Введение
Тема данной работы «Статистические методы в исследовании занятости населения». Эта тема в настоящее время важна и актуальна, так как статистика занятости является важным инструментом при разработке экономической и социальной политики государства. Изучение занятости населения является одной из основных целей любого прогрессивного общества. Государство обязано создавать благоприятные условия для долгой, безопасной, здоровой и благополучной жизни людей, обеспечивая экономический рост и социальную стабильность в обществе.
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 исследования, программы проведения которых направлялись на экспертизу в международное бюро труда и другие международные организации.
Цель данной курсовой работы заключается в том , чтобы показать , как используется станистический метод в финансо-экономическом анализе на примере занятости и миграции в РФ.
Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
1. Рассматриваются теоретические основы статистических методов исследования, а именно статистической сводки и группировки
2. Рассмотрения метода рядов динамики его понятие, содержание, система показателей
3. Изучения взаимосвязи между явлениями.
4. Исследование общей характеристики уровня занятости население в РФ с использованием соответствующих коэффициентов.
5. Проведение анализа однородности и совокупности регионов РФ по коэффициенту занятости населения
6. Адаптация статистического метода в источниках информации о занятости населения.
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 занятое население РФ, а предметом данной работы выступает – анализ уровня занятости населения в Российской Федерации.
Источники данных – учебная литература, учебные пособия, журналы, статистические сводки, интернет сайты.
Работа имеет следующую структуру: введение, теоретическая и практическая части, заключение и список используемой литературы.
Глава 1. Теоретические основы статистического анализа занятости населения в РФ
1.1 Статистический метод, как один из методов экономического анализа.
Сводка статистических данных.
В результате первой стадии статистического исследования (статистического наблюдения) получают статистическую информацию, представляющую собой большое количество первичных, разрозненных сведений об отдельных единицах объекта исследования. Дальнейшая задача статистики заключается в том, чтобы привести эти материалы в определенный порядок, систематизировать и на этой основе дать сводную характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей, отражающих сущность социально-экономических явлений и определенные статистические закономерности. Это достигается в результате сводки - второй стадии статистического исследования.
Статистическая сводка-это научно организованная обработка материалов наблюдения, включающая в себя систематизацию, группировку данных, составление таблиц, подсчет групповых и общих итогов, расчет производных показателей (средних, относительных величин). Она позволяет перейти к обобщающим показателям совокупности в целом и отдельных ее частей, осуществлять анализ и прогнозирование изучаемых процессов.
Если производится только подсчет общих итогов по изучаемой совокупности единиц наблюдения, то сводка называется простой.
По технике или способу выполнения сводка может быть ручной либо механизированной (с помощью ЭВМ).
Статистическая сводка проводится по определенной программе или плану.
Программа статистической сводки устанавливает следующие этапы:
выбор группировочных признаков;
определение порядка формирования групп;
разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;
разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.
План статистической сводки содержит указания о последовательности и сроках выполнения отдельных частей сводки, ее исполнителях и о порядке изложения и представления результатов.
В сводке статистического материала отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировок.
Статистическая группировка-это процесс образования однородных групп на основе расчленения статистической совокупности на части или объединения изучаемых единиц в частные совокупности по существенным для них признакам, каждая из которых характеризуется системой статистических показателей.
Особым видом группировок является классификация, представляющая собой устойчивую номенклатуру классов и групп, образованных на основе сходства и различия единиц изучаемого объекта.
Метод статистических группировок позволяет разрабатывать первичный статистический материал. На основе группировки рассчитываются сводные показатели по группам, появляется возможность их сравнения, анализа причин различий между группами, изучения взаимосвязей между признаками. Расчет сводных показателей в целом по совокупности позволяет изучить ее структуру.
Кроме того, группировка создает основу для последующей сводки и анализа данных. Этим определяется роль группировок как научной основы сводки.
Большие достижения в области применения метода группировок имеет современная отечественная статистика. Введение группировочных таблиц, содержащих показатели международной системы национальных счетов (СНС), превращает группировки (классификации) в эффективный метод анализа и вскрытия резервов в экономике.
Задачи и виды группировок.
Метод группировок применяется для решения задач, возникающих в ходе научного статистического исследования:
выделение социально-экономических типов явлений;
изучение структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в нем;
изучение связей и зависимостей между отдельными признаками явления.
Для решения задач применяют три вида группировок: типологические, структурные и аналитические (факторные).
Типологическая группировка решает задачу выявления и характеристики социально-экономических типов путем разделения качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки.
Признаки, по которым производится распределение единиц изучаемой совокупности на группы, называются группировочными признаками, или основанием группировки. Выделить типичное можно не по любому признаку, а только по определенному, который должен изменяться в зависимости от условий места и времени. Для правильного выбора группировочных признаков необходимо предварительно выявить возможные типы, четко формулировать познавательную задачу.
