Автор: Мокроносова Анна Дмитриевна

Рубрика: Экономика и управление

Опубликовано в Молодой учёный №26 (130) декабрь 2016 г.

Библиографическое описание:

Мокроносова А. Д. Статистический анализ уровня безработицы в Российской Федерации // Молодой ученый. — 2016. — №26.



В статье рассматривается проблема безработицы в Российской Федерации, а также факторы, влияющие на уровень безработицы в целом. Выполним корреляционно — регрессионный анализ, для того чтобы оценить тесноту связи между выбранными нами факторами. На основе этого мы сможем выявить, какие признаки влияют в наибольшей степени на изменение показателя уровня безработицы, и с чем это связано.

Ключевые слова: безработица, уровень безработицы, показатели, факторы, корреляционно-регрессионный анализ

Рынок труда — один из основных составляющих современных рыночных отношений. Здесь встречается две экономические категории людей — работоспособное население и работодатель, которые формируются из экономически активного населения (ЭАН), одна из составляющих ЭАН — безработное население [1].

Проблема безработица актуальна в наши дни. Это один из показателей благосостояния экономики, по которому судят состояние экономики как по регионам, так и по стране в целом. Государство также считает эту тему важной, поэтому проводится активная политика по снижению безработицы в России. Нас — студентов, как будущих соискателей места работы, также волнует этот вопрос. Именно поэтому я считаю, нужным и важным разобраться в том, какие факторы влияют на изменение показателя безработицы в целом, а также какие из них в большей, а какие в меньшей мере.

Рис. 1. Сравнительная оценка уровня безработицы в Федеральных округах РФ в 2015г, %

Для того чтобы оценить тесноту связи между признаками, установить ее направление, необходимо выполнить корреляционно–регрессионный анализ.

В качестве результативного признака (Y) возьмем уровень безработицы населения Российской Федерации за 2015 г., % (рис. 1). Факторными признаками являются:X1 — среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников по полному кругу организаций на начало 2016 г., рублей;X2 — число прибывших из за пределов России (общие итого миграции), человек;X3 — численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры по субъектам Российской Федерации на начало учебного 2014–2015 гг., тыс. чел.

Измерить взаимосвязи между признаками можно с помощью матрицы парных коэффициентов корреляции [2]. Для её построения воспользуемся возможностями пакета анализа MSExcel (Данные — Анализ данных — Корреляция).

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

Y

1

X1

-0,609756544

1

X2

-0,743195501

0,42744212

1

X3

-0,628109933

0,253306558

0,955952516

1

Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции проведем с помощью таблицы Фишера. При уровне значимости и числе степеней свободы (9–2=7) критическое значение коэффициента корреляции . Значения полученных коэффициентов и больше критического , следовательно, они являются статистически значимыми. Гипотеза о равенстве нулю коэффициента корреляции принимается, поскольку его значение меньше найденного критического [3].

Для построения уравнения регрессии выбираем те факторы, у которых коэффициент корреляции с результативным признаком максимальный. В нашем случае — это фактор Х2, значение коэффициента связи

Указанное значение коэффициента отрицательное, это говорит о тесной обратной связи между признаками, то есть с увеличением фактора Х2 уровень безработицы в РФ уменьшается.

Фактор Х2 можно включить в уравнение связи, параметры которого могут быть получены с помощью применения пакета анализа MSExcel (Данные — Анализ данных — Регрессия). Результаты регрессионного анализа представим в таблице 2.

Таблица 2

Регрессионная статистика

Показатели

Значения

Множественный R

0,743195501

R-квадрат

0,552339553

Нормированный R-квадрат

0,488388061

Стандартная ошибка

1,5726918

Наблюдения

9

Показатели

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

21,36203908

21,36203908

8,636851662

0,021748722

Остаток

7

17,31351648

2,473359497

Итого

8

38,67555556

Значение F-критерия Фишера равно 8,637. Значимость F-критерия показывает вероятность того, что множественный R будет равен нулю. Она крайне мала (Значимость F меньше 0,05), следовательно, уравнение регрессии статистически значимо с вероятностью 95 % (табл. 2).

Параметры уравнения регрессии представлены в таблице 3.

Таблица 3

Параметры уравнения связи ипоказатели их значимости

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-значение

Y-пересечение

8,566360321

0,883110053

9,700218332

2,61385E-05

Переменная X 2

-3,14011E-05

1,06848E-05

2,938852099

0,021748722

Коэффициент множественной корреляции R= 0,743, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении. Коэффициент детерминации R2=0,552. Он показывает, что 55,2 % вариации уровня безработицы обусловлено вариацией включенного в модель фактора.

Уравнение регрессии примет вид:

Анализ параметров уравнения регрессии дал следующие результаты: при увеличении числа прибывших из-за пределов России на территорию РФ, уровень безработицы в стране снизится на 3,14 %.

Как мы знаем, в 90-е годы в России произошел резкий спад показателей рождаемости, что привело к тому, что в настоящее время на рынке труда не хватает специалистов. Но, как показывает наш анализ, данную потребность в кадрах на рынке труда обеспечивает общая численность прибывших на территорию РФ мигрантов. Тем самым уменьшается уровень безработицы, за счет чего увеличиваются и общие экономические показатели страны.

Литература:

  1. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2002. — 104с.
  2. Статистика: учебник для бакалавров: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» и др. экономических специальностей/ Л. И. Ниворожкина [и др.], ред. Л. И. Ниворожкина. — М.: Дашков и К, 2011. — 415с.
  3. Снатенков А. А. Финансово-экономическая оценка строительного сектора Оренбургской области // Экономика и предпринимательство. 2016. № 4–2. С.278–283.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle