тыс. чел. Yi	Порядковый номер года	Yt=15599,00+28,89*(t-1)	Yt = 15599,00*1,003(t-1)
1995	15 599,00	1	15 599,00	15 599,00
1996	15 266,30	2	15 627,89	15 645,80
1997	14 971,10	3	15 656,78	15 692,73
1998	14 933,80	4	15 683,87	15 739,81
1999	15 828,40	5	15 714,56	15 787,03
2000	15 785,39	6	15 743,45	15 834,39
2001	15 530,79	7	15 772,34	15 881,90
2002	15 656,77	8	15 797,03	15 929,54
2003	15 521,10	9	15 830,12	15 977,33
2004	15 613,67	10	15 859,01	16 025,26
2005	15 740,93	11	15 887,90	16 073,34
2006	15 797,51	12	15 916,79	16 121,56
2007	15 929,06	13	15 945,68	16 169,92
2008	15 966,48	14	15 974,57	16 218,43
2009	16 035,50	15	16 003,46	16 267,09
2010	16 032,43	16	16 032,35	16 315,89

Рисунок 2.3. Выравнивание ряда динамики по среднему абсолютному приросту и среднему коэффициенту роста



Таблица 2.4 и рисунок 2.3 показывают, что методом выравнивания ряда динамики по среднему абсолютному приросту с 1995 по 2010 годы выявлена тенденция увеличения численности занятости экономически активного населения, причем ежегодно в среднем на 29 тыс.чел.

Методом выравнивания ряда динамики по среднему коэффициенту роста за исследуемый период выявлена тенденция увеличения численности занятости экономически активного населения ежегодно в среднем в 1,003 раза или на 0,3%.

Таблица 2.5. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по уравнению прямой

Годы	Чис-ть занятости экономичски активного населения, тыс.чел. Yi	Отклонение от центрального года t	t2	y*t	Yt=15640,61+63,31*t
1995	15 599,00
1996	15 266,30	-7	49	- 106 864,10	15197,06
1997	14 971,10	-6	36	- 89 826,60	15260,37
1998	14 933,80	-5	25	- 74 669,00	15323,68
1999	15 828,40	-4	16	- 63 313,60	15386,99
2000	15 785,39	-3	9	- 47 356,17	15450,3
2001	15 530,79	-2	4	- 31 061,58	15513,61
2002	15 656,77	-1	1	- 15 656,77	15576,92
2003	15 521,10	0	0	-	15640,23
2004	15 613,67	1	1	15 613,67	15703,54
2005	15 740,93	2	4	31 481,86	15766,85
2006	15 797,51	3	9	47 392,53	15830,16
2007	15 929,06	4	16	63 716,24	15893,47
2008	15 966,48	5	25	79 832,40	15956,78
2009	16 035,50	6	36	96 213,00	16020,09
2010	16 032,43	7	49	112 227,01	16083,4
Итого	234 609,23	0	280	17 728,89	234603,45



Рисунок 2.4. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по уравнению прямой

Аналитическим методом по уравнению прямой выявлена тенденция роста численности занятости экономически активного населения в среднем ежегодно на 63,31 тыс.чел.

2.3 Выявление тенденции развития в рядах динамики с использованием ППП Excel

Таблица 2.6. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по линейной функции

Годы	Численность занятости экономически активного населения, тыс.чел.	Порядковый номер года t	Линейная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	15 599,00	1	15 240,06	358,94	128 837,92
1996	15 266,30	2	15 293,12	- 26,82	719,31
1997	14 971,10	3	15 346,18	- 375,08	140 685,01
1998	14 933,80	4	15 399,24	- 465,44	216 634,39
1999	15 828,40	5	15 452,30	376,10	141 451,21
2000	15 785,39	6	15 505,36	280,03	78 416,80
2001	15 530,79	7	15 558,42	- 27,63	763,42
2002	15 656,77	8	15 611,48	45,29	2 051,18
2003	15 521,10	9	15 664,54	- 143,44	20 575,03
2004	15 613,67	10	15 717,60	- 103,93	10 801,44
2005	15 740,93	11	15 770,66	- 29,73	883,87
2006	15 797,51	12	15 823,72	- 26,21	686,96
2007	15 929,06	13	15 876,78	52,28	2 733,20
2008	15 966,48	14	15 929,84	36,64	1 342,49
2009	16 035,50	15	15 982,90	52,60	2 766,76
2010	16 032,43	16	16 035,96	- 3,53	12,46
2011	x	17	16 089,02	X	x
2012	x	18	16 142,08	X	x
Итого	250 208,23	x	X	X	749 361,47

