Статистический анализ безработицы в Российской Федерации

Прогнозированием уровня безработицы занималась Портнова Л.В. (2012) [11]. В основе данной работы лежит применение структурных методов классификации объектов – кластерный анализ. Данные, на примере которых автор рассматривала использование данного статистического метода, были взяты по 35 районам Оренбургской области 2005-2011 гг..

Особенность этой работы заключается в том, что в первую очередь Портнова Л.В. определила признаки, которые имеют наиболее сильное влияние на уровень безработицы, снизив размерность статистической совокупности путем выполнения корреляционного анализа. Далее, в результате проведенного объединения районов региона были получены три кластера, определяющие специфику ситуации на рынке труда в области. Благодаря такому делению общей совокупности был произведен наиболее точный прогноз уровня безработицы (на основе регрессионного анализа) и предоставлены более четкие рекомендации по стабилизации рынка труда в области, учитывая специфику каждой группы в отдельности. Таким образом, Портнова Л.В. показала, что в задачах социально-экономического прогнозирования, в частности уровня безработицы, сочетание кластерного анализа с другими количественными методами достаточно перспективно.

Анализ динамики показателя Портнова Л.В. (2012) [12] описала в своей следующей статье. Для исследования были взяты оперативные данные о численности безработных и об уровне безработицы в Оренбургской области с 2000 по 2011 год. Целью данной работы было построение прогнозного уровня безработицы в регионе в 2012 и 2013 годах.

Для более объективной  оценки положения, Портнова Л.В. производит анализ динамики уровня безработицы, сравнивая значения общей и зарегистрированной безработицы, расхождение между которыми является значительным. С целью определения тенденции и выявления тренда был использован метод Фостера-Стюарта, который проверяет гипотезу об отсутствии тенденции в средней и в дисперсии. В ходе анализа автором был применен также метод аналитического выравнивания, для которого было использовано графическое изображение уровней динамического ряда и добавлена наиболее адекватная линия тренда, выбранная по наибольшему коэффициенту аппроксимации.

В результате проведенного анализа и  построенного уравнения  тренда Портнова Л.В. описывает уровень  общей безработицы в Оренбургской области  в анализируемом периоде. Кроме того, оценка надежности параметра параболы второго порядка показала, что наличие параболического тренда достоверно и что точность её достаточна высока. В заключение автором был построен прогноз данного показателя по полученному уравнению тренда.

Анализом динамики продолжительности поиска работы и факторов, влияющих на неё, занималась также Сарычева Т.В. (2012) [16]. Целью данного исследования было изучение зависимости между временем, уходящим на поиск работы и таких факторов, как возраст безработного и пол человека, ищущего работу. Данные для работы были взяты из публикаций Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл с 2000 по 2010 год.

В ходе работы был проведен сравнительный анализ средней продолжительности поиска работы среди мужчин и женщин в общей совокупности и в разных возрастных группах. Также был проведен визуальный анализ диспропорций в продолжительности поиска работы в зависимости от возраста между молодежью (до 29 лет), лицами среднего возраста ( 30-50 лет)  и безработными, которым более 50 лет. В результате исследования автор пришла к выводу о том, что женщины в среднем тратили на поиск работы больше времени, чем мужчины. Кроме того, быстрее всего находят себе работу пожилые люди, а дольше всего – лица среднего возраста.

В рамках проведенного исследования были также применены такие непараметрические  критерии как критерий Колмогорова-Смирнова, ANOVA Краскела-Уоллиса и медианный тест. В итоге, Сарычевой Т.В. было доказано, что продолжительность поиска работы в Республике Марий Эл в значительной степени зависит от возраста гражданина, ищущего работу, однако влияние пола безработного является крайне слабым.

В своей другой статье Сарычева Т.В. (2012) [17] также прибегает к анализу уровня безработицы и изучению его динамики, как неотъемлемого элемента при анализе занятости населения. Используя в качестве примера данные по уровню безработицы в Республике Марий Эл за 2000-2010 года, автор предлагает использовать те подходы для оценки и прогнозирования индикаторов, которые основаны на использовании моделей ARIMA.

В ходе исследования динамики показателя была выявлена сезонность, пик которой приходится на февраль, а наименьшее значение на август. Такая  динамика определила выбор прогнозной модели. Автор предпочла моделировать численность безработных с помощью  модели ARIMA (1,1,1) (1,0,0) c сезонным лагом 12 и интервенцией на 108 уровне. В результате был построен среднесрочный прогноз на 2012-2014 года. Однако Сарычева Т.В. отмечает, что построение таких прогнозных моделей, которые основаны на оценке одномерных временных рядов, позволяют проанализировать только отдельные стороны безработицы.

