Статистический анализ основных показателей безработицы в РФ

Можно сделать вывод, что за период с 2003 по 2004 год на территории России наблюдается  спад числа безработных.

Расчет  производительности общественного  труда.

Вывод: На одного занятого в 2003г. приходится  75 413 489 тыс.руб ВВП, а в 2004 г. – 109 569 422,2 тыс.руб.

Уцщерб  от безработицы  характеризует так  называемые упущенные в связи  с наличием безработных возможности, выраженные в недопроизводстве ВВП.

Таким образом, ущерб от безработицы в 2003 году составил – 685 687,6 млн. рублей, а в 2004 году – 767 090,4 млн. рублей.

Корреляционно – регрессионный  анализ показателей безработицы..

Для того, чтобы правильно показать тесноту  связи между рядами динамики нужно  проверить каждый из рядов на отсутствие автокорреляции.

Расчетная таблица для определения коэффициента автокорреляции по общей численности  безработных.

Таблица №1.

Года	Общая численность безработные тыс.чел.
1998	3877	6712	26022424	15031129	45050944
1999	6712	6732	45185184	45050944	45319824
2000	6732	8058	54246456	45319824	64931364
2001	8058	8902	71732316	64931364	79245604
2002	8902	9094	80954788	79245604	82700836
2003	9094	6999	63648906	82700836	48986001
2004	6999	-	-	48986001	-
Итого:	50374	46497	341790074	381265702	366234573

         

Далее проводим аналогичные вычисления для  второго ряда (y – численность безработных имеющих высшее профессиональное образование).

Расчетная таблица для определения коэффициента автокорреляции по численности безработных  имеющих высшее профессиональное образование.

Таблица №2.

Года	Безработные имеющие высшее профессиональное образование  тыс.чел.
1996	388	614	238232	150544	376996
1997	614	554	340156	376996	306916
1998	554	727	402758	306916	528529
1999	727	912	663024	528529	831744
2000	912	980	893760	831744	960400
2001	980	780	764400	960400	608400
2002	780	-	-	608400	-
Итого:	4955	4567	3302330	3763529	3612985

 

Приведем  сопоставление полученных коэффициентов  автокорреляции с их табличной величиной  при численности n=7. при уровне значимости Р=0,05.

Коэффициент автокорреляции, вычисленный по динамическому  ряду общей численности безработных составил , т.е. он превышает табличное значение при уровне существенности 0,05, а коэффициент автокорреляции, вычисленный по динамическому ряду численности безработных имеющих высшее профессиональное образование составил , что также превышает табличное значение. Поэтому делается вывод о том, что автокорреляция существует в обоих рядах.

Расчетная таблица для определения коэффициента корреляции.

Таблица №3.

Года	Общая численность безработных тыс.чел.	Безработные имеющие высшее профессиональное образование тыс.чел.
1996	3877	388	-	-	-	-
1997	6712	614	2835	226	8037225	51076
1998	6732	554	20	-60	400	3600
1999	8058	727	1326	173	1758276	29929
2000	8902	912	844	185	712336	34225
2001	9094	980	192	68	36864	4624
2002	6999	780	-2095	-200	4389025	40000
Итого:	50374	4955	3122	392	14934126	163454

 

Коэффициент корреляции, показывает, что связь между признаками прямая, сильная.

Для определения тесноты связи между  признаками воспользуемся регрессионным  анализом. Т.к. результативный и факторный  признаки возрастают одинаково, примерно в арифметической прогрессии, то это  свидетельствует о наличии линейной связи между ними.

 

Численность безработых имеющих высшее профессиональное образование.

Таблица №4

Года	Общая численность безработных тыс.чел.	Безработные имеющие высшее профессиональное образование  тыс.чел.
1996	3877	388
1997	6712	614
1998	6732	554
1999	8058	727
2000	8902	912
2001	9094	980
2002	6999	780
Итого:	50374	4955

 

Рассчитаем  по этим данным уравнение регрессии, где независимой величиной (факторным  признаком) будут выступать безработные  имеющие высшее профессиональное образование, а зависимой величиной (результативным признаком) – общая численность безработных. С помощью метода наименьших квадратов находим параметры (а₀, а₁ ) для линейной модели. Полученные теоретические значения результативного признака можно увидеть в таблице №5.

Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии зависимости  общей численности безработных  и безработных в сельской местности (тыс.чел.)

Таблица №5

Года	Общая численность безработных тыс.чел.	Безработные имеющие высшее профессиональное образование тыс.чел.
1996	3877	388	15031129	1504276	503,27
1997	6712	614	45050944	4121168	815,12
1998	6732	554	45319824	3729528	817,32
1999	8058	727	64931364	5858166	963,18
2000	8902	912	79245604	8118624	1056,02
2001	9094	980	82700836	8912120	1077,14
2002	6999	780	48986001	5459220	846,69
Итого:	50374	4955	381265702	37703102	6078,74

 

Отсюда:

Уравнение регресси показывает, что с увеличением  общей численности безработных  на 1 тыс. чел. численность безработных  имеющих высшее профессиональное образование  возрастет в среднем на 110 человек.

Рассчитаем частный коэффициент эластичности, определяемый по формуле , где

 – среднее значение соответствующего  факторного признака;

 – среднее значение результативного  признака;

a_i  – коэффициент регрессии при соответствующем факторном признаке.

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении числа безработных  имеющих высшее профессиональное образование  на 1% общая численность безработных  в среднем увеличится на 0,011%.

Далее проведем аналогичные вычисления для  двух других рядов динамики (общая численность безработных и численность безработных состоящих в браке).

Проверим  каждый из рядов на отсутствие автокорреляции.

Коэффициент автокорреляции, вычисленный по динамическому  ряду общей численности безработных  составил , т.е. он превысил табличное значение, а коэффициент автокорреляции вычисленный по динамическому ряду численности безработных состоящих в браке, составил , что также превышает табличное значение. Поэтому делается вывод о том, что автокорреляция имеется в обоих рядах динамики. В данных рядах динамики необходимо устранить автокорреляцию, а затем уже рассчитывать коэффициент корреляции.

Полученное  значение коэффициента корреляции говорит о наличии прямой и слабой связи между уровнями рядов общей численности безработных и численности безработных, состоящих в браке.

Для определения тесноты связи между  признаками воспользуемся регрессионным  анализом.

   

Регрессионная модель дает представление о том, что с увеличением общей численности  безработных на 1 тыс. чел. численность  безработных состоящих в браке  уменьшится в среднем на 610 человек.

Коэффициент эластичности показывает, что при изменении численности  безработных состоящих в браке  на 1% общая численность безработных  в среднем увеличится на 4,3%.

Прогнозирование численности безработных  в России.