Статистический анализ динамики и прогнозирование занятости населения

Автор: Пользователь скрыл имя, 28 Октября 2013 в 19:03, курсовая работа

Краткое описание

Целью данной курсовой работы является статистический анализ занятости населения Оренбургской области. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи исследования:
1. Анализ структуры и динамики занятости населения
2. Применение корреляционно-регрессионного анализа
3. Прогноз занятости населения Оренбургской области

Оглавление

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……

Файлы: 1 файл

готовая курсовая по статистике.doc

— 1.06 Мб (Скачать)

                                                                                           (2)                     

где - коэффициент занятости населения;

SЗ - численность населения, занятого в экономике;

S - общая численность населения. 

Коэффициент занятости населения  не учитывает того обстоятельства, что не все население может  принимать участие в общественном производстве, например дети и старики. В этом заключается его недостаток.

Коэффициент занятости населения  сильно зависит от возрастно-половой  структуры. Например, изменение численности  населения в дорабочем и послерабочем возрастах может привести к снижению коэффициента занятости при постоянной численности занятых в народном хозяйстве.

В этой связи для более углубленного анализа применяют коэффициент  занятости трудовых ресурсов, который  исчисляется по отношению к населению, потенциально способному принимать  участие в общественном производстве:

 

                                           

                                                                (3)                                                        

где - коэффициент занятости трудовых ресурсов;

Т - численность трудовых ресурсов.

       Коэффициент занятости трудовых ресурсов позволяет получить более реальную картину о фактическом уровне занятости в стране, области или регионе. Он отражает удельный вес трудовых ресурсов, занятых в экономике.

Коэффициент занятости трудовых ресурсов по своей величине всегда больше коэффициента занятости населения, потому что  при одинаковом числителе знаменатель  первого показателя меньше. Коэффициент  занятости трудовых ресурсов может  быть рассмотрен более узко, т. е. по отношению к населению трудоспособного возраста. Такой подход вызван тем, что население трудоспособного возраста составляет ядро трудовых ресурсов. Коэффициент занятости населения трудоспособного возраста показывает долю женщин от 16 до 55 лет и мужчин от 16 до 60 лет, занятых в экономике:

                              

                                                    (4)

 где  - коэффициент занятости населения трудоспособного возраста;

SНТВ - численность населения трудоспособного возраста.

       Особенность коэффициента занятости лиц трудоспособного возраста заключается в том, что он завышает фактический уровень вовлечения населения в общественное производство, так как в числителе показателя учитываются занятые в экономике подростки и пенсионеры, а в знаменателе эти категории работников отсутствуют. Однако этот факт нисколько не снижает практической и познавательной ценности коэффициента, который наряду с уже рассмотренными показателями применяется в комплексном анализе занятости населения. Правда, при анализе занятости населения требуется учитывать, что установленный законом период трудоспособности у мужчин на пять лет больше, чем у женщин, а это вызывает необходимость дифференцированного подхода к исследованию динамики степени вовлечения в экономику мужского и женского населения трудоспособного возраста. Важно не забывать и то обстоятельство, что не все люди трудоспособного возраста способны к труду. Среди них имеются отдельные категории населения, которые в силу самых различных причин не могут быть привлечены к трудовой деятельности, например инвалиды по рождению, лица, получившие травмы на производстве и полностью утратившие трудоспособность, лица, страдающие серьезными заболеваниями нервной системы, и др. Все эти категории людей объединяет то, что, находясь в границах трудоспособного возраста, они фактически являются нетрудоспособными.

В этой связи коэффициент занятости  может быть также определен по отношению к трудоспособным лицам  трудоспособного возраста, который  находится как разность численности населения трудоспособного возраста и численности, нетрудоспособных в трудоспособном возрасте:

                               

                                                 (5)

где - коэффициент занятости трудоспособного населения трудоспособного возраста;

- численность трудоспособного  населения трудоспособного возраста.

Рассмотренные коэффициент занятости  населения и коэффициенты составляющих его категорий взаимосвязаны  следующими соотношениями:

                               

                    (6)

где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности населения трудоспособного возраста;

                                     

                           (7)

где - доля населения трудоспособного возраста в общей численности трудовых ресурсов;

                                      

                                       (8)

где - доля трудовых ресурсов в общей численности населения.

На основе приведенных  соотношений можно записать всю  цепочку взаимосвязи коэффициента занятости населения и коэффициента занятости трудоспособных лиц трудоспособного  возраста:

                   

                   (9)

      По аналогичной схеме могут быть построены взаимосвязи коэффициента занятости трудоспособного населения трудоспособного возраста и коэффициента занятости трудовых ресурсов, коэффициента занятости населения трудоспособного возраста и коэффициента занятости всего населения. В зависимости от цели исследования общая цепочка взаимосвязи показателей может быть сокращена до трех или двух сомножителей, например:

               

                   (10)

где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности трудовых ресурсов;

                           

                            (11)

где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности населения. 

       Кроме количества сомножителей, включенных во взаимосвязь, сами сомножители также могут быть вычленены по усмотрению исследователя, например:

                           

                              (12)

Практическое значение взаимосвязей коэффициентов занятости  заключается в возможности определять неизвестный показатель на основе нескольких известных.

