Статистический анализ и перспективы занятости в Красноярском крае
Министерство образования и науки Российской Федерации
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«РОССИЙСКИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ Г.В. ПЛЕХАНОВА»
Ивановский филиал
Кафедра финансов, кредита и экономической безопасности
Учебная дисциплина: Статистика
Курсовая работа
«Статистический анализ и перспективы занятости в Красноярском крае»
студентка 2 курса МЭУ
очного отделения
ВВЕДЕНИЕ
Экономический рост, процветание любой страны и региона зависят не только от удачного географического положения, наличия природных ресурсов и благоприятной истории развития, но и от особых усилий общества и государства по решению стратегических задач развития.
Финансово-экономический кризис 2008-2009 гг. особенно жестко обозначил ситуацию исторического вызова – выбора направления социально-экономического развития – как в целом для страны, так и для входящих в нее регионов. Это выбор между вариантом будущего «Россия – сырьевой придаток мира» и вариантом «Россия – страна с диверсифицированной экономикой, обладающая мощным инновационно-технологическим потенциалом». Если первый вариант складывается инерционным образом, то во втором нужно серьезно пересмотреть существующие стратегии социально-экономического развития, позиции власти и общества в отношении задач сохранения и развития человеческого капитала. Особенно важной в этом случае является роль федеральных университетов, которые должны стать ключевыми субъектами развития в сфере образования и инновационно-технологической деятельности, полигонами по разработке и апробации новых социально-культурных практик.
Развитие человеческого капитала страны – это ключевая тема Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 г., утвержденной Правительством в 2008 г. Для решения этой задачи не только выполнили большую аналитическую работу (анализ публикаций российских и зарубежных «фабрик мысли»), но и провели Делфи-опрос экспертов, в число которых вошли ведущие ученые, представители власти и бизнеса, политики и общественные деятели Красноярского края.
Особенность Красноярского края – его срединное положение в Российской Федерации и Евразии определяет одну из его ключевых функций – обеспечение экономической, транспортной и социально-культурной связности страны и континента. Это означает, что население Красноярского края, помимо его включенности в социально-экономические процессы, выполняет также важнейшую геополитическую функцию – самим фактом своего проживания удерживает территориальную целостность России и ее цивилизационное присутствие в Северной и Северо-Восточной Азии. Расширяющееся в долгосрочной перспективе освоение и обживание территорий Красноярского края является важным фактором национальной безопасности России, сохранения территориальной целостности и контроля над природными ресурсами Сибири и Дальнего Востока. Осмысливая перспективы и проблемы наращивания человеческого капитала Красноярского края, необходимо учитывать эту функцию связывания территории России в единое пространство; она приоритетна в сравнении с более узкими экономическими функциями.
Целью курсовой работы является статистический анализ занятости населения Красноярского края.
Для достижения поставленной цели были сформулированы следующие задачи исследования:
1. Рассмотреть теоретические основы статистического анализа населения.
2. Проанализировать структуру и динамику занятости населения.
3. Провести анализ статистических данных по Красноярскому краю.
4. Спрогнозировать занятость населения Красноярского края.
Объект исследования: города и районы Красноярского края.
Предмет исследования: показатели, характеризующие уровень занятости в Красноярском крае (удельный вес населения в трудоспособном возрасте, инвестиции в основной капитал, численность ищущих работу граждан, не занятых трудовой деятельностью).
Раздел 1. Теоретические основы статистики занятости населения
1.1 Статистические показатели занятости
В нашей стране для расчета общей по регионам численности занятых в течение года служат данные текущей отчетности по труду: форма № 1-Т «Отчет по труду» (месячная, квартальная, годовая). По этой форме отчитываются не все предприятия. Для малых предприятий численность занятых может быть получена из единовременного отчета: № 1-МП «Об основных показателях деятельности малого предприятия» за год. Изучение состава занятых по отраслям народного хозяйства, секторам экономики производится по балансам трудовых ресурсов, составляемым на середину (1 июля), конец (начало - 1 января) года и в среднем за год. В них обобщается не только информация предприятий, получаемая в порядке текущей отчетности по труду, но и данные налоговой инспекции о численности занятых индивидуальным трудом, работающих по найму у отдельных граждан, а также численность работников, учитываемая в централизованном порядке [3].