Выделение типов на основе количественного признака состоит в определении групп с учетом границ перехода количественного признака в новое качество, в новый тип явления.
Однако во всех случаях типологических группировок выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы исследуемого явления. Экономический анализ сущности и закономерности развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью и задачами исследования положить в основание группировки существенные признаки. При этом следует иметь ввиду, что один и тот же материал при различных приемах группировки может привести к диаметрально противоположным выводам. Раскрыть закономерности экономического развития помогут те группировки, которые исходят из реально существующих закономерностей.
Структурной группировкой называется группировка, в которой происходит разделение выделенных с помощью типологической группировки типов явлений, однородных совокупностей на группы, характеризующие их структуру по какому-либо варьирующему признаку.
Анализ структурных группировок, взятых за ряд периодов или моментов времени, показывает изменение структуры изучаемых явлений, т.е. структурные сдвиги. В изменении структуры общественных явлений отражаются важнейшие закономерности их развития.
Аналитические (факторные) группировки, в частности, исследуют связи и зависимости между изучаемыми явлениями и их признаками. В основе аналитической группировки лежит факторный признак и каждая выделенная группа характеризуется средними значениями результативного признака.
Используя в аналитических группировках методы математической статистики, можно определить показатель тесноты (силы) связи между изучаемыми признаками.
Если группы образуются по одному признаку, группирока называется простой.
Группировка по двум или нескольким признакам называется сложной.
Если в основании группировки лежит несколько признаков, взятых в комбинации, то такая группировка называется комбинационной. Комбинационная группировка позволяет выявить и сравнить различия и связи между исследуемыми признаками, которые нельзя обнаружить на основе изолированных группировок по ряду группировочных признаков.
Использование в статистических исследованиях ЭВМ и статистической теории распознавания образов позволило разработать метод группировки совокупности единиц одновременно по множеству характеризующих признаков. Такие группировки получили название многомерных.
Многомерная группировка или многомерная классификация основана на измерении сходства или различия между объектами (единицами). Мерой близости между объектами могут служить различные критерии. Самой распространенной мерой близости является евклидово расстояние между объектами, представленными точками в n-мерном пространстве. Группы (кластеры) формируются на основании близости объектов одновременно по всему комплексу признаков, описывающих объект. Нахождение этих групп осуществляется методами кластерного анализа на ЭВМ.
Выполнение группировки по количественному признаку.
При составлении структурных группировок на основе варьирующих количественных признаков необходимо определить количество групп и интервалы группировки.
Интервал - количественное значение, отделяющее одну единицу(группу) от другой, т.е. интервал очерчивает количественные границы групп.
Величина интервала представляет собой разность между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе.
Количество групп и величина интервала связаны между собой: чем больше образованно групп, тем меньше интервал, и наоборот. Количество групп зависит от числа единиц исследуемого объекта и степени колебаемости группировочного признака.
При определении количества групп необходимо стремиться к тому, чтобы были учтены особенности изучаемого явления. Поэтому число групп должно быть оптимальным, в каждую группу должно входить достаточно большое число единиц совокупности, что отвечает требованию закона больших чисел.
На количество выделяемых групп существенное влияние оказывает степень вариации группировочного признака: чем она больше, тем больше следует образовать групп.
Ориентировочно определить оптимальное количество групп с равными интервалами можно по формуле американского ученого Стерджесса:
n=1+3,322 lgN,
где N-численность единиц совокупности.
Получаем следующее соотношение:
| N | 15-24 | 25-44 | 45-89 | 90-179 | 180-359 | 360-719 |
| n | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 |
Формула Стерджесса пригодна при условии, что распределение единиц совокупности по данному признаку приближается к нормальному и при этом применяются равные интервалы в группах.
Интервалы могут быть равные и неравные. При исследовании экономических явлений могут применяться неравные интервалы. Это объясняется тем, что количественные изменения размера признака имеют неодинаковые значения в низших и низших по размеру признака группах.
Группировки с равными интервалами целесообразны в тех случаях, когда вариация проявляется в сравнительно узких границах и распределение является практически равномерным.
Для группировок с равными интервалами величина интервала:
i=(Xmax-Xmin)/n,
где Xmax, Xmin- наибольшее и наименьшее значения признака, n - число групп.
Если в результате деления получится не целое число и возникает необходимость в округлении, то округлять нужно ,как правило, в большую сторону, а не в меньшую.
Интервалы групп могут быть закрытыми, когда указана верхняя и нижняя границы, и открытыми, когда указана лишь одна из границ.
Статистические ряды распределения.
