Автореферат (Методология комплексного статистического анализа занятости в Российской Федерации по видам экономической деятельности), страница 5

чел.);x9 – численность трудоспособного населения (тыс. чел.);x10 – индекс сезонности;x11 – ранг месяца по числу занятых.Предварительно был проведен корреляционный анализ с целью устранениямультиколлинеарности в исходных переменных. Регрессионные модели занятостив России по видам экономической деятельности построены с использованиемпошагового алгоритма регрессионного анализа с включением переменных.Значимость уравнения регрессии проверялась по F-критерию, а коэффициенты –по t-критерию на уровне значимости   0,05 . Проверка на отсутствиеавтокоррелированности остатков основывалась на критерии Дарбина-Уотсона.

Вкачестве меры разброса фактических наблюдений от смоделированных значенийиспользовалась стандартная ошибка оценки – S.E.17Уравнение регрессии, характеризующее занятость в сельском хозяйстве, охотеи лесном хозяйстве – основном виде экономической деятельности первичногосектора экономики, имеет вид:yˆСХ ,t  89,0  0,031x2,t 1  0,25x8,t  0,63x10,t  113,22x11,tt-статистика:(-3,2)(2,8)(3,7)(14,1)R  0,93 ; F 4;54  93,6 ; S.E  13,9 ; DW  2,19 .2Результаты проведенного анализа показали, что занятость здесь зависит, впервую очередь, от численности персонала, перед которым имеется просроченнаязадолженность по оплате труда (x2), и от численности рабочей силы (x8). Индекссезонности (x10) и ранг месяца (x11) также оказывают значимое влияние назанятость в сельском хозяйстве, охоте и лесном хозяйстве.

На занятость в данномвиде деятельности практически не влияет величина заработной платы.Уравнение динамики численности занятых в обрабатывающих производствах,важнейшего вида деятельности вторичного сектора экономики, имеет вид:yˆОП ,t  7268,5  54,3x1,t 1  4,2 x6,t 1  0,25x9,t  4,0x10,t  0,47 уТОР,tt-статистика:(2,7)(-3,5)(2,1)(2,2)(-3,4)R 2  0,96 ; F 5;53  254,4 ; S.E  7,6 ; DW  2,05Рост величины заработной платы в обрабатывающих производствах (x1)положительно влияет на численность занятого населения в данной сфере.

Индекспромышленного производства (x6) имел положительную динамику. Следствиемповышения эффективности производства стала оптимизация структуры занятостив обрабатывающих производствах. Отрицательное влияние численностинаселения, занятого в торговой сфере (yТОР), на результативный показатель можнообъяснить конкурентными преимуществами данного вида деятельности с точкизрения трудоустройства. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, а такжеобрабатывающие производства являются ресурсной базы для других секторовэкономики.Прогнозная модель численности занятых в обрабатывающих производствахимеет вид АРПСС(0,1,1)(1,0,0).

Параметры модели представлены в таблице 3.Таблица 3 – Параметры модели АРПСС (0,1,1)(1,0,0), характеризующейчисленность занятых в сфере обрабатывающих производств РоссииПараметр моделиЗначение параметраt -статистикаУровень значимостиq(1)Ps(1)-0,76-11,410,000,9718,450,00Полученные по модели прогнозные оценки на 2016-2017 гг. позволили сделатьвывод, что численность занятых в обрабатывающих производствах продолжитснижаться. К концу 2016 г. величина данного показателя составила 10403,6 тыс.чел., средняя абсолютная ошибка прогноза, выполненного по модели не превысила3%, то есть можно предположить, что к концу 2017 г. численность занятых вобрабатывающих производствах составит 10138,5 тыс. чел.

(см. рисунок 5).18Рисунок 5 – Динамика численности занятых в обрабатывающих производствахРоссии за 2009-2015 гг. с прогнозом на 2016-2017 гг. (тыс. чел.)Уравнение регрессии численности занятых в оптовой и розничной торговле;ремонте автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметовличного пользования – виде деятельности, определяющем развитие сферырыночных услуг, имеет вид:yˆТОР,t  7465,5  20,8x1,t 1  12,6 x7,t 1  0,06x9,t  132,0x10,t  0,001x12,tt-статистика:(2,0)(2,5)(2,9)(4,6)(2,9)R 2  0,84 ; F 5;53  55,5 ; S.E  11,2 ; DW  1,95Значимыми объясняющими переменными являются: численность населения втрудоспособном возрасте ( x9 ) и индекс сезонности ( x10 ), а также заработная плата( x1 ) и индекс интенсивности выпуска товаров и услуг ( x7 ).

Особенностьинвестиционной деятельности в сфере торговли в последние годы заключалась втом, что она, в первую очередь, была направлена на расширение торговых сетей, ане на замещение условий труда. В этой связи производительность труда в данномвиде экономической деятельности достигла значительного уровня, при этомкапитал и труд скорее дополняют друг друга, чем замещают.Прогнозирование численности занятых в оптовой и розничной торговле;ремонте автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметовличного пользования осуществлялось на основе модели АРПСС(0,1,1)(1,0,1),параметры которой статистически значимы и надежны (см. таблицу 4).Таблица 4 – Параметры модели АРПСС(0,1,1)(1,0,1) численности занятых воптовой и розничной торговле; ремонте автотранспортных средств,мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользованияРоссииПараметр моделиЗначение параметраt -статистикаУровень значимостиq(1)0,769,440,00Ps(1)0,904,210,00Qs(1)0,672,290,0219Согласно фактическим данным численность занятых в торговой сфере вдекабре 2016 г.

