Автор работы: Пользователь скрыл имя, 09 Мая 2015 в 18:38, курсовая работа
Данная работа посвящена статистике занятости населения. Эта тема в настоящее время важна и актуальна, так как статистика занятости является важным инструментом при разработке экономической и социальной политики государства.
Показатели уровня занятости являются важными макроэкономическими показателями, характеризующими состояние и развитие экономики. Информация о статистике занятости крайне необходима основным социальным партнерам рынка труда – организациям предпринимателей и трудящихся. Она широко применяется при анализе уровня жизни населения и конкурентоспособности отраслей экономики.
Введение…………………………………………………………………………..…3
1. Теоретические основы изучения занятости населения………………………...4
2. Анализ занятости населения……………………………………........................17
2. 1. Анализ состава занятых в экономике………………………………………..17
2. 2. Анализ спроса и предложения на рынке труда……………………………..19
2. 3. Влияние миграционных процессов на занятость населения………….……23
3. Статистический анализ динамики и прогнозирование занятости населения..25
Заключение……………………………………………………………………….....31
Список литературы………………………………………………………………....33
коэффициент нагрузки пенсионерами:
коэффициент общей нагрузки:
где - численность населения младше трудоспособного возраста;
- численность населения в трудоспособном возрасте;
- численность населения старше трудоспособного возраста.
По данным обследования населения по занятости в 2010 году численность экономически активного населения в возрасте 15-72 года в Оренбургской области составила 1109,0 тыс. человек, или 67,1% численности населения этого возраста. В числе экономически активного населения 1027,1 тыс. человек лица, имеющие работу или доходное занятие, и 81,9 тыс. человек – лица, не имеющие работы или доходного занятия, ищущие работу и готовые приступить к ней, которые в соответствии с критериями МОТ классифицируются как безработные.
Распределение численности населения в возрасте 15-72 года по экономической активности в 2010 году характеризовалось следующим образом:
По сравнению с 2009 годом численность экономически активного населения возросла на 1,0%, при этом численность занятого населения увеличилась на 2,5%, численность безработных уменьшилась на 15,0%. В составе экономически активного населения 92,7% – лица в трудоспособном возрасте (мужчины в возрасте 16-59 лет, женщины в возрасте 16-54 года).
Уровень безработицы в области на протяжении исследуемого периода волнообразно изменяется; в 2009 г., вследствие усиления влияния на рынок труда экономического кризиса, численность безработных выросла на 29% и достигла 96,4 тыс. чел.
2. 3. Влияние миграционных процессов на занятость населения
Проанализируем влияние внешней и внутренней миграции на занятость населения, для этого приведем ниже в таблице абсолютные показатели миграции.
Таблица 7 – Движение мигрантов трудоспособного возраста
Показатели |
2006 г. |
2007 г. |
2008 г. |
2009 г. |
2010 г. |
2010 г. к 2006 г. (+; -) |
Число прибывших в трудоспособном возрасте, тыс. чел. |
29712 |
31949 |
25570 |
28053 |
25933 |
- 12,7 |
Число выбывших в трудоспособном возрасте, тыс. чел. |
33940 |
33225 |
29085 |
25603 |
29186 |
- 14,1 |
Миграционный прирост (+), убыль (-), тыс. чел. |
- 4228 |
- 1276 |
- 3515 |
2450 |
- 3253 |
- 23,1 |
Миграционный коэффициент по прибытию, ‰ |
13913,4 |
15027,7 |
12067,0 |
13277,0 |
12756,6 |
- 8,3 |
Миграционный коэффициент по выбытию, ‰ |
15893,2 |
15627,9 |
13725,8 |
12117,4 |
14356,8 |
- 9,7 |
Коэффициент механического прироста, ‰ |
29806,6 |
30655,7 |
25792,8 |
25394,4 |
27113,5 |
- 9,1 |
Для расчета коэффициентов в данной таблице, были использованы следующие формулы:
Миграционный прирост, убыль населения = число прибывших – число выбывших;
миграционный коэффициент по прибытию = число прибывших / средняя численность населения;
миграционный коэффициент по выбытию = число выбывших / средняя численность населения;
коэффициент механического прироста = (число прибывших + число выбывших) / средняя численность населения.