Анализом математических оценок взаимовлияния уровней безработицы  различных возрастных групп с  учетом старения населения занимались И.А. Галимов и Л.Ю Уразаева (2013) [5]. Для своего исследования авторы взяли демографические данные нескольких стран за период с 1950 по 2010 год, а также сопоставимые данные об уровне безработицы по 25 странам мира за 2008 год.

В ходе работы был произведен корреляционный анализ среди возрастных групп «15-24», «25-49», «50 и более» и  «старше 65 лет». Данный анализ показал, что существует значимая связь между упомянутыми возрастными группами и уровнем безработицы. На основании полученных результатов авторы приходят к выводу о том, что при увеличении удельного веса населения старше 65 лет растет занятость молодежи и уменьшается уровень безработицы.

Также, в рамках исследования, Галимов И.А. и Уразаева Л.Ю. разделили страны на четыре кластера, используя расстояние «городских кварталов», метод Варда. Однако последние три кластера были объединены в один ввиду малочисленности каждого, и таким образом далее был проведен корреляционный анализ двух кластеров с медианным возрастом выше 40 лет и ниже 30 лет соответственно. Выводом из проведенного анализа стал тот факт, что в более «старых» странах, где сокращаются уровни рождаемости и смертности, наблюдается острая конкуренция между поколениями за рабочие места, а в более «молодых» странах таковая не наблюдается.

 

Глава 2. Общая характеристика проблемы безработицы в России

2.1. Уровень безработицы  в Российской Федерации

На сегодняшний день около 5,7% экономически активного населения России являются безработными. На первый взгляд, такой достаточно низкий уровень характеризует о положительных трансформациях в экономике страны, однако эксперты предвещают рост данного показателя в будущем. Таким образом, правительство Российской Федерации планирует потратить около половины триллиона рублей на урегулирование рынка труда в период с 2013 по 2020 год.

Рассмотрим динамику уровня безработицы в России в период с января 1994 по март 2013.

 

Рис. 1. Уровень безработицы в России (%) с января 1994 по март 2013³

 

По графику видно, что  наибольший пик безработицы приходится на февраль 1999 года, где его значение достигло 14,6%. Скорее всего это связано  с имеющимся в то время кризисом в стране. Затем наблюдается спад до января 2003 года (показатель составил 6,14%), после чего вновь наблюдается  резкий скачек вверх. Точно сказать  нельзя, с чем это было связано, однако можно предположить, что на увеличение данного показателя повлияли проводящиеся в это время многочисленные социальные реформы. В период с апреля 2003 по сентябрь 2008 наблюдается достаточно нестабильное поведение уровня безработицы, хотя можно выдвинуть предположение о нисходящем тренде в течение обозначенного периода. В третьем квартале 2008 года снова наблюдается увеличение показателя, причем гораздо сильнее, чем в 2003 году. Данное явление вероятнее всего связано с уже описанным выше мировым финансовым кризисом. Так, в апреле 2009 года уровень безработицы достиг 10,2%, после чего начал постепенно снижаться до декабря 2012 года, когда достиг свое минимальное значение, равное 4 процентным пунктам. Далее, в январе 2013 года показатель подскочил на несколько процентов вверх и затем начал опять снижаться. Надо заметить, что всплеск безработицы довольно часто наблюдается в первом квартале, что можно связать с сезонной особенностью.

2.2. Структура безработных по полу, возрасту и образованию в России

Федеральная Служба Государственной  Статистики также публикует данные о составе безработных по таким социально-демографическим признакам, как возраст, пол и уровень образования. Рассмотрим далее структуру безработных по перечисленным показателям и сравним значения по федеральным округам, входящим в состав Российской Федерации.

