Можно предположить, что каждый из перечисленных показателей в той или иной мере оказывает влияние на показатель уровня безработицы в Российской Федерации. Для определения необходимости включения в уравнение множественной регрессии выбранных факторовпостроим матрицу парных коэффициентов корреляции. , где, а .На рисунке 7 представлены результаты построения корреляционной матрицы. Корреляционная матрица исследования взаимосвязи факторных признаков.
Согласно корреляционной матрице, на уровне 0,01 оказались значимыми коэффициенты корреляции между уровнем безработицы и: средним временем поиска работы безработными ;удельным весом городского населения в общей численности населения;
коэффициентом пенсионной нагрузки;
общими коэффициентами рождаемости; коэффициентами миграционного прироста;
удельным весом домохозяйств, имевших персональный компьютер с доступом к сети Интернет;
среднемесячной номинальной начисленной заработной платойработников организаций. На уровне 0,05 значима связь между уровнем безработицы показателем индекса потребительских цен и мощностью амбулаторно-поликлинических учреждений. Анализ показывает значительное количество коррелированных между собой показателей, номультиколлинеарность между факторами не наблюдается. Таким образом, из регрессионной моделиследует исключить следующие факторные признаки:
удельный вес убыточных организаций (х2);ожидаемая продолжительность жизни при рождении (х6);общий коэффициентбрачности (х7);индекс физического объема инвестиций в основной капитал (х9);ввод в действие жилых домов (х10).Проверим оставшиеся переменные на существенность их включения с помощью дисперсионного анализа. Изучим влияние 9 факторов на уровень безработицы в Российской Федерации. Для этого выполним проверку основной гипотезы дисперсионного анализа: уровни факторного признака не влияют на изменение результативной переменной. Расчеты проведем на уровне значимости 0,05. Сведем результаты всех расчетов в одну таблицу и проверим значимость влияния каждого признака в отдельности с помощью F-статистики.Дисперсионный анализ влияния различных факторов на уровень безработицы в России.
Сумма квадратовст.
св.Средний квадратFнаблFкрит.
Знч.x1Между группами44,795 321,4001,8711,6890,025Внутри групп35,157 470,748Итого79,95 279×3Между группами68,13 651,0461,2272,2160,350Внутри групп11,938 140,853Итого79,95 279×4Между группами51,729 481,0781,1841,7530,313Внутри групп28,223 310,910Итого79,95 279×5Между группами64,973 501,2992,5161,7750,005Внутри групп14,978 290,516Итого79,95 279×8Между группами64,156 521,2342,1091,8010,019Внутри групп15,795 270,585Итого79,95 279×11Между группами69,29 541,2782,9261,8330,002Внутри групп10,923 250,437Итого79,95 279×12Между группами43,942 351,2551,5341,6890,089Внутри групп36,10 440,818Итого79,95 279×13Между группами74,597 671,1132,4952,3750,041Внутри групп5,355 120,446Итого79,95 279×14Между группами70,535 641,1021,7562,1540,113Внутри групп9,417 150,628Итого79,95 279.
Для переменных х1, х5, х8, х11 и х13 наблюдаемое значение F-статистики превосходит ее критическое значение, т. е. гипотеза о несущественности влияния фактора на изменение результативного признака отвергается с вероятностью ошибки, равной 0,05. Значит существенное влияние на уровень безработицы могут оказывать следующие показатели:
среднее время поиска работы безработными (месяцев);общие коэффициенты рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения);коэффициенты миграционного прироста на 10 000 человек населения;
удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с доступом к сети Интернет;
мощность амбулаторно-поликлинических учреждений на 10 000 человек населения (на конец года, тысяч посещений в смену).Переобозначимпеременные, оставшиеся после отбора: — среднее время поиска работы безработными (месяцев);
коэффициенты рождаемости (число родившихся на 1000 человек населения);
миграционного прироста на 10 000 человек населения;
вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с доступом к сети Интернет;
амбулаторно-поликлинических учреждений на 10 000 человек населения (на конец года, тысяч посещений в смену).Рассчитаем основные дескриптивные статистики для отобранных переменных (таблица 4):Описательные статистики yx1x2x3x4x5N808080808080.
Среднее7,188,0412,690,6448,11 265,07Медиана6,957,8512,40−1,5048,15 257,75Стандартное отклонение2,221,072,2861,2411,6851,47Минимум1,406,108,60−121,0013,60 113,90Максимум14,2012,1022,70 160,0075,60 495,60 В среднем, уровень безработицы в России по 80 регионам составляет по данным 2015 года 7,18%. При этом, в 40 регионах уровень безработицы держится ниже уровня 6,95%, что является относительно низким показателям в сравнении с имеющимися в предшествующих годах. Самая низкая безработица наблюдается в г. Москве, что, возможно, связано с тем, что в столицу люди приезжают именно с целью поиска работы и готовы принять наименее выгодные предложения ввиду необходимости денежных средств. Перейдем к непосредственному построению математической модели. Используя алгоритм шагового отбора (таблица 5, 6), построим линейную модель множественной регрессии. Показатели модели множественной регрессии.