составила 13175,9 тыс. чел. Ошибка прогноза, выполненного попредложенной модели, 2,0%. В перспективе численность населения, занятого воптовой и розничной торговле; ремонте автотранспортных средств, мотоциклов,бытовых изделий и предметов личного пользования, продолжит постепенноувеличиваться, поглощая трудовые ресурсы из сферы обрабатывающихпроизводств и сельского хозяйства, и к концу 2017 г. достигнет 13533,2 тыс. чел.(см. рисунок 6).Рисунок 6 – Динамика численности занятых в оптовой и розничной торговле; ремонтеавтотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личногопользования России за 2009-2015 гг.

с прогнозом на 2016-2017 гг. (тыс. чел.)Проведенные расчеты показали незначительную способность рынка труда ксаморегулированию. Ввиду инертности рынка труда существует объективнаянеобходимость в создании дополнительных регуляторов, базирующихся насистеме прогнозирования потребностей экономики в трудовых ресурсах.Сложность и неоднозначность ситуации с занятостью в нашей стране делаетнеобходимым поиск путей ее развития на уровне отдельных регионов.В рамках четвертого научного результата предложена методикатипологизации регионов, основанная на анализе концентрации численностизанятого населения по секторам экономики, которая позволила выделить регионыс преобладанием развития агропромышленного, индустриального, смешанного исервисного типов рынка труда и выявить асимметрию в региональной структурезанятости по видам экономической деятельности.Современное мировое хозяйство включает в себя первичный, вторичный итретичный секторы экономики, причём соотношение этих секторов в структурезанятости населения считается важнейшей характеристикой социальноэкономического развития как страны в целом, так и отдельных федеральныхокругов, и регионов.

К первичному сектору относятся добывающаяпромышленность и сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; ко вторичному –обрабатывающий сектор экономики: обрабатывающая промышленность истроительство; к третичному – сектор услуг.Для выявления асимметрии в региональной структуре занятости по видамэкономической деятельности и дифференциации регионов по развитию секторов20экономики была проведена типологизация региональных рынков труда. На первомэтапе были выделены две группы регионов: специализированные и сервисные.

К«сервисным» были отнесены те регионы, в которых доля занятых в третичномсекторе экономики превышает или сопоставима с долей занятых в третичномсекторе по округу в целом. К «специализированным» – те регионы, в которыхкоэффициент локализации, рассчитанный для совокупности видов деятельности,относящихся к первичному и вторичному секторам экономики, был больше 1.Далее из группы специализированных регионов выделялись агропромышленные,индустриальные и смешанные регионы. Те из них, где индекс локализации былбольше 1 для видов деятельности первичного сектора экономики и меньше 1 – длявторичного, были отнесены к «агропромышленным». Регионы, которыехарактеризовались индексом локализации, имеющим значение меньше 1 дляпервичного сектора экономики и больше 1 – для вторичного, были отнесены к«индустриальным».

Регионы с индексами локализации больше единицы и дляпервичного, и для вторичного секторов экономики были отнесены к «смешанным».Таким образом, все регионы Российской Федерации были разбиты на 4 группы (см.таблицу 5).Таблица 5 – Типологизация регионов Российской Федерации по секторальнымрынкам труда, 2015 г.ОкругаЦФОСЗФОЮФОСКФОАгропромышленныйБрянская область,Воронежская область, Курскаяобласть, Орловская область,Тамбовская областьРеспублика Коми, Ненецкийавтономный округ,Калининградская область,Псковская область,Республика КарелияРеспублика Адыгея,Краснодарский край,Республика Калмыкия,Астраханская областьСтавропольский край,Республика Дагестан,Чеченская РеспубликаСпециализированныйИндустриальныйИвановская областьСмешанныйБелгородская область,Владимирская область, Калужскаяобласть, Костромская область,Липецкая область, Рязанскаяобласть, Смоленская область,Тверская область, Тульскаяобласть, Ярославская областьАрхангельская область,Вологодская область,Ленинградская область,Новгородская областьМурманская область, г.Санкт-Петербург-Волгоградская областьРостовская областьРеспублика СевернаяОсетия – АланияКабардино-БалкарскаяРеспублика, Карачаево-ЧеркесскаяРеспубликаРеспублика ИнгушетияРеспублика Башкортостан,Республика Мордовия,Оренбургская область,Пензенская областьРеспубликаТатарстан, Пермскийкрай, УльяновскаяобластьУдмуртская Республика,Чувашская Республика,УФОХанты-Мансийскийавтономный округ - ЮграЧелябинская областьЯмало-Ненецкий автономныйокругИркутская область,Томская областьРеспублика Хакасия, Омскаяобласть-Камчатский край, Еврейскаяавтономная областьДФОКФОИтогорегионовЗабайкальский край,Республика Бурятия,Алтайский край, КемеровскаяобластьРеспублика Саха (Якутия),Амурская область,Магаданская область,Чукотский автономный округРеспублика Крым31Московская область, г.Москва-ПФОСФОСервисныйРеспублика Марий Эл,Кировская область,Нижегородская область,Самарская область,Саратовская областьКурганская область,Свердловская область,Тюменская областьРеспублика Алтай,Республика Тыва,Красноярский край,Новосибирская областьПриморский край,Хабаровский край,Сахалинская областьг.