Для количественной характеристики занятости населения статистикой разработаны специальные показатели. Они подразделяются на две группы: абсолютные и относительные.
Абсолютные показатели отражают экономический потенциал, возможности развития страны, потому что занятое население составляет основной элемент процесса производства. Без работников средства и предметы труда мертвы, так как их соединение становится невозможным. К абсолютным показателям занятости населения относятся: численность занятых в экономике; распределение занятых по отраслям экономики, полу, возрасту, уровню образования и т. д.; численность лиц трудоспособного возраста, занятых в экономике и др.
Относительные показатели занятости характеризуют степень вовлечения в экономику населения и его отдельных групп. Они охватывают такие показатели, как коэффициент занятости населения, коэффициент занятости трудовых ресурсов, коэффициент занятости населения трудоспособного возраста, коэффициент занятости трудоспособных в трудоспособном возрасте и др [6].
Коэффициент занятости населения широко применяется в сравнительном анализе и показывает удельный вес занятых в общей численности жителей, проживающих на определенной территории:
где - коэффициент занятости населения ;
SЗ - численность населения, занятого в экономике;
S - общая численность населения.
Коэффициент занятости населения не учитывает того обстоятельства, что не все население может принимать участие в общественном производстве, например дети и старики. В этом заключается его недостаток.
Коэффициент занятости населения сильно зависит от возрастно-половой структуры. Например, изменение численности населения в дорабочем и послерабочем возрастах может привести к снижению коэффициента занятости при постоянной численности занятых в народном хозяйстве [6].
В этой связи для более углубленного анализа применяют коэффициент занятости трудовых ресурсов, который исчисляется по отношению к населению, потенциально способному принимать участие в общественном производстве:
где - коэффициент занятости трудовых ресурсов ;
Т - численность трудовых ресурсов.
Коэффициент занятости трудовых ресурсов позволяет получить более реальную картину о фактическом уровне занятости в стране, области или регионе. Он отражает удельный вес трудовых ресурсов, занятых в экономике [6].
Коэффициент занятости трудовых ресурсов по своей величине всегда больше коэффициента занятости населения, потому что при одинаковом числителе знаменатель первого показателя меньше. Коэффициент занятости трудовых ресурсов может быть рассмотрен более узко, т. е. по отношению к населению трудоспособного возраста. Такой подход вызван тем, что население трудоспособного возраста составляет ядро трудовых ресурсов. Коэффициент занятости населения трудоспособного возраста показывает долю женщин от 16 до 55 лет и мужчин от 16 до 60 лет, занятых в экономике:
где - коэффициент занятости населения трудоспособного возраста ;
SНТВ - численность населения трудоспособного возраста.
Особенность коэффициента занятости лиц трудоспособного возраста заключается в том, что он завышает фактический уровень вовлечения населения в общественное производство, так как в числителе показателя учитываются занятые в экономике подростки и пенсионеры, а в знаменателе эти категории работников отсутствуют. Однако этот факт нисколько не снижает практической и познавательной ценности коэффициента, который наряду с уже рассмотренными показателями применяется в комплексном анализе занятости населения. Правда, при анализе занятости населения требуется учитывать, что установленный законом период трудоспособности у мужчин на пять лет больше, чем у женщин, а это вызывает необходимость дифференцированного подхода к исследованию динамики степени вовлечения в экономику мужского и женского населения трудоспособного возраста. Важно не забывать и то обстоятельство, что не все люди трудоспособного возраста способны к труду. Среди них имеются отдельные категории населения, которые в силу самых различных причин не могут быть привлечены к трудовой деятельности, например инвалиды по рождению, лица, получившие травмы на производстве и полностью утратившие трудоспособность, лица, страдающие серьезными заболеваниями нервной системы, и др. Все эти категории людей объединяет то, что, находясь в границах трудоспособного возраста, они фактически являются нетрудоспособными [31].
