Статистика безработицы в РФ

где: - уровни фактического ряда динамики;

- число членов ряда.

Составим вспомогательную таблицу.

Таблица 12. - Расчетные данные для определения параметров системы нормальных уравнений и выравненных теоретических значений

Год	№ п/пt	Численность безработных, тыс. чел.	t 2	уt	, Теоретические уровни
2004	1	6368,4	1	6368,4	6957,44
2005	2	7699,5	4	15399	6693,08
2006	3	6423,7	9	19271,1	6428,72
2007	4	5698,3	16	22793,2	6164,36
2008	5	5959,2	25	29796	5900
2009	6	5674,8	36	34048,8	5635,64
2010	7	5262,8	49	36839,6	5371,28
2011	8	5211,9	64	41695,2	5106,92
2012	9	4588,5	81	41296,5	4842,56
2013	10	4791,5	100	47915	4578,2
∑	55	57678,6	385	295422,8	57678,2

Запишем и решим систему:

.

Значит, уравнение прямой запишем в виде:

в) графическое изображение фактических и выравненных данных

Рисунок 8. Графическое изображение фактических и выравненных данных по численности безработных в 2004 – 2013 гг.

ряд 1 – выравнивание по прямой;

ряд 2 – выравнивание методом трехчленной простой скользящей средней;

ряд 3 – фактические уровни ряда.

3.9 Группировка субъектов РФ по уровню зарегистрированной безработицы

Необходимо сгруппировать объекты, входящие в состав российской Федерации, по уровню зарегистрированной безработицы за 2012 год. Для этого предварительно построим ранжированный и интервальный ряд.

Сначала расположим объекты по численности безработных РФ, то есть построим ранжированный ряд (таблица 9).

Таблица 13.– Ранжированный ряд распределения объектов Пермского края, подразделения по численности безработных.

Наименование объекта	Ранг области	Число безработных (Xi), чел.	Интенсивность Нарастания признака (∆Xi), чел.
Волгоградская область	1	75	-
Вологодская область	2	94	19
Воронежская область	3	148	54
Еврейская автономная область	4	177	29
Ивановская область	5	193	16
Калининградская область	6	197	4
Калужская область	7	202	5
Кировская область	8	239	37
Костромская область	9	274	35
Краснодарский край	10	282	8
Красноярский край	11	291	9
Ленинградская область	12	292	1
Липецкая область	13	311	19
Магаданская область	14	316	5
Мурманская область	15	321	5
Нижегородская область	16	323	2
Новгородская область	17	334	11
Орловская область	18	340	6
Приморский край	19	344	4
Псковская область	20	347	3
Республика Карелия	21	347	0
Республика Саха (Якутия)	22	358	11
Ростовская область	23	372	14
Рязанская область	24	388	16
Сахалинская область	25	389	1
Свердловская область	26	395	6
Смоленская область	27	400	5
Ставропольский край	28	408	8
Тамбовская область	29	412	4
Тверская область	30	422	10
Тульская область	31	441	19
Тюменская область	32	441	0
Хабаровский край	33	460	19

Изобразим ранжированный ряд графически, для чего построим Огиву Гальтона, в которой оси абсцисс расположим номера хозяйств в ранжированном ряду, а на оси ординат – величину группированного признака.

Ранжированный ряд отражает интенсивность вариации признака от ранга к рангу.

В ранжированном вариационном ряду с нечетным числом единиц совокупности медианой является значение признака у средней в ряду единицы.

В интервальном вариационном ряду для нахождения медианы применяется формула:

Me = Xe + i*0.5Σf – fme-1,                                                      (16)

где: Xe – нижняя граница медианного интервала;

0.5Σf – половина суммы накопленных частот;

fme -1 – накопленная частота для конца интервала, предшествующего медианному.

Мe – частота медианного интервала.

Ме = 948 чел.

Для построения интервальной таблицы необходимо рассчитать число групп и границы интервалов.

Среднее число безработных:

X=20682/47=440 (чел.)

Вариационный размах по формуле:

R= Xmax – Xmin,                                                    (17)

где: Xmax – максимальное значение признака в ранжированном ряду;

Xmin – минимальное значение признака в ранжированном ряду;

R – вариационный размах.

R=2020–75=1945 (чел.)

К= 1945/440=4,4

Определим исключение минимального числа безработных из ряда:

X – KR < Xc < X + KR,                                     (18)

где: Xc – минимальное значения числа безработных

440–1945*4,4<75<440+1945*4,4

-8118<75<8998

Поскольку неравенство верно, следовательно, ряд является устойчивым, т.е. Xc=75 не исключается из ряда.