Анализируя данную таблицу, мы видим, что число прибывших мигрантов в трудоспособном возрасте в сравнении 2010 г. к 2006 г. снизилось на 12,7 тыс. чел., также можно сказать, что и число выбывших снизилось на 14,1 тыс. чел. Миграционный коэффициент по прибытию за тот же период снизился на 8,3 ‰, а коэффициент по выбытию снизился на 9,7 ‰. Коэффициент механического прироста снизился на 9,1 ‰.
3 СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ДИНАМИКИ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ
Для того, чтобы провести корреляционно - регрессионный анализ, за результативный признак возьмем:
- уровень занятости, %
за факторные признаки возьмем:
- численность населения, тыс. чел.;
- занятые в возрасте 60-72 года, %;
- уровень образования (высшее профессиональное), %;
- уровень образования (основное общее), %.
Таблица 8 – Исходные данные
Год |
|
|
|
|
|
2001 |
57,5 |
2189,9 |
4,4 |
15,7 |
9,1 |
2002 |
55,8 |
2176 |
3,9 |
14,3 |
9,6 |
2003 |
56 |
2162,5 |
3,9 |
19 |
9,7 |
2004 |
58 |
2150,4 |
3,1 |
16,9 |
9 |
2005 |
57,9 |
2137,8 |
2,5 |
16,5 |
7,6 |
2006 |
61,9 |
2135,5 |
3,8 |
20 |
7,1 |
2007 |
61 |
2126 |
3,3 |
19,9 |
5,5 |
2008 |
58,4 |
2119 |
2,2 |
17,9 |
4,7 |
2009 |
60,4 |
2112,9 |
3 |
21,8 |
4,1 |
2010 |
62,2 |
2032,9 |
4,2 |
21,4 |
4,5 |
С помощью программы Microsoft Excel проведем корреляционно - регрессионный анализ данных.
Результаты регрессионного анализа (приложение А).
По результатам вычислений составим уравнение множественной регрессии:
Коэффициенты регрессии показывают среднее изменение результативного признака с изменением на 1 единицу своего измерения данного фактора при условии постоянства всех остальных.
Коэффициент чистой регрессии b1 = -0,007 указывает, что при увеличении численности населения, уровень занятости снижается на 0,007 %, при фиксированном значении остальных факторов. Коэффициент b2=0,776 указывает, что при увеличении занятых в возрасте 60 – 72 года, уровень занятости увеличивается на 0,776 %. Коэффициент b3 = 0,293 указывает, что при увеличении уровня высшего профессионального образования, уровень занятости увеличивается на 0,293%. Коэффициент b4 = -0,542 указывает, что при увеличении уровня основного общего образования, уровень занятости снижается на 0,542 %.
Отрицательные знаки коэффициентов регрессии противоречат экономической теории связи между признаками.
Оценку надежности уравнения регрессии в целом и показателя тесноты связи дает F-критерий Фишера.
По данным таблиц дисперсионного анализа (приложение А) F=3,9. Также, судить о значимости уравнения регрессии и показателя тесноты связи, можно сравнивая Fфакт = 3,9 c Fкр = 3,8. Значения множественного коэффициента корреляции R, нескорректированного (R-квадрат) и скорректированного (Нормированный R-квадрат) линейных множественных коэффициентов детерминации проведены в (приложении А), в рамках регрессионной статистики.
Множественный коэффициент корреляции R равен 0,864, что свидетельствует о тесной связи результативного показателя с факторными.
Коэффициент множественной детерминации R2ух1х2х3х4= 0,746 оценивает долю вариации результативного признака, обусловленную вариацией факторных признаков, здесь эта доля составляет 74,6% и указывает на хорошую степень обусловленности результата вариацией факторных признаков, т.е. на тесную связь между ними.