Все рассмотренные взаимосвязи  применяются при построении индексных  моделей влияния отдельных факторов на уровень занятости населения, трудовых ресурсов и т. д. [3].

Процесс развития, движения социально-экономических  явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические ряды, временные ряды), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.

Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда (уровни ряда) и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.

При изучении явления во времени  перед исследователем встает проблема количественного описания изменений, происходящим с уровнями в динамическом ряду. Для этого рассчитываются специальные показатели анализа динамики. Рассматривают цепные и базисные показатели. Их отличие в том, какой уровень ряда берется за базу для сравнения с текущим уровнем при расчете показателя. Когда сравнение проводится с начальным (базисным) периодом или моментом времени в ряду динамики, то показатель называется базисным. Если же сравнение производится с предыдущим периодом или моментом времени, то соответствующий показатель является цепным. Любой уровень в ряде динамики может быть охарактеризован как при помощи цепного, так и при помощи базисного показателя. Но если значения цепного показателя рассчитываются однозначно, то значения базисного зависят от выбранных единиц измерения. Фактически и цепные, и базисные показатели описывают одни и те же единицы совокупности, и каждому базисному показателю можно однозначно поставить в соответствие цепной показатель. К показателям динамики относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, коэффициент роста, значение 1% прироста, средние показатели динамики[2].

Структура – это совокупность устойчивых связей и отношений объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях. Структурным показателем является показатель, состоящий из суммы элементов и выраженный в относительных величинах (обычно в процентах). Наглядное представление структуры совокупности или изображения состава целого, разделенного на части, достигается при помощи структурных диаграмм. Изобразительными средствами для этого могут служить диаграммы: столбиковые, полосовые (или ленточные), секторные, круговые или полукруговые. Анализ структуры изучаемого явления необходим для представления объективной, качественной, наиболее полной информации адекватно отражающей анализируемые направления.[9]

Корреляционная связь (от англ. corelation - соответствие) является частным случаем статистической связи, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением значений факторного признака (парная корреляция) или множества факторных признаков (множественная корреляция). Для оценки тесноты связи (связь отсутствует, слабая, умеренная, сильная), определения ее направленности (связь прямая или обратная), а также формы (связь линейная, параболическая, гиперболическая, степенная и т.д.) используется корреляционно-регрессионный метод.

    Корреляционно-регрессионный  анализ позволяет количественно измерить тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных

факторов при постоянстве остальных  действующих на результативный признак  факторных признаков (регрессионный  анализ).

 Основные условия применения корреляционно-регрессионного метода

1. Наличие достаточно  большой по объему выборочной  совокупности.

Считается, что  число наблюдений должно превышать  более чем в 10 раз

число факторов, влияющих на результат.

2. Наличие качественно однородной  исследуемой совокупности.

3. Подчинение  распределения совокупности по результативному и факторным признакам нормальному закону или близость к нему. Выполнение этого условия обусловлено использованием метода наименьших квадратов (МНК) при расчете параметров корреляции и некоторых др.

        Основные задачи  корреляционно-регрессионного анализа

1. Измерение тесноты связи между  результативным и факторным признаком  (признаками). В зависимости от количества влияющих на результат факторов задача решается путем вычисления корреляционного отношения, коэффициентов парной, частной, множественной корреляции или детерминации.

2.   Оценка параметров уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака (признаков). Задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии.

       3. Определение важнейших факторов, влияющих на результативный признак. Задача решается путем оценки тесноты связи факторов с результатом.

      4.  Прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата.

Прогнозирование — это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Можно сказать, что прогноз - это догадка, подкрепленная знанием. Поскольку прогностические оценки по сути своей являются приближенными, может возникнуть сомнение относительно его целесообразности вообще. Поэтому основное требование, предъявляемое к любому прогнозу, заключается в том, чтобы в пределах возможного минимизировать погрешности в соответствующих оценках. По сравнению со случайными и интуитивными прогнозами, научно обоснованные и планомерно разрабатываемые прогнозы без сомнения являются более точными и эффективными. Как раз такими являются прогнозы, основанные на использовании методов статистического анализа.

 

 

 

 

   

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2 АНАЛИЗ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ

 

     2. 1 Анализ структуры занятых в экономике

 

     Исследуем  структуру занятых в экономике в Оренбургской области по формам собственности, возрастным группам, а также по уровню образования.

Таблица 1 –  Структура занятых в экономике  по формам собственности, %

Формы собственности

2006 г.

2007 г.

2008 г.

2009 г.

2010 г.

2010 г. к 2006 г. (+, -)

Государственная, муниципальная

31,7

29,5

28,9

28,0

27,7

- 12,7

Частная

58, 1

59,7

61,8

64,3

64,9

11,7

Собственность

общественных организаций

0,3

0,3

0,4

0,3

0,3

0

Иностранная

2,4

2,8

4,0

2,8

2,8

16,6

Смешанная

российская

7,5

7,7

4,9

4,6

4,3

- 42,7

Всего

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

х

Информация о работе Статистический анализ динамики и прогнозирование занятости населения