Затем нам необходимо определить число групп по формуле Стерджесса:

n=1+3,3lgN,                                                          (19)

где: N – общее число единиц совокупности;

n – число групп.

n= 1+3,3 lg47 = 7

При построении вариационного ряда с интервальными значениями прежде всего необходимо установить величину интервала I, которая определяется как отношение размаха вариации R к числу групп n:

I= R/n,                                                              (20)

I= 1945/7 = 277,8

Из расчетов выстраивается интервальная таблица:

Таблица 14. – Интервальный ряд распределения объектов Пермского района, подразделения по численности безработных

Группы	Кол-во объектов	Структура распределения, %
75–352,8	21	44
352,8–630,6	19	40
630,6–908,4	6	13
908,4 – 1186,2	0	0
1186,2–1464	0	0
. 1464–1741,8	0	0
1741,8–2020	1	3
Всего	47	100

В интервальном ряду наибольший уровень безработицы занимает 1 группа, где концентрирована основная часть населения числящиеся безработными, наглядно видно на гистограмме.

При изучении вариации применяются такие характеристики вариационного ряда, которые описывают количественно его структуру и строение. Такова, например, медиана, – величина варьирующего признака, делящая совокупность на две равные части – со значениями признака меньше медианы и со значениями признака больше медианы.

В ранжированном вариационном ряду с нечетным числом единиц совокупности медианой является значение признака у средней в ряду единицы.

В интервальном вариационном ряду каждое значение признака встречается только один раз. Модальным интервалом является интервал с наибольшей частотой. Внутри этого интервала находят условное значение признака, вблизи которого плотность распределения, то есть число единиц совокупности, приходящееся на единицу измерения варьирующего признака, достигает максимума. Это условное значение и считается точечной модой. Логично предположить, что такая мода располагается ближе к той из границ интервала, за которой частота в соседнем интервале больше частоты в интервале за другой границей модального интервала. Отсюда имеем обычно применяемую формулу:

Мо = Хо + *I,                         (21)

где: Хо – нижняя граница модального интервала;

i – величина интервала;

f1 – частота интервала, предшествующего модальному;

f2 – частота модального интервала;

f3 – частота интервала, следующего за модальным.

По данным интервального ряда рассчитаем модальное значение признака: Мо=197+((2020–95)/((2020–95)+(2020–356)+(2020–536)+(2020–583)))*607.7=332.5 (чел.).

 

Выводы и предложения

Поскольку размер безработицы широко используется в международной практике в качестве общего показателя текущего состояния экономики страны, то естественно включение в программы данных обследований вопросов, уточняющих ситуацию на рынке труда и позволяющих прогнозировать ее. Ввиду важности такой информации Правительство Российской Федерации утвердило от 22 марта 1995 г. положение «О всероссийском мониторинге социально-трудовой сферы».

Одним из способов снижения уровня безработицы является взаимодействие безработного населения с Государственной служба занятости, которая представляет структуру специальных государственных органов, призванных обеспечить координацию, решение вопросов занятости населения, регулировать спрос и предложение на рабочую силу, содействовать неработающим гражданам в трудоустройстве, организации их профессиональной подготовки, оказании социальной поддержки безработным.

Равновесию экономической системы соответствует определенный уровень занятости. При этом обычно спрос на труд превышает существующий объем занятости, что обусловливает наличие безработицы. Вместе с тем это превышение не беспредельно для обеспечения экономической и социальной стабильности общества. Поэтому в странах с рыночной экономикой занятость и безработица изучаются систематически.

 

Список использованных источников

1. Гусаров В.М. Статистика: Учебное пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2011. – С. 124.

2. Ефимова Е.Г. Экономическая теория в схемах, таблицах, графиках и формулах. - М.: Флинта, 2010. - С.93.

3. Курс социально-экономической статистики под ред. проф. М. Г. Назарова. – М.: «Финстатинформ», 2013. - С.279.

4. Назаров, М.П. Социально-экономическая  статистика: учебник. – М.: Финансы и статистика, 2010. – С.96.

5. Плакся В.И. Безработица: теория и современная российская практика. - М.: РАГС, 2012. - С.27.

6. Салин, В.Н. Социально-экономическая  статистика: практикум: учеб. пособие  для вузов. – М.: Финансы и статистика, 2011. – С.45.

7. Станковская И.К., Стрелец И.А. Экономическая теория для бизнес - школ. - М.: ЭКСМО, 2011. -С.275.