После определения группировочного признака и границ групп строится ряд распределения.
Статистический ряд распределения представляет собой упорядоченное распределение единиц изучаемой совокупности на группы по определенному варьирующему признаку. Он характеризует состав (структуру) изучаемого явления, позволяет судить об однородности совокупности, закономерности распределения и границах варьирования единиц совокупности.
Ряды распределения, построенные по атрибутивным признакам, называются атрибутивными. Примером атрибутивных рядов могут служить распределения населения по полу, занятости, национальности, профессии и т.д.
Ряды распределения, построенные по количественному признаку, называются вариационными. Например, распределение населения по возрасту, рабочих - по стажу работы, заработной плате и т.д.
Вариационные ряды распределения состоят из двух элементов: вариантов и частот.
Числовые значения количественного признака в вариационном ряду распределения называют вариантами. Они могут быть положительными и отрицательными, абсолютными и отрицательными.
Частоты - это численности отдельных вариантов или каждой группы вариационного ряда, т.е. это числа, показывающие, как часто встречаются те или иные варианты в ряду распределения. Сумма всех частот называется объемом совокупности и определяет число элементов всей совокупности.
Частоты - это частоты, выраженные в виде относительных величин. Сумма частностей равна единице или 100%.
Вариационные ряды в зависимости от характера вариации подразделяют на дискретные и интервальные.
Первым шагом в упорядочении первичного ряда является его ранжирование, т.е. расположение всех вариантов в возрастающем или убывающем порядке.
1.2 Метод рядов динамики: понятие, содержание, система показателей
Понятие о рядах динамики.
Ряд динамики представляет собой ряд расположенных в хронологической последовательности числовых значений статистического показателя, характеризующих изменение общественных явлений во времени.
В каждом ряду динамики имеются два основных элемента: время и конкретное значение показателя (уровень ряда).
Уровни ряда - это показатели, числовые значения которых составляют динамический ряд. Время - это моменты или периоды, к которым относятся уровни.
Построение и анализ рядов динамики позволяют выявить и измерить закономерности развития общественных явлений во времени. Выявление основной тенденции в изменении уровней, именуемой трендом, является одной из главных задач анализа рядов динамики.
По времени, отраженному в динамических рядах, они разделяются на моментальные и интервальные.
Моментальным рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют состояние явления на определенные даты (моменты времени).
Интервальным (периодическим) рядом динамики называется такой ряд, уровни которого характеризуют размер явления за конкретный период времени (год, квартал, месяц).
Уровни в динамическом ряду могут быть представлены абсолютыми, средними или относительными величинами.
По расстоянию между уровнями ряды динамики подразделяются на ряды с равностоящими и неравностоящими уровнями по времени.
Если в рядах динамики прерывающиеся или неравномерные интервалы времени. То такие ряды являются неравностоящими.
Правила построения рядов динамики.
При построении рядов динамики статистические данные должны быть сопоставимы по территории, кругу охватываемых объектов, единицам измерения, времени, ценам и др.
Сопоставимость по территории предполагает одни и те же границы территории.
Сопоставимость по кругу охватываемых объектов означает сравнение совокупностей с равным числом элементов.
При этом нужно иметь в виду, что сопоставляемые показатели динамического ряда должны быть однородны по экономическому содержанию и границам объекта, который они характеризуют.
Сопоставимость по времени регистрации для интервальных рядов обеспечивается равенством периодов времени, за которые приводятся данные.
Сопоставимость по ценам. При проведении к сопоставимому виду продукции, измеренной в стоимостных показателях, трудность заключается в том, что, во-первых, с течением времени происходит непрерывное изменение цен, а во-вторых, существует несколько видов цен. Поэтому на практике количество продукции, произведенной в разные периоды, оценивают в ценах одного и того же базисного периода, которые называют неизменными или сопоставимыми ценами.
Сопоставимость по методологии расчета. При определении уровней динамического ряда необходимо использовать единую методологию их расчета.
Показатели анализа ряда динамики.
При изучении динамики общественных явлений возникает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики.
Анализ интенсивности изменения во времени осуществляется с помощью показателей, получаемых в результате сравнения уровней, к ним относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.
Система средних показателей включает средний уровень ряда, средний абсолютный прирост, средний темп роста. Средний темп прироста.
Показатели анализа динамики могут вычисляться на постоянной и переменных базах сравнения. При этом принято называть сравниваемый уровень отчетным, а уровень, с которым производится сравнение,- базисным.
Для расчета показателей анализа ряда динамики на переменной базе каждый последующий уровень ряда сравнивается с предыдущим. Вычисленные таким образом показатели анализа динамики называются цепными.
Важнейшим статистическим показателем анализа динамики является абсолютный прирост (сокращение), т.е. абсолютное изменение, характеризующее увеличение или уменьшение уровня ряда за определенный промежуток времени. Абсолютный прирост с переменной базой называют скоростью роста.
Для оценки интенсивности, т.е. относительного изменения уровня динамического ряда за какой-либо период времени исчисляют темпы роста (снижения).
Показатель интенсивности изменения уровня ряда, выраженный в долях единицы, называется коэффициентом роста, а в процентах - темпом роста.
Одной из важнейших задач статистики является определение в рядах динамики общей тенденции развития явления.
Основной тенденцией развития (трендом) называется плавное и устойчивое изменение уровня явления во времени, свободное от случайных колебаний.
Одним из наиболее простых методов изучения основной тенденции в рядах динамики является укрупнение интервалов. Он основан на укрупнении периодов времени, к которым относятся уровни ряда динамики.
Выявление основной тенденции может осуществляться также методом скользящей (подвижной) средней. Сущность его в том, что исчисляется средний уровень из определенного числа, обычно нечетного, первых по счету уровней ряда, затем - из такого же числа уровней, но начиная со второго по счету, далее - начиная с третьего и т.д.
Для того, чтобы дать количественную модель, выражающую основную тенденцию изменения уровней динамического ряда во времени, используется аналитическое выравнивание ряда динамики.
При сравнении квартальных и месячных данных многих социально-экономических явлений часто обнаруживаются периодические колебания, возникающие под влиянием времени года.
В статистике периодические колебания, которые имеют определенный и постоянный период, равный годовому промежутку, носят названия «сезонные колебания» или «сезонные волны», а динамический ряд в этом случае называют сезонным рядом динамики.
Индексами сезонности являются процентные отношения фактических внутригрупповых уровней к теоретическим уровням, выступающим в качестве базы сравнения.
1.3 Методы изучения взаимосвязи между явлениями
Исследование объективно существующих связей между явлениями - важнейшая задача общей теории статистики. В процессе статистического исследования зависимостей вскрываются причинно-следственные отношения между явлениями, что позволяет выявить факторы, оказывающие существенное влияние на вариацию изучаемых явлений и процессов. Причинно-следственные явления - это связь явлений и процессов, при которой изменение одного из них - причины - ведет к изменению другого - следствия.
Связи между признаками и явлениями классифицируются по ряду оснований. Признаки по значению для изучения взаимосвязи делятся на два класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными.
Функциональной называют такую связь, при которой определенному значению факторного признака соответствует одно значение результативного признака.
Если причинная зависимость проявляется не в каждом отдельном случае, а в общем, среднем при большом числе наблюдений, то такая зависимость называется стохастической. Частным случаем стохастической является корреляционная связь, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением факторных признаков.
По направлению выделяют связь прямую и обратную. При прямой связи с увеличением или уменьшением значений факторного признака происходит увеличение или уменьшение значений результативного. В случае обратной связи значения результативного признака изменяются под действием факторного, но в противоположном направлении.
Если статистическая связь между явлениями может быть приближенно выражена уравнением прямой линии, то ее называют линейной связью, если же она выражается уравнением какой-либо кривой линии, то такую связь называют нелинейной.
Для выявления наличия связи, ее характера и направления в статистике используются методы приведения параллельных данных, аналитических группировок, графический, корреляционный, регрессионный.
Метод проведения параллельных данных основан на сопоставлении двух или нескольких рядов статистических величин. Такое сопоставление позволяет установить наличие связи и получить представление о ее характере.
Корреляционный метод имеет своей задачей количественное определение тесноты связи между двумя признаками и между результативным и множеством факторных признаков. Теснота связи количественно выражается величиной коэффициентов корреляции. Коэффициенты корреляции дают возможность определить полезность факторных признаков при построении уравнений множественной регрессии. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой
Корреляция и регрессия тесно связаны между собой: корреляция оценивает силу (тесноту) статистической связи, регрессия исследует ее форму.
Регрессионный метод заключается в определении аналитического выражения связи, в котором изменение одной величины обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин. Регрессия может быть однофакторной или многофакторной. По форме зависимости различают линейную и нелинейную регрессию. По направлению связи различают прямую регрессию (положительную) и обратную (отрицательную) регрессию.
Глава 2 . Применение статистических методов для анализа уровня занятости населения РФ.
2.1 Общая характеристика уровня занятости население в РФ с использованием коэффициентов
.
