Реферат: Статистико-экономический анализ трудовых ресурсов в РФ
--PAGE_BREAK--На первом этапе анализа трудовых ресурсов в какой-либо совокупности необходимо получить представление о ее вариации, изменчивости, а затем установить причины изменения и степени влияния факторов. Вариация, представляющая собой различие индивидуальных значений единиц совокупности, есть необходимое условие существования и развития массовых явлений. В жизни общества, как и в природе, каждой массовой совокупности, массовому процессу присуща некоторая специфическая мера вариации ее элементов, при которой данный процесс протекает оптимально. Для изучения вариации трудовых ресурсов используют ряд приемов: построение рядов распределения, расчет обобщающих показателей вариации, графическое изображение уровней, расчет показателей динамики и сравнения.Ранжированный и интервальный ряды распределения строят для совокупности рассредоточенных в пространстве, сосуществующих в данный момент или период времени единиц. Ряд распределения показывает распределение единиц совокупности по какому-либо признаку в пространстве. Ряд распределения состоит из двух элементов (х – значения признака, f– частоты, веса).
Определим шаг интервала: <img width=«281» height=«57» src=«ref-1_1034804245-999.coolpic» v:shapes="_x0000_i1045">,
гдеnнашли по формуле Стерджесса: n= 1+3,3221lgN= 1+3,3221lg79 ≈ 5;
<img width=«357» height=«28» src=«ref-1_1034805244-1029.coolpic» v:shapes="_x0000_i1046"> чел. — размах вариации, показывающий границы, в пределах которых изменяется среднегодовая численность занятого населения по регионам в Российской Федерации.
Но поскольку в последних двух группах локальные частоты слишком малы (f4= 1 и f5= 2), то их следует объединить, тогда получится 4 группы регионов.
Таблица 2.3.1
Исходные данные распределения регионов России
по среднегодовой численности занятого населения
По данным таблицы 2.3.1 видно, что в России наибольший удельный вес занимают регионы с небольшой среднегодовой численностью занятого населения (65510-499874 чел.). Таких регионов 11 из 24. Самой высокой численностью занятого населения отличается Краснодарский край – 2237330 чел.
Используя исходные данные таблицы 2.3.1, дадим оценку распределения регионов по средней величине численности занятого населения, используя структурные средние. Данные средней величины позволяют устранить влияние аномальных значений показателя.
Определим показатель центра распределения: <img width=«291» height=«56» src=«ref-1_1034807497-1268.coolpic» v:shapes="_x0000_i1054"> чел.
Т.е. среднее значение численности занятого населения составляет 708007 чел.
Найдем единицы совокупности, которые расположены в медианном, квартельном и децильном интервалах:
<img width=«592» height=«41» src=«ref-1_1034808765-1041.coolpic» v:shapes="_x0000_i1055">
Мода — это то, что чаще всего мы наблюдаем, т.е. это значение признака, которое чаще всего встречается у единиц совокупности, частота встреч определяется по величине f.
Для дискретных рядов мода – это вариант с наибольшей частотой, для интервальных рядов распределения мода рассчитывается по следующей формуле:
<img width=«537» height=«47» src=«ref-1_1034809806-1027.coolpic» v:shapes="_x0000_i1056"> чел.
где М0– мода; х0 – начало (нижняя граница) модального интервала (с наибольшей численностью);
h– величина модального интервала;
f
1– частота интервала, предшествующего модальному;
f
2– частота модального интервала;
f
3– частота интервала, следующего за модальным.
Значит, в нашей совокупности регионов наиболее часто встречаются регионы, имеющие среднегодовую численность занятого населения 384044 чел.
Графическое определение моды показано на рисунке 1.
Величина моды и медианы, как правило, отличается от величины средней, совпадая с ней только в случае симметрии вариационного ряда. Мода и медиана по-разному характеризуют совокупность. Мода определяет непосредственно размер признака, свойственный хотя и значительной части, но все же не всей совокупности. Мода по своему обобщающему значению менее точна по сравнению со средней арифметической, характеризующей совокупность в целом с учетом всех без исключения элементов совокупности.
Медианойявляется значение элемента, который больше или равен и одновременно меньше или равен половине остальных элементов ряда распределения. Медиана делит ряд на две равные части. Она не зависит ни от амплитуды колебаний ряда, ни от распределения частот в пределах двух равных частей ряда, поэтому ее применение позволяет получить более точные результаты, чем при использовании других форм средних. Медиану определяют по формуле:
<img width=«495» height=«46» src=«ref-1_1034810833-1141.coolpic» v:shapes="_x0000_i1057"> чел.
Таким образом, 50 % регионов страны имеют среднегодовую численность занятого населения менее 561926 человек и, соответственно, остальные 50 % — более 561926 человек.
На четыре равные части изучаемую совокупность делит квартель, который находится по формуле:
<img width=«487» height=«49» src=«ref-1_1034811974-1150.coolpic» v:shapes="_x0000_i1058"> чел.
<img width=«505» height=«49» src=«ref-1_1034813124-1195.coolpic» v:shapes="_x0000_i1059"> чел.
Отсюда следует, что 25 % регионов страны имеют менее 302436 человек и 25 % — более 776288 человек. Более точные данные можно получить с помощью дециля:
<img width=«500» height=«49» src=«ref-1_1034814319-1167.coolpic» v:shapes="_x0000_i1060"> чел.
<img width=«529» height=«49» src=«ref-1_1034815486-1243.coolpic» v:shapes="_x0000_i1061"> чел.
Полученные результаты показывают, что среднегодовая численность занятого населения в 10 % регионов России составляет менее 160280 человек, другие 10 % — более 1542347 человек.
<img width=«40» height=«267» src=«ref-1_1034816729-378.coolpic» v:shapes="_x0000_s1028 _x0000_s1027">
<img width=«70» height=«80» src=«ref-1_1034817107-235.coolpic» v:shapes="_x0000_s1030"><img width=«2» height=«157» src=«ref-1_1034817342-94.coolpic» v:shapes="_x0000_s1031"><img width=«5» height=«62» src=«ref-1_1034817436-84.coolpic» v:shapes="_x0000_s1032"><img width=«53» height=«16» src=«ref-1_1034817520-97.coolpic» v:shapes="_x0000_s1033"><img width=«548» height=«254» src=«ref-1_1034817617-5975.coolpic» v:shapes=«Диаграмма_x0020_1»>
Рис. 1. Гистограмма локальных частот
<img width=«314» height=«25» src=«ref-1_1034823592-509.coolpic» v:shapes="_x0000_i1063"> чел. — квартельный размах, который показывает, что изменение среднегодовой численности занятого населения по регионам, находящимся в центре изучаемой совокупности, варьирует в пределах 473852 человек.
Для оценки вариации у совокупности единиц в целом рассчитывают среднее линейное отклонение и дисперсию (средний квадрат отклонений численности занятого населения от ее средней величины): [14]
<img width=«520» height=«45» src=«ref-1_1034824101-1136.coolpic» v:shapes="_x0000_i1064">
<img width=«397» height=«53» src=«ref-1_1034825237-1049.coolpic» v:shapes="_x0000_i1065">
Для удобства описания данных рассчитывают среднеквадратическое отклонение:
<img width=«353» height=«34» src=«ref-1_1034826286-1292.coolpic» v:shapes="_x0000_i1066"> чел.
То есть по Российской Федерации численность занятого населения по регионам варьирует в среднем на ± 507323 человека от среднего уровня (708007 чел.). Тогда коэффициент вариации составит:
<img width=«212» height=«48» src=«ref-1_1034827578-540.coolpic» v:shapes="_x0000_i1067"> или 71,66 %, что говорит о сильном варьировании численности занятого населения по регионам страны.