Начнем с анализа состава  безработных по полу в 2011 году. По данным выборочных обследований по проблемам  занятости численность безработных  по половому признаку была распределена следующим образом (в среднем  за год):

 

Рис. 2. Состав безработных по полу в 2011 г. (по данным выборочных обследований населения по проблемам занятости; в среднем за год; тысяч человек)

 

По представленной диаграмме  видно, что, в общем, по стране количество безработных женщин меньше, чем мужчин. При этом надо заметить, что по оценкам на конец 2011 года на 1000 мужчин приходится 1162 женщины. С одной стороны, такую «занятость» женщин можно объяснить их большим природным усердием и способностью мобилизоваться в трудных жизненных ситуациях и готовы пойти на любую работу, только чтобы, к примеру, прокормить детей (в случае с матерью-одиночкой). С другой стороны, возможна ситуация, что женщины просто не относят себя к числу безработных, являясь при этом домохозяйками. Преобладание числа безработных женщин над мужчинами наблюдается только в Северо-Кавказском федеральном округе, где причиной этому могут послужить местные традиции и обычаи.

Далее рассмотрим состав безработных в зависимости от возраста. С этой целью также построим диаграмму для каждого федерального округа, разделив безработных на возрастные группы.

 

Рис. 3. Состав безработных по возрастным группам в 2011 г. (по данным выборочных обследований населения по проблемам занятости; в среднем за год; в процентах к итогу)

 

Согласно приведенным  данным, во всех федеральных округах преобладают  безработные среди молодёжи в возрасте от 20 до 24 лет, превосходя в полтора раза следующую группу (30-39) по численности безработных. Это вполне можно объяснить тем, что молодые профессионалы впервые выходят на рынок труда и им требуется время, чтобы найти подходящее место работы. Минимальное количество безработных наблюдается в возрасте старше 60 лет. Причина такого спада, скорее всего, кроется в том, что в этом возрасте люди выходят на пенсию и не относятся уже к категории безработных лиц.

Следует отметить, что распределение по возрастным группам по всей России примерно одинаковое. Так на уровне 20-25% от всех безработных округа находится безработица среди граждан, в возрасте от 30 до 39 лет, а чуть ниже, на уровне 15-20% - безработица для возрастной группы 40-59 лет. Безработица среди молодёжи до 20 лет держится на сравнительно низком уровне в 5-8% от всей численности безработных, что связано с тем, что преобладающее число лиц данного возраста заняты в учебных заведениях (школы, колледжи, университеты) и тем самым не может быть отнесено к безработным.

В заключение проанализируем состав безработных по уровню образования. Обычно считается, что у более образованного индивида вероятность получения рабочего места выше, ввиду наличия у него преимущества по сравнению с остальными. Однако приведем статистику за 2011 год.

Рис. 4. Состав безработных по уровню образования в 2011 г. (по данным выборочных обследований населения по проблемам занятости; в среднем за год; в процентах к итогу)

 

По приведенной диаграмме  можно сделать вывод о том, что наибольшую долю безработных  составляют лица, которые имеют только среднее (полное) образование. Наиболее ярко это наблюдается в Северо-Кавказском федеральном округе, где безработные, имеющих только аттестат о среднем образовании, составляют более половины всех безработных.

Наименьшую долю общей безработицы составляют лица, не имеющие основного общего образования (не окончившие 9 классов школы). Вероятнее всего это связано с тем, что доля таких граждан в целом по России невелика. Более того, люди, не окончившие среднюю школу зачастую не испытывают желания работать и не принимают никаких действий по её поиску. Таким образом, они не входят в состав рабочей силы. Практически тем же самым можно объяснить более низкую долю безработных среди граждан, имеющих только основное общее образование, по сравнению с профессионалами.

 Далее, если рассмотреть безработных, которые имеют какое-либо профессиональные навыки, то в среднем, при увеличении степени образования (от начального до высшего профессионального), доля соответствующих лиц, не имеющих работу, уменьшается. Так, безработные с начальным профессиональным образованием составляют 20-25% от итога; со средним профессиональным образованием – 18-23%; с высшим профессиональным образованием – 13-20%.

Рассмотрев динамику и  структуру безработицы по основным социально-демографическим показателям, мы смогли сделать определенные выводы и выдвинуть некоторые предположения. Однако без более детального анализа  динамики на наличие тренда или сезонности, а также без рассмотрения влияния на уровень безработицы других социально-экономических факторов данное исследование является неполным. Таким образом, в следующей главе будет представлен статистический анализ уровня безработицы, а также мы подберём наиболее оптимальную модель, которая смогла бы наиболее точно описать динамику показателя, и на основе которой мы сможем сделать прогноз на несколько шагов вперед с некоторой определенной точностью.

 

 

 

Глава 3. Статистический анализ безработицы в Российской Федерации