Статистическое изучение состава безработных и уровня безработицы

Существует еще так  называемая безработица по обследованию – это оценочная величина, характеризующая реальное положение на рынке труда на основе периодических специальных опросов трудоспособного населения.

Добровольная безработица  – это  безработица связана с нежеланием работать. Она существует по ряду признаков: при наличии свободных рабочих мест, когда потенциального работника не устраивает уровень заработной платы, либо сам характер труда (тяжелый, малоинтересный, непрестижный труд).

Вынужденная безработица  возникает вследствие отсутствия сырья, энергии, комплектующих, приведшего к  остановке предприятия, порождается  новыми условиями функционирования предприятий и формами найма, а так же вынужденным переселением.

Застойная безработица – это  форма безработицы, которая наиболее характерна для экономики переходного общества. Застойная безработица как наиболее типичная форма безработицы переходной экономики усугубляется тем, что традиции прошлого во многом приводят к надеждам значительной части работников на возможность решения своих проблем в будущем за счет поддержки государства, но не за счет собственной активности.

 

2. Система статистических показателей, характеризующих состав безработных и уровень безработицы

         Основные показатели безработицы:

• уровень общей безработицы,
• уровень зарегистрированной безработицы,
• продолжительность безработицы.

Для того чтобы  прогнозировать занятость и безработицу, необходимо иметь информацию о длительности безработицы.

Продолжительность безработицы  – это промежуток времени, в течение которого лицо ищет работу (с момента начала поиска и до рассматриваемого периода), используя при этом любые способы.[3,c.200] На основании распределения безработных можно приближенно определить среднюю продолжительность безработицы как среднюю арифметическую взвешенную:

                        ,                                                                (1.1)                       

где T_i- время отсутствия работы в i-ой группе;

N_i – численность безработных i-ой группы.

Медиану продолжительности  безработицы определяют по формуле:

             Me= x₀ + i *(N_Me-S_Me-1)/ f_{Me      ,}                                                                                (1.2)                           

где x₀ – нижняя граница медианного интервала, т.е. первого интервала с накопленной частотой 50 и более %;

i – величина медианного интервала;

N_Me – порядковый номер медианы;

S_Me-1 – накопленная частота предмедианного интервала;

f_Me – локальная частота медианного интервала.

 

Уровень безработицы определяется как отношение числа безработных  к числу занятых и безработных (в процентах) по следующей формуле:

 

             УБ = Б /(З + Б) × 100,                                                  (1.3)

где УБ – уровень безработицы;

З – число занятых;

Б – число безработных.

Длительность безработицы характеризуется временем нахождения без работы. Длительность безработицы определяется как средняя продолжительность пребывания без работы всех безработных или отдельных их категорий или безработных отдельных территорий и т.п. Когда длительность периода поиска работы превышает календарный год, безработица считается опасной, или «застойной».

Уровень общей безработицы  определяется как удельный вес безработных  в численности экономически активного  населения (ЭАН) на начало (конец) периода  или в среднем за год:

 

Уровень безработицы (%)=                             _(1.4)

 

Сумма показателей уровней  занятости и безработицы в  трудовых ресурсах дает удельный вес  экономически активного населения  в трудовых ресурсах. Недостающие  до 100 проценты – экономически неактивное население, которое не входит в состав рабочей силы. Поскольку численность экономически активного населения, численность занятых и безработных связаны аддитивно, динамика этих показателей характеризуется следующим образом:

                          _{,                                                   (1.5)}

где К_э – коэффициент роста численности экономически активного населения;

К_з и К_б – коэффициенты роста численности занятых и безработных;

У_з⁰ и У_б⁰ – уровни занятости и безработицы в базисном периоде.

Данные текущей статистики служб занятости о трудоустройстве  населения используются для оценки общей численности безработных  в периоды между обследованиями населения по проблемам занятости.

Статистика изучает состав населения, ищущего работу и обратившегося  в службу занятости по полу, возрасту и образованию. Как результат  деятельности службы занятости определяется численность трудоустроенных ее органами граждан в общей численности  обратившихся. Наибольший удельный вес  среди трудоустроенных составляют незанятые трудовой деятельностью граждане как наиболее нуждающиеся в поддержке лица.

По всем безработным, трудоустроенным  в отчетном году, рассчитывается общая  продолжительность трудоустройства  безработных (человеко-дней). При этом продолжительность поиска работы каждого человека считается со дня регистрации его как безработного до снятия с учета по причине его трудоустройства. Далее этот показатель может также использоваться для расчета средней продолжительности трудоустройства безработных в днях. Она рассчитывается путем деления его на общее число безработных, трудоустроенных в отчетном году.

В рыночной экономике безработица, при всей её нежелательности, всё  же должна быть достаточной, чтобы страна не сорвалась в ускоренную инфляцию. Зависимость темпа инфляции от уровня занятости для рыночной экономики выражена кривой Филлипса. Она показывает, что инфляция неизбежна, если уровень занятости окажется выше определённой отметки.

Неускоряющий инфляцию уровень  безработицы (НУИУБ) (инфляционно-нейтральный) – это некий промежуточный уровень безработицы, при котором инфляция остаётся неизменной. Разумеется, в перспективе, с изменением общественных институтов НУИУБ можно снизить, но всё же при любом состоянии общества, имеющего рыночную экономику, всегда существует некоторый критический уровень безработицы, ниже которого инфляция начинает расти бесконечно.[5, c.557]

Образовательный состав безработных  можно сравнивать с аналогичным  составом занятых. С позиции профессиональной ориентации безработных необходимо изучение их возрастного состава.

