Статистический анализ занятости и безработицы

При определении числа  групп, как правило, учитываются  задача исследования, объем совокупности и виды признаков, которые берутся  в качестве основания группировки. Например, по количественному признаку возраст населения может быть разбит на самые различные группы. Их число будет зависеть от поставленных задач. Например, это могут быть группы по возрасту трудоспособного населения; экономически активного населения и т.д.

Если для построения группировки используется только один признак, то такую группировку называются простой, если группировка проводится по нескольким признакам, ее называют сложной. Сложная группировка бывает или комбинационная, или многомерная.

Комбинационная группировка выполняется последовательно: группы, выделенные по одному признаку, затем выделяются в подгруппы по другому признаку, которые, в свою очередь, могут выделяться по следующему другому признаку. В этом случае число групп будет равно произведению числа выделенных групп на число группировочных признаков. Процедура определения оптимального числа групп основана на применении формулы Стерджесса

n = 1 + 3,322 * lgN   (1)

где n - число групп; N - число единиц совокупности.

Из формулы видно, что  выбор числа групп зависит от объема совокупности. Если групп оказывается много и они включают малое число единиц, то групповые показатели могут стать ненадежными. Поэтому альтернативой комбинационной группировке является многомерная группировка, которая осуществляется по комплексу признаков одновременно. Ее применение требует использования электронной вычислительной техники. С помощью специально разработанных электронных программ формируются однородные группы на основании близости по всему комплексу признаков.

Определение числа групп тесно связано с понятием величина интервала: чем больше число групп, тем меньше величина интервала, и наоборот. Интервал - разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. Он определяет количественные границы групп, что для статистической практики имеет большое значение, особенно когда нужно образовать качественно однородные группы.

Каждый интервал имеет нижнюю (наименьшее значение признака) и верхнюю (наибольшее значение признака) границы или одну из них. Поэтому величина интервала есть разность между верхней и нижней границами интервала. Если у интервала указана лишь одна граница (у первого - верхняя, у последнего - нижняя), то речь идет об открытых интервалах. Если у интервала имеются и нижняя, и верхняя границы, то речь идет о закрытых интервалах. Закрытые интервалы подразделяются на равные и неравные (прогрессивно возрастающие, прогрессивно убывающие), а также специализированные и произвольные.

Группировку с равными интервалами строят тогда, когда исследуются количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества, а также если распределение носит более или менее равномерный характер. Если можно заранее установить определенное количество групп, то величину равного интервала можно вычислить по формуле

i = (x_max – x_min)/n,    (2)

где i - величина равного  интервала; x_max , x_min - наибольшее и наименьшее значения признака; n - число групп.

Если не требуется  предварительного установления числа  групп, то используется другой способ определения величины равного интервала - по формуле Стерджесса

i = (x_max – x_min)/(1 + 3,322 * lgN)   (3)

где N - число наблюдений.

Если величина равного  интервала рассчитывается по данной формуле, то следует знаменатель  предварительно округлить до целого числа (как правило, всегда большего), так как количество групп не может быть дробным числом.

В статистической практике чаще применяются неравные интервалы (постепенно возрастающие или постепенно убывающие). При этом исследуемая совокупность делится на группы примерно равного заполнения с большим числом единиц. Неравные интервалы могут использоваться, например, в таких случаях:

а) при исследовании группировки  с применением нескольких признаков, дающих возможность составить несколько  подгрупп, где требуются уже и  более длинные и более короткие интервалы;

б) при образовании  крупных групп с новым качеством  на базе мелких групп при условии  сохранения их однородности, что приводит к увеличению интервалов.

Заключение

Полная и точная информация о  населении и трудовых ресурсах необходима для объективной оценки уровня социально-экономического развития и демографической ситуаций как в стране в целом, так и в отдельных регионах, своевременного выявления тенденций, прогнозирования их развития, разработки новых законодательных актов, принятия управленческих решений органами власти и организации их практической деятельности по реализации социальной и демографической политики. Современные демографические проблемы России стали одной из важных тем политических дискуссий.

Проблема занятости  - одна из важнейших социально-экономических проблем рыночной экономики.

Одной из центральных задач международной  статистики труда является характеристика использования трудового потенциала (показатели занятости и безработицы). Статистическое изучение трудового потенциала, его структуры, динамики и использования на современном этапе приобретает особое значение.

Основной целью международной  статистики труда является количественная характеристика предпосылок формирования трудового потенциала разных стран, изучение его структуры по различным признакам (по полу и возрасту, уровню образования и квалификации, распределению по территории, по социально-профессиональным группам и т.д.), характеристика международного рынка рабочей силы, изучение социальной, профессиональной и территориальной мобильности трудоспособного населения, исследование динамики уровня затрат на рабочую силу.

В странах с рыночной экономикой занятость и безработица изучаются  систематически. Статистические данные позволяют осуществлять регулирование рынка труда, обеспечивать населению социальную защиту, организовывать своевременную профессиональную подготовку и переподготовку кадров.

Список литературы

1. Годин А. М. Статистика: учебник. 9-е изд., перераб. и испр. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К», 2011. – 460 с.
2. Гусаров В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2001. – 463 с.
3. Ефимова В.М., Рябцев В.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2002. – 420с.
4. Курышева С.В., Кашина О.Н. Статистическое изучение занятости и безработицы: Текст лекций – Издательство Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов, 1997.
5. Новиков М.М., Теслюк И.Е. Макроэкономическая статистика. Мн.: БГЭУ, 2003. – 360с.
6. Общая теория статистики: Статистическая методология в изучении коммерческой деятельности: Учебник /Под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. – 5-е изд., доп. И перераб. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 440 с.: ил.
7. Салин В.Н. Статистика финансов: Учебник. – М: Финансы и статистика, 2000.
8. Статистика: учебник / под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Высшее образование, 2007.- 566 с.
9. Л.И. Василевская. Социально-экономическая статистика. Практикум: учебное пособие, 2011
10. Теория статистики: Учебник/Р. А. Шмойлова, В. Г. Минашкин, Н. А. Садовникова, Е. Б. Шувалова; Под ред. Р. А. Шмойловой. –4-е изд., перераб. И доп. –М.: Финансы и статистика, 2004.- 656 с.: ил.
11. Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. Статистика: Учебное пособие. – М: ИНФРА-М, 2001.