Рисунок 2.5. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по линейной функции

Таблица 2.7. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Годы	Численность занятости экономически активного населения, тыс.чел.	Порядковый номер года, t	Логарифмическая функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	15 599,00	1	15 115,00	484,00	234 256,00
1996	15 266,30	2	15 304,02	- 37,72	1 422,89
1997	14 971,10	3	15 414,59	- 443,49	196 684,77
1998	14 933,80	4	15 493,04	- 559,24	312 752,14
1999	15 828,40	5	15 553,89	274,51	75 353,70
2000	15 785,39	6	15 603,61	181,78	33 042,95
2001	15 530,79	7	15 645,65	- 114,86	13 192,75
2002	15 656,77	8	15 682,06	- 25,29	639,77
2003	15 521,10	9	15 714,18	- 193,08	37 281,10
2004	15 613,67	10	15 742,91	- 129,24	16 704,26
2005	15 740,93	11	15 768,91	- 27,98	782,66
2006	15 797,51	12	15 792,63	4,88	23,77
2007	15 929,06	13	15 814,46	114,60	13 132,77
2008	15 966,48	14	15 834,67	131,81	17 373,63
2009	16 035,50	15	15 853,49	182,01	33 129,35
2010	16 032,43	16	15 871,08	161,35	26 032,23
2011	X	17	15 887,62	x	X
2012	X	18	15 903,20	x	x
Итого	250 208,23	x	X	x	1 011 804,75

Рисунок 2.6. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по логарифмической функции

Таблица 2.8. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

Годы	Численность занятости экономически активного населения, тыс. чел.	Порядковый номер года, t	Полиномиальная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	15 599,00	1	15 290,03	308,97	95 461,23
1996	15 266,30	2	15 322,06	- 55,76	3 109,62
1997	14 971,10	3	15 358,30	- 387,20	149 923,07
1998	14 933,80	4	15 397,34	- 463,54	214 865,62
1999	15 828,40	5	15 439,18	389,23	151 496,10
2000	15 785,39	6	15 483,82	301,57	90 946,88
2001	15 530,79	7	15 531,26	- 0,47	0,22
2002	15 656,77	8	15 581,50	75,27	5 664,97
2003	15 521,10	9	15 634,55	- 113,45	12 871,13
2004	15 613,67	10	15 690,40	- 76,73	5 887,49
2005	15 740,93	11	15 749,05	- 8,12	65,95
2006	15 797,51	12	15 810,50	- 12,99	168,84
2007	15 929,06	13	15 874,76	54,30	2 948,60
2008	15 966,48	14	15 941,82	24,66	608,31
2009	16 035,50	15	16 011,68	23,83	567,63
2010	16 032,43	16	16 084,34	- 51,91	2 694,23
2011	x	17	16 159,80	x	x
2012	x	18	16 238,06	x	x
Итого	250 208,23	X	X	7,65	737 279,90

Рисунок 2.7. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по полиномиальной функции

статистика занятость экономический безработица

Таблица 2.9. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Годы	Численность занятости экономически активного населения, тыс. чел.	Порядковый номер года, t	Cтепенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	15 599,00	1	15 118,00	481,00	231 361,00
1996	15 266,30	2	15 297,20	- 30,90	954,61
1997	14 971,10	3	15 403,00	- 431,90	186 540,27
1998	14 933,80	4	15 478,52	- 544,72	296 717,09
1999	15 828,40	5	15 537,35	291,05	84 712,56
2000	15 785,39	6	15 585,58	199,81	39 924,85
2001	15 530,79	7	15 626,47	- 95,68	9 155,52
2002	15 656,77	8	15 661,99	- 5,22	27,22
2003	15 521,10	9	15 693,38	- 172,28	29 680,06
2004	15 613,67	10	15 721,51	- 107,84	11 630,13
2005	15 740,93	11	15 747,01	- 6,08	36,93
2006	15 797,51	12	15 770,32	27,19	739,46
2007	15 929,06	13	15 791,79	137,27	18 842,87
2008	15 966,48	14	15 811,70	154,78	23 957,39
2009	16 035,50	15	15 830,25	205,25	42 125,78
2010	16 032,43	16	15 847,63	184,80	34 150,26
2011	X	17	15 863,97	x	x
2012	X	18	15 879,40	x	x
Итого	250 208,23	x	x	286,54	1 010 556,00

