Автор: Мокроносова Анна Дмитриевна

Рубрика: Экономика и управление

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

Дата публикации: 03.12.2016

Статья просмотрена: 339 раз

Библиографическое описание:

Мокроносова А. Д. Статистический анализ уровня безработицы в Российской Федерации // Молодой ученый. — 2016. — №26. — С. 365-367.



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.
Основные термины (генерируются автоматически): уровень безработицы, парных коэффициентов корреляции, уровня безработицы, уравнения регрессии, значение коэффициента, Российской Федерации, коэффициента корреляции, показателя уровня безработицы, уровень безработицы населения, изменение показателя безработицы, Х2 уровень безработицы, проблема безработицы, оценка уровня безработицы, значение коэффициента корреляции, вариации уровня безработицы, снижению безработицы, нулю коэффициента корреляции, пределов России, Коэффициент множественной корреляции, тесноту связи.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос