Безработица в России виды, формы, социально-экономические последствия

Положитильные:

§ Всегда есть резерв рабочей силы, который можно задействовать в нужное время

§ Сдерживает требования профсоюзов о дальнейшем повышения зарплаты, тормозя тем самым рост инфляции в стране

§ Конкуренция между работниками как стимул к развитию способностей к труду.

Глава 3. Математически-статистическое исследование

3.1 Коррелиционно-регрессионный анализ

Данный многофакторный анализ занимает центральное место в моделировании. Многофакторные модели служат основным средством прогнозирования экономических результативных признаков, а также средство оценки роли каждого отдельного фактора в объяснении вариации результативных признаков.

Для многофакторного анализа и моделирования необходимо прежде всего необходимо соблюдения некоторых условий: достаточной численности совокупности (выборки), близости распределения ее по результативному и по всем факторным признакам к нормальному закону распределения, соблюдение гомоскедастичности.

Имеем исходные данные задачи.

Теперь рассмотрим систему показателей тесноты - построим корреляционную матрицу.

Особенностью многофакторной системы является недопустимость слишком тесной связи между факторными признаками. Это условие часто именуется проблемой коллинеарности факторов. Коллинеарность означает достаточно тесную неслучайною линейную корреляцию одних факторов с другими. Часто рекомендуют исключать фактор, связанный с другим фактором при . Так же есть рекомендации исключать фактор уже при . Мы будем придерживаться варианта не более 0,7.

Из матрицы видно, что факторы Y, X1, X2 сильно коррелируют между собой. Фактор X3 слабо влияет на все остальные, поэтому его сразу можно исключить.

Оставляем факторы Y и X1.

Также для сравнения рассчитаем подобную корелляционую матрицу, но через относительные поазатели.

Зависимость коэффициентов уменьшилась по сравнению с предыдущей матрицей, но общая зависимость факторов практически не изменилась.

Прежде чем начать анализ, построим график зависимости Y и X1, а также проведем тренд:

Из графика видно, что между экономическими явлениями существует нелинейное соотношение. Таким образом она выражена с помощью нелинейной регрессии, следующим полиномом:

y = a + b*x + c*x²

Для нашей параболы второй степени заменяем переменные x=x₁, x²=x₂, и получаем двухмерное уравнение линейной регрессии:

y = a + b*x₁ + c*x₂

Для оценки параметров линейной множественной регрессии используем метод наименьших квадратов (МНК). При его применении строится система нормальных уравнений, решение которой и позволяет получить оценки параметров регрессии.

Согласно МНК неизвестные параметры a,b и c получают таким образом, чтобы сумма квадратов отклонений фактических значений y от значений y_р, найденных по уравнению регрессии, была минимальной:

Чтобы найти минимум функции, надо вычислить частные производные по каждому из параметров a,b и c и приравнять их к нулю, тогда:

В результате преобразования получим следующую систему нормальных уравнений для оценки параметров a, b и с:

Получим систему:

y_р = 6368,97 - 1,34665*x + 0,0004x²

Посчитаем Yр. Сумма полученных отклонений расчетных значений от фактических должна быть равна 0.

3.2 Прогнозирование одномерного временного ряда

Важное место в математически-статистическом исследовании занимает прогнозирование.

Прогноз, или предвидение - неотъемлемая составляющая всей человеческой деятельности, в том числе и экономический. Это промежуточное звено между познанием объективной реальности и деятельности людей по ее преобразованию. Создание методов прогнозирования - одна из главных проблем науки и, может быть, труднейшая из них.

Важно сказать то, что чтобы знать какого уровня достигнет тот или иной процесс, нужно знать параметры тренда. Безусловно прогноз может быть ошибочным, поскольку то или иной объект имеет возможность изменить скорость движения процесса. Таким образом одна из ролей прогноза - он выступает как предостерегающий фактор.

В экономическом исследовании особое внимание уделяется тренду (“тенденции развития”). При разработке модели тренд оказывается основой прогнозируемого временного ряда, на который накладываются другие составляющие. Модели тренда могут различаться по виду. Их выбор в каждом конкретном случае осуществляется в соответствии с рядом статистических критериев. Наибольшее распространение в практических исследованиях получили следующие функции: линейная, квадратическая, степенная, показательная, экспоненциальная, логистическая. В данном анализе мы применяем полиномиальную во второй степени функцию тренда.

И так приступим к прогнозированию. Имеем исходные данные по численности безработных в Российской Федерации:

Таблица 3.1

Численность безработных Официальные данные Росстата http://www.gks.ru/

Вначале рассчитаем прогноз численности безработных (y)

Построим график зависимости y от t (времени), а так же тренд:

График 3.2.

Уравнение тренда (квадратичное) имеет следующий вид:

y = a + b*t + c*t²

Воспользуемся методом наименьших квадратов и найдем неизвестные параметры a,b и с.

Система нормальных уравнений для нахождения параметров методом наименьших квадратов выглядит следующим образом:

Из данных расчетов получаем следующую систему уравнений:

Таким образом, имеем линейный тренд безработицы в России:

y = 5936,06 + 64,8418*t - 0,01304*t²

Теперь посчитаем сумму отклонений для проверки правильности решений. Yр рассчитывается как:

Y_р = a + b*t + c*t²

После проверки правильности решения (убедились, что сумма полученных отклонений равна 0), воспользуемся полученной формулой, и подсчитаем прогнозируемые значения Y.

Прогноз по этой модели заключается в подстановке в уравнение тренда номера периода, который прогнозируется. Таким образом прогнозируемое количество безработных будет равно в:

2006 г. y = 5936,06 + 64,8418*15 - 0,01304*225 = 6906

2007 г. y = 5936,06 + 64,8418*15 - 0,01304*226 = 6970

Использую точно такой же метод получаем прогноз по численности безработных, зарегистрированных в органах государственной службы и объединим их с исходными данными:

Таким образом мы можем сказать, что в ближайшие 2 года, если экономическая ситуация в России не изменится, показатели безработицы будут постепенно возрастать.

График 3.2

Динамика численности безработных и безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости (включая прогноз)

Теперь воспользуемся описательной статистикой, которая включает в себя расчет среднего значения выборки, медианы, дисперсии, минимального и максимального значения, интервал и др.:

Общая численность безработных

По полученным данным можно сделать вывод, что минимальный уровень безработицы был зарегистрирован в 1992 г. на уровне 3877 тыс.чел., а максимальный уровень в 1999 г. на уровне 9094 тыс.чел. Такое положение вещей объясняется тем, что в 1992 - год перехода от одной системы к другой, а 1999 - год , после экономического кризиса.

Вариационный интервал составляет 5217, т.е. это разница между max и min уровнями безработицы, он определяет промежуток в количественном выражении между границами.

Средний уровень безработицы за рассматриваемый промежуток составил 6421 тыс. чел.

Заключение

В данной работе проведен анализ основных экономических концепций объяснения безработицы, анализ современного состояния рынка труда в Российской Федерации: причины, виды, особенности и социально-экономические последствия безработицы, а также математико-статистическое исследование безработицы в России. Содержание курсовой работы позволяет сделать такие выводы.

Взгляды экономических школ на безработицу являются различными с точки зрения причин ее возникновения, механизмов ее регулирования, социально-экономической сущности. Существует несколько основных концепций: классическая, неоклассическая, кейнсианская и монетаристская. В результате проведенного исследования я придерживаюсь мнения взглядов кейнсианской модели.

Безработица в России порождается структурным экономическим кризисом и следовательно носит структурный характер. Основными причинами безработицы в России являются разгосударствление крупных и сверхкрупных предприятий, наличие избыточного персонала, существование структурной диспропорции: не соответствие квалификации рабочих мест квалификации работников.

Основными особенностями безработицы в России являются то, что в результате глубокой структурной перестройки произошло свертывание тех отраслей, продукция которых не пользуется спросом, старение нации, наибольшую потребность в рабочей силе испытывают промышленность, здравоохранение и социальное обеспечение.

Основными социально-экономическими последствиями безработицы в России являются сокращение производства, ухудшение квалификации работников, условий жизни их семей, усиление социальной и политической нестабильности в стране.

Важное место в математико-статистическом моделировании занимают коррелиционно-регрессионный анализ, прогнозирование и описательная статистика. В результате проведенное исследование показало, что общее количество безработных в ближайшие три года будет увеличиваться, как и количество безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости.

В заключение хотелось бы сказать, что безработица является неизбежной в любой экономической системе, И главной задачей служит поддержание ее на естественном уровне, которая весьма эффективна для экономики.

Список использованной литературы

1. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика: М.: Финансы и статистика, 2005. - 256 c.

2. Белокрылова О.С., Михалкина Е.В. Экономика труда: Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 224 c.

3. Борисов А. Б. Большой экономический словарь: М.: Книжный мир, 2000. - 421 c.

4. Вечканов Г.С., Вечканова Г.Р. Макроэкономика: СПб.: Питер, 2003. - 224 c.

5. Гладилин А.В., Герасимов А.Н., Громов Е.И. Эконометрика: М.: КНОРУС, 2006. - 232 c.

6. Мамедов О.Ю. Основы теории современной экономики : Ростов н/Д: Феникс, 2002. - 448 c.

7. Одегов Ю.Г. Руденко Г.Г. Рынок труда и социальное партнерство: М.: Хронограф, 1998. - 239 c.

8. Поршнев А.Г., Денисов Б.А. Политическая экономия и история экономических учений: М.: Гос. ун - управления, 2005. - 390 c.

9. Российский статистический ежегодник: М.: Госкомстат России, 2001 - 679 с.

10. Тарасевич Л.С., Гребенников П.И., Леусский А.И. Макроэкономика: М.: Высшее образование, 2005. - c.

11. Трофимова Г. К. Краткий курс экономической теории: М.: Фаир-Пресс, 2004. - 224c.

12. Чепурин М.Н., Киселева Г.А. Курс экономической теории: Киров.: Аса, 2005, 861 c.

13. Ядгаров Я.С. История экономических учений: М.: ИНФРА-М, 2000. - 320 c.

14. Гимпельсон В., Капелюшников Р. Нестандартная занятость и российский рынок труда. - ж. “Вопросы экономики”. 2006, №1, c. 122-143

15. Рушайло П. За счёт внутренних резервов дефицит рабочей силы мы не закроем. - ж. “Коммерсант деньги”. 2003, № 37 [442], стр. 20-24.

16. Семенова О. Человек за бортом. - г. “Новые известия”. 2005, № 5 декабря, c. 2

17. http://www.gks.ru/ - Федеральная Служба Государственной статистики

18. http://www.rea.ru/e/Stat.nsf/Materials - Электронный учебник по Экономики и Социологии труда РЭА им Г.В. Плеханова под редакцией к.э.н., профессора Попова Л.А.

19. http://www.mzsrrf.ru/ - Министерство здравоохранения и социального развития Российской Федерации

20. http://www.glossary.ru/ - Служба тематических толковых словарей