CC BY
297
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №5/2016 ISSN 2410-700X_
УДК 331.56
Федосова Валерия Вячеславовна
студентка 2 курса
Оренбургский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия E-mail: [email protected]
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ БЕЗРАБОТИЦЫ В РФ
Аннотация
Дана оценка динамики уровня безработицы в РФ, проведен факторный анализ уровня безработицы, включая выделение наиболее существенных факторов.
Ключевые слова
безработица, ВВП на душу населения, миграция населения, парная регрессия.
В настоящее время, среди большого количества экономических проблем, одной из наиболее актуальных - безработица населения. Важным детерминантом, который определяет социально-экономическое развитие, рост благосостояния общества и государства, является именно безработица населения. На всех уровнях власти ведутся обсуждения о том, что у России есть только единственный путь трансформации рынка труда - понижение уровня безработицы населения.
Безработица- это социально-экономическое явление, при котором часть трудоспособного населения не может найти себе работу, но которое желает и может работать [1]. Безработица, достаточно, серьезная проблема, т.к. предоставляет существенное влияние на страну, и ее занятость. Безработица, как проблему, можно рассмотреть с разных сторон. С одной стороны из-за безработицы увеличивается бедность, население постепенно деградирует, но с другой стороны безработица представляет собой резерв незанятой рабочей силы, которую можно задействовать при расширении производства или структурных перестройках [2].
Динамика уровня безработицы в РФ в период с 2000 по 2014 гг. рассмотрена на Рисунке 1.
12
10
£
а
Л2 п 83
7.8 7 1 Kl .6,1 5.6
6 Ь._1
^ 3
Годы
Рисунок 1 - Динамика уровня безработицы в РФ, %
Анализируя рисунок 1 можно увидеть, что с 2000г. уровень безработицы (10,9% ) постепенно снижается до 2007г. (6,0%), после чего в 2008 г. вновь уровень безработицы идет на увеличение, т.к начался экономический кризис в стране, включая 2009 г., где уровень безработицы достиг 8,3%. Самый низкий уровень безработицы был зафиксирован в 2012 и 2014 гг. (5,3%).
Для проведения корреляционно-регрессионного анализа используем следующие факторы [5]: Y -Уровень безработицы, %; Х1 - Коэффициент рождаемости, %о; Х2 - Общий коэффициент естественного
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №5/2016 ISSN 2410-700X_
прироста населения, %о; Хз - Номинальная ЗП работников, темп роста в %; Х4 - Коэффициент миграции, %; Х5 - Численность безработных граждан получающих пособие по безработице (тыс. чел); Хб - Численность незанятых граждан обратившихся в государственных учреждениях служб занятости (тыс. чел); Х7 - Индекс физического объема оборота розничной торговли в РФ, темп роста %; Xs - Индекс физического объема инвестиций в основной капитал, темп роста %; Х9 - ВВП на душу населения, темп роста %.
Параметры модели с заключением фактора оцениваются с помощью обычного метода наименьших квадратов (МНК).
С помощью ПК получаем матрицу парных коэффициентов [2], на основании которых можно сделать вывод о факторах, которые могут быть включены в модель множественной регрессии (Табл. 1).
Таблица 1
Корреляционная матрица влияния факторов на уровень безработицы РФ
y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9
У 1
x1 -0,771 1
x2 -0,768 0,963 1
x3 0,509 -0,867 -0,781 1
x4 -0,447 0,416 0,449 -0,185 1
x5 0,406 -0,278 -0,317 0,253 0,244 1
x6 0,483 -0,345 -0,374 0,244 0,128 0,972 1
x7 0,074 -0,617 -0,571 0,746 -0,013 0,135 0,131 1
x8 -0,149 -0,279 -0,207 0,291 -0,192 -0,573 -0,500 0,401 1
x9 0,469 -0,502 -0,590 0,283 -0,212 0,567 0,609 0,167 -0,259 1
Анализ корреляционной матрицы позволил выбрать объясняющий факторы, имеющие высокие значения коэффициентов корреляции те факторы, у которых значения коэффициентов корреляции больше 0,6, что говорит о наличии мультиколлинеарности [3, С. 270-272].