Проверим гипотезу о законе распределения регионов России по среднегодовой численности занятого населения. Для этого на основании построенной гистограммы локальных частот (рис. 1) выдвинем основную (нулевую) гипотезу: Н0: Х в генеральной совокупности (т.е. по всей России) имеет показательное распределение.
Соответственно, альтернативная ей гипотеза:
Н1: Х в генеральной совокупности не имеет показательного закона распределения.
Х — распределение регионов по среднегодовой численности занятого населения, чел.
Для удобства расчетов теоретических частот и наблюдаемого значения статистического критерия χ² вычисления будем проводить в таблице 2.3.2.
Таблица 2.3.2
Исходные данные для проверки гипотезы о законе распределения регионов России по среднегодовой численности занятого населения
Интервал
хi– xi+1
Число регионов в группе,
<img width=«16» height=«20» src=«ref-1_1034806273-91.coolpic» v:shapes="_x0000_i1068">
<img width=«19» height=«25» src=«ref-1_1034806364-101.coolpic» v:shapes="_x0000_i1069">
pi
ni' = f·
pi
<img width=«70» height=«40» src=«ref-1_1034828310-223.coolpic» v:shapes="_x0000_i1070">
<img width=«69» height=«65» src=«ref-1_1034828533-286.coolpic» v:shapes="_x0000_i1071">
65510-499874
11
282692
0,4179
10,0296
0,9417
0,0939
499874-934238
7
717056
0,2263
5,4312
2,4611
0,4531
934238-1368602
3
1151420
0,1226
2,9424
0,0033
0,0011
1368602-2237330
3
1802966
0,1023
2,4552
0,2968
0,1209
Итого
24
708006,75
-
-
-
0,6690
Найдем оценку параметра предполагаемого показательного распределения: <img width=«252» height=«49» src=«ref-1_1034828819-534.coolpic» v:shapes="_x0000_i1072">
Вычислим вероятности попадания в каждый из интервалов:
<img width=«128» height=«33» src=«ref-1_1034829353-412.coolpic» v:shapes="_x0000_i1073">
<img width=«474» height=«25» src=«ref-1_1034829765-672.coolpic» v:shapes="_x0000_i1074">
<img width=«477» height=«25» src=«ref-1_1034830437-681.coolpic» v:shapes="_x0000_i1075">
<img width=«472» height=«26» src=«ref-1_1034831118-670.coolpic» v:shapes="_x0000_i1076">
<img width=«483» height=«25» src=«ref-1_1034831788-687.coolpic» v:shapes="_x0000_i1077">
Найдем теоретические частоты: ni
' =
f
·
pi
=24·
pi
n
1
' =24·0,4179 = 10,0296n
3
' =24·0,1226 = 2,9424
n
2
' =24·0,2263 = 5,4312n
4
' =24·0,1023 = 2,4552
После проведения сравнения теоретических и локальных частот вычисляем: <img width=«196» height=«70» src=«ref-1_1034832475-665.coolpic» v:shapes="_x0000_i1078">
<img width=«29» height=«26» src=«ref-1_1034833140-125.coolpic» v:shapes="_x0000_i1079"> (α=0,05; k
=
S
-
r-1=3-1-1=1) = 3,8 (по таблице критических точек распределения χ², которая приведена в приложении 8), где r
= 1, т.к. показательный закон распределения имеет 1 параметр (λ).
S
= 3 (число групп выборки), т.к. малочисленные частоты (f< 5) объединили.
Ищут всегда правостороннюю критическую область (рис. 2).
<img width=«27» height=«33» src=«ref-1_1034833265-205.coolpic» v:shapes="_x0000_s1035"> <img width=«362» height=«58» src=«ref-1_1034833470-429.coolpic» v:shapes="_x0000_s1038 _x0000_s1034 _x0000_s1036 _x0000_s1037">
Рис. 2. Нахождение критического значения статистики
<img width=«63» height=«31» src=«ref-1_1034833899-311.coolpic» hspace=«12» v:shapes="_x0000_s1039">
критической области Þнет оснований отвергать гипотезу Н0. Т.е. регионы по среднегодовой численности занятого населения в России имеют показательное распределение:
2.4
Дисперсионный анализ.
Для оценки достоверности различий между тремя и более средними величинами целесообразно применить дисперсионный анализ. Модель дисперсионного анализа, используемая в работе — двухфакторный дисперсионный анализ со смешанным эффектом факторов и случайным распределением единиц неравной численности в группах. Данный метод позволяет оценить влияние группировочного признака (фактора) на изменение результативного признака.
Дисперсионный анализ, проводимый по критерию FФишера, основан на законе сложения (разложения) дисперсий. Согласно этому закону общая дисперсия по всей совокупности единиц наблюдения при их группировке раскладывается на систематическую (межгрупповую) и остаточную (случайную) дисперсии. [17, c.130]
В разделе 2.2 построена комбинационная группировка по численности экономически активного населения, численности мужчин в трудоспособном возрасте и ВРП на душу населения по регионам России. На основе полученной группировки построим двухфакторную комбинационную группировку с целью оценки влияния факторов на занятость населения. Результаты группировки представлены в таблице 2.4.1.
Особенностями данной задачи являются: разный эффект факторов, положенных в основание группировки, разная численность групп. Первый фактор относится к факторам постоянного эффекта, поэтому фактическое значение критерия Fопределяется как отношение вариации по фактору к остаточной дисперсии, в то время как по второму фактору со случайным эффектом расчет фактического значения критерия проводим как отношение дисперсии по этому фактору к дисперсии взаимодействия факторов. Разная численность единиц в группах и подгруппах нарушает равенство между общей суммой квадратов отклонений и составляющими ее компонентами, поэтому расчет объемов вариаций имеет специфику. Рассмотрим последовательность работ поэтапно. В соответствии с общей схемой проверки статистических гипотез сначала следует выдвинуть нулевую и альтернативную гипотезы.
Нулевая гипотеза: между средними величинами в генеральных совокупностях нет достоверных различий, следовательно, факторы не оказывают существенного влияния на занятость населения: <img width=«151» height=«27» src=«ref-1_1034834210-356.coolpic» v:shapes="_x0000_i1080">.
Альтернативная гипотеза: между средними величинами в генеральных совокупностях есть достоверные различия, следовательно, факторы оказывают существенное влияние на занятость населения: <img width=«155» height=«27» src=«ref-1_1034834566-381.coolpic» v:shapes="_x0000_i1081">.
Таким образом, проверка гипотезы о равенстве групповых средних сводится к проверке различий найденных дисперсий. Поэтому этот метод называют дисперсионным анализом.
Определим фактическое значение критерия F— распределения.
Факторы и способы формирования выборок определили тип модели. В соответствии со схемой при этом типе модели общий объем вариации может быть представлен как сумма:
W
общ
=
W
факт А
+
W
факт В
+
W
факт АВ
+
W
ост.
Расчет объемов вариаций проводим в два этапа:
— на первом этапе обеспечим разложение W
=
W
факт
+
W
ост,
— на втором этапе – разложение W
факт
=
W
ВРП
+
W
эк.акт.
+
W
взаим.
Рассчитаем объемы вариаций, предусмотренные первым этапом разложения: <img width=«378» height=«48» src=«ref-1_1034834947-873.coolpic» v:shapes="_x0000_i1082">
<img width=«540» height=«43» src=«ref-1_1034835820-1356.coolpic» v:shapes="_x0000_i1083">
W
ост
=
W
общ
—
W
факт= 0,1614 – 0,1179 = 0,0435.
