Экономико-статистический анализ безработицы в России

     Во-первых, можно произвести оценку абсолютных величин рисков для различных категорий населения и динамику из развития. Подобная информация является интересной как с социально-психологической, так и с экономической точек зрения, поскольку оказывает стимулирующее воздействие на те или иные группы населения по повышению уровня своего образования.

     Во-вторых, они позволяют решать  задачи прогнозирования показателей  безработицы. Имея предположения  о будущей структуре численности  населения по различным возрастным  группам (с использованием коэффициентов дожития) и прогноз изменения структуры населения по уровню образования ( по данным отчетов о динамике численности студентов в различных учебных заведениях на рассматриваемой территории), а также зная величины и динамику соответствующих рисков, можно оценить ожидаемую численность безработных и уровень безработицы на краткосрочную и среднесрочную перспективу.

   В-третьих, знание величины риска  по безработице позволяет дополнить  базу исходных данных и произвести  анализ, а также и прогноз ряда характеристик и для групп занятого населения. Поскольку безработица и занятость есть взаимоисключающие состояния, представляющие собой полную группу событий, то сумма вероятностей появления этих событий равна единице. Следовательно, зная величину одной вероятности, можно определить и другую.

    В данной работе предлагается  рассмотреть двухуровневую вероятностную  модель, хотя на практике количество  уровней может быть существенно  большим, а количество групп  для каждого признака образования  групп-

более разнообразным. Схематически предлагаемая модель в общем виде представлена на рисунке 2.1. В данной модели используются три признака образования групп населения: А- уровень образования, В-возраст, С- отношение к занятости. Каждый из признаков позволяет построить полную группу событий, графически представленную в виде прямоугольников. По признаку А выделены четыре группы: лица, имеющие высшее образование, среднее профессиональное, среднее общее и не имеющие среднего образования. По признаку В выделим шесть различных групп: от 15 лет до 19, от 20 до24, от25 до 29, от 30 до 49, от 50 до 54 и от 55 до 59 лет. Для женщин последнюю группу исключим из рассмотрения, поскольку эта группа по законодательству является пенсионной.

Рис.2.1. Структура вероятностной модели для оценки рисков в общем виде

  

Для признака С мы определяем полную группу событий  по состоянию занятости или безработицы, то есть делим всю рассматриваемую  совокупность на две группы.

   Фактически необходимо построить две модели: первая, оценивающая риски стать безработными в зависимости только от возрастной группы, вторая – от уровня образования (рис.2.2.). В качестве исходных данных для реализации моделей необходимы итоги выборочного обследования населения по проблемам занятости. С целью уменьшения величины межгрупповой дисперсии обработка данных производится отдельно для мужчин и женщин.

    Изложим математическое описание  предлагаемых вероятностных моделей.  Согласно теореме сложения вероятностей, вероятность появления хотя бы одного события из полной группы событий всегда равна единице, следовательно, будут выполняться нижеприведенные соотношения:

             

Рис.2.2. Структура вероятностной двухуровневой модели для определения риска безработицы по возрастным группам и уровню образования 
 

  Оценка  вероятности Р(A_iB_jC_k) одновременного наличия у индивидуума определенных признаков A, B и C на различных их уровнях предполагает расчет вероятности совместного наступления соответствующих событий, которая вычисляется по теореме умножения вероятностей как произведение одного из указанных событий на условные вероятности всех остальных, причем вероятность каждого последующего события вычисляется в предположении, что все предыдущие события уже произошли. Заметим, что порядок появления событий может быть выбран любым. Таким образом, получаем соотношения следующего типа:

 

    где P(A_i), P(B_j), P(C_k) -вероятность попадания в группу, обладающую некоторым значением признака по уровню образования (А), возрасту (В) или отношению к занятости (С);

Р_Bj (A_i), Р_Ai (B_j), Р_Ai(С_k), P_Bj(C_k) - условные вероятности обладания заданным значением признака на втором уровне при условии, что на первом уровне значение признака уже определено;

Р_Bj/Ck(A_i), P_Ai/Ck(B_j), P_Ai/Bj(C_k), P_Bj/Ai(C_k) - условные вероятности обладания заданным значением признака на третьем уровне при условии, что на первом и втором уровнях анализируемые значения признаков определены.

