Обследование населения по проблемам занятости ориентировано на анализ состава и структуры занятых по разным признакам. В настоящее время Федеральная служба государственной статистики (Росстат) публикует группировки занятого населения по следующим признакам:

1. пол;

2. возраст (до 20, 20-29, 30-39, 40-49, 50-59, 60 лет и старше);

3. вид экономической деятельности (сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, рыболовство, транспорт и связь, образование и др.);

4. уровень образования (послевузовское, высшее профессиональное, среднее профессиональное, начальное профессиональное, среднее (полное) общее, основное общее, не имеют основного общего);

5. статус (работающие по найму, работающие не по найму);

6. занятия (руководители органов власти и управления всех уровней, работники сферы обслуживания, водители и машинисты подвижного оборудования и др.);

7. место основной работы (в организации; в сфере предпринимательской деятельности без образования юридического лица, по найму у физических лиц, индивидуальных предпринимателей);

8. фактическая продолжительность рабочей недели (менее 9 часов в неделю, 9-15, 16-20, 21-30, 31-40, 41-50, 51 час и более) [8].

Наряду с абсолютными показателями, характеризующими численность занятых по отдельным группам, рассчитывают показатели уровня занятости как в целом, так и по отдельным группам.

Актуальным вопросом при исследовании занятости населения является изучение нестандартных форм занятости. К ним относятся неполная занятость, сезонная работа, случайные подработки, временная работа, трудоустройство по совместительству, надомная работа, работа в теневой, неформальной экономике без заключения трудового контракта и самозанятость.

В условиях экономики переходного периода вторичная самозанятость является одним из главных средств адаптации людей к существующей ситуации в стране. Вторичная занятость - это любая дополнительная оплачиваемая работа или доходное занятие (не включается работа на даче, огороде, приусадебном участке).

Еще один показатель - неполная занятость населения. При учете видимой неполной занятости в международных стандартах выделяют два элемента:

1. Число лиц, не полностью занятых видимым образом. Включают всех лиц, работающих по найму или на собственных предприятиях, находящихся на работе и не на работе, вынужденные работать меньше нормального времени, установленного для данного вида деятельности, которые ищут дополнительную работу и готовы приступить к ней в отчетном период;

2. Объем видимой неполной занятости - это время, имеющееся для дополнительной работы в отчетном периоде. Выражается в единицах рабочих дней или часов.

Существует два метода учета времени для дополнительной занятости:

Составление на ежедневной основе и для каждого заинтересованного лица баланса потенциального рабочего времени, разбитого на отработанное время, время, имеющееся для работы, и время, когда работа невозможна, в течение отчетного периода.

Представления о неполной занятости дают показатели, которые характеризуют фактическую продолжительность рабочей недели, потери рабочего времени в связи с сокращенной продолжительностью рабочего дня по инициативе администрации, а также сведения о продолжительности неоплачиваемых отпусков по собственному желанию, так как они могут использоваться для подработки.

Скрытая неполная занятость характеризует неправильное распределение трудовых ресурсов. Признаками этого вида неполной занятости служат низкие доходы, неполное использование уровня квалификации работников (или несоответствие выполняемой работы уровню квалификации), низкая производительность труда.

Таким образом, нестандартные формы занятости, с одной стороны, создают и удовлетворяют потребности в новых рабочих местах, с другой стороны, характеризуются незащищенностью и нерегулярным статусом рабочей силы. Существующая тенденция к глобализации неформальной занятости, укреплению связей между официальным и неформальными секторами требует установления минимальных стандартов занятости и социальной защищённости работников в неформальном секторе экономики [4].

Ведущими видами экономической деятельности в промышленности являются производство пищевых продуктов, кокса, резиновых и пластмассовых изделий, машиностроительной продукции (вагоно-, котло-, дизелестроение, сельхозмашиностроение, производство электрооборудования), а также химическое производство.

Структура - это внутреннее устройство множества элементов, объединенных в единое целое - в нашем случае занятость населения [7].

Исследуем численность и структуру занятого населения по полу в 2014-2021 гг. (Таблица 4).

Таблица 4. Численность и структура занятого населения по полу в 2014-2021 гг.

В представленной таблице прослеживаются структурные изменения в составе занятого населения по полу. Доля занятых мужчин больше доли занятых женщин в 2014 г. на 4,58%, в 2021 г. на 3,04% в общей численности занятого населения соответствующего года. В 2021 г. по сравнению с 2014 г. численность занятых мужчин уменьшилась в 1,04 раза, а численность занятых женщин - в 1,01 раза. На протяжении всего исследуемого периода число занятых мужчин превышает число занятых женщин. В 2015 г. между ними была максимальная разница (59,1 тыс. человек), а в 2019 г. - минимальная (9,1 тыс. человек).

Наименьшую долю в общей численности занятого населения имеют занятые в возрасте до 20 лет и в возрасте от 60 до 72 лет (в 2004 г. - 5,56%, в 2011 г. - 4,1%). В 2014 г. наибольшую долю имеют занятые в возрасте 40-49 лет (31,81%), в 2021 г. - занятые в возрасте 30-39 лет (25,89%).

Сокращается разрыв между численностью занятых в экономике в возрасте от 40 до 49 лет и в возрасте от 50 до 59 лет. В 2021 г. по сравнению с 2014 г. численность занятого населения в возрасте 40-49 лет уменьшилась в 1,34 раза, а численность занятого населения в возрасте 50-59 лет увеличилась в 1,33 раза (Приложение А).

3.2 Расчет и анализ показателей динамики численности занятых

Ряд динамики (временной ряд) - это совокупность значений какого-либо показателя y за несколько последовательных моментов или периодов времени. Каждый ряд динамики имеет два элемента: время (t) и уровень ряда (yi), т.е. конкретные значения показателя.

Известны значения численности занятого населения Алтайского края за восьмилетний период (Таблица 5).

Различают базисные и цепные показатели динамики. Базисные показатели динамики представляют собой результат сравнения текущих уровней с одним фиксированным значением, принятым за базу.

В качестве базы будем брать начальный уровень динамического ряда. А цепные показатели динамики - это результат сравнения текущих уровней с непосредственно предшествующими уровнями.

Абсолютный прирост (убыль) за единицу времени отражает абсолютную скорость изменения и выражается в тех же единицах измерения, в которых измеряют уровни ряда.

y - абсолютный прирост за t единиц времени; y_i - текущий уровень ряда; y_i-1 - уровень ряда, непосредственно предшествующий текущему уровню; y_o - начальный уровень динамического ряда (y_o = 1190,40 тыс. человек).

Численность занятых уменьшилась по сравнению с предыдущим годом в 2015 г., 2018 г., 2019 г. и в 2021 г. Максимальная убыль численности занятых составила в 2019 г. 73,40 тыс. человек по сравнению с 2018 г. Численность занятых увеличилась по сравнению с предыдущим годом в 2016 г., 2017 г. и в 2020 г. Максимальный прирост численности занятых составил в 2020 г.62,00 тыс. человек по сравнению с 2019 г. Численность занятых уменьшилась в 2021 г. по сравнению с 2014 г. на 25,10 тыс. человек.

Коэффициент роста показывает, во сколько раз увеличился текущий уровень динамического ряда по сравнению с предшествующим уровнем или начальным уровнем, а в случае уменьшения - какую часть базисного составляет сравниваемый уровень. Он выражается в долях единицы и определяется по формулам:

Максимальный коэффициента роста наблюдается в 2020 г. (численность занятых увеличилась в 2020 г. в 1,06 раза по сравнению с 2019 г.), минимальный коэффициент роста - в 2019 г. (численность занятых в 2019 г. составляет 0,94 численности занятых в 2018 г., т.е. численность занятых уменьшилась в 2019 г. по сравнению с 2018 г. в 1,07 раза). Численность занятых в 2021 г. составляет 0,98 численности занятых в 2014 г., т.е. численность занятых уменьшилась в 2021 г. по сравнению с 2014 г. в 1,02 раза.

Произведя расчеты, можно сделать вывод о том, что рост численности занятых по сравнению с предыдущим годом наблюдается в 2016 г., 2017 г. и в 2020 г., а убыль - 2015 г., 2018 г., 2019 г. и в 2021 г (Приложение Б).

3.3 Корреляционно-регрессионный анализ влияния потребности организаций в работниках на уровень занятости

Корреляционно-регрессионный анализ - это математико-статистический метод, позволяющий описывать в виде уравнения y = f (x) зависимость вариации результативного признака y_i от вариации факторного признака x_i, а также количественно оценивать силу и тесноту изучаемой зависимости.

Изучим зависимость уровня занятости y (%) от потребности организаций в работниках, заявленной в службы занятости, x (чел.) за период 2014-2021 гг.

Имея фактические значения x_i и y_{i (}табл.3), найдем такое уравнение y = f (x), чтобы исходные точки (x₁; y₁), (x₂; y₂), …, (x₈; y₈) как можно ближе приближались к этой линии.