МодельRR-квадрат.
Скорректированный R-квадрат.
Стандартная ошибка 10,5520,3050,2960,84 420,6850,4700,4560,74 230,7470,5580,5400,682Дисперсионный анализ модели.
МодельСумма квадратовст.
св.Средний квадратF1Регрессия24,398 124,39834,256Остаток55,554 780,712Всего79,952 792.
Регрессия37,561 218,78034,113Остаток42,391 770,551Всего79,952 793.
Регрессия44,583 314,86131,933Остаток35,369 760,465Всего79,95 279.
Уравнение регрессии имеет вид.
Множественный коэффициент детерминации свидетельствует о том, что данное уравнение регрессии описывает 55,8% вариации результирующего признака факторами, вошедшими в модель. В результате корреляционно-регрессионного анализа данных за 2015 год мы получили статистически значимую и адекватную модель. Согласно данной модели уровень безработицы положительно зависит от общего коэффициента рождаемости и отрицательно от коэффициента миграции и удельного веса домохозяйств, имеющих персональный компьютер с выходом в Интернет.
заключение
.
Безработица, являясь макроэкономической проблемой, требует регулярного мониторинга факторов, оказывающих на влияние на нее. Одним из наиболее эффективных инструментом для исследования показателей безработицы являются средства и методы статистики, на основании которых появляется возможность не только исследования динамики и структуры безработицы, как социально-экономического явления, но и построение прогноза значений ее индикаторов. Прогноз позволяет разработать и реализовать на практике систему мер для оптимизации показателей явления, и корректировки результатов. В данной работе для анализа безработицы в Российской Федерации были использованы данные Федеральной службы государственной статистики по регионам России за 2000;2015 гг., что помогло отразить текущие тенденции на рынке труда. В рамках исследования было проведен анализ влияния различных социально-экономических факторов на уровень безработицы в России. Посредством корреляционно-регрессионного анализа было проведено исследование влияния ряда факторов на показатель уровня безработицы. Первоначальная регрессионная модель содержала 14 факторных признаков, которые были обследованы на значимость относительного результативного признака. Посредством такого анализа в окончательную модель вошли следующие показатели:
общие коэффициенты рождаемости;
коэффициенты миграционного прироста;
удельный вес домохозяйств, имевших персональный компьютер с доступом к сети Интернет. Как показывают исследования, правильные меры, исходящие от государства оказывают значимое влияние на стабилизацию данного показателя. В связи с этим основными направлениями для снижения уровня безработицы в стране являются следующие:
содействие в поиске работы только что выпускающимся специалистам как из высших учебных заведений, так и из учреждений начального и среднего профессионального образования;
создание курсов повышения профессиональной квалификации и адаптации на рынке труда не только для молодых специалистов, а также для женщин, обращающихся на биржу труда с целью поиска работы после выхода из декретного отпуска;
упрощение рабочей миграции, например, с точки зрения предоставления каких-либо социальных льгот по приобретению жилья на новом месте. Список использованной литературы.
Айвазян С.А., Мхитарян.
В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. — М.: ЮНИТИ, 2011.
Балдин, К. В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К. В. Балдин, А. В. Рукосуев. — М.: Дашков и К, 2012. — 312 c. Батракова, Л. Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л. Г. Батракова. — М.: Кно.
Рус, 2013. — 528 c. Громыко, Г. Л. Теория статистики: Практикум / Г. Л. Громыко. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 238 c. Елисеева И. И., Юзбашев М. М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И. И. Елисеевой. — М.: Финансы и статистика, 2007.
Курс демографии. /Под ред. А. Я. Боярского./ - М.: Финансы и статистика, 2012.
Практикум по теории статистики под ред. профессора Р. А. Шмойловой. — М.: Финансы и статистика, 2011.
Статистика под ред. К.э.н. В. Г. Ионина, -Новосибирск, изд. НГАЭиУ, 2012.
Статистика А. В. Сиденко, Г. Ю. Попов, В. М. Матвеева, — М.: Дело и Сервис, 2010.
Сборник задач по общей теории статистики под ред. к.э.н. Л. К. Серга. — М.: Филинъ, 2010.
Статистические методы прогнозирования, Дуброва Т. А., 2013.
Теория статистики: учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. М.: Финансы и статистика, 2007. 656 с. Ткач Г. Ф., Филиппов В. М., Чистохвалов В. Н. Тенденции развития и реформы образования в мире: Учеб.
пособие — М.: РУДН, 2013. — 303 с. Энциклопедия статистических терминов.
В 8 томах / Федеральная служба государственной статистики. М.: Росстат, 2011.
Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.gks.ru/Министерство здравоохранения Российской Федерации [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.rosminzdrav.ru/Министерство труда и социальной защиты Российской Федерации. [Электронный ресурс]. Режим доступа:
http://www.rosmintrud.ru/.