 

3 Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ численности безработных в Республике Беларусь

Включение в уравнение множественной регрессии  того или иного набора факторов связано  прежде всего с представлением исследователя  о природе взаимосвязи моделируемого  показателя с другими экономическими явлениями. Факторы, включаемые во множественную регрессию, должны отвечать следующим требованиям:

• они должны быть количественно измеримы. Если необходимо включить в модель качественный фактор, не имеющий количественного измерения, то ему нужно придать количественную определенность.
• факторы не должны быть интеркоррелированы и тем более находиться в точной функциональной связи.

Для того чтобы провести корреляционно-регрессионный анализ необходимо правильно отобрать факторы для регрессионной модели и объяснить взаимосвязь между выбранными факторами и результативным признаком.

Предположим, что на численность безработных должны влиять: во-первых, инвестиции в основной капитал, т. к. инвестиции способствуют расширению производства и, следовательно, созданию новых рабочих мест, что должно снижать количество безработных. Во-вторых, на численность безработных влияет потребность в работниках, заявленная организациями, т. е. предложенные рабочие места, что непосредственно влияет на количество безработных и на уровень безработицы. Также,  на численность безработных влияет количество пенсионеров, т. к. люди выходя на пенсию должны оставлять рабочее место и тогда это место становиться свободным для безработных. Но с другой стороны ни для кого не секрет, что в Республике Беларусь многие люди, когда уходят на пенсию не оставляют свои рабочие места, и необходимо проанализировать, как количество пенсионеров в Республике Беларусь влияет на численность безработных.

Для корреляционно-регрессионного анализа необходимо из нескольких факторов произвести предварительный отбор факторов для регрессионной модели. Сделаем это по итогам расчета коэффициента корреляции. А именно возьмем те факторы, связь которых с результативным признаком будет выражена в большей степени. В качестве результативного признака будет выступать численность безработных (Y).

Начнем наш анализ с  рассмотрения вышеописанных факторов:

- Инвестиции в основной капитал - x₁

- потребность в работниках, заявленная организациями  –  x₂

- Численность пенсионеров  - x₃

 

 

 

 

Таблица 1 – Факторы регрессионной модели для анализа численности безработных в Республике Беларусь за 2000-2010 годы.

 

Годы	Численность зарегистрированных безработных, человек	Инвестиции в основной капитал  млрд. руб.	Потребность в работниках, заявленная организациями, чел.	Численность пенсионеров, тыс. человек
2000	95768	1356,1	32739	2622
2001	102859	1809,0	32985	2614
2002	130542	3567,5	33284	2615
2003	136130	5879,3	33987	2599
2004	83042	7131,2	34351	2594
2005	67918	10783,4	35807	2588
2006	52024	15095,8	44819	2586
2007	44078	20374,1	50770	2591
2008	37305	26053,3	50747	2593
2009	40316	37202,3	34463	2601
2010	33105	43377,6	48761	2615

 

Примечание – Источник: собственная разработка[18,19,20]

 

Рассчитаем коэффициент  корреляции для линейной связи и  для имеющихся факторов - x₁, x₂ и x₃.

Коэффициент корреляции определяется по следующей формуле:

 

                           ,                                            (3.1)

где и – дисперсии факторного и результативного признака соответственно;

  – среднее значение суммы произведений значений факторного и результативного признака;

 и  – средние значения факторного и результативного признака соответственно.

 

 

Для фактора x₁ получаем коэффициент корреляции  -0,75;

Для фактора x₂ получаем коэффициент корреляции -0,95;

Для фактора x₃ получаем коэффициент корреляции 0,71.

 

Проанализировав полученные значения, можем сказать, что: влияние всех переменных факторов значительно (так как их парные коэффициенты корреляции больше 0,3), однако  связь с фактором  Х ₂   очень сильная и больше критического значения, равного 0,8. Это говорит о  наличии мультиколлинеарности, поэтому этот фактор необходимо исключить из дальнейшего исследования. Между факторами Х₁, Х₃ отсутствует мультиколлинеарность, так как их парный коэффициент регрессии меньше критического значения, равного 0,8. Стоит отметить направление связи, то есть из полученных результатов видно, что между Y и Х₁ существует обратная взаимосвязь, следовательно с увеличением значения этого фактора, уменьшается результативный показатель, и наоборот. Между Y и Х₃ существует прямая взаимосвязь. Это говорит о том, что с увеличением значения фактора Х₃ увеличивается и результативный показатель.

Таким образом, два наиболее влиятельных фактора – инвестиции в основной капитал и численность  пенсионеров (Х₁, Х₃₎.

Далее сделаем расчеты  и построим уравнение регрессии  в пакете   Statistica 6 (рисунок 1).

Рисунок 1 - Построение уравнения множественной регрессии в программе Statistica

(3.1)

Исходя из рисунка 1, уравнение множественной регрессии имеет вид

Y= -8,91326+8,23099*Х₁+0,01605*Х₃

Фактор Х₁ и свободный член уравнения являются значимыми, так как их значение t-критерия больше табличного (выделены красным цветом).

Заметим, что параметр а₁=8,23099 означает, что при увеличении фактора Х₁ (инвестиции в основной капитал) на 1 млрд. руб., численность безработных в среднем уменьшается на 8,23099 промилльных пункта. А параметр а₂=0,01605, следовательно, при увеличении численности пенсионеров, численность безработного населения увеличится на 0,01605 промилльных пункта.