На сегодня профессионально-занятое население и экономически активное население 41-49% от общего населения мира.В соответствии с рекомендациями МОТ (Международной организации труда ), как было отмечено ранее, статистика рассматривает численность занятых и безработных как две составные части экономически активного населения, т. е. рабочей силы. Под экономически активным населением (рабочей силой) подразумевается часть населения, обеспечивающая предложение рабочей силы для производства товаров и услуг. Численность экономически активного населения измеряется по отношению к определенному периоду и включает занятых и безработных. Численность экономически активного населения оценивают по данным выборочных обследований населения по проблемам занятости. В международных стандартах рекомендуется указывать минимальный возраст, принятый при измерении экономически активного населения. В некоторых странах предусмотрены два минимальных предела: более низкий – для получения информации об экономической деятельности и несколько более высокий – для группировки экономически активного населения: например, в Канаде – 14 и 15 лет, в Индии – 5 и 15, Венесуэле – 10 и 15, в России – 15 и 16лет. Помимо минимального в ряде стран установлен максимальный возраст. Это означает, что лица старше его исключаются из расчета численности экономически активного населения. Например, в Дании, Швеции, Норвегии, Финляндии установлен верхний предел в 74 года. В России при проведении обследований населения по проблемам занятости ограничиваются возрастом в 72 года. Вместе с тем при дальнейшей группировке населения на занятых и безработных, как и в большинстве стран, максимальный возраст не установлен.
Экономически активное население включают в себя не только участвующих в общественном производстве, но и безработных, а также работающих не полный рабочий день.
Основные тенденции занятого экономически активного населения:
1. Уменьшение экономически активного населения в аграрной сфере, соответственно, увеличение в промышленности, строительстве, транспорте и сфере услуг.
2. Уменьшение сначала относительно, а затем и абсолютно численности занятого экономически активного населения в промышленности и строительстве.
3. Рост численности занятого экономически активного населения на транспорте и особенно в сфере услуг. При этом очень важно отметить тот факт, что значимость сферы услуг кардинальным образом меняется и наблюдается функциональное расширение сферы услуг.
Важная и многоплановая сфера экономической и социально-политической жизни общества – рынок труда (рабочей силы). Рынок труда отражает основные тенденции в динамике занятости, ее основных структурах (отраслевой, профессионально-квалификационной, демографической).
Рынок труда в России несбалансирован. Это относится ко всем его сферам – региональной, профессиональной, квалификационной, отраслевой, демографической. Существуют как трудоизбыточные регионы (юг России, Северный Кавказ, некоторые крупнейшие города), так и регионы, испытывающие хроническую нехватку трудовых ресурсов (центр и север России, Дальний Восток и др.). Ощущается острая нехватка рабочих и специалистов во многих отраслях экономики при растущей безработице.
Синонимом понятию «экономически активное население» является категория «рабочая сила». К рабочей силе относят всех занятых (включая военнослужащих) и безработных. Занятыми считают:
а) лица, работающие в течение недели на момент статистического опроса за плату или на собственных предприятиях;
б) лица, проработавшие не менее 15 часов в неделю бесплатно на предприятиях, принадлежащих членам их семей;
в) временно нетрудоспособные и находящиеся в отпусках.
Всех занятых статистика делит на работающих полную и неполную рабочую неделю. Исходя из этого применяются различные показатели занятости: общая численность занятых, численность занятых в пересчете на полный рабочий день, отработанные за определенный период человеко-часы.
Коэффициент экономически активного населения
определяется как соотношение между численностью экономически активного населения и численностью всего населения страны[1]
:
Где Рэ.ак
- численность экономически активного населения на t-ю дату,
Рt
- численность всего населения на t-ю дату.
На основе численности занятого населения и экономически активного населения можно рассчитать коэффициент занятости населения
:
Где, Тt- численность занятых на t- ю дату.
Коэффициент занятости рассчитывается по населению в целом, по полу, отдельным возрастным группам населения.
Росстат подвел итоги выборочного обследования населения по проблемам занятости по состоянию на вторую неделю ноября 2010 года.
Основываясь на коэффициент экономически активного населения в возрасте 15-72 лет (занятые + безработные) в ноябре 2010г. составила 75,3 млн.человек, или более 53% от общей численности населения страны. В численности экономически активного населения 70,2 млн.человек классифицировались как занятые экономической деятельностью и 5,0 млн.человек - как безработные с применением критериев МОТ (т.е. не имели работы или доходного занятия, искали работу и были готовы приступить к ней в обследуемую неделю).
По сравнению с ноябрем 2009г. численность занятого населения увеличилась на 881 тыс.человек, или на 1,3%, численность безработных сократилась на 1148 тыс.человек, или на 18,6%.[2]
К безработным относятся лица 16 лет и старше, которые в рассматриваемый период:
При отнесении к безработным должны быть соблюдены одновременно все три критерия, перечисленные выше. К безработным относятся также лица, обучающиеся по направлению службы занятости. Учащиеся, студенты, пенсионеры и инвалиды учитываются в качестве безработных, если они занимались поиском работы и были готовы приступить к ней, в соответствии с критериями, изложенными выше.