Рисунок 2.8. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по степенной функции

Таблица 2.10. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

Годы	Численность занятости экономически активного населения, тыс.чел.	Порядковый номер года, t	Cтепенная функция
			Yt	Yi - Yt	(Yi - Yt)2
1995	15 599,00	1	15 233,49	365,51	133 595,39
1996	15 266,30	2	15 279,12	- 12,82	164,41
1997	14 971,10	3	15 324,89	- 353,79	125 166,02
1998	14 933,80	4	15 370,79	- 436,99	190 961,21
1999	15 828,40	5	15 416,83	411,57	169 388,57
2000	15 785,39	6	15 463,01	322,38	103 928,89
2001	15 530,79	7	15 509,33	21,46	460,67
2002	15 656,77	8	15 555,78	100,99	10 198,55
2003	15 521,10	9	15 602,38	- 81,28	6 605,90
2004	15 613,67	10	15 649,11	- 35,44	1 256,05
2005	15 740,93	11	15 695,99	44,94	2 020,05
2006	15 797,51	12	15 743,00	54,51	2 971,39
2007	15 929,06	13	15 790,15	138,91	19 294,62
2008	15 966,48	14	15 837,45	129,03	16 648,35
2009	16 035,50	15	15 884,89	150,61	22 683,43
2010	16 032,43	16	15 932,47	99,96	9 991,96
2011	x	17	15 980,19	x	x
2012	x	18	16 028,06	x	x
Итого	250 208,23	x	x	919,55	815 335,48

Рисунок 2.9. Выравнивание ряда динамики аналитическим методом по экспоненциальной функции

2.4 Отбор функции в качестве тренда

Произведём отбор функции в качестве тренда используя F - критерий Фишера при =0.05.

1) Линейная функция:

=

>, таким образом линейная функция считается статистически значимой и существенной.

2) Логарифмическая функция:

=

>, таким образом логарифмическая функция считается статистически значимой и существенной.

3) Полиномиальная функция:

=

;

>, таким образом полиномиальная функция

функция считается статистически значимой и существенной.

4) Степенная функция:

=

>, таким образом, степенная функция считается статистически значимой и существенной.

5) Экспоненциальная функция:

=

>, таким образом, экспоненциальная функция считается статистически значимой и существенной.

Так как по F-критерию Фишера все пять функций подходят для отображения тенденции, то отберем наиболее адекватную функцию по наименьшему среднему квадратическому отклонению остаточному.

Отбор наиболее адекватной функции проведем с помощью среднеквадратического отклонения:

1. Линейная функция:

2. Логарифмическая функция:

3. Полиномиальная функция:

4. Степенная функция:

5. Экспоненциальная функция:

Наиболее адекватной функцией будет - полиномиальная функция, так как у нее среднеквадратическое отклонение наименьшее.

= 1,401t2 +29,27t + 15258

2.5 Расчет показателей колеблемости

По отобранной функции в качестве тренда определим показатели колеблемости.

1. Размах колеблемости:

- тыс.чел.

2. Среднее абсолютное отклонение:



тыс.чел.

3. Дисперсия колеблемости

=

4. Среднеквадратическое отклонение тренда

тыс.чел.

5. Относительный размах колеблемости

6. Относительное линейное отклонение

6. Коэффициент колеблемости

7. Коэффициент устойчивости уровня ряда динамики



Так как коэффициент устойчивости больше 50%, то уровни ряда динамики устойчивы.

2.6 Прогнозирование

Выполним интервальный прогноз на 2 года:

,

где

=

- интервальный прогноз,

- табличное значение Стьюдента,

при ,

Интервальный прогноз на 2011 год:

чел.

Интервальный прогноз на 2012 год:

чел.