Рассчитаем объем вариаций, предусмотренные вторым этапом разложения, предварительно представив данные по отдельным факторам в таблице шахматной формы (табл. 2.4.2).
Таблица 2.4.2
Зависимость среднегодовой численности занятого населения от численности экономически активного населения и ВРП на душу населения
Группы регионов по уровню численности экономически активного населения в общей численности постоянного населения
Подгруппы регионов по ВРП на душу населения, руб.
Средняя
<img width=«16» height=«24» src=«ref-1_1034837176-94.coolpic» v:shapes="_x0000_i1084">
29903,7-203345,07
203345,07-376786,44
376786,44-550227,81
1
0,2136
0,0000
0,0000
0,2136
2
0,4498
0,0000
0,0000
0,4498
3
0,4700
0,4981
0,5623
0,4795
В среднем<img width=«16» height=«24» src=«ref-1_1034837176-94.coolpic» v:shapes="_x0000_i1085">
0,4515
0,4981
0,5623
0,4579
Средние величины, отражая зависимость от внесения минеральных удобрений и качества почвы, испытывают также влияние неравномерности распределения единиц в группах. На средние по группам (подгруппам) оказывает влияние распределение единиц по этому фактору. Чтобы устранить это влияние, представим данные по группам (подгруппам) как единичные наблюдения и рассчитаем по ним средние простые (табл. 2.4.3).
Таблица 2.4.3
Зависимость среднегодовой численности занятого населения от численности экономически активного населения и ВРП на душу населения
(средние простые)
Сопоставление таблиц 2.4.2 и 2.4.3 показывает, что данные в них различны. В таблице 2.4.2 исключено влияние неравномерности распределения и отражено влияние первого и второго факторов, а также их возможного взаимодействия. Общая сумма квадратов, отклонений урожайности, связанная с группировочным признаками, равна:
W
факт
=
W
эк.акт.
+
W
ВРП
+
W
взаим.
<img width=«494» height=«71» src=«ref-1_1034837981-1765.coolpic» v:shapes="_x0000_i1090">
<img width=«531» height=«70» src=«ref-1_1034839746-1469.coolpic» v:shapes="_x0000_i1091">
<img width=«580» height=«41» src=«ref-1_1034841215-1332.coolpic» v:shapes="_x0000_i1092">
<img width=«452» height=«25» src=«ref-1_1034842547-689.coolpic» v:shapes="_x0000_i1093">
Полученные сумы квадратов отклонений первого этапа, а главное W
ост, непосредственно несопоставимы с суммами квадратов отклонений второго этапа расчетов.
Для обеспечения сопоставимости следует вычислить W
ост, скорректированную на среднюю численность единиц в группах. Средняя численность определяется по формуле средней гармонической:
<img width=«253» height=«65» src=«ref-1_1034843236-751.coolpic» v:shapes="_x0000_i1094">
Разделив W
остна среднюю численность, получаем скорректированную остаточную вариацию, которую следует использовать для анализа дисперсий: 0,0435: 4,5315 = 0,0096.
Определим для каждого объема вариации число степеней свободы:
v0 = n
— 1 = 24 – 1 = 23,vВРП = 3 – 1 = 2,
vф = mk
— 1 = 3·3 — 1 = 8,vэк.акт.= 3 – 1 = 2,
vвзаим = v0 — vф= 23 – 8 = 15.
Определим дисперсии:
<img width=«347» height=«29» src=«ref-1_1034843987-937.coolpic» v:shapes="_x0000_i1095">
<img width=«318» height=«27» src=«ref-1_1034844924-929.coolpic» v:shapes="_x0000_i1096">
<img width=«322» height=«29» src=«ref-1_1034845853-920.coolpic» v:shapes="_x0000_i1097">
<img width=«299» height=«28» src=«ref-1_1034846773-856.coolpic» v:shapes="_x0000_i1098">
Фактическое значение критерия F-распределения по фактору А (численность экономически активного населения) равно:
<img width=«327» height=«29» src=«ref-1_1034847629-1001.coolpic» v:shapes="_x0000_i1099">
Фактическое значение критерия F-распределения по фактору В (ВРП на душу населения) составит:
<img width=«328» height=«29» src=«ref-1_1034848630-1022.coolpic» v:shapes="_x0000_i1100">
Фактическое значение критерия F-распределения по взаимодействию факторов А и В будет равно:
<img width=«322» height=«29» src=«ref-1_1034849652-971.coolpic» v:shapes="_x0000_i1101">
F
таблнайдем по таблице Фишера – Снедекора (приложение 9). Данные запишем в таблицу 2.4.4.
Таблица 2.4.4
Анализ дисперсий
Источник вариации
Объем вариации
Wi
Число степеней свободы
vi
Дисперсия
<img width=«57» height=«45» src=«ref-1_1034850623-203.coolpic» v:shapes="_x0000_i1102">
Отношение дисперсий
F
факт
F
табл
Численность экономически активного населения
0,3286
2
0,1643
3,79
3,68
ВРП на душу населения
0,0815
2
0,0408
15,27
3,68
Взаимодействие факторов
0,0882
4
0,0221
2,05
3,06
Остаточная вариация
0,0435
15
0,0108
1
х
Итого:
0,5418
23
х
х
х
Из данной таблицы видно, что F
факт (эк.акт.)> F
табл, F
факт (ВРП)> F
табл, следовательно, есть основания отвергнуть нулевую гипотезу, т.е. с вероятностью 95 % можно утверждать, что численность экономически активного населения и ВРП на душу населения оказывают существенно влияние на занятость населения. Влияние же взаимодействия двух факторов не доказано.
2.5 Ряд динамики и методы определения тенденций.
Процессы и явления общественной жизни, являющиеся предметом изучения статистики, находятся в постоянном движении и изменении. Статистические данные, характеризующие изменения явлений во времени, называются динамическими (хронологическими или временными) рядами. Такие ряды строят для выявления и изучения складывающихся закономерностей в развитии явлений экономической, политической и культурной жизни общества. [18, с. 87]
При изучении рядов динамики должны быть решены следующие задачи: характеристика интенсивности развития явления от периода к периоду (от даты к дате), характеристика средней интенсивности развития явления за исследуемый период, выявление основной тенденции (тренд) в развитии явления, осуществление прогноза развития на будущее, а также анализ взаимосвязанных рядов динамики и сезонности колебаний.
Для изучения интенсивности изменения уровней ряда во времени исчисляются аналитические показатели [18, с. 89] [12, с. 117], расчет которых представлен в приложении 10.
На основе полученных данных приложения 10 можно сделать вывод о достаточно невысоком росте среднего значения численности занятого населения по регионам Российской Федерации за период с 2000-2007 гг. на 29529 чел. (4,36 %). Однако за весь период с каждым годом наблюдается увеличение среднегодовой численности занятого населения России, то есть прирост среднегодовой численности занятого населения имеет только положительную динамику. Наиболее интенсивное увеличение произошло в 2002 г. по равнению с 2001 г, когда среднегодовая численность занятого населения увеличилась на 0,87%, или на 5904 чел, а также в 2006 г. по сравнению с 2005 г. – на 0,83 %, или на 5752 чел.
