Статистический анализ безработицы в Российской Федерации

По результатам проведенного анализа можно дать несколько рекомендаций относительно выстраивания будущей политики, направленной на снижение уровня безработицы в стране. Как показывают исследования, правильные меры, исходящие от государства оказывают значимое влияние на стабилизацию данного показателя.

Во-первых, стоит обратить внимание на содействие в поисках работы только что выпускающимся специалистам как из высших учебных заведений, так и из учреждений начального и среднего профессионального образования. С этой целью необходимо упростить взаимосвязь между потенциальным работником и работодателем, а также создавать рабочие места на производствах соответственно. Во-вторых,  имеет значение создавать курсы повышения профессиональной квалификации и адаптации на рынке труда не только для молодых специалистов, а также для женщин, обращающихся на биржу труда с целью поиска работы после выхода из декрета. В-третьих, необходимо упростить рабочую миграцию, например, с точки зрения предоставления каких-либо социальных льгот по приобретению жилья на новом месте. И кроме всего прочего следует продолжать  политику государства, направленную на увеличение доли домохозяйств, имеющих компьютер с выходом в Интернет.

 

Список литературы

1. Арзамасцева Л.П., Колесникова О.А.,  Федченко А.А. Посткризисные тенденции и факторы развития рынка труда Воронежской области. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2011.№ 1. С. 207-216.

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С.. Прикладная статистика и основы эконометрики. – М.: ЮНИТИ, 1998

3. Беркович М.И., Папина А.Л., Сущикова С.Э. Безработица в современных условиях: региональные особенности и формы поддержки. Сборник научных трудов вузов России "Проблемы экономики, финансов и управления производством". 2010. № 28. С. 107-111.

4. Безработица. Википедия:  [http://ru.wikipedia.org]

5. Галимов А., Уразаева Л.Ю. Математическая оценка взаимодействия уровней безработицы различных возрастных групп с учетом старения населения. Вестник Нижневартовского государственного гуманитарного университета. 2013. № 1. С. 14-19.

6. Гмурман В.Е.. Теория Вероятностей и математическая статистика. Изд. 4-е, доп. Учеб. Пособие для вузов. М., «Высшая шеола», 1972.

7. Методологические пояснения. Трудовые ресурсы. Официальная статистика. Служба Государственной Статистики.

8. Методологические положения по проведению выборочных обследований населения по проблемам занятости (обследований рабочей силы), утвержденные приказом Росстата от 21.12.10г. №452

9. Ниворожкин Л.И., Ниворожкина Е.М.,  Шухмин А.Г. Моделирование поведение населения на рынке труда крупного города: Продолжительность регистрируемой безработицы. М:РПЭИ, 2001. – 55с.

10. Официальные данные об уровне безработицы в РФ. Холдинг «Финам»: [http://www.finam.ru/]

11. Портнова Л.В. Применение метода кластерного анализа в оценке и прогнозировании уровня безработицы в регионе. Вестник Оренбургского государственного университета. 2012. № 4. С. 158-163.

12.  Портнова Л.В. Статистический анализ и прогнозирование уровня безработицы (на примере Оренбургской области). Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2012. Т. 2. № 34-1. С. 148-152.

13. Рынок труда. Центр управления финансами: [http://www.center-yf.ru/data/Kadroviku/Rynok-truda.php]

14. Статистический сборник «Регионы России. Социально экономические показатели», 2012. Федеральная Служба Государственной Статистики.

15. Статистические методы прогнозирования, Дуброва Т.А., 2003

16. Сарычева Т.В. Статистическом исследовании влияния половозрастных факторов на продолжительность поиска работы. Современные проблемы науки и образования. 2012. № 5. С. 242-242.

17. Сарычева Т.В. Совершенствование концептуального подхода к прогнозированию занятости населения региона. Современные проблемы науки и образования. 2012. № 6. С. 411-411.

18. Токарский Б.Л., Змановский И.С. Стратегии анализа и прогноза рынка труда крупного города в условиях кризисной экономики. Известия Иркутской государственной экономической академии (Байкальский государственный университет экономики и права) (электронный журнал). 2010. № 5. С. 10-17.

19. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. Пособие / В.С. Мхитарян, Л.И. Трошин, Е.В. Астафьева, Ю.Н. Миронкина; под ред. В.С. Мхитаряна, - М.: Маркет ДС, 2010.

20. Файзуллин И.Ф. Роль государства в сокращении безработицы. Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2006. Т. 8. № 5. С. 146-149

21. Foley M. Labor Market Dynamics in Russia. Mimeo. 1997.

22. Randall K., (2013, January 23). Worldwide “Jobless Numbers”: Global Unemployment Hits Record High, Declining Living Standards. Global Research. Retrieved February 1, 2013:

[http://www.globalresearch.ca/worldwide-jobless-numbers-global-unemployment-hits-record-high-declining-living-standards/5320126]

23. Resolution concerning statistics of the economically active population, employment, unemployment and underemployment, adopted by the  Thirteenth International Conference of Labour Statisticians, (1982). International Labour Organization (ILO).

