просветление. Статистический анализ безработицы в Российской Федерации

• Название: Статистический анализ безработицы в Российской Федерации
• Анкор: просветление
• Дата: 29.03.2022
• Размер: 162.43 Kb.
• Имя файла: просветление.docx
• Тип: Документы; #425666
• страница: 4 из 7

1.5. Теоретические и эмпирические подходы к изучению проблем безработицы

На данный момент вопрос безработицы изучен довольно глубоко: помимо исследования основных характеристик, относящихся к данному показателю, проводится анализ влияния различных факторов, которые на первый взгляд совершенно не имеют с безработицей ничего общего. Однако имеющееся на сегодняшний день количество уже написанных научных работ и опубликованных статей по данной теме является недостаточным, так как требуется постоянное усовершенствование существующих подходов и моделей для анализа рынка труда ввиду быстрого и порой непредсказуемого изменения во времени уровня безработицы и других показателей. Данная сфера экономики государства требует постоянного мониторинга, анализа текущего её состояния и быстрого политического реагирования на любые трансформации. Грамотность такой реакции зависит от того, какие данные были использованы и какая методология была приложена для их анализа.

Перед тем как перейти к оценке текущего уровня безработицы на основе наиболее «свежих» данных следует рассмотреть работы, сделанные по этой теме до данного момента, в особенности, написанные в ходе последних лет, чтобы быть «подкованными» в плане применяемых на данный момент подходов и методов анализа безработицы. Научная литература демонстрирует труды многих российских и зарубежных ученых, которые питали интерес к исследованию проблемы изучения безработицы. Ввиду специфики экономического развития России, отдадим большее предпочтение тем научным трудам, которые были посвящены анализу безработицы и связанным с ней показателям именно в Российской Федерации, начиная с 1992 года.

В своей работе Foley M. (1997) [21] анализирует динамические изменения на рынке труда и исследует детерминанты продолжительности безработицы в России. Для исследования были взяты данные Российского мониторинга экономики и здоровья населения (РМЭЗ) с 1992 по 1996 год и рассматривались модели, в основе которых лежали вероятностные модели безработицы (logit-модели). Кроме того, в рамках работы автор поделил людей на три группы: занятые, безработные и экономически неактивные; и далее рассматривались модели, которые характеризовали перемещения населения между указанными состояниями занятости. Более того, автор предлагает также проводить анализ расширенных матриц потока людей между различными секторами экономики в зависимости от их демографических (пол, возраст, состояние в браке и др.) и профессиональных качеств (образование и т.п.).

В результате проведенного исследования Foley M. установил значимость изучаемых показателей, влияющих на изменения уровня безработицы, и обозначил степень их влияния. Кроме этого автор выявил, что с течением времени вероятность потерять работу увеличивалась с 1992 по 1996 год, что, скорее всего, было связано с теми экономическими и политическими изменениями, происходящими на тот период в России.

В работе Ниворожкина Л.И., Ниворожкиной Е.М. и Шухмина А.Г. (2001) [9] предоставляется анализ факторов, влияющих на продолжительность периода поиска работы зарегистрированными в службе занятости безработными. Цель данного исследования – оценить факторы, которые оказывают значимое влияние на продолжительность пребывания на учете в службе занятости, а также вероятность перехода лиц из состояния безработных. В качестве данных для анализа были выбраны незанятые граждане, зарегистрировавшиеся в службе занятости города Ростова-на-Дону в период с 1.01.1997 по 31.12.1998.

Так же как и исследование Foley M., в основе данной работы лежит методология анализа транзитных данных для механизма адаптации российского населения к государственной системе рынка труда и эффективности воздействия предложенных системой программ по оптимизации продолжительности поиска работы и вероятность трудоустройства среди различных социально-демографическх групп населения. В ходе исследования авторами были выделены две основные группы безработных, существенно различающиеся по социально-демографическим и профессионально-квалификационным характеристикам, а также по своей мотивации пребывания на учете в службе занятости. Кроме того, были выделены факторы, влияющие на продолжительность безработицы, такие как уровень образования, профессия, пол и возраст. При этом было выявлено, что законодательные правила постановки на учет, размер и сроки выплаты пособия по безработице являются существенно значимыми детерминантами, определяющими риск перехода лица в состояние длительной безработицы.

Файзуллин И.Ф. (2006) [20] в своей статье утверждает о том, что в России, как и во многих других странах уровень безработицы увеличивается с ростом ВВП и при этом, данная зависимость является линейной. Интересным в данной работе является поставленный автором вопрос возможности решения в условиях рыночной экономики проблемы безработицы. Применив теоретический подход к решению поставленной проблемы, Файзуллин И.Ф. приходит к выводу о том, что опыт различных государств указывает на значимость и эффективность реализации целевых программ, направленных на сокращение безработицы. Более того, такая деятельность государства способствует интенсификации экономического роста, а также установлению стабильного социального и политического состояний в обществе. Также автор указал в своей работе основные субъекты, которые оказывают регулирующее влияние на занятость населения в России: государство, работодатели и профсоюзы, роль которых в данной стране минимальна.