Усредненные показатели найдены по формулам:
<img width=«153» height=«54» src=«ref-1_1034850826-668.coolpic» v:shapes="_x0000_i1103"> чел.;<img width=«308» height=«52» src=«ref-1_1034851494-895.coolpic» v:shapes="_x0000_i1104"> чел.;
<img width=«278» height=«56» src=«ref-1_1034852389-904.coolpic» v:shapes="_x0000_i1105">
Полученные результаты констатируют, что среднее значение этого показателя за указанный период в среднем каждый год увеличивается на 4218 чел., или 0,61%. Соответственно, и абсолютное значение одного процента прироста численности занятого населения в России в 2000-2007 гг. увеличивалось.
В нашем случае закономерность изменения изучаемого явления, общая тенденция его развития явно и отчетливо отражаются уровнями динамического ряда (уровни на изучаемом периоде непрерывно растут). Однако часто приходится встречаться с такими рядами динамики, в которых уровни ряда претерпевают самые различные изменения (то возрастают, то убывают), и общая тенденция развития неясна.
На развитие явления во времени оказывают влияние факторы, различные по характеру и силе воздействия. Одни из них оказывают практически постоянное воздействие и формируют в рядах динамики определенную тенденцию развития. Воздействие же других факторов может быть кратковременным или носить случайный характер. Поэтому при анализе динамики речь идет не просто о тенденции развития, а об основной тенденции, достаточно стабильной (устойчивой) на протяжении изученного этапа развития.
Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний. [12, 124]
При затруднении выбора формы кривой, можно привести расчет наиболее часто используемых моделей для аналитического выравнивания. По полученным моделям для каждого периода (каждой даты) определяются теоретические уровни тренда, стандартная ошибка аппроксимации и коэффициент вариации (см. приложение 11).
На основании ряда динамики среднегодовой численности занятого населения, для выявления общей тенденции использованы наиболее часто применяемые методы: укрупнения периодов, средней скользящей, аналитического выравнивания.
Первые методы не позволяют выявить общую тенденцию (тренд) в данном динамическом ряду, поэтому наиболее прогрессивным методом является метод аналитического выравнивания.
Выявим модель тренда (уравнение прямой) для определения тенденции.
<img width=«90» height=«25» src=«ref-1_1034853293-201.coolpic» v:shapes="_x0000_i1106">, где а0– начальный уровень ряда динамики (свободный член уравнения), а1 – характеризует средний прирост изучаемого признака в данной динамике.
<img width=«163» height=«53» src=«ref-1_1034853494-794.coolpic» v:shapes="_x0000_i1107">
В нашем случае:
<img width=«319» height=«53» src=«ref-1_1034854288-972.coolpic» v:shapes="_x0000_i1108">
Значит модель тренда (уравнение прямой) для определения тенденции имеет следующий вид: <img width=«195» height=«27» src=«ref-1_1034855260-766.coolpic» v:shapes="_x0000_i1109">.
По данным уравнения видно, что наблюдается среднее увеличение среднегодовой численности занятого населения по годам на 4254 чел.
Ошибка аппроксимации (среднее квадратическое отклонение от тренда) составляет 898 чел., коэффициент вариации 1,3%:
<img width=«272» height=«53» src=«ref-1_1034856026-899.coolpic» v:shapes="_x0000_i1110"> чел.; <img width=«13» height=«24» src=«ref-1_1034856925-73.coolpic» v:shapes="_x0000_i1111"><img width=«215» height=«45» src=«ref-1_1034856998-580.coolpic» v:shapes="_x0000_i1112"> чел.
<img width=«205» height=«47» src=«ref-1_1034857578-518.coolpic» v:shapes="_x0000_i1113">
.
Выявим модель тренда (уравнение параболы) для определения тенденции.
<img width=«138» height=«28» src=«ref-1_1034858096-304.coolpic» v:shapes="_x0000_i1114">, где а2 – средний абсолютный прирост в единицу времени t.
<img width=«247» height=«77» src=«ref-1_1034858400-1526.coolpic» v:shapes="_x0000_i1115">
В нашем случае:
<img width=«411» height=«77» src=«ref-1_1034859926-1657.coolpic» v:shapes="_x0000_i1116">
Значит, модель тренда (уравнение параболы) для определения тенденции будет иметь следующий вид: <img width=«251» height=«28» src=«ref-1_1034861583-942.coolpic» v:shapes="_x0000_i1117">. По данным уравнения тренда видно, что в среднем за год среднегодовая численность занятого населения увеличивается на 3574 чел.
Ошибка аппроксимации составляет 881 чел., коэффициент вариации 1,27%:
<img width=«271» height=«53» src=«ref-1_1034862525-882.coolpic» v:shapes="_x0000_i1118">
чел.;<img width=«215» height=«47» src=«ref-1_1034863407-531.coolpic» v:shapes="_x0000_i1119">.
Парабола лучше отражает тенденцию развития явления во времени, т.к. ошибка аппроксимации меньше.
Так как коэффициент вариации не превышает 25%, следовательно данный динамический ряд устойчив и данную модель тренда можно использовать при прогнозировании.
Уравнение тренда применяют при прогнозировании, т.е. определения уровней ряда динамики за его пределами – метод экстраполяции. Прогноз может быть точечным (по уравнению тренда) или интервальным (с использованием ошибки аппроксимации) [21].
При прогнозе следует определить:
- на основании какого числа уровней ряда динамики можно построить уравнение тренда;
- каким может быть горизонт прогнозирования (период упреждения).
Период прогнозирования не должен превышать 1/3 числа уровней, на основе которых построено уравнение тренда.
Точечный прогноз:
Для 2008 г.— <img width=«320» height=«26» src=«ref-1_1034863938-519.coolpic» v:shapes="_x0000_i1120"> чел.
Для 2009 г.— <img width=«334» height=«26» src=«ref-1_1034864457-532.coolpic» v:shapes="_x0000_i1121"> чел.
Интервальный прогноз осуществляется по формуле:
<img width=«82» height=«27» src=«ref-1_1034864989-231.coolpic» v:shapes="_x0000_s1040"> ; <img width=«72» height=«30» src=«ref-1_1034865220-321.coolpic» v:shapes="_x0000_i1122"> чел. (найдено выше)
Р= 0,95, k= n
– 1 = 8 – 1 = 7, => <img width=«81» height=«25» src=«ref-1_1034865541-194.coolpic» v:shapes="_x0000_i1123"> (по таблице значений критерия tСтьюдента, приложение 12). [17, с. 382]
Интервальный прогноз:
Для 2008 г.:<img width=«150» height=«24» src=«ref-1_1034865735-668.coolpic» v:shapes="_x0000_i1124">,
<img width=«175» height=«26» src=«ref-1_1034866403-342.coolpic» v:shapes="_x0000_i1125">
Для 2009 г.:<img width=«163» height=«24» src=«ref-1_1034866745-680.coolpic» v:shapes="_x0000_i1126">
<img width=«178» height=«27» src=«ref-1_1034867425-349.coolpic» v:shapes="_x0000_i1127">
Значит с вероятностью 95 % можно утверждать, что среднее значение численности занятого населения по регионам России в 2008 г. будет составлять в пределах от 709583 до 713749 чел. А в 2009 г. – от 714593 до 718760 чел.
Прогнозирование среднегодовой численности занятого населения можно производить также при помощи полиномиальной функции различных порядков, экспоненциальной функции, логарифмической и степенной функции (Приложения 13,14,15).
Строится график зависимости между временным периодом и среднегодовой численностью занятого населения, проводится линия тренда и на ее основании составляется прогноз.
Как видно из приводимых на графиках формул и величины достоверности аппроксимации наиболее значимым является прогноз по полиномиальной функции 3-го порядка. Тем не менее, такая функция дает достаточно достоверные результаты только при большом количестве периодов (не менее 5 периодов на каждый уровень полиномиальной функции).
