Анализ показателей, оказывающих влияние на занятость населения

Аннотация. В данной работе проводится исследование рынка труда Российской Федерации, а также факторов, оказывающих на него влияние, при помощи методов статистического анализа.

Ключевые слова: рынок труда, регрессионный анализ, факторный анализ, кластерный анализ, дискриминантный анализ.

Решение практических задач методами статистического анализа осуществляется в системе STATISTICA. Принцип проведения регрессионного, факторного, кластерного и дискриминантного анализов проведен на основе данных представленных в Приложении 1, в котором содержатся данные по 60 субъектам РФ за 2019 г. Показатели, участвующие в классификации, следующие:

У – численность занятого населения (тыс. чел);

Х1 – численность трудоспособного населения (тыс. чел.);

Х2 – среднемесячная номинальная начисленная зароботная плата работников организаций (руб.);

Х3 – количество малых предприятий (единиц);

Х4 – среднесписочная численность работников на малых предприятиях (тыс. чел.);

Х5 – средний размер назначенных пенсий (руб.);

Х6 – среднегодовая стоимость основных фондов (тыс. руб.);

Х7 - инвестиции в основной капитал на душу населения (руб.);

Х8 - валовый региональный продукт на душу населения (тыс. руб.);

Х9 – введено в действие общей площади жилых домов на 1000 человек населения (кв.м.).

Переменная у - зависимая переменная, остальные независимые переменные - факторы. Таким образом, воспользовавшись методами статистического анализа необходимо провести множественный регрессионный анализ зависимости занятости населения от ряда факторов, провести факторный анализ по исходным данным о субъектах РФ, провести кластеризацию списка субъектов РФ в зависимости от ряда показателей, провести классификацию субъектов РФ по различным классам, используя дискриминантный анализ.

Уравнение регрессии имеет вид:

 = -6,31+0,814Х1 + 0,01223Х3 + 0,776Х4

На основе полученной таблицы можно сделать вывод, что при увеличении численности трудоспособного населения на 1 тыс. человек численность занятого населения увеличивается на 814 человек. Аналогично при увеличении количества малых предприятий на 1 единицу численность занятого населения увеличивается на 12 человек. При увеличении среднесписочной численности работников на малых предприятиях на 1 тыс. чел. численность занятого населения увеличивается на 776 человек.

В результате факторного анализа было выявлено, что все факторы, влияющие на занятость населения можно разделить на 3 группы:

Рисунок 1. Факторные нагрузки

Фактор 1 – «занятость населений и стоимость основных фондов»:

Х1 – численность трудоспособного населения (тыс. чел.); Х3 – количество малых предприятий (единиц); Х4 – среднесписочная численность работников на малых предприятиях (тыс. чел.); Х6 – среднегодовая стоимость основных фондов (тыс. руб.).

Фактор 2 – «Уровень доходов населения»:

Х2 – среднемесячная номинальная начисленная зароботная плата работников организаций (руб.); Х5 – средний размер назначенных пенсий (руб.); Х7 - инвестиции в основной капитал на душу населения (руб.); Х8 - валовый региональный продукт на душу населения (тыс. руб.).

Фактор 3 – «Спрос населения на жилье»:

Х9 – введено в действие общей площади жилых домов на 1000 человек населения (кв.м.).

Таким образом, применив вращение факторных нагрузок, значения коэффициентов информативности улучшились, и первый фактор на 77% объясняет вариации переменных, второй фактор на 82% объясняет вариации переменных и третий фактор на 83% объясняет вариации переменных. Модель можно считать полностью корректной.

По результатам кластерного анализа все субъекты РФ разделились на 5 групп:

Первый кластер представляет собой группу регионов с самым высоким показателем уровня занятости населения. В этой группе наибольшая численность трудоспособного населения, величина среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников организаций, среднегодовая стоимость основных фондов, инвестиции в основной капитал на душу населения, введено в действие общей площади жилых домов на 1000 человек населения (кв.м.). Значения исследуемых показателей превышают среднероссийский уровень. В этом отношении элементы первого кластера являются самыми «благополучными» субъектами Российской Федерации. Средний уровень занятости в данной группе регионов составил 1975,7 тыс.чел. В первый кластер вошел 1 субъект Российской Федерации – Тюменская область.

Второй кластер включает 2 субъекта Российской Федерации и представляет собой группу, в которой средний уровень занятости составил 476,4 тыс. чел. (рисунок 4). Количество малых предприятий, среднесписочная численность работников на малых предприятиях, среднегодовая стоимость основных фондов, численность трудоспособного населения в данном кластере почти в 3-4 раза ниже, чем в регионах первого кластера. Во второй кластер вошли, Республика Коми и Республика Саха.

Третий кластер характеризуется тем, что все исследуемые показатели близки к значениям первого кластера. Средний уровень занятости составляет 1723,7 тыс. чел. В данную группу вошло 10 субъектов Федерации.

Четвертый кластер характеризуется тем, что он находится на третьем месте после первого и третьего кластера. Средний уровень занятости составляет 1303,6 тыс. чел. В данную группу вошло 19 субъектов Федерации.

Пятый кластер является самым многочисленным (28 регионов). Средний уровень занятости составляет 655,73 тыс. чел. Основу кластера составляют регионы Центрального, Южного, Приволжского и Сибирского Федеральных округов. Дискриминантный анализ показал, что Алтайский край, Владимирская область, Севастополь, Ленинградская область и Мурманская область были неправильно сгруппированы, поэтому была проведена повторная классификация. После чего Алтайский край, Владимирская область, Севастополь, Ленинградская область перешли во второй кластер, а Мурманская область в 4.