Таким образом, если выявленная тенденция по полиномиальной функции сохранится, то в следующие два года с вероятностью 99% можно ожидать увеличение уровня потребления занятости населения в ПФО, причем в 2011 году занятость населения будет составлять от 16154,21 чел. До 16165,39 чел. , а в 2012 году - от 16229,58 чел. до 16246,54 чел.



3. Корреляционно-регрессионный анализ влияния различных факторов на динамику развития социально-экономических явлений и процессов

Таблица 3.1. Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа

Уровень занятости населения в ПФО, тыс.чел.	ВРП на душу населения	Индекс потребительских цен
У	Х1	Х2
16035	158932,3	111,5
2067	98359,9	109,5
366	111903,6	108,2
464	234324,4	110,9
1996	150170	109,8
852	1090678	110,2
688	201324,3	110,9
1449	103850,7	109,9
768	163840,6	109,2
1824	196256,6	109,8
1099	109587,2	107,8
689	182611,5	108,5
1744	127364,8	110,6
1351	117244,6	107,2

Выполним корреляционно-регрессионного анализа с использованием ПП EXCEL. Для удобства анализа разобьем результаты статистической обработки на отдельные фрагменты.

Таблица 3.2. Корреляционная матрица

	У	Х1	Х2
У	1
Х1	-0,09795	1
Х2	0,443915	0,220809	1

Корреляционная матрица (таблица 3.2) содержит частные коэффициенты корреляции. Коэффициенты второго столбца матрицы характеризуют степень тесноты связи между результативным (У) и факторными признаками (Х1, Х2, Х3). Например, связь между уровнем занятости населения и ВРП на душу населения (rУХ1 =-0,097) обратная, слабая; связь между уровнем занятости населения и индексом потребительских цен (rУХ2 =0,443) прямая, слабая; Коэффициенты корреляции между факторами свидетельствуют об отсутствии мультиколлинеарности.

Таблица 3.3. Регрессионная статистика

Множественный R	0,271715
R-квадрат	0,073829
Нормированный R-квадрат	-0,1114
Стандартная ошибка	625,8654
Наблюдения	13

Множественный коэффициент корреляции R = 0,271 показывает, что теснота связи между уровнем занятости населения и факторами, включенными в модель, слабая. Множественный коэффициент детерминации (R-квадрат) D = 0,07, т.е. 7,00% вариации уровня занятости населения объясняется вариацией изучаемых факторов.

Таблица 3.4. Дисперсионный анализ

	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	2	312247,7469	156123,8735	0,398572589	0,681483
Остаток	10	3917075,022	391707,5022
Итого	12	4229322,769

Проверим значимость коэффициента множественной корреляции, для этого воспользуемся F-критерием, для чего сравним фактическое значение F с табличным значением Fтабл. При вероятности ошибки б = 0,05 и степенях свободы v1=k-1=2-1=1, v2=n-k=14-2=12, где k - число факторов в модели, n - число наблюдений, Fтабл = 4,60. Так как Fфакт = 0,398< Fтабл = 4,60, то коэффициент корреляции не значим.

Таблица 3.5. Коэффициенты регрессии

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика	P-Значение
Y-пересечение	-7132,596129	17332,51743	-0,411515301	0,689375824
Переменная X 1	-0,000607706	0,000711083	-0,854620892	0,412766928
Переменная X 2	77,21301342	158,7872397	0,486267118	0,637257751
	Нижние 95%	Верхние 95%	Нижние 95,0%	Верхние 95,0%
Y-пересечение	-45751,85146	31486,6592	-45751,9	31486,66
Переменная X 1	-0,002192098	0,00097669	-0,00219	0,000977
Переменная X 2	-276,587003	431,01303	-276,587	431,013

Используя таблицу 3.5 составим уравнение регрессии:

У = -7132,5961 - 0,0006Х1 +77,2130Х2.

Интерпретация полученных параметров следующая:

а0 = -7132,59 - свободный член уравнения регрессии, содержательной интерпретации не подлежит;

а1 = 0,0006 - коэффициент чистой регрессии при первом факторе свидетельствует о том, что при увеличении ВРП, уровень занятости населения увеличится на 0,06%, при условии, что другие факторы остаются постоянными;

а2 = 77,213 - коэффициент чистой регрессии при втором факторе свидетельствует о том, что при увеличении индекса потребительских цен с уровень занятости населения увеличится на 77,2%, при условии, что другие факторы остаются постоянными;

Проверку значимости коэффициентов регрессии осуществим с помощью t-критерия Стьюдента; для этого сравним фактические значения t-критерия с табличным значением t-критерия. При вероятности ошибки б = 0,05 и степени свободы v= n-k-1=14-2-1 =11, где k - число факторов в модели, n - число наблюдений, tтабл = 4,60. Получим

t1факт = -0,85< tтабл =4,60, t2факт = 0,48< tтабл =4,60.

Значит, статистически значимыми не являются ни один фактор. В этом случае модель не пригодна для принятия решений.

Таблица 3.6. Описательная статистика

	У	Х1	Х2
Среднее	1181,307692	222116,6077	109,4230769
Стандартная ошибка	164,6543148	73374,25523	0,328585517
Медиана	1099	150170	109,8
Мода	#Н/Д	#Н/Д	#Н/Д
Стандартное отклонение	593,6695748	264554,6395	1,184731929
Дисперсия выборки	352443,5641	69989157302	1,403589744
Эксцесс	-1,487218385	12,11941612	-0,692366595
Асимметричность	0,209898329	3,437442492	-0,540801513
Интервал	1701	992317,8	3,7
Минимум	366	98359,9	107,2
Максимум	2067	1090677,7	110,9
Сумма	15357	2887515,9	1422,5
Счет	13	13	13

Средние значения признаков, включенных в модель У = 1181,30%; Х1 =222116,60; Х2 =109,42.

Стандартные ошибки коэффициентов регрессии Sа0 =164,65; Sа1 =73374,25; Sа2 =0,32.

Средние квадратические отклонения признаков уУ = 593,66%; уХ1 = 264554,63; уХ2 =1,18.

Зная средние значения и средние квадратические отклонения признаков, рассчитаем коэффициенты вариации для оценки однородности исходных данных



Вариация факторов, включенных в модель не превышает допустимых значений, а уровень занятости населения характеризуется вариацией 50,25%. В данном случае необходимо проверить исходную информацию и исключить те значения, которые значительно отличаются от средних значений.

Разные единицы измерения делают несопоставимыми коэффициенты регрессии, когда возникает вопрос о сравнительной силе воздействия на результативный признак каждого из факторов чистой регрессии. Выразим их в стандартизированной форме в виде бета-коэффициентов и коэффициентов эластичности.

Каждый из в-коэффициентов показывает, на сколько средних квадратических отклонений изменится уровень занятости населения, если соответствующий фактор изменится на свое среднее квадратическое отклонение.



При увеличении ВРП на 1 среднее квадратическое отклонение уровень занятости населения увеличивается на 0,026 своего среднего квадратического отклонения; при увеличении индекса потребительских цен на 1 свое среднее квадратическое отклонение уровень занятости снижается соответственно на 0,153 своего среднего квадратического отклонения.

Сопоставление в-коэффициентов показывает, что наиболее сильное влияние на варьирование уровня занятости оказывает ВРП, вторым - индекс потребительских цен.

Каждый из коэффициентов эластичности показывает, на сколько процентов изменится в среднем уровень занятости, если соответствующий фактор изменится на 1%.

При увеличении ВРП на 1% уровень занятости увеличивается на 0,112 %; при увеличении индекса потребительских цен на 1% уровень занятости увеличивается соответственно на 7,152%.

В таблице 1.7 приведены расчетные значения уровня занятости населения и отклонения фактических значений от расчетных. Расчетные значения получены путем подстановки значений факторов уровня занятости в уравнение регрессии.

Если расчетное значение уровня занятости превышает фактическое значение (остатки отрицательные), то в данном регионе есть резервы повышения уровня занятости за счет факторов включенных в модель, в противном случае (остатки положительные) у хозяйства отсутствуют резервы повышения уровня занятости за счет факторов, включенных в модель.