2.6 Индексный метод анализа.
Если численность занятого населения (S
)рассматривается во взаимосвязи с численностью населения в трудоспособном возрасте (T
)(приложение 16), уровнем занятости трудовых ресурсов (y
)(приложение 17) и приминает форму не простого, взятого изолированного показателя S, а составного S= Т · y, то при сопоставлении его уровней используют индексный метод. Индексы позволяют определить влияние факторов на изменение численности занятого населения. [12, с. 145]
По Российской Федерации, численность населения которой поддается суммированию, определяется агрегатный индекс численности занятого населения:
<img width=«333» height=«59» src=«ref-1_1034867774-1549.coolpic» v:shapes="_x0000_i1128"> или 104,36 %.
<img width=«459» height=«31» src=«ref-1_1034869323-1461.coolpic» v:shapes="_x0000_i1129"> чел.
Поскольку изменение численности занятого населения, как и любого абсолютного результативного показателя, зависит от изменения числа единиц совокупности – носителей изучаемого признака (численность населения в трудоспособном возрасте Т), значений признака (уровень занятости трудовых ресурсов у) и структуры совокупности (т.е. соотношения единиц с разным значением признака), — то агрегатный индекс в процессе анализа разлагается на индексы численности населения в трудоспособном возрасте IТ, уровня занятости трудовых ресурсов Iyи структуры численности населения в трудоспособном возрасте Iстр.[17, c. 104]. Практически используются две идентичные по результатам схемы разложения общего индекса:
<img width=«453» height=«100» src=«ref-1_1034870784-2706.coolpic» v:shapes="_x0000_i1130">
что составляет 104,36 %.
<img width=«425» height=«101» src=«ref-1_1034873490-2001.coolpic» v:shapes="_x0000_i1131">
где <img width=«27» height=«25» src=«ref-1_1034875491-118.coolpic» v:shapes="_x0000_i1132"> =<img width=«136» height=«51» src=«ref-1_1034875609-529.coolpic» v:shapes="_x0000_i1133"> — условный средний уровень занятости трудовых ресурсов при отчетной структуре численности населения в трудоспособном возрасте и базисном уровне занятости трудовых ресурсов.
Разложение индексов можно видеть на примере анализа динамики среднегодовой численности занятого населения по регионам России за 2007 г. (отчетный год) по сравнению с 2000 г. (базисный год), изображенном в таблице 2.6.1.
продолжение
--PAGE_BREAK--Таблица 2.6.1 Динамика среднегодовой численности занятого населения, численности населения в трудоспособном возрасте и уровня занятости трудовых ресурсов в РФ
Показатель
Символ
Значение
1
2
3
Среднегодовая численность занятого населения, чел.
базисный
отчетный
Отклонение среднегодовой численности занятого населения, чел.
Темпроста, %
S
S1
∆S
Тр
16258944
16967638
708694
104,36
Численность населения в трудоспособном возрасте, чел.
базисный
отчетный
Отклонение численности населения в трудоспособном возрасте, чел.
Темпроста, %
Т
Т1
∆T
Тр
22477025
23444924
967899
104,31
1
2
3
Средний уровень занятости трудовых ресурсов, %
базисный
отчетный
Отклонение уровня занятости трудовых ресурсов, процентные пункты роста
y
y1
п.п.
69,71
70,24
0,53
Индекс, %
Среднегодовой численности занятого населения
Численности населения в трудоспособном возрасте
Уровня занятости трудовых ресурсов
IS
IТ
Iу
104,36
103,98
100,37
Индекс численности населения в трудоспособном возрасте и уровня занятости трудовых ресурсов составляют:
<img width=«253» height=«51» src=«ref-1_1034876138-846.coolpic» v:shapes="_x0000_i1134">
<img width=«435» height=«29» src=«ref-1_1034876984-843.coolpic» v:shapes="_x0000_i1135">чел.
<img width=«251» height=«51» src=«ref-1_1034877827-829.coolpic» v:shapes="_x0000_i1136">
<img width=«392» height=«28» src=«ref-1_1034878656-781.coolpic» v:shapes="_x0000_i1137"> чел.
Отразим взаимосвязь факторов:
IS= IТ· IуÞ1,0436 = 1,0398 · 1,0037
∆
S
= ∆
ST
+ ∆
SyÞ708697 = 646331 + 62363
Таким образом, среднегодовая численность занятого населения за 8 лет по 24 регионам, попавшим в выборку, увеличилась на 708694 чел. (4,36 %) главным образом за счет увеличения численности населения в трудоспособном возрасте на 967899 чел. (или на 4,31 %). При увеличении этого показателя среднегодовая численность занятого населения увеличивается на 646331 чел. (3,98 %). Также за счет увеличения уровня занятости трудовых ресурсов на 0,53 процентных пункта среднегодовая численность занятого населения увеличилась на 62363 чел. (0,37 %).
Индивидуальный индекс численности населения в трудоспособном возрасте:<img width=«246» height=«59» src=«ref-1_1034879437-1279.coolpic» v:shapes="_x0000_i1138">, или 104,31 %
<img width=«409» height=«32» src=«ref-1_1034880716-1371.coolpic» v:shapes="_x0000_i1139">чел.
При статистическом изучении изменений средних величин необходимо выявить и измерить влияние изменения самого осредняемого признака и влияние изменений в структуре совокупности. Эта задача решается путем исчисления: индекса переменного состава, отражающего влияние обоих факторов и индекса постоянного состава, отражающего изменение среднего показателя лишь за счет изменений осредняемого признака отдельных сдвигов. [21]
Индекс переменного состава:
<img width=«413» height=«57» src=«ref-1_1034882087-1610.coolpic» v:shapes="_x0000_i1140"> (100,05 %)
Индекс постоянного состава:
<img width=«420» height=«56» src=«ref-1_1034883697-1574.coolpic» v:shapes="_x0000_i1141"> (100,36 %)
Индекс структурных сдвигов:
<img width=«388» height=«57» src=«ref-1_1034885271-1653.coolpic» v:shapes="_x0000_i1142"> (99,68 %)
I
перем. сост.
=
I
пост. сост.
·
I
стр.Þ1,0005 = 1,0036 · 0,9968
Уровень занятости трудовых ресурсов увеличился в среднем на 0,36 %.
За счет ухудшения структуры трудовых ресурсов средний уровень занятости трудовых ресурсов снизится на 0,32%.
2.7 Корреляционно-регрессионный метод анализа.
Для выявления зависимости среднегодовой численности занятого населения от ряда факторов необходимо провести корреляционно-регрессионный анализ.
В ходе группировки были отобраны пять наиболее сильно влияющих на численность занятого населения фактора:
— ВРП на душу населения, рублей,
— уровень занятости, % (приложение 18),
— уровень безработицы, % (приложение 19),
— доля экономически активного населения в общей численности постоянного населения,
— доля численности мужчин в трудоспособном возрасте в общей численности постоянного населения.
При проведении корреляционного анализа для обеспечения достоверности получаемых данных необходимо, чтобы на каждый из факторов приходилось не менее 4 уровней. В данном случае при проведении корреляционно-регрессионного анализа были использованы данные по 24 регионам за последний (2007) год, поскольку эти данные дают наиболее реальную картину влияния различных факторов на занятость населения, а также из-за сильного отличия средних показателей по годам от исходных данных.
Исходные данные для проведения анализа представлены в таблице 2.7.1. Итоговые данные таблиц 2.7.2, 2.7.3, 2.7.4 получены в результате расчетов с помощью пакета анализа программы «MicrosoftExcel», содержащего инструменты для проведения научного и финансового анализа.