В составе безработных выделяются лица, не занятые трудовой деятельностью, зарегистрированные в службе занятости в качестве ищущих работу или признанных безработными.
Уровень безработицы – это удельный вес безработных в численности экономически активного населения.
Продолжительность безработицы – промежуток времени, в течение которого человек ищет работу (с момента начала поиска работы и до момента трудоустройства или до наступления рассматриваемого периода), используя при этом любые способы.
Экономически неактивное население – население, которое не входит в состав рабочей силы, включая лиц младше возраста, установленного для измерения экономически активного населения. Величина экономически неактивного населения также измеряется по отношению к обследуемому периоду. Эту часть населения составляют следующие категории: а) учащиеся и студенты, слушатели и курсанты, посещающие дневные учебные заведения (включая дневную аспирантуру и докторантуру); б) лица, получающие пенсии по старости и на льготных условиях, а также получающие пенсии по потере кормильца при достижении ими пенсионного возраста; в) лица, получающие пенсии по инвалидности (I, II, III групп); г) лица, занятые ведением домашнего хозяйства, уходом за детьми, больными родственниками и т.д.; д) отчаявшиеся найти работу, т.е. лица, которые прекратили поиск работы, исчерпав все возможности ее получения, но которые могут и готовы работать; е) другие лица, которым нет необходимости работать, независимо от источника их дохода.
Численностьбезработных
снизилась с 5,1 млн.человек в октябре 2010г. до 5,0 млн.человек в ноябре 2010г.;уровень безработицы
, исчисленный как отношение численности безработных к численности экономически активного населения - с 6,8% до 6,7%[3]
.
2.2 Анализ однородности и совокупности регионов РФ по коэффициенту занятости населения
Имеются данные о среднемесячной заработной плате по регионам Российской Федерации. На основании этих данных построим статистический ряд распределения, образовав 5 групп с равными интервалами (табл.). Размах вариации найдём по формуле: R=Xmax - Xmin.
R=22129,7 - 9879,2 = 12250,5
Определим число групп: n=1+3,322 lg N n=1+3,322 lg 25=5 групп
Величину интервала i найдём по ранее рассмотренной формуле:
Данный ряд распределения показывает, что большинство районов РФ (13 из 26) имеют очень низкую среднемесячную заработную плату от 9879 до 12329,3. В девяти областях среднемесячная заработная плата в пределах 12329,3 -14779,4. В Ленинградской области среднемесячная заработная плата попадает в предел от 14779,4 до 17229,5, а именно - 16866,6‰. В Рязанской области средний уровень зарплаты составил18291,9‰. А максимальное значение этого показателя в Московской и Мурманской областях и равен он 20150,8‰ и 22129,7‰ соответственно.
Для определения средних величин ряда распределения регионов Российской Федерации по факторному признаку - коэффициенту среднемесячной заработной плате населения составим расчётную таблицу.
Таблица 1 - Расчётная таблица для нахождения средней арифметической, моды и медианы ряда распределения регионов Российской Федерации по коэффициенту занятости населения
| № группы
|
Распределение регионов
|
Середина интервала
|
Наименнование района | Xi*Fi | Число частот | ||
| 1 | 9879-12329,3 | 11104,25 | Мурманский | 144355,3 | 13 | ||
| 2 | 12329,3-14779,4 | 13554,35 | Хабаровский | 121989,2 | 22 | ||
| 3 | 14779,4-17229,5 | 16004,45 | Рязанский | 16004,45 | 23 | ||
| 4 | 17229,5-19679,6 | 18454,55 | Ленинградский | 18454,55 | 24 | ||
| 5 | 19679,6-22129,7 | 20904,65 | Московский | 41809,3 | 26 | ||
| Итого: | 80022,25 | 342612,7 | - | ||||
Т.к. рассматриваемый ряд распределения интервальный, то находим его средние величины по соответствующим формулам:
1) средняя арифметическая взвешенная:
(‰)=13177,41
Для определения моды определим модальный интервал по наибольшей частоте (в данном случае 9879 - 12329,3).
2) мода для интервального ряда распределения:
=9879+2450,1*(13-0)/(13-0)*(13-9)=10491,53
Для нахождения медианы используются данные интервала, в котором сумма накопленных частот будет впервые больше или равен .
3) медиана для интервального ряда распределения:
(‰).=12329,1
Значение средней арифметической показывает, что среди рассматриваемых 26 регионов Российской Федерации коэффициент среднемесячной заработной платы составляет 13177,41‰. Мода, равная 10491,53‰, показывает, что в большинстве регионов коэффициент среднемесячной заработной платы 10491,53‰. Медиана (12329,1‰.) показывает, что примерно в половине всех регионов РФ коэффициент занятости населения составляет менее 12329,1‰, а в другой половинеболее 12329,1‰.
