Диссертация (1152312), страница 29

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 29)

Всостав данного кластера также вошли 5 регионов Сибирского федеральногоокруга, 3 региона, относящихся к Дальневосточному федеральному округу, по 2 из Северо-Западного, Южного, Северо-Кавказского федеральных округов и одинрегион – г. Севастополь из Крымского федерального округа. данный кластеротличаетсямаксимальнымсреднимзначениемдолизанятыхввидахдеятельности, ориентированных на внешний рынок труда, составляющий 23,9%.Все остальные регионы, включая города Москву и Санкт-Петербург, вошли всоставтретьегокластера,которомухарактерномаксимальноезначениепоказателя, характеризующегося высоким удельным весом населения, занятого ввидах деятельности, ориентированных на внутренний рынок труда – 49,7%.Для лучшего понимания тенденций тяготения субъектов РоссийскойФедерации к определенному типу рынка труда - внешнему или внутреннему,проводилось дополнительное исследование, основанное на анализе косвенныхпоказателей,отражающихвнутреннююиливнешнююнаправленностьрегиональных рынков труда:x4 – уровень безработицы, %Внешний рынок труда обеспечивает переток трудовых ресурсов с однихпредприятий на другие, вызванный как желанием самих работников, которыестремятся к более высокому заработку, лучшим условиям труда и получениюперспективы карьерного роста, так и увольнением работников ввиду оптимизациизанятости.

Этот тип рынка сопровождается высокой текучестью персонала, чтосказывается и на колебаниях безработицы. Внутренний рынок труда в основномхарактеризуется движение кадров внутри предприятий и организаций и на169уровень безработицы влияет незначительно. Таким образом, высокий уровеньбезработицы характеризует тяготение региона к внешнему рынку труда.x5 – доля занятых на малых предприятиях, %.Чем крупнее предприятие или организация, тем больше вероятностьразвития в них внутреннего типа рынка труда, так как крупные предприятия иорганизации имеют возможности для развития человеческого капитала путемпереподготовки и повышения квалификации работников и характеризуютсяпредставлением социальных гарантий для своих сотрудников.

Чем вышевеличина данного показателя, тем в большей степени проявляются свойствавнешнего рынка труда.x6 – потребностьвработниках,заявленнаяорганизациямиворганыгосударственной службы занятости, в общей численности занятых, %.Чем выше величина данного показателя, тем больше количествопредприятий и организаций не могут подготовить кадры самостоятельно иобращаются на внешний рынок.x7 – средняя продолжительность поиска работы безработными, мес.Данный показатель характеризует инфраструктуру рынка труда в целом,служит отражением качества работы государственных и частных служб занятостии развитости государственной политики.

Чем выше значение показателя, темхуже развит внутренний рынок труда региона;x7 – удельный вес безработных, ищущих работу больше года, %.Чем больше удельный вес безработного населения, долго остающегося невостребованным на рынке труда региона, тем более развит внешний тип рынкатруда.Ввиду наличия высокие корреляций между исследуемыми показателями, очем позволяют судить данные, представленные в таблице 8 Приложения 8, иопределитель матрицы межфакторных парных коэффициентов корреляции,равный 0,03  0 , для сокращения признакового пространства был использованметод главных компонент, в рамках реализации которого происходит переход от170большого перечня коррелируемых показателей к гораздо меньшему наборунезависимых переменных, сгруппированных по смысловому сходству.

При такомподходе дублирование информации устраняется, так как малоинформативныеили «шумящие» показатели исключаются.Метод главных компонент является линейным и аддитивным [70], в егооснове лежит представление о комплексном характере исследуемого процесса,который выражается в наличии взаимосвязей между отдельными признаками.Внимание в нем акцентируется на изучении внутренних причин, которыеформируют специфичность изучаемого процесса, и выявлении обобщенныхфакторов, которые стоят за выделенными показателями. Его основной задачейявляется объяснение наличия значимых корреляций между переменными путемвыделения минимального числа непосредственно ненаблюдаемых главныхкомпонент.

Количество выделяемых главных компонент – узловой моментпроведения анализа, так как от этого зависит насколько полной будет картинавоспроизведения реально существующих взаимосвязей, а также степеньсодержательности интерпретации предлагаемой модели. Критериий Кайзера [75],в основе которого лежит положение о необходимость использовать длядальнейшего анализа только те главные компоненты, у которых собственныезначения больше единицы, позволил сделать вывод о достаточности учета толькодвух главных компонент.

Первые две главные компоненты удовлетворяютданному критерию, при этом совокупный процент объясненной вариациипревышает77%,чтоявляетсядоказательствомдостаточностидвухсформированных главных компонент, чтобы построить адекватную модель. Изтаблицы 3.13 хорошо видно, что сокращение количества переменных в 2,5 разапривело к незначительной потере информативности.Таблица 3.13 – Собственные значения главных компонент№ главной компонентыЗначение1 главная компонента2 главная компонента2,851,02% объясняемойвариации56,9220,49Источник: рассчитано автором по данным [213].% накопленнойобъясняемой вариации56,9277,41171Еще одна важная задача, которая решается с применением компонентногоанализа, – это распознавание главных компонент.