Таблица 2.7.1
продолжение
--PAGE_BREAK--Исходные данные для корреляционно-регрессионного анализа
Регион
Доля среднегодовой численности занятого населения от общей численности постоянного населения
ВРП на душу населения, руб.
Уровень занятости, %
Уровень безработицы, %
Доля экономически активного населения в общей численности постоянного населения
Доля численности мужчин в трудоспособном возрасте в общей численности постоянного населения
1
2
3
4
5
6
7
Белгородская область
0,4476
159384,9
59,5
4,2
0,4849
0,3148
Рязанская область
0,4412
107925,7
62,2
4,0
0,5103
0,3120
Ярославская область
0,5100
144189,4
65,2
3,4
0,5354
0,3144
Республика Коми
0,4901
249570,9
62,7
10,0
0,5633
0,3506
Вологодская область
0,5008
199086,8
66,2
4,1
0,5399
0,3223
Ленинградская область
0,4578
191009,9
67,2
4,0
0,5622
0,3300
Мурманская область
0,5199
225044,6
66,1
6,5
0,5862
0,3715
Псковская область
0,4707
88966,6
62,7
4,9
0,5195
0,3157
Республика Ингушетия
0,1321
29903,7
27,4
47,3
0,3522
0,2884
Кабардино-Балкарская Республика
0,3503
56528,8
51,3
17,6
0,4786
0,3172
1
2
3
4
5
6
7
Карачаево-Черкесская Республика
0,3871
65969,6
52,8
18,3
0,4906
0,3075
Краснодарский край
0,4377
128202,3
60,0
6,5
0,4995
0,3125
Ставропольский край
0,4470
81800,7
60,4
6,4
0,5046
0,3187
Республика Башкортостан
0,4581
148403,5
60,8
6,6
0,5008
0,3187
Удмуртская Республика
0,4991
134061,6
63,8
7,9
0,5443
0,3250
Пензенская область
0,4866
86138,8
58,6
5,2
0,4927
0,3166
Челябинская область
0,4799
165907,5
61,4
2,5
0,4978
0,3200
Республика Тыва
0,3439
63686,1
49,3
17,1
0,4222
0,2975
Алтайский край
0,4404
88935,2
61,1
6,5
0,5179
0,3263
Омская область
0,4666
149273,4
60,1
8,0
0,5174
0,3253
Томская область
0,4798
208946,1
63,0
6,9
0,5420
0,3381
Республика Саха (Якутия)
0,5066
259249,0
63,5
7,6
0,5195
0,3335
Сахалинская область
0,5623
550227,8
66,2
4,7
0,5680
0,3539
Еврейская автономная область
0,4433
132585,7
53,7
9,7
0,4715
0,3435
Таблица 2.7.2
продолжение
--PAGE_BREAK--Коэффициенты регрессии
Переменная
Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Х0
0,0552546690
0,2160384000
0,2557631
0,801033641
X1
0,0000001278
0,0000000659
1,9399290
0,068221374
X2
0,0029548570
0,0055066860
0,5365945
0,598118014
X3
-0,0043603790
0,0027511700
-1,5849180
0,130396168
X4
0,0857980740
0,5858930670
0,1464398
0,885201802
X5
0,5990307030
0,5689984300
1,0527809
0,306369687
На основании таблицы 2.7.2 можно построить уравнение регрессии:
У = 0,055 + 0,000000128Х1 + 0,002955Х2 — 0,00436Х3 + 0,0858Х4 + 0,599Х5, где
У – Доля среднегодовой численности занятого населения от общей численности постоянного населения России,
Х1 – ВРП на душу населения, руб.
Х2– Уровень занятости, %,
Х3 – Уровень безработицы, %,
Х4 – Доля экономически активного населения в общей численности постоянного населения,
Х5 – Доля численности мужчин в трудоспособном возрасте в общей численности постоянного населения.
Х0– свободный член уравнения, отражает влияние неучтенных факторов и играет корректирующую роль. Если в отчетном периоде на занятость населения не будут влиять приведенные выше факторы, то ее доля в общей численности постоянного населения увеличится на 0,055 за счет влияния прочих факторов (уровень образования населения, заболеваемость, численность женщин в трудоспособном возрасте, соотношение сельских и городских жителей, демографическая ситуация в стране и др.).
Далее, по уравнению видно, что при увеличении ВРП на душу населения на 1000 рублей доля занятого населения в общей численности постоянного населения увеличится на 0,000128. При увеличении уровня занятости на 1 % доля занятого населения в общей численности постоянного населения увеличится на 0,002955. При увеличении уровня безработицы на 1 % доля занятого населения в общей численности постоянного населения снизится на 0,00436. При увеличении доли экономически активного населения в общей численности постоянного населения на 0,1 доля занятого населения в общей численности постоянного населения увеличится на 0,00858. При увеличении доли численности мужчин в трудоспособном возрасте в общей численности постоянного населения на 0,1 доля занятого населения в общей численности постоянного населения увеличится на 0,0599. Оценим данную модель с помощью таблицы 2.7.3.
Таблица 2.7.3
Регрессионная статистика
Множественный R – это множественный коэффициент корреляции, который указывает на тесноту связи численности занятого населения со всей совокупностью независимых факторов. R= 0,974, следовательно, связь тесная, сильная.
R
І— множественный коэффициент детерминации, который оценивает точность подбора уравнения. R
І = 0,9487, т.е. точность подбора уравнения – 94,87 % (высокая).
У множественной регрессии наблюдается такая тенденция, что с увеличением числа регрессоров значение R
І увеличивается и приближается к единице. Поэтому вводится нормированный R
І,который не зависит от числа регрессоров.
Стандартная ошибка = 0,0214. Она отражает среднеквадратическое отклонение численности занятого населения.
Оценим качество модели по критерию Фишера.
Выдвинем нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии показателей от нуля: Н0: х0= х1 = х2 = х3 = х4 = х5 = 0. Тогда альтернативная ей гипотеза: НА: х0≠ х1 ≠ х2 ≠ х3 ≠ х4 ≠ х5 ≠ 0.
Фактическое значение критерия Фишера F
факт.
= 66,64.
Табличное значение критерия F
табл.
= 2,78 находится по таблице критических точек распределения Фишера – Снедекора (приложение 9), где k1= 5 – число независимых переменных, k2= n– k1 – 1 = 24 – 5 – 1 = 18.
F
факт.
>
F
табл.Þесть основания отвергнуть нулевую гипотезу, т.е. данная модель является статистически значимой и надежной.
Чтобы выяснить, какой из факторов оказывает наибольшее влияние на занятость населения, а также наличие коллениарности факторов, построим корреляционную матрицу (таблица 2.7.4).
Таблица 2.7.4
Корреляционная матрица
В первом столбце корреляционной матрицы содержатся коэффициенты парной связи Yс каждым из факторов (rYX1, rYX2, rYX3, rYX4, rYX5). По ним видно, что наиболее сильно на занятость населения влияет фактор X2 (уровень занятости). В остальных столбцах матрицы находятся коэффициенты межфакторной связи (rХ1X2, rХ1X3, rХ1X4, rХ1X5, rХ2X3,rХ2X4и т.д.). По этим коэффициентам можно сделать вывод о том, что факторы X2 и X4, а также X4 и X5 явно коллениарны, т.е. они имеют сильную взаимосвязь и находятся между собой в линейной зависимости (rХ2X4= 0,9256, rХ4X5= 0,766), поскольку они превышают значение 0,7.