Рассмотрим случай, когда f (x) - линейная функция (прил.1). Чтобы составить уравнение парной линейной регрессии (y = a + bx), найдем коэффициенты а и b по формулам:

(3.1)

, (3.2)

где , , (n - число наблюдений).

Получили уравнение: y_x = 88,55 + 0,0004x. После подстановки в уравнение фактических значений фактора x_i получаем расчетные значения результата y_i, т.е. такие его теоретические значения, которые сформировались бы при фактических значениях фактора и средней степени взаимодействия этого фактора с результатом. Рассчитаем коэффициент детерминации, который является эффективной оценкой адекватности регрессионной модели:

(3.3)

или 50,12%, т.е. изменения уровня занятости зависят от изменения потребности организаций в работниках на 50,12%, а от изменения всех прочих причин - на 49,88%.

Рассмотрим случай, когда f (x) - степенная модель. Чтобы составить уравнение степенной парной регрессии (y = ax^b), прологарифмируем обе части уравнения: lny = lna + blnx. Пусть lny = Y, lna = A, lnx = X. Уравнение примет вид Y = A + bX. Найдем коэффициенты А, b, но в качестве исходных данных будем рассматривать lnx_i и lny_i; a = e^A.

Получили уравнение: y_x = 69,53x^0,03. Коэффициент детерминации для нелинейных моделей рассчитывается по формуле:

(3.4)

или 60,46%, т.е. изменения уровня занятости зависят от изменения потребности организаций в работниках на 60,46%, а от изменения всех прочих причин - на 39,54%.

Рассмотрим случай, когда f (x) - гиперболическая модель. Чтобы составит уравнение гиперболической парной регрессии (y = a + b/x), сделаем замену: 1/x = X. Уравнение примет вид y = a + bX. Найдем коэффициенты a и b, но в качестве исходных данных будем рассматривать X_i и y_i.

Получили уравнение: y_x = 94,08 - 17208,86/x. Рассчитаем коэффициент детерминации по формуле (3.4). или 70,06%, т.е. изменения уровня занятости зависят от изменения потребности организаций в работниках на 70,06%, а от изменения всех прочих причин - на 29,94%.

Чем ближе коэффициент детерминации к 1, тем более адекватна построенная модель исходным данным. Таким образом, гиперболическая модель наилучшим образом описывает зависимость уровня занятости от потребности организаций в работниках.

Оценим уравнение гиперболической парной модели. Установим тесноту связи между переменными с помощью показателя (индекса) корреляции:

(3.5)

Получили: т.е. связь между x и y сильная.

Для оценки относительной величины отклонения фактических значений от расчетных используем коэффициент, который называется средняя ошибка аппроксимации:

(3.6)

Ошибка считается допустимой, т.к. не превышает 12%.

Одним из важных показателей является коэффициент эластичности. Для гиперболической функции средний коэффициент эластичности можно рассчитать по формуле:

(3.7)

Получили: Он показывает, что если потребность организаций в работниках увеличится на 1%, то уровень занятости в среднем увеличится на 0,03%.

Для оценки надежности построенного уравнения применим метод дисперсионного анализа, который предполагает сравнение двух значений F-критерия: фактического и расчетного. Если F_расч. > F_табл., то уравнение признается значимым и надежным. Если F_расч. < F_табл, то фактор x не оказывает влияния на y, уравнение незначимо и ненадежно.

Фактическое значение находим по формуле:

,

где n - число наблюдений, m - число параметров уравнения регрессии.

F_{табл. -} это максимально возможное значение критерия при заданном уровне значимости б и числе степеней свободы. Уровень значимости б - вероятность отвергнуть правильную гипотезу. Чаще всего б = 0,05. Число степеней свободы для F-критерия определяется по формулам: k₁ = m-1; k₂ = n-m. F_табл..

Получили: Следовательно, делаем вывод о надежности построенного уравнения, его пригодности для аналитических и прогнозных значений.

3.4 Выявление основной тенденции развития и прогноз численности занятого населения Алтайского края на перспективу

Тенденция - это общее направление в изменении уровней ряда: к росту, снижению или стабилизации с течением времени. Для выявления основной тенденции изменения уровней исследуемого ряда динамики используем метод укрупнения интервалов, метод скользящей средней и аналитическое выравнивание.

Метод укрупнения интервалов предполагает переход от первоначального ряда динамики к рядам с большими временными промежутками. Заменим годовые данные двухлетними и по укрупнённым интервалам рассчитаем средние показатели:

, где y₁ = 1190,40, у₂ = 1179,10;

, где y₃ = 1198,00, y₄ = 1217,60;

, где y₅ = 1198,90, y₆ = 1125,50;

, где y₇ = 1187,50, y₈ = 1165,30.