По данным таблицы 1 видно, что это факторы Х1, Х2, Хз, Х5, Хб и Х7 мультиколлинеарны. В результате пошагового регрессионного фактора остается только фактор Х9.
Построим уравнения парной регрессии с фактором Х9. По результатам регрессионного анализа получено следующее уравнение регрессии:
у =9,33-0,0018Хд
Анализ полученного уравнения регрессии позволяет сделать вывод, что в среднем с увеличением роста ВВП на душу населения на 1% , уровень безработицы в среднем будет уменьшается 0,0018%.
Регрессионная статистика
Множественный И 0,849262735
[?- квадрат 0,721247194
Нормированный й-квадрат 0,701336279
Стандартная ошибка 0,830842326
Наблюдения 1S
Дисперсионный анализ
df SS MS F Значимость F
Регрессия 1 25,00618942 25,00618942 36,22370959 3,15234Е-05
Остаток 14 9,66418558 0,69029897
Итого 15 34,669375
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика Р-Значение
У-пересечение 3,339842889 0,427101002 21,86799575 3,19434Е-12
Переменная Х9 -0,001838959 0,000305545 -6,018613594 3,15234Е-06
Рисунок 2 - Регрессионная статистика
_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №5/2016 ISSN 2410-700X_
Построив уравнение регрессии, мы увидели, что множественный коэффициент регрессии равен 0,84, т.е. связь тесная и высокая. Коэффициент детерминации равен 0,72, это означает, что уровень безработицы зависит на 72,1% от размера ВВП, а на остальные не учтенные факторы в модели приходиться 27,9%.
Параметры уравнения все значимы, так как их расчетные значения больше табличных ( Табличное = 2,1 , уровень значимости =0,05 t расч > Ъабл).
Проверка адекватности всей модели осуществляется с помощью расчета F-критерия. Если F з > Fx , при а = 0,05, то модель в целом адекватна изучаемому явлению. Fрасч= 36,2 Fтабл= 4,60, уровень значимости = 0,05 Fрасч ^табл. Следовательно, построенная модель на основе ее проверки по F- критерию Фишера в целом адекватна, и все коэффициенты регрессии значимы. Такая модель может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов.
Подводя итог по данной работе, можно сделать вывод: коэффициент детерминации 0,721 говорит о том, что изменения уровня безработицы на 72,1% зависит от изменения показателя ВВП на душу населения, и только на 27,9% от других факторов, а наличие мультиколлинеарности не позволило сделать более детальный анализ влияния устраненных из рассмотрения показателей на результативный показатель. Список использованной литературы:
1. Курс социально-экономической статистики: Учебник для вузов. Под ред. проф. М.Г. Назарова.- М: Финстатинформ, ЮНИТИ-ДАНА, 2010.
2. Тимофеева Т.В., Снатенков А.А. Практикум по социальной статистике. Оренбург.: Издательский центр ОГАУ, 2007.
3. Тимофеева Т.В. Статистическое изучение уровня развития сберегательного дела в РФ / Т.В.Тимофеева, А.А. Снатенков / Материалы Межрегиональной науч.-практ. конференции «Конкурентоспособность АПК: теория и практика» Посвященной памяти чл.-корр. РАСХ А.А. Семенова. - М: Восход-А, 2007.
© Федосова В.В., 2016
УДК 351.72
Федотов Артем Сергеевич
магистрант 2 года обучения
программа «Управление государственной и муниципальной собственностью», СФУ,
г. Красноярск, РФ E-mail: [email protected] Лихтер Анна Валерьевна канд. экон. наук, доцент СФУ г. Красноярск, РФ E-mail: [email protected]
РАЗВИТИЕ КОНТРАКТНОЙ СИСТЕМЫ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Аннотация
Проводиться эволюционный анализ развития контрактных отношений в Российской Федерации в постсоветский период до настоящего времени
Ключевые слова
Государственные закупки, эффективность, эволюция нормативно-правой базы
Система государственных закупок играет очень важную роль в развитии экономики государства в целом. От того с какой эффективностью государство производит закупку товаров работ и услуг для своих