Для определения показателей вариации ряда распределения (среднего линейного отклонения, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации) используем соответствующие формулы.
Таблица 2 - Расчётная таблица для определения показателей вариации ряда распределения регионов Российской Федерации по коэффициенту среднемесячной заработной платы.
| № группы | Распределение регионов | Середина интервала, ‰, xi | Наименнование регионов | xi*fi, x взв | (xi-xср) | (xi-xср)*fi | (xi-xср)^2 | (xi-xср)^2*fi | |
| 1 | 9879-12329,3 | 11104,25 | Мурманский | 144355,25 | - 2073,16 | - 26 951,10 | 4297999 | 55873983,94 | |
| 2 | 12329,3-14779,4 | 13554,35 | Хабаровский | 121989,15 | 376,94 | 3 392,45 | 142082,6 | 1278743,434 | |
| 3 | 14779,4-17229,5 | 16004,45 | Рязанский | 16004,45 | 2 827,04 | 2 827,04 | 7992146 | 7992146,463 | |
| 4 | 17229,5-19679,6 | 18454,55 | Ленинградский | 18454,55 | 5 277,14 | 5 277,14 | 27848190 | 27848190,34 | |
| 5 | 19679,6-22129,7 | 20904,65 | Московский | 41809,3 | 7 727,24 | 15 454,48 | 59710214 | 119420428,5 | |
| Итого: | 80022,25 | 342612,7 | 14 135,19 | - 0,00 | 212413492,7 | ||||
· Среднее линейное отклонение по формуле взвешенного:=0/26=0
· Дисперсия (взвешенная):( ‰)=8169749,72‰
· Среднее квадратическое отклонение:(‰)=2858,28‰
· Коэффициент вариации:=(2858,28/13177,41)*100=21,69
Среднее линейное отклонение, равное 0, показывает среднее линейное отклонение коэффициента занятости населения от среднего значения. Среднее квадратичное отклонение, равное примерно 2858,28 ‰, говорит о том, что большинство регионов имеют коэффициент занятости населения от 10319,13‰ до 16035,69‰. Коэффициент вариации 21,69 < 33%, следовательно, совокупность является однородной.
2.3 Адаптация статистического метода в источниках информации о занятости населения.
Изучение миграционных процессов базируется в настоящее время на обширной статистической информации. В России существуют различные источники статистических данных о миграции населения. Основными из них являются переписи населения (включая микропереписи) и текущий учет. Важное значение имеет ведомственная статистика. При углубленном изучении миграции следует применять данные всех источников, добиваясь их сопоставимости и идентичности, т.к. все эти данные имеют существенные ограничения в плане полноты охвата мигрантов и миграционных потоков. Перепись позволяет не только получить полную и достоверную информацию о населении на определенный момент времени (в соответствии с рекомендациями ООН, переписи проводятся не реже 1 раза в 10 лет), но и сопоставить между собой различные характеристики населения. Например, данные о миграции можно получить в разрезе отдельных возрастных групп, национальностей, по лицам, состоящим (не состоящим) в браке и т.п. Однако программа разработки переписей из-за больших затрат на обработку и публикацию их результатов включает ограниченные данные о миграции населения. Переписи населения регулярно проводились в России с 1897 года. В большинстве из них большое внимание уделялось получению сведений о миграции населения. В условиях практически полного отсутствия иных данных о миграции населения переписи долгое время служили практически единственным достоверным источником получения статистической информации
2
. В программу переписи 2010 года
3
были включены вопросов о маятниковой миграции населения. Но, к сожалению, данные переписи 2010 года , еще не обнародованы.
На основании данных Всероссийской переписи населения 2002 года мы можем сравнить количество проживаемых граждан других стран на территории РФ. Однако, хотелось бы , отметить , что пользуясь данными всероссийской переписи населения, истинных масштабов населения не известит , так как очень много приезжих не имеющих гражданство.
Распределение населения России по гражданству по данным Всероссийской переписи населения 2002 года
| Тыс. человек
|
В % к итогу
|
|
| Все население | 145166,7 | 100,0 |
| в том числе:
|
||
| граждане России | 142442,4 | 98,1 |
| из них имеющие два гражданства | 43,6 | 0,0 |
| иностранные граждане | 1025,4 | 0,7 |
| из них имеющие гражданство:
|
||
| стран СНГ | 906,3 | 0,6 |
| Азербайджана | 154,9 | 0,1 |
| Армении | 136,8 | 0,1 |
| Белоруссии | 40,3 | 0,0 |
| Грузии | 52,9 | 0,0 |
| Казахстана | 69,5 | 0,1 |
| Киргизии | 28,8 | 0,0 |
| Молдавии | 51,0 | 0,0 |
| Таджикистана | 64,2 | 0,0 |
| Туркмении | 6,4 | 0,0 |
| Узбекистана | 70,9 | 0,1 |
| Украины | 230,6 | 0,2 |
| других стран мира | 119,1 | 0,1 |
| без гражданства | 429,9 | 0,3 |
| гражданство не указано | 1269,0 | 0,9 |
Текущий учет населения вообще и миграции – в частности служит основным источником сведений об изменении численности и отдельных характеристик населения в межпереписной период. В отличие от переписи, он позволяет оценить истинное число миграционных перемещений, а также своевременно получать информацию об изменениях в характеристике миграционной ситуации в России и отдельные ее регионах.
Текущий учет миграции позволяет изучать направления миграционных потоков, их структуру. При этом систематическому учету, как правило, подлежит только миграция на постоянное место жительства, временная миграция, не связанная с переменой места постоянного проживания, не учитывается.
В нашей стране учет передвижения долгое время не велся. Начало его было положено регистрацией мигрантов в главнейших путях их следования, например, при переселенческом движении в Сибирь и другие многоземельные районы востока страны. Перед первой мировой войной, когда процесс переселения в основном прекратился, этот источник данных о передвижении населения во многом утратил свою первоначальную ценность. Налаживание системы регистрации учета переселенцев, меняющих место жительства, началось с 1924 года. Были организованы новые регистрационные пункты и восстановлен ряд старых на крупнейших железнодорожных станциях.
Для получения углубленной информации об отдельных категориях мигрантов организуется ведомственное статистическое наблюдение. Обычно оно организуется и ведется заинтересованными в информации структурами.После образования Федеральной миграционной службой в 1992 году был организован сбор статистической информации о численности и социально-демографических характеристиках официально зарегистрированных беженцев и вынужденных переселенцев. Статистический учет стал возможен после разработки первичного учетного документа (регистрационной карточки), а также создания системы территориальных органов миграционной службы, осуществляющих накопление и хранение первичных учетных документов, сбор и предоставление статистической отчетности.
К иным данным ведомственной статистики, которые позволяют получать информацию о миграции населения, относятся
32
.
данные о разрешении на въезд (в РФ) и на выезд (из РФ) для постоянного жительства;
данные о численности студентов, прибывших из-за рубежа и численности студентов, нуждающихся в общежитии (в т.ч. – внутренних мигрантов);
статистика разрешений на временное проживание и видов на жительство;
статистика на основе миграционных карт;
статистика выданных виз и отказов.
Однако все эти источники не дают представления о реальных масштабах «подводной части» айсберга неразрабатываемых учетом и ведомственной статистикой данных о миграции, и тем более - нерегистрируемой миграции. Российская система сбора данных о миграции нуждается в серьезном реформировании. Пока существующие системы сбора информации позволяют анализировать миграцию лишь приблизительно, пользоваться ей можно очень осторожно, представляя себе все ограничения, с которыми связан анализ используемых данных.
Но основываясь на федеральную программу «ФЦП Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах» можно сделать оценку социально-экономической эффективности данной программы:
· повышение скорости обработки информации на 10 - 15 процентов;
· увеличение объема статистической информации, находящейся в свободном доступе, на 20 процентов;
· увеличение числа пользователей информационных ресурсов государственной статистики на 22 - 25 процентов;
· увеличение объема информации (в электронном виде) при межведомственном информационном обмене на 40 процентов;
· снижение доли малопроизводительного труда, включая ручной ввод данных, на 20 процентов.
Кроме того, эффект от реализации Программы выражается в повышении роли официальной статистики вследствие:
· создания необходимых условий для интеграции статистических информационных ресурсов федеральных органов государственной власти;
· существенного расширения доступа заинтересованных пользователей к официальной статистической информации;
· повышения оперативности представления статистической информации путем сокращения сроков ее формирования и использования информационных технологий и телекоммуникационных систем;
· повышения достоверности статистической информации для осуществления экономических моделей и расчетов;
· оптимизации расходования бюджетных средств, сосредоточения ресурсов на решении приоритетных задач в области статистики, модернизации ее материальной базы.
Но не смотря на предварительную оценку федирально программы о «Развитие государственной статистики России в 2007-2011 годах», современная статистика требует дальнейшего реформирования.
[1]
Экономическая статистика (2-ое издание) Глава.4 стр. 254
[2]
http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d05/265.htm
[3]
http://www.gks.ru/bgd/free/B04_03/IssWWW.exe/Stg/d05/265.htm