Другими словами строятсяобобщенные индексы [270], а их значения определяются факторными весамиисходных переменных. Для исследуемых показателей была построена модель издвух главных компонент. Переменным были присвоены ранги в соответствии свеличинойфакторныхнагрузок.Восновевыделениянеобходимогоподмножества весовых коэффициентов для каждой главной компоненты лежалапростая визуальная оценка полученных результатов. Для интерпретации главныхкомпонент использовались только те из весовых коэффициентов, которые поабсолютному значению превышали 0,7 (см. таблица 3.14).Таблица 3.14 – Матрица факторных нагрузок1 главнаякомпонента2 главнаякомпонентауровень безработицы-0,820,16доля занятых на малых предприятиях0,69-0,04потребность в работниках, заявленная организациями в органыгосударственной службы занятости0,13-0,97средняя продолжительность поиска работы безработными-0,93-0,12удельный вес безработных, ищущих работу больше года-0,90-0,19Переменныеx4x5x6x7x8Название переменныхИсточник: рассчитано автором по данным [213].Значения факторных нагрузок позволили сформулировать выводы о набореисходных признаков, отражающих ту или иную главную компоненту, иотносительном весе отдельного исходного показателя в структуре каждойглавной компоненты.

Значение факторных нагрузок рассматривалось, какзначение коэффициента корреляции, отражающего связь исходного показателя скаждой главной компонентой.В первую главную компоненту вошли показатели, характеризующиебезработицу: уровень безработицыx4  , средняя продолжительность поискаработы безработными  x7  и удельный вес безработных, ищущих работу большегода x8  .КоэффициентинформативностиK И 1  0,83подтвердил172существенность состава данной главной компоненты. Первая главная компонентаполучила название «Характеристика безработицы».В составе второй главной компоненте выделился показатель x6  ,отражающий потребность организаций и предприятий в работника.

Онхарактеризует способность самостоятельной подготовки кадров, что определилоназвание данной компоненты «Способность организаций к самостоятельнойподготовке кадрового потенциала». Значение коэффициента информативностиK И 2  0,92  позволяет сделать вывод о надежности состава выделенныхпризнаков.С помощью кластерного анализа регионы Российской Федерации былисгруппированы по преобладанию того или иного типа рынка труда на основеприменения сгенерированных главных компонент, полученных на основаниикосвенных показателей идентификации модели рынка труда с использованиемметода главных компонент:f1 – характеристика безработицы;f 2 – способность организаций к самостоятельной подготовке кадровогопотенциала.Графические результаты проведенного кластерного анализа представленына рисунке 3.16.

Средние значения показателей каждого кластера представлены втаблице 3.15.Состав первого кластера, самого малочисленного по составу, определили 4региона Дальневосточного федерального округа (Камчатский и Приморский края,Сахалинская и Еврейская автономная области), 2 региона Центрального(Воронежская и Тамбовская области), а также Тюменская и Иркутская области –представители Сибирского и Уральского округов соответственно. Данныйкластер характеризовался в 2015 г. средними значениями показателей,характеризующими направленность региональных рынков труда, в связи с чемрынки труда регионов данного кластера были отнесены к смешанному рынкутруда.173Смешанныйрынок труда1 кластерВнешнийрынок труда2 кластерВнутреннийрынок труда3 кластерИсточник: рассчитано автором по данным [213].Рисунок 3.16 – Дендрограмма многомерной классификации регионов Российской Федерации по косвенным показателям,отражающим внутреннюю или внешнюю направленность региональных рынков труда, 2015 г.174Таблица 3.15 – Распределение регионов Российской Федерации по кластерам№кластера1 кластер2 кластер3 кластерСостав кластераВоронежская область, Тамбовская область, Тюменскаяобласть, Иркутская область, Камчатский край, Приморскийкрай, Сахалинская область, Еврейская автономная областьБрянская область, Липецкая область, Рязанская область,Ярославская область, Новгородская область, РеспубликаАдыгея, Республика Калмыкия, Республика Дагестан,Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика,Карачаево-Черкесская Республика, Республика СевернаяОсетия – Алания, Чеченская Республика, РеспубликаМордовия, Саратовская область, Республика Алтай,Республика Бурятия, Республика Тыва, Алтайский край,Забайкальский край, Амурская область, Республика Крым, г.СевастопольБелгородская область, Владимирская область, Ивановскаяобласть, Калужская область, Костромская область, Курскаяобласть, Московская область, Орловская область, Смоленскаяобласть, Тверская область, Тульская область, г.

Характеристики

Список файлов диссертации