Результаты расчетов представим в Таблице 6.

Таблица 6. Сглаживание ряда динамики методом укрупнения

Метод скользящей средней заключается в том, что расчёт средних уровней по укрупнённым интервалам проводят путём постепенного исключения из интервала первых уровней и включения последующих. Полученная средняя относится к середине укреплённого интервала. Двухлетняя скользящая средняя:

· для первого интервала ;

· для второго интервала ;

· для третьего интервала и т.д.

Чтобы соотнести полученный уровень с определенным годом, осуществим центрирование. Оно заключается в нахождении средней из двух смежных скользящих средних.

Аналитическое выравнивание заключается в построении аналитической функции, которая характеризует зависимость уровней ряда от времени.

Произведем выравнивание с помощью линейной функции y_t = a + bt. Найдем параметры уравнения с помощью метода наименьших квадратов. Необходимо, чтобы сумма квадратов отклонений фактических данных от выравненных была наименьшей:

Чтобы ? (y_i - a - bt) ² была минимальной, параметры a и b должны удовлетворять следующей системе нормальных уравнений:

где y - значение уровней фактического ряда динамики; t - порядковый номер периода или момента времени; n - число уровней ряда динамики.

Чтобы упростить систему, за начало отсчета времени (t = 0) примем середину ряда динамики. Значения t - условного обозначения времени будут такими:

В этом случае ?t = 0, поэтому система уравнений примет вид:

Отсюда

.

Получили:

Коэффициент b показывает, что с 2014 по 2021 гг. численность занятых в среднем уменьшалась на 4,40 тыс. человек в год.

Рассчитаем среднюю ошибку аппроксимации для данного уравнения тренда с использованием данных.

Получили: - незначительная ошибка, что говорит об адекватности уравнения тренда.

Аналитическое выравнивание позволило выявить общую тенденцию к снижению численности занятого населения с 2014 по 2021 гг.

Экстраполяция тенденции - это получение представлений о будущем на основе информации, относящейся к прошлому и настоящему. Осуществим прогноз численности занятых на 2022-2023 гг. с помощью следующих методов:

1. Метод среднего абсолютного прироста. Необходимо средний абсолютный прирост последовательно прибавить к последнему уровню ряда столько раз, на сколько периодов экстраполируется ряд:

где t - срок прогноза; i - номер последнего уровня; y_i - базовый для прогноза уровень; ??y - средний за исследуемый период абсолютный прирост (??y = - 3,59 тыс. человек).

Прогнозируемая численность занятых в 2022 г. равна 1161,71 тыс. человек, в 2023 г. - 1158,13 тыс. человек.

2. Метод среднего темпа роста осуществляется, когда общая тенденция характеризуется показательной кривой:

где y_i - последний уровень ряда динамики; - средний за исследуемый период коэффициент роста (= 0,997).

Прогнозируемая численность занятых в 2022 г. равна 1161,76 тыс. человек, в 2023 г. - 1158,23 тыс. человек.

Небольшое расхождение полученных данных по первым двум методам объясняется тем, что в основу прогноза заложена в первом случае линейная зависимость, во втором - степенная.

3. Выравнивание рядов по какой-либо аналитической формуле.

С помощью полученного уравнения тренда составим точечный прогноз численности занятых на 2022-2023 гг.:

Прогнозируемая численность занятых в 2022 г. равна 1162,97 тыс. человек, в 2023 г. - 1158,57 тыс. человек.

Так как любой прогноз носит приближенный характер, определим доверительный интервал прогноза:

где t_a - коэффициент доверия по распределению Стьюдента при уровне значимости б; - средняя квадратическая ошибка тренда; m - число параметров уравнения; y_{t -} расчетное значение уровня.

Если n = 8 и m = 2, то число степеней свободы k = 6. Тогда при доверительной вероятности, равной 0,95 (при уровне значимости б = 0,05), коэффициент доверия t_a = 2,4469. Интервальный прогноз численности занятых:

Следовательно, с вероятностью, равной 0,95, можно утверждать, что численность занятых в 2022 г. будет не менее 1095,44 тыс. человек и не более 1230,50 тыс. человек, а в 2023 г. - не менее 1091,04 тыс. человек и не более 1226,10 тыс. человек.

Заключение

В результате выполнения курсовой работы была достигнута поставленная цель: проведен статистико-экономический анализ занятости населения Алтайского края.