В этой связи коэффициент занятости может быть также определен по отношению к трудоспособным лицам трудоспособного возраста, который находится как разность численности населения трудоспособного возраста и численности, нетрудоспособных в трудоспособном возрасте:
где - коэффициент занятости трудоспособного населения трудоспособного возраста ;
- численность трудоспособного
населения трудоспособного
Рассмотренные коэффициент занятости населения и коэффициенты составляющих его категорий взаимосвязаны следующими соотношениями:
где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности населения трудоспособного возраста;
где - доля населения трудоспособного возраста в общей численности трудовых ресурсов;
где - доля трудовых ресурсов в общей численности населения.
На основе приведенных соотношений можно записать всю цепочку взаимосвязи коэффициента занятости населения и коэффициента занятости трудоспособных лиц трудоспособного возраста:
По аналогичной схеме могут быть построены взаимосвязи коэффициента занятости трудоспособного населения трудоспособного возраста и коэффициента занятости трудовых ресурсов, коэффициента занятости населения трудоспособного возраста и коэффициента занятости всего населения. В зависимости от цели исследования общая цепочка взаимосвязи показателей может быть сокращена до трех или двух сомножителей, например:
где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности трудовых ресурсов; ТР
где - доля трудоспособных лиц трудоспособного возраста в общей численности населения.
Кроме количества сомножителей, включенных во взаимосвязь, сами сомножители также могут быть вычленены по усмотрению исследователя, например:
Практическое значение взаимосвязей коэффициентов занятости заключается в возможности определять неизвестный показатель на основе нескольких известных.
Все рассмотренные взаимосвязи применяются при построении индексных моделей влияния отдельных факторов на уровень занятости населения, трудовых ресурсов и т.д. [31].
1.2 Методики анализа занятости населения
Для анализа занятости населения применяют следующие методы: анализ структуры и динамики, корреляционно-регрессионный анализ, кластерный анализ и прогнозирование [33].
Процесс развития, движения социально-экономических явлений во времени в статистике принято называть динамикой. Для отображения динамики строят ряды динамики (хронологические ряды, временные ряды), которые представляют собой ряды изменяющихся во времени значений статистического показателя, расположенных в хронологическом порядке.
Составными элементами ряда динамики являются показатели уровней ряда (уровни ряда) и периоды времени (годы, кварталы, месяцы, сутки) или моменты (даты) времени.
При изучении явления во времени перед исследователем встает проблема количественного описания изменений, происходящим с уровнями в динамическом ряду. Для этого рассчитываются специальные показатели анализа динамики. Рассматривают цепные и базисные показатели. Их отличие в том, какой уровень ряда берется за базу для сравнения с текущим уровнем при расчете показателя. Когда сравнение проводится с начальным (базисным) периодом или моментом времени в ряду динамики, то показатель называется базисным. Если же сравнение производится с предыдущим периодом или моментом времени, то соответствующий показатель является цепным. Любой уровень в ряде динамики может быть охарактеризован как при помощи цепного, так и при помощи базисного показателя. Но если значения цепного показателя рассчитываются однозначно, то значения базисного зависят от выбранных единиц измерения. Фактически и цепные, и базисные показатели описывают одни и те же единицы совокупности, и каждому базисному показателю можно однозначно поставить в соответствие цепной показатель. К показателям динамики относятся: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, коэффициент роста, значение 1% прироста, средние показатели динамики [33].
Структура – это совокупность устойчивых связей и отношений объекта, обеспечивающих его целостность и тождественность самому себе, т.е. сохранение основных свойств при различных внешних и внутренних изменениях. Структурным показателем является показатель, состоящий из суммы элементов и выраженный в относительных величинах (обычно в процентах). Наглядное представление структуры совокупности или изображения состава целого, разделенного на части, достигается при помощи структурных диаграмм. Изобразительными средствами для этого могут служить диаграммы: столбиковые, полосовые (или ленточные), секторные, круговые или полукруговые. Анализ структуры изучаемого явления необходим для представления объективной, качественной, наиболее полной информации адекватно отражающей анализируемые направления.[32]
Корреляционная связь (от англ. corelation - соответствие) является частным случаем статистической связи, при которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено изменением значений факторного признака (парная корреляция) или множества факторных признаков (множественная корреляция). Для оценки тесноты связи (связь отсутствует, слабая, умеренная, сильная), определения ее направленности (связь прямая или обратная), а также формы (связь линейная, параболическая, гиперболическая, степенная и т.д.) используется корреляционно-регрессионный метод.
Корреