Статистический анализ занятости (стр. 4 из 8)

II. Экономико-статистический анализ занятости населения Оренбургской области

2.1 Анализ структуры и динамики занятости Оренбургской области

Исследуем структуру занятости населения по уровню образования в Оренбургской области.

Рисунок 1 – Структура занятости населения по уровню образования в Оренбургской области

На представленных диаграммах прослеживаются структурные изменения в составе занятого населения по уровню образования. В 2008 г. лидирует категория лиц, имеющих начальное профессиональное образование. Численность занятых этой категории, по сравнению с базовым периодом, возросла в 2,7 раза. На начало анализируемого периода самая многочисленная категория занятых – это население, имеющее среднее профессиональное образование. В 2008 г. наблюдается наименьшая доля лиц, имеющих начальное общее образование. По сравнению с базовым периодом она снизилась в 5,4 раза.

Проанализируем динамику структурных изменений за весь период.

Рисунок 2 – Динамика структуры занятого населения по уровню образования в Оренбургской области.

На представленном графике визуально прослеживаются изменения структуры занятого населения Оренбургской области по уровню образования за весь исследуемый период. Плавное и устойчивое снижение показателей наблюдается в категориях занятых, имеющих неполное высшее, начальное общее и не имеющих начального общего образования, а также среди занятых, имеющих основное общее образование. Скачкообразные изменения происходили в категориях занятых, имеющих начальное профессиональное и среднее полное (общее) образование. На протяжении последних нескольких лет стабильно лидирует группа занятых, имеющих начальное профессиональное образование. Доля лиц этой категории занятых составляет 1/3 часть от всего занятого населения области.

Для анализа динамики уровня занятости возьмем временной промежуток с 1992г. по 2008г. Рассчитаем показатели, характеризующие развитие явления во времени, а именно абсолютный прирост, коэффициент роста, темп роста, темп прироста, абсолютное значение 1% прироста.

Рисунок 3 – Расчет показателей динамики

Из расчетов абсолютного прироста (цепного) видно, что с 1993 по 1995 года по сравнению с предыдущими периодами прослеживается убыль уровня занятости. Убыль уровня занятости также наблюдается в 1997,1998,2007,2008гг. Соответственно увеличение уровня занятости происходило в 1996г., с 1999 по 2001, 2003, 2004, 2006гг., а в 2005году по сравнению с 2004 годом уровень занятости не изменился. Абсолютный прирост (базисный) показывает, что на протяжении всего периода по сравнению с 1992 годом наблюдается убыль уровня занятости. Из расчетов темпа роста (цепного) видно, что уровень занятости изменялся (варьировал) в течение всего периода.

2.2 Корреляционно-регрессионный анализ занятости населения

Проведем корреляционно-регрессионный анализ. Для начала построим корреляционную матрицу. Расчеты будем осуществлять в MS Excel и ППП Statistica.

Рисунок 4 – Матрица парных коэффициентов корреляции

Рисунок 5 – Детализированная матрица парных коэффициентов корреляции

Проверка значимости парного коэффициента корреляции.

Выдвигаем гипотезы:

Для проверки значимости парного коэффициента корреляции используется статистика:

, которая имеет закон распределения Стьюдента с ν=n-2

Коэффициенты корреляции между всеми парами признаков составляют матрицу парных коэффициентов корреляции. В результате полученной матицы мы можем сказать, что между случайными величинами xixj существует линейная функциональная связь, то есть по значению одной случайной величины xi можно точно восстановить значение другой случайной величины xj.

Если p_xixj>0 связь прямая, то есть с увеличением одного признака будет увеличиваться другой признак. Если p_xixJ<0 связь обратная, то есть с увеличением одного признака будет уменьшаться другой признак.

На основе матрицы можно сделать вывод о том, что:

Связь между уровнем занятости и среднемесячной номинальной начисленной з/п прямая, умеренная, значимая (r₁₂=0,54).

Связь между уровнем занятости и удельным весом населения в трудоспособном возрасте прямая, умеренная , значимая (r₁₄=0,46).

Связь между уровнем занятости и численностью ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью прямая, умеренная, значимая (r₁₅=0,78).

Связь между среднемесячной номинальной начисленной з/п и инвестициями в основной капитал на душу населения прямая, умеренная, значимая (r₂₃=0,4).

Связь между среднемесячной номинальной начисленной з/п и удельным весом населения в трудоспособном возрасте прямая, существенная, значимая (r₂₄=0,65).

Связь между среднемесячной номинальной начисленной з/п и численностью ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью прямая, умеренная, значимая (r₂₅=0,31).

Связь между удельным весом населения в трудоспособном возрасте и численностью ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью прямая, умеренная, значимая (r₄₅=0,29).

Проведем регрессионный анализ

Рисунок 6 – Результаты множественной регрессии

Оценка множественного коэффициента корреляции между случайной величиной У и четырьмя остальными составила 0,93. Вероятность принятия гипотезы Но о не значимости множественного коэффициента составила р=0,00000, следовательно, гипотеза Но отвергается и множественный коэффициент корреляции значим. Коэффициент детерминации составил 0,874. Также значимыми оказались коэффициенты уравнения регрессии Х1, Х2,Х4, а Х3 – не значим.

Рисунок 7 – Итоги регрессии

Составим уравнение регрессии:

Проверим на адекватность:

модель неадекватна

модель адекватна

, где ,

следовательно отвергается, модель адекватна

Проверим на значимость коэффициенты уравнения регрессии. Сравним Р-Значения с уровнем значимости 0,05. Из рисунка 7 видно, что коэффициент Х3 не значим, т.к. 0,33 > 0,05. Следовательно, фактор Х3 – удельный вес населения в трудоспособном возрасте исключим из рассмотрения. Построим уравнение, включая только значимые факторы.

Рисунок 8 – Результаты множественной регрессии

Оценка множественного коэффициента корреляции между случайной величиной У и четырьмя остальными составила 0,93. Вероятность принятия гипотезы Но о не значимости множественного коэффициента составила р=0,00000, следовательно, гипотеза Но отвергается и множественный коэффициент корреляции значим. Коэффициент детерминации составил 0,871. Также значимыми оказались коэффициенты уравнения регрессии Х1, Х2,Х4.