В первой части были рассмотрены теоретические основы статистико-экономического анализа занятости населения: даны понятия экономически активного населения, занятости, представлены статистические показатели для анализа занятости населения и источники статистической информации.

Во второй части была дана краткая характеристика социально-экономического положения Алтайского края. Алтайский край - динамично-развивающийся регион России, главная цель которого обеспечение роста уровня и качества жизни населения.

В третьей части проведен статистико-экономический анализ занятости населения Алтайского края с 2014 по 2021 г.

Анализ численности и структуры занятых по полу и возрасту показал, что число занятых мужчин превышает число занятых женщин, и в 2021 г. по сравнению с 2014 г. увеличилась доля занятых в возрасте от 30 до 39, от 50 до 59, от 60 до 72 лет;

Рассчитав показатели динамики, определили, что рост численности занятых по сравнению с предыдущим годом наблюдается в 2016 г., 2017 г. и в 2020 г., а убыль - 2015 г., 2018 г., 2019 г. и в 2021 г.;

Благодаря реализации целевых программ, направленных на содействие занятости населения Алтайского края, снижение напряженности на рынке труда, удалось достичь положительной динамики численности занятых.

В 2020 г. по сравнению с 2019 г. число занятых увеличилось на 62,00 тыс. человек.

Список использованной литературы

1. Об утверждении Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года: Указ Президента РФ от 09.10.2007 № 1351 (ред. от 01.07.2014) // Справочно-правовая система «Консультант Плюс»: [Электронный ресурс] / Компания «Консультант Плюс». - (Дата обращения: 14.11.2018).

2. Балдин К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: ИТК Дашков и К, 2015. - 312 c.

3. Бычкова С.Г. Социально-экономическая статистика: Учебник для бакалавров / С.Г. Бычкова. - М.: Юрайт, 2013. - 591 c.

4. Громыко Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко.. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 238 c.

5. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов / В.М. Гусаров. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2014. - 218 с.

6. Долгова В.Н. Теория статистики: Учебник и практикум для академического бакалавриата / В.Н. Долгова, Т.Ю. Медведева. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 245 c.

7. Ефимова М.Р. Общая теория статистики: Учебник / М.Р. Ефимова, Е.В. Петрова, В.Н. Румянцев. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 416 c.

8. Лубягина Ю.В. Демографическая обстановка России / Ю. В. Лубягина, М. Н. Попова, А. В. Дремина // Научное сообщество студентов: Междисциплинарные исследования: сб. ст. по мат. XXXVI междунар. студ. науч.-практ. конф. - № 1(36). - С. 81-85.

9. Лысенко С.Н. Общая теория статистики: Учебное пособие / С.Н. Лысенко, И.А. Дмитриева. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 208 c.

10. Маличенко И.П. Социально-экономическая статистика с решением типовых задач: Учебное пособие / И.П. Маличенко. - Рн/Д: Феникс, 2013. - 379 c.

11. Малых Н.И. Статистика: Учебник и практикум для академического бакалавриата / Н.И. Малых. - Люберцы: Юрайт, 2016. - 275 c.

12. Мелкумов Я.С. Социально-экономическая статистика: Учебное пособие / Я.С. Мелкумов. - М.: ИНФРА-М, 2013. - 236 c.

13. Население // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - 2019. - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/population/, свободный. - Загл. с экрана (дата обращения 14.11.2018).

14. Общая теория статистики: Учебник / Под редакцией Башиной О.Э., Спирина А.А. - М.: Финасы и статистика, 2014. - 150 с.

15. Октябрьский П.Я. Статистика: Учебник / П.Я. Октябрьский. - СПб: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2014. - 248 с.

16. Социальная статистика: Учебное пособие / под ред. И.И. Елисеевой. - М., 2017. - 270 с.

17. Социально-экономическая статистика: учебник / под ред. М.Р. Ефимовой. - М.: Юрайт, 2013. - 612 с.

18. Социально-экономическая статистика: учебник для академического бакалавриата / Под ред. М.Р. Ефимовой. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательство Юрайт, 2015. - 167 с.

19. Статистика. Практикум: учеб. пособие для академического бакалавриата/ под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Юрайт, 2016. - 251 с.

20. Статистика: учебное пособие / М.Г. Назаров под ред. и др. - М. : КноРус, 2016. - 380 с.

21. Статистика: Учебно-методическое пособие / Г.А. Бутримова, Т.Г. Храмцова, Г.Л. Мороз, Н.А. Рожкова. - Новосибирск: СибУПК, 2014. - 156 с.

Приложение Б