Также зависимость между среднегодовой численностью занятого населения и различными факторами, влияющими на нее, можно описать линейным трендом, представленным на рисунках 3, 4, 5, 6, 7, на которых по вертикальной оси расположена доля численности занятого населения в общей численности постоянного населения:
<img width=«604» height=«257» src=«ref-1_1034886924-8188.coolpic» hspace=«12» v:shapes="_x0000_s1041">
Рис. 3. Зависимость среднегодовой численности занятого населения
от ВРП на душу населения
<img width=«584» height=«258» src=«ref-1_1034895112-6927.coolpic» hspace=«12» v:shapes="_x0000_s1042">
Рис. 4. Зависимость среднегодовой численности занятого населения
от уровня занятости
<img width=«596» height=«204» src=«ref-1_1034902039-12963.coolpic» v:shapes="_x0000_s1043">
Рис. 5. Зависимость среднегодовой численности занятого населения
от уровня безработицы
<img width=«583» height=«205» src=«ref-1_1034915002-13603.coolpic» v:shapes="_x0000_s1044">
Рис. 6. Зависимость среднегодовой численности занятого населения от доли экономически активного населения в общей численности постоянного населения
<img width=«597» height=«225» src=«ref-1_1034928605-8037.coolpic» v:shapes="_x0000_s1045">
Рис. 7. Зависимость среднегодовой численности занятого населения
от доли мужчин в трудоспособном возрасте в общей численности постоянного населения
Самая высокая точность подбора у второго уравнения (90,64 %). Это более 70 % и, логично, что точность подбора можно оценить как высокую, т.к. изменение уровня занятости приводит к изменению численности занятого населения.
Выводы и предложения
В данной работе представлено теоретическое обоснование сущности трудовых ресурсов. А также проведен статистико-экономический анализ трудовых ресурсов Российской Федерации.
На основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы:
Ø С увеличением численности экономически активного населения, с увеличением численности мужчин в трудоспособном возрасте, а также с увеличением ВРП на душу населения растет среднегодовая численность занятого населения.
Ø При увеличении доли численности экономически активного населения в числе постоянного населения число регионов увеличивается, т.е. чаще всего преобладает доля численности экономически активного населения в числе постоянного населения от 50,82 до 58,62 %.
Ø В России наибольший удельный вес занимают регионы со среднегодовой численностью занятого населения 65510-499874 чел.
Ø С вероятностью 95 % можно утверждать, что численность экономически активного населения и ВРП на душу населения оказывают существенно влияние на занятость населения.
Ø Среднегодовая численность занятого населения по регионам Российской Федерации за период с 2000-2007 гг. в среднем выросла на 29529 чел. (4,36 %). Ее увеличение наблюдается за весь период с каждым годом, т. е. прирост среднегодовой численности занятого населения имеет только положительную динамику. Наиболее интенсивное увеличение произошло в 2002 г. по равнению с 2001 г, когда среднегодовая численность занятого населения увеличилась на 0,87%, или на 5904 чел, а также в 2006 г. по сравнению с 2005 г. – на 0,83 %, или на 5752 чел.
Ø С вероятностью 95 % можно утверждать, что среднее значение численности занятого населения по регионам России в 2008 г. будет составлять в пределах от 709583 до 713749 чел. А в 2009 г. – от 714593 до 718760 чел.
Ø Среднегодовая численность занятого населения по 24 регионам России, попавшим в выборку, за 8 лет увеличилась на 708694 чел. (4,36 %) главным образом за счет увеличения численности населения в трудоспособном возрасте на 967899 чел. (или на 4,31 %). При увеличении этого показателя среднегодовая численность занятого населения увеличивается на 646331 чел. (3,98 %). Также за счет увеличения уровня занятости трудовых ресурсов на 0,53 процентных пункта среднегодовая численность занятого населения увеличилась на 62363 чел. (0,37 %)
В наибольшей степени на конъюнктуру российского рынка труда влияют динамика ВРП. Увеличение спроса на труд способствует росту доли расходов на конечное потребление в структуре ВРП.
Важнейшей проблемой наличных трудовых ресурсов является их полная занятость и эффективное использование, обеспечивающее экономический рост и на этой основе — повышение уровня и качества жизни населения. Оптимизация процессов формирования и использования трудового потенциала страны, района, производственного коллектива и отдельного работника возможна при условии эффективного управления трудовыми ресурсами с учетом специфических условий конкретных территорий, секторов и отраслей народного хозяйства. Управление трудовыми ресурсами является центральной проблемой управления общественным воспроизводством, ибо функционирование главной производительной силы выступает решающим фактором экономического развития и общественного прогресса в целом.
Распределение и использование трудовых ресурсов необходимо исследовать в достаточной связи с техническим прогрессом. В настоящее время нет республики, где бы проблемами трудовых ресурсов не занимались крупные научные коллективы.
Интерес к этим проблемам не случаен. Он обусловлен тем, что в основе всех экономических процессов, совершающихся в обществе, лежит труд. Труд и рабочее время, которыми располагает общество, в конечном итоге являются регуляторами общественного производства.
Во избежание нарастания социальной напряженности в обществе государство должно разработать программу занятости, социальной защиты безработных и помощи беднейшим слоям населения.
Важным направлением в деятельности государства является проведение такой финансово-кредитной политики, которая создавала бы предпринимателям выгодные условия для вложения капиталов в создание дополнительных рабочих мест.
Необходимо проведение различных мероприятий по улучшению здорового образа жизни населения, особенно мужчин. Ведь половина мужчин не доживает до пенсии. Смертность мужчин увеличивается в самом продуктивном трудоспособном возрасте 40-45 лет, что ведет к дефициту рабочей силы.
Следующей проблемой, на которую стоит обратить большое внимание, и которая предопределяет дефицит рабочей силы, является эмиграция из страны высококвалифицированных специалистов, ученых, творческой интеллигенции. Данная проблема получила название «утечки мозгов».
Для успешного вхождения российской экономики в мировое разделение труда необходимо определить 8-10 ключевых технологий, которые станут приоритетными для России и смогут сыграть роль локомотива для отраслевых кластеров и для экономики в целом.
Вне всякого сомнения, успех в осуществлении предполагаемых задач в первую очередь будет зависеть от качества рабочей силы, т.е. высокого уровня профессионализма работников. Подготовка специалистов, уровень образования которых соответствовал бы требованиям научно-технического прогресса, является проблемой государственного уровня. Предприятия не смогут решить ее самостоятельно. Поэтому необходима комплексная, эффективно действующая программа подготовки резерва рабочей силы, разработанная государством и координирующая совместные усилия ряда институтов: конкретных фирм, научно-исследовательских институтов, вузов. В противном случае Россия может столкнуться с проблемой дефицита рабочей силы.
Список используемой литературы
1. Федеральная служба государственной статистики. www.gks.ru/
2. Федеральная служба по труду и занятости. www.rostrud.info/links/
3. Профсоюзный портал. rosprofsouz.ru/
4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008:
Стат. сб. / Росстат. -М., 2008. -999 с.
5. Российский статистический ежегодник – 2008 г.
www.gks.ru/bgd/regl/B08_13/Main.htm
6. Россия в цифрах. 2008: Крат. стат. сб./Росстат- M., 2008. — 510 с.
7. Труд и занятость в России. 2007: Стат.сб./Росстат. -M., 2007. -611 c.
8. Центр анализа данных Государственного университета Высшей Школы Экономики. stat.hse.ru/hse/index.html
9. Гмурман В.Е.
Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов/В.Е. Гмурман. – 10-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2004. – 479 с.: ил.
10. Гмурман В.Е.
Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике: Учеб. пособие для студентов вузов/В.Е. Гмурман. – 9-е изд., стер. – М.: Высш. шк., 2004. – 404 с.: ил.
11. Кремер Н.Ш.
Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. – 573 с.
12. Гусаров, Виктор Максимович.
Статистика: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям / В.М. Гусаров, Е.И. Кузнецова. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2008. – 479 с.
13. Ефимова М.Р., Бычкова С.Г.
Социальная статистика: Учеб. пособие/ М.Р. Ефимова, С.Г. Бычкова; Под ред. М.Р. Ефимовой. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 560 с.: ил.
14. Лекционный материал по Общей теории статистики.
15. Лекционный материал по Социально-экономической статистике.
16. Макроэкономика. Теория и Российская практика: учебник / под ред. проф. А.Г. Грязновой и проф. Н.Н. Думной. – 4-е изд., стер. – М.: КНОРУС, 2007. – 688 с.
17. Практикум по статистике / А. П. Зинченко, А. Е. Шибалкин, О. Б. Тарасова, Е. В. Шайкина; Под ред. А. П. Зинченко. – М.: КолосС, 2003. – 392.: ил. – (Учебники и учеб. пособия для студентов высш. учеб. заведений).
18. Сиденко А.В., Попов Г.Ю., Матвеева В.М.
Статистика: Учебник. – М.: Издательство «Дело и Сервис», 2004. – 464 с.
19. Статистика. Учебник / Под ред. проф. И.И. Елисеевой продолжение
--PAGE_BREAK--– М.: ООО «ВИТРЭМ», 2000. – 448 с.
20. Статистика: Учебное пособие / Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. и др.; Под ред. канд. экон. наук В.Г. Ионина. Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2001. – 384 с. – (Серия «Высшее образование»).
21. Статистика: Метод. Указ. / Сост. Л.А. Истомина. – Ижевск: ИжГСХА, 2005. — 86 с.
22.
Приложение 1
Бесповторная механическая выборка регионов России
для проведения статистического наблюдения
P
Алтайский край
Оренбургская область
Амурская область
Орловская область
Архангельская область
P
Пензенская область
Астраханская область
Пермский край
P
Белгородская область
Приморский край
Брянская область
P
Псковская область
Владимирская область
Республика Адыгея
Волгоградская область
Республика Алтай
P
Вологодская область
P
Республика Башкортостан
Воронежская область
Республика Бурятия
г.Москва
Республика Дагестан
г.Санкт-Петербург
P
Республика Ингушетия
P
Еврейская автономная область
Республика Калмыкия
Забайкальский край
Республика Карелия
Ивановская область
P
Республика Коми
Иркутская область
Республика Марий Эл
P
Кабардино-Балкарская Республика
Республика Мордовия
Калининградская область
P
Республика Саха (Якутия)
Калужская область
Республика Северная Осетия — Алания
Камчатский край
Республика Татарстан
P
Карачаево-Черкесская Республика
P
Республика Тыва
Кемеровская область
Республика Хакасия
Кировская область
Ростовская область
Костромская область
P
Рязанская область
P
Краснодарский край
Самарская область
Красноярский край
Саратовская область
Курганская область
P
Сахалинская область
Курская область
Свердловская область
P
Ленинградская область
Смоленская область
Липецкая область
P
Ставропольский край
Магаданская область
Тамбовская область
Московская область
Тверская область
P
Мурманская область
P
Томская область
Нижегородская область
Тульская область
Новгородская область
Тюменская область
Новосибирская область
P
Удмуртская Республика
P
Омская область
Ульяновская область
Хабаровский край
P
Челябинская область
Чеченская Республика
Чувашская Республика
P
Ярославская область
--PAGE_BREAK--
--PAGE_BREAK--Методы обработки динамики среднегодовой численности занятого населения для выявления основной тенденции
Год
Среднегодовая численность занятого населения, чел.
у
Первые разности
Вторые разности
Метод
укрупнения периодов
(3–х летний)
Метод
средней
скользящей
(3-х летний)
Метод аналитического выравнивания по уравнению прямой, параболы 2 порядка (расчетные величины для определения параметров)
Теоретический
уровень урожайности, рассчитанный по
уравнению
прямой
<img border=«0» width=«16» height=«25» src=«ref-1_1034936642-102.coolpic» v:shapes="_x0000_i1143">
<img border=«0» width=«57» height=«27» src=«ref-1_1034936744-259.coolpic» v:shapes="_x0000_i1144">
Теоретический
уровень урожайности, рассчитанный по
уравнению параболы
<img border=«0» width=«16» height=«25» src=«ref-1_1034936642-102.coolpic» v:shapes="_x0000_i1145">
<img border=«0» width=«57» height=«27» src=«ref-1_1034936744-259.coolpic» v:shapes="_x0000_i1146">
<img border=«0» width=«31» height=«27» src=«ref-1_1034937364-187.coolpic» v:shapes="_x0000_i1147">
<img border=«0» width=«15» height=«20» src=«ref-1_1034937551-92.coolpic» v:shapes="_x0000_i1148">
<img border=«0» width=«31» height=«27» src=«ref-1_1034937364-187.coolpic» v:shapes="_x0000_i1149">
<img border=«0» width=«15» height=«20» src=«ref-1_1034937551-92.coolpic» v:shapes="_x0000_i1150">
t
<img border=«0» width=«16» height=«20» src=«ref-1_1034937922-93.coolpic» v:shapes="_x0000_i1151">
t4
уt
yt2
2000
677456,0
-
-
-
-
-
-
1
1
1
677456,0
677456,0
676498,1
917572,4
677027,3
183783,7
2001
679542,5
2086,50
-
2042445,46
680815,2
2042445,46
680815,2
2
4
16
1359085,0
2718170,0
680752,4
1463761,2
680828,0
1652433,1
2002
685447,0
5904,46
3817,958
-
-
2054576,63
684858,9
3
9
81
2056340,9
6169022,6
685006,6
193934,5
684779,8
445102,5
2003
689587,2
4140,21
-1764,250
-
-
2068301,58
689433,9
4
16
256
2758348,7
11033394,7
689260,9
106484,7
688882,9
496024,4
2004
693267,5
3680,29
-459,917
2079388,00
693129,3
2079388,00
693129,3
5
25
625
3466337,3
17331686,5
693515,1
61325,6
693137,2
16983,3
2005
696533,4
3265,92
-414,375
-
-
2092086,63
697362,2
6
36
1296
4179200,3
25075201,5
697769,4
1527696,0
697542,7
1018585,6
2006
702285,8
5752,42
2486,500
-
-
2105804,08
701934,7
7
49
2401
4916000,5
34412003,8
702023,7
68717,4
702099,3
34774,8
2007
706984,9
4699,13
-1053,292
-
-
-
-
8
64
4096
5655879,3
45247034,7
706277,9
499820,7
706807,2
31580,8
Итого
5531104,2
-
-
-
-
-
-
36
204
8772
25068648,0
142663969,7
5531104,1
4839312,6
5531104,4
3879268,2
--PAGE_BREAK--
еще рефераты
Еще работы по мировой экономике
Реферат по мировой экономике
Проведение анализа финансово хозяйственной деятельности предприятия по формам годовой бухгалтерской
2 Сентября 2013
Реферат по мировой экономике
Анализ и пути повышения производительности труда и его оплаты на предприятии ОАО Восход
2 Сентября 2013
Реферат по мировой экономике
Анализ производительности труда на предприятии
2 Сентября 2013
Реферат по мировой экономике
Анализ производительности труда и трудоемкости продукции предприятия
2 Сентября 2013