Среди исследователей проблем безработицы многие в своих работах рассматривают взаимосвязь между уровнем безработицы и мерами, направленными на стабилизацию данного показателя. Другими словами, они оценивают эффективность проводимой государством социально-экономической политики. Так, Беркович М.И., Папина А.Л. и Сущикова С.Э. (2010) [3] представили в своей работе исследование состояния рынка труда и влияния антикризисных программ. На примере данных за 2009 год по Костромской, Ивановской и Ярославской областям авторы продемонстрировали дескриптивный и сравнительный анализ текущей ситуации. В результате условной оценки изменения уровня безработицы в регионе, авторы установили относительный уровень эффективности программ, показав степень интенсивности процесса и выявив его структуру. В итоге можно сделать вывод о том, что проводимые антикризисные программы носят благотворный характер, сокращая уровень безработицы в регионах.

Динамику конъюнктуры рынка труда и, в частности, уровня безработицы рассмотрели Токарский Б.Л. и Змановский И.С (2010) [18] на примере города Иркутска. Основными показателями для своего анализа авторы выбрали «уровень безработицы», «потребность в рабочей силе» и «коэффициент напряженности». В ходе данной работы был проведен сравнительный анализ развития рынка труда в периоды 1998-1999 гг. и 2008-2009 гг., на время которых пришлись основные удары экономических кризисов.

В своей статье авторы указывают на то, что в период, следующий за 2010 годом, снижение числа безработных может свидетельствовать о завершении экономического кризиса и прихода экономической системы к равновесию. Далее, если рост выпуска будет сопровождаться ростом спроса на труд, то это может являться индикатором возобновления устойчивого экономического роста.

Токарский Б.Л. и Змановский И.С в своей работе приходят к выводу о том, что в период экономических кризисов необходимо и целесообразно использовать именно краткосрочные методы прогнозирования, так как присущая такому периоду непредсказуемость не дает возможности строить средне- и долгосрочный прогноз. Авторы также акцентируют внимание на существовании высокой вероятности изменения факторов и условий, влияющих на функционирование рынка труда даже в течение короткого промежутка времени. Более того, в статье отдается предпочтение использованию качественных методов прогноза. В качестве наиболее предпочтительных форм прогнозирования приводятся: сценарный вариантный метод, когда предполагается четкое обоснование причин развития предполагаемых альтернатив; метод аналогий, в особенности при прогнозировании малых статистических групп; многомерный статистический анализ. Авторы отмечают, что в основе каждого из перечисленных методов могут быть положены результаты экспертных опросов.

Арзамасцева Л.П., Колесникова О.А. и Федченко А.А. (2011) [1] в своей статье анализируют общий уровень безработицы в качестве важнейшего индикатора состояния рынка труда и его тенденции с целью формирования общих рекомендаций для его стабилизации. В работе приведен комплексный анализ данных по Воронежской области за 2009 и 2010 года.

В результате данного анализа были выявлены деструктивные факторы, оказывающие, по мнению авторов, наиболее значимое влияние на состояние полного рынка труда Воронежской области и уровень полной безработицы. Так, к числу таких факторов относятся²: снижение объема валового регионального продукта в сельском хозяйстве; низкий уровень зарплаты и доходов населения в регистрируемом секторе экономики; высокая доля мелкотоварного производства; высокий уровень неформальной занятости; высокий уровень очаговой безработицы; дефицит профориентационной работы среди населения, в первую очередь – молодёжи. В особенности, авторы уделяют внимание последнему, недооценка которого, согласно исследованиям, приводит к росту уровня безработицы.

Прогнозированием уровня безработицы занималась Портнова Л.В. (2012) [11]. В основе данной работы лежит применение структурных методов классификации объектов – кластерный анализ. Данные, на примере которых автор рассматривала использование данного статистического метода, были взяты по 35 районам Оренбургской области 2005-2011 гг..

Особенность этой работы заключается в том, что в первую очередь Портнова Л.В. определила признаки, которые имеют наиболее сильное влияние на уровень безработицы, снизив размерность статистической совокупности путем выполнения корреляционного анализа. Далее, в результате проведенного объединения районов региона были получены три кластера, определяющие специфику ситуации на рынке труда в области. Благодаря такому делению общей совокупности был произведен наиболее точный прогноз уровня безработицы (на основе регрессионного анализа) и предоставлены более четкие рекомендации по стабилизации рынка труда в области, учитывая специфику каждой группы в отдельности. Таким образом, Портнова Л.В. показала, что в задачах социально-экономического прогнозирования, в частности уровня безработицы, сочетание кластерного анализа с другими количественными методами достаточно перспективно.

Анализ динамики показателя Портнова Л.В. (2012) [12] описала в своей следующей статье. Для исследования были взяты оперативные данные о численности безработных и об уровне безработицы в Оренбургской области с 2000 по 2011 год. Целью данной работы было построение прогнозного уровня безработицы в регионе в 2012 и 2013 годах.

Для более объективной оценки положения, Портнова Л.В. производит анализ динамики уровня безработицы, сравнивая значения общей и зарегистрированной безработицы, расхождение между которыми является значительным. С целью определения тенденции и выявления тренда был использован метод Фостера-Стюарта, который проверяет гипотезу об отсутствии тенденции в средней и в дисперсии. В ходе анализа автором был применен также метод аналитического выравнивания, для которого было использовано графическое изображение уровней динамического ряда и добавлена наиболее адекватная линия тренда, выбранная по наибольшему коэффициенту аппроксимации.

В результате проведенного анализа и построенного уравнения тренда Портнова Л.В. описывает уровень общей безработицы в Оренбургской области в анализируемом периоде. Кроме того, оценка надежности параметра параболы второго порядка показала, что наличие параболического тренда достоверно и что точность её достаточна высока. В заключение автором был построен прогноз данного показателя по полученному уравнению тренда.

Анализом динамики продолжительности поиска работы и факторов, влияющих на неё, занималась также Сарычева Т.В. (2012) [16]. Целью данного исследования было изучение зависимости между временем, уходящим на поиск работы и таких факторов, как возраст безработного и пол человека, ищущего работу. Данные для работы были взяты из публикаций Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл с 2000 по 2010 год.

В ходе работы был проведен сравнительный анализ средней продолжительности поиска работы среди мужчин и женщин в общей совокупности и в разных возрастных группах. Также был проведен визуальный анализ диспропорций в продолжительности поиска работы в зависимости от возраста между молодежью (до 29 лет), лицами среднего возраста ( 30-50 лет) и безработными, которым более 50 лет. В результате исследования автор пришла к выводу о том, что женщины в среднем тратили на поиск работы больше времени, чем мужчины. Кроме того, быстрее всего находят себе работу пожилые люди, а дольше всего – лица среднего возраста.

В рамках проведенного исследования были также применены такие непараметрические критерии как критерий Колмогорова-Смирнова, ANOVA Краскела-Уоллиса и медианный тест. В итоге, Сарычевой Т.В. было доказано, что продолжительность поиска работы в Республике Марий Эл в значительной степени зависит от возраста гражданина, ищущего работу, однако влияние пола безработного является крайне слабым.

В своей другой статье Сарычева Т.В. (2012) [17] также прибегает к анализу уровня безработицы и изучению его динамики, как неотъемлемого элемента при анализе занятости населения. Используя в качестве примера данные по уровню безработицы в Республике Марий Эл за 2000-2010 года, автор предлагает использовать те подходы для оценки и прогнозирования индикаторов, которые основаны на использовании моделей ARIMA.

В ходе исследования динамики показателя была выявлена сезонность, пик которой приходится на февраль, а наименьшее значение на август. Такая динамика определила выбор прогнозной модели. Автор предпочла моделировать численность безработных с помощью модели ARIMA (1,1,1) (1,0,0) c сезонным лагом 12 и интервенцией на 108 уровне. В результате был построен среднесрочный прогноз на 2012-2014 года. Однако Сарычева Т.В. отмечает, что построение таких прогнозных моделей, которые основаны на оценке одномерных временных рядов, позволяют проанализировать только отдельные стороны безработицы.

Анализом математических оценок взаимовлияния уровней безработицы различных возрастных групп с учетом старения населения занимались И.А. Галимов и Л.Ю Уразаева (2013) [5]. Для своего исследования авторы взяли демографические данные нескольких стран за период с 1950 по 2010 год, а также сопоставимые данные об уровне безработицы по 25 странам мира за 2008 год.

В ходе работы был произведен корреляционный анализ среди возрастных групп «15-24», «25-49», «50 и более» и «старше 65 лет». Данный анализ показал, что существует значимая связь между упомянутыми возрастными группами и уровнем безработицы. На основании полученных результатов авторы приходят к выводу о том, что при увеличении удельного веса населения старше 65 лет растет занятость молодежи и уменьшается уровень безработицы.

Также, в рамках исследования, Галимов И.А. и Уразаева Л.Ю. разделили страны на четыре кластера, используя расстояние «городских кварталов», метод Варда. Однако последние три кластера были объединены в один ввиду малочисленности каждого, и таким образом далее был проведен корреляционный анализ двух кластеров с медианным возрастом выше 40 лет и ниже 30 лет соответственно. Выводом из проведенного анализа стал тот факт, что в более «старых» странах, где сокращаются уровни рождаемости и смертности, наблюдается острая конкуренция между поколениями за рабочие места, а в более «молодых» странах таковая не наблюдается.