    Исходя из приведенных выше  соотношений и согласно формуле  Бейеса, можно оценить вероятность  появления некоторого события  при условии наличия заданных  событий из группы несовместных событий другого уровня. Вычисляемая условная вероятность фактически представляет собой величину риска стать безработным или занятым при условии анализируемой возрастной группы или анализируемого уровня образования. Формула Бейеса для двухуровневой модели имеет следующий вид:

    На основе проведенных расчетов получаем конкретные расчетные таблицы по каждому из анализируемых признаков в отдельности для мужчин и женщин.⁸

                2.3. Методы оценки уровня скрытой безработицы

      Существует несколько подходов к оценке уровня скрытой безработицы.

      Одним из них является метод,  базирующийся на анализе степени  использования рабочего времени.

        Уровень скрытой безработицы(%)= величина  скрытой безработицы (чел)/среднесписочная численность работников (чел) *100%

Величина  скрытой безработицы находится  следующим образом:

 Величина  скрытой безработицы (чел)= потери  рабочего времени не по вине  работников (чел-день)/количество рабочих  дней в году (дни).

    Этот метод ориентирован на  отражение состояния внутрипроизводственной  организации труда. 

   

    Прирост (сокращение) избыточной  рабочей силы по отношению  к реальному спросу на труд  для конкретной отрасли (i) предлагается оценить как:

          

где - прирост скрытой безработицы; L - численность занятых в данной отрасли в конце рассматриваемого периода; - изменение индекса снижения (роста) производительности труда; El - коэффициент отраслевой эластичности. Для промышленности El = 0,67, сельского хозяйства - 0,82, строительства- 0,76, транспорта и связи - 0,65, других отраслей сферы материального производства-0,8. Предполагается, что сфера услуг, во-первых, является более гибкой отраслью с тесной корреляцией спроса на труд и занятостью, а во-вторых, это растущий сегмент экономики, где, скорее, ощущается дефицит рабочей силы, а не ее нехватка или неполное использование.

     Л. Миляева предлагает более  радикальный способ оценки масштабов скрытой безработицы, когда ее наличие прямо увязывается с отклонением производительности труда от уровня базового периода:

                             

  где  индекс «0» указывает на показатели, относящиеся к базовому периоду, а индекс «t» - к текущему; Х- объемы производства продукции в сопоставимых (базисных) ценах.

    Расчеты по методу изменения производительности труда с учетом эластичности  показывают меньшие масштабы скрытой безработицы.

   Учет скрытой безработицы повышает   уровень безработицы, рассчитываемый в соответствии с методологией МОТ на базе выборочных обследований населения по проблемам занятости. Вместе с тем полученные значения не могут в полной мере рассматриваться как индикатор напряженности на рынке труда вследствие неучета фактора, ставшего для современной российской экономики ключевым - «теневой» экономики и, следствие, «теневой» занятости. Сложность оценки уровня безработицы в данном случае упирается в тот факт, что «теневые» формы занятости находят широкое распространение и среди безработных, и среди занятых, поэтому более четкое деление на «настоящих» безработных (то есть не имеющих источников дохода и занятости, наряду с легальным, в том числе и в неформальном секторе экономики) и лиц, фактически не являющихся таковыми, возможно только на основе специальных исследований «теневого» сегмента экономики. В целом можно с уверенностью утверждать, что «теневая»  занятость сильно снижает масштабы безработицы и, наряду с неполной занятостью, является адаптационной реакцией населения к падению реальных денежных доходов, изменению социального статуса и снижения издержек при поиске работы в официальном секторе экономики.  

                        
 
 

                            Глава 3. Анализ безработицы в России

                3.1. Анализ общей и регистрируемой безработицы

   По данным выборочного обследования населения по проблемам занятости, по состоянию на конец ноября 2003г., численность лиц, не имеющих работы или доходного занятия, активно его ищущих и готовых приступить к работе, которые в соответствии с методологией МОТ классифицируются как безработные, составила 5984 тыс. человек.

                                                                                        Таблица 3.1.

        Динамика общей численности безработных. 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Абсолютная численность безработных в 90-е гг. имела повышающуюся тенденцию. Общая численность безработных в течение всего периода с 1992 по 1999г. постоянно увеличивалась, достигнув максимального значения  в феврале 1999г (10,4 млн. чел., в среднем за 1999г.- 9094тыс. безработных), после чего отмечается ее снижение. В 2003г. по сравнению с предыдущим годом численность безработных сократилась на 295 тыс.чел.  (6279-5984тыс.чел.).

     Ситуация на рынке труда оценивается не только через абсолютную численность безработных, но и через уровень безработицы:

  Уровень  безработицы в 2003г.=5984 тыс.чел./72590 тыс.чел.*100%=8,2%,

где 72590 тыс.чел. – численность экономически активного населения  в 2003г.(табл. 3.2).