Таблица 3.7. Остатки

Наблюдение	Предсказанное	Остатки
1	1262,454899	804,5451009
2	1153,847388	-787,8473884
3	1287,92662	-823,9266201
4	1254,133473	741,8665266
5	713,4661232	138,5338768
6	1307,980992	-619,9809923
7	1290,00331	158,9966899
8	1199,497954	-431,4979541
9	1226,126351	597,8736487
10	1124,369874	-25,36987414
11	1134,041649	-445,0416485
12	1329,76275	414,2372497
13	1073,388615	277,611385

Так хозяйства № 2, 3, 6, 8, 10, 11, имеют резервы повышения уровня занятости. Полученную модель используем для расчета резервов роста уровня занятости. Разделим регионы на две группы: первая - регионы, где уровень занятости ниже, чем в среднем по совокупности, а вторая - регионы, где уровень занятости выше, чем в среднем по совокупности. Заполним таблицу 3.8.

Таблица 3.8. Расчет резервов повышения уровня рентабельности

Фактор	Среднее значение фактора	Разность между группами	Коэффициент регрессии	Влияние факторов на уровень занятости
	1	2	по совокупности	1	2		1	2
А	1	2	3	4=3-1	5=3-2	6	7=6*4	8=6*5
X1	4832,857	662501,05	217603,4	212770,5	-444898	77,21301342	16428655	-34351888
X2	108,18	110,34444	109,5714	1,3914	-0,77304	-0,000607706	-0,00085	0,0004698
Y	1181,308	116035	2242,286	1060,978	-113793	-7132,596129	-7567528	811637471

Анализируя результаты таблицы 3.8 видим, что в 2 группе регионов есть резерв повышения уровня занятости на 811637471 % за счет рассматриваемых факторов. Так, если ВРП на душу населения увеличить с 662501,05 руб. до среднего по совокупности (217603,4руб.), то уровень занятости уменьшится на -34351888 %.

При снижении индекса потребительских цен до 109,5714 уровень занятости увеличится на 0,0004698 %

Суммарный резерв повышения уровня занятости составляет 811637471 %. В первой группе резерв повышения уровня рентабельности за счет рассматриваемых факторов исчерпан.



Заключение

В данной работе был проведен статистический анализ основных показателей занятости в Приволжском ФО 1995-2010гг. Была показана динамика изменения основных показателей занятости в Приволжском ФО, описана их структура и проведен корреляционно-регрессионный анализ.

Также в заключение можно сказать, что динамика численности занятости имеет тенденцию к увеличению. В последние 16 лет наблюдается постепенное уменьшение безработицы. Как показала экстраполяция численность безработных будет уменьшаться, в то время как численность занятых в экономике расти, а ВРП на душу населения увеличиваться.

За изучаемый период произошли структурные изменения в численности занятых по срокам поиска работу. Также изменилась структура занятость в Приволжском ФО по субъектам региона.

Корреляционный анализ показал, что ВРП на душу населения зависит от численности занятых, при увеличении численности занятых в экономике людей ВРП увеличивается. Регрессионный анализ показал, что при увеличении численности занятых ВРП на душу населения увеличивается.



Литература

статистика занятость экономический безработица

1. Акулич, М.В. Статистика в таблицах, формулах и схемах [Текст]: справочник / М.В. Акулич. - СПб.: Лидер, 2009. - 128 с.

2. Гусаров, В.М. Статистика [Текст]: учеб. пособие / В.М. Гусаров. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 463 с.

3. Рафикова, Н.Т. Основы статистики [Текст]: учеб. пособие / Н.Т. Рафикова. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 352 с.

4. Российский статистический ежегодник, 2009 [Текст]: стат.сборник. - М.Росстат, 2009. - 795 с.

5. Статистика [Текст]: курс лекций / Л.П. Харченко [и др.] ; под ред. В.Г. Ионина - Новосибирск: НГАЭиУ; М.: ИНФРА-М, 2000. - 310 с.

6.Статистика [Текст]: учебник / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2009. - 448 с.

7. Матегорина, Н.М. Экономическая статистика [Текст]: учеб. пособие / Н.М. Матегорина. - 2-е изд., перераб. и доп. - Ростов н/Д: Феникс, 2008. - 344 с.

8. Статистика [Текст]: учебник / И.И. Елисеева [и др.]; под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Проспект, 2009. - 448 с.

Размещено на Allbest.ru