Скорректированный коэффициент множественной детерминации = 0,542 определяет тесноту связи с учетом степеней свободы общей и остаточной дисперсией. Он дает такую оценку тесноты связи, которая не зависит от числа факторов в модели и потому может сравниваться по разным моделям с разным числом факторов.
Значения случайных ошибок параметров b1, b2, b3, b4, с учетом округления равны):
mb1=0,022, mb2=0,901, mb3=0,359, mb4=0,525
Они показывают, какое значение данной характеристики сформировались под влиянием случайных факторов. Эти значения используются для расчета t-критерия Стьюдента:
tb1=-0,303, tb2=2,861, tb3=0,817, tb4=-1,033
Здесь параметр b2 является статистически значимым, а все остальные параметры являются статистически не значимыми.
На это же указывает показатель вероятности случайных значений параметров регрессии: если α меньше принятого нами уровня (0,1) делаем вывод о неслучайной природе данного значения параметра, т.е. о том, что он статистически значим и надежен.
О коллинеарности факторов можно судить о величине парного коэффициента корреляции между факторными признаками.
Корреляционный анализ:
Таблица 9 – Матрица парных коэффициентов корреляции
|
|
|
|
| |
|
1 |
||||
|
-0,74925 |
1 |
|||
|
0,025993 |
0,10408 |
1 |
||
|
0,790624 |
-0,73451 |
-0,00867 |
1 |
|
|
-0,76046 |
0,800963 |
0,387539 |
-0,74002 |
1 |
Cвязь у с фактором х4 можно охарактеризовать как умеренную, с остальными факторами, как слабую. Однако, , и указывают на тесную связь между факторами.
При отборе факторов в модель предпочтение отдается фактору, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими факторами. Из анализа, на наш взгляд, можно удалить фактор х3. Таким образом, информативным является фактор х1.
Построим модель в естественной форме только с информативным фактором (приложение В).
Получаем уравнение вида:
Для того чтобы построить интервальный прогноз занятости население на 3 года вперед, необходимо построить линию тренда по уравнениям прямой и параболы 2-го порядка и выбрать наиболее адекватную функцию.
Рисунок 3.1 - Линия тренда по уравнению прямой и прогноз на 3 года вперед.
Рисунок 3.2 - Линия тренда по уравнению параболы 2-го порядка и прогноз на 3 года вперед.
Для того чтобы выбрать наиболее адекватную функцию, нужно сравнить коэффициенты детерминации. В данном случае обе функции являются адекватными. Мы будем делать прогноз на 3 года вперед с помощью уравнения прямой.
Длина исходного ряда n=10 (с 2001 по 2010 гг.). Выполним прогноз на 2011 г., 2012 г. и 2013 г. (11-й, 12-й и 13-й годы от начала отсчета – от 2001 г.).
Точечный прогноз: =0,603*6+55,593=59,211 %;
Для вычисления доверительного интервала рассчитаем среднее квадратическое отклонение s(t), для этого построим таблицу 10.
Таблица 10 – Вспомогательная таблица для расчета s(t)
Год |
t |
||||
2001 |
57,5 |
-4 |
16 |
53,181 |
18,653761 |
2002 |
55,8 |
-3 |
9 |
53,784 |
4,064256 |
2003 |
56 |
-2 |
4 |
54,387 |
2,601769 |
2004 |
58 |
-1 |
1 |
54,99 |
9,0601 |
2005 |
57,9 |
0 |
0 |
55,593 |
5,322249 |
2006 |
61,9 |
1 |
1 |
56,196 |
32,535616 |
2007 |
61 |
2 |
4 |
56,799 |
17,648401 |
2008 |
58,4 |
3 |
9 |
57,402 |
0,996004 |
2009 |
60,4 |
4 |
16 |
58,005 |
5,736025 |
2010 |
62,2 |
5 |
25 |
58,608 |
12,902464 |
Итого |
109,520645 |