24. Tabatabai H., (n.d.). Unemployment statistics: important issues. International Labour Organization (ILO)

25. Types of Unemployment, (n.d.). In About.com Economics. Retrieved February 1, 2013: [http://economics.about.com/od/unemployment-category/a/Types-Of-Unemployment.htm]

 

Приложение

 

Приложение 1. Графики распределения исследуемых величин

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 2. Матрица парных корреляций (*-значимая связь на уровне 0,01; **-на уровне 0,05)

 

 

Приложение 3. Дисперсионный анализ влияния различных факторов на уровень безработицы в России

		Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	Fнабл	Fкрит	Знч.
x1	Между группами	44,795	32	1,400	1,871	1,689	0,025
	Внутри групп	35,157	47	0,748
	Итого	79,952	79
x3	Между группами	68,013	65	1,046	1,227	2,216	0,350
	Внутри групп	11,938	14	0,853
	Итого	79,952	79
x4	Между группами	51,729	48	1,078	1,184	1,753	0,313
	Внутри групп	28,223	31	0,910
	Итого	79,952	79
x5	Между группами	64,973	50	1,299	2,516	1,775	0,005
	Внутри групп	14,978	29	0,516
	Итого	79,952	79
x8	Между группами	64,156	52	1,234	2,109	1,801	0,019
	Внутри групп	15,795	27	0,585
	Итого	79,952	79
x11	Между группами	69,029	54	1,278	2,926	1,833	0,002
	Внутри групп	10,923	25	0,437
	Итого	79,952	79
x12	Между группами	43,942	35	1,255	1,534	1,689	0,089
	Внутри групп	36,010	44	0,818
	Итого	79,952	79
x13	Между группами	74,597	67	1,113	2,495	2,375	0,041
	Внутри групп	5,355	12	0,446
	Итого	79,952	79
x14	Между группами	70,535	64	1,102	1,756	2,154	0,113
	Внутри групп	9,417	15	0,628
	Итого	79,952	79

 

Приложение 4. Сводка и дисперсионный анализ для моделей, полученных с помощью метода шагового отбора

Сводка для модели
Модель	R	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стд. ошибка оценки
1	,552a	,305	,296	,844
2	,685b	,470	,456	,742
3	,747c	,558	,540	,682
a. Предикторы: (конст) x2
b. Предикторы: (конст) x2, x3
c. Предикторы: (конст) x2, x3, x4

 

 

Дисперсионный анализa
Модель		Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знч.
1	Регрессия	24,398	1	24,398	34,256	,000b
	Остаток	55,554	78	,712
	Всего	79,952	79
2	Регрессия	37,561	2	18,780	34,113	,000c
	Остаток	42,391	77	,551
	Всего	79,952	79
3	Регрессия	44,583	3	14,861	31,933	,000d
	Остаток	35,369	76	,465
	Всего	79,952	79
a. Зависимая переменная: y
b. Предикторы: (конст) x2
c. Предикторы: (конст) x2, x3
d. Предикторы: (конст) x2, x3, x4

 

 

 

Приложение 5. График остатков модели регрессии (1)

 

 

 

Приложение 6. Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова для остатков модели

		Остатки
N		80
Нормальные параметры	Среднее	0,000
	Стд. отклонение	0,669
Статистика Z Колмогорова-Смирнова		0,597
Асимпт. знч. (двухсторонняя)		0,868

 

 

 

 

Приложение 7. Тест Бреуша-Пагана-Годфри

	3,3206
	3,8415

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Приложение 8. Матрица главных компонент

Матрица компонентa
	Компонента
	1	2	3	4	5
x1	-,516	-,520	,103	-,106	,006
x2	,377	-,184	-,140	-,542	-,629
x3	,640	,499	-,236	,174	-,135
x4	-,360	,631	-,516	,141	-,019
x5	,189	-,640	,635	,121	-,101
x6	-,476	,424	,297	-,025	,075
x7	,596	-,033	,354	,463	,062
x8	,116	,735	,333	-,157	,084
x9	,239	-,397	-,145	-,381	,652
x10	-,254	,484	,547	,094	,065
x11	,813	,325	,038	-,018	,000
x12	,130	-,475	-,265	,584	-,177
x13	,664	-,117	-,312	,055	,369
x14	,799	,076	,284	-,234	-,041
Метод выделения: Анализ методом главных компонент.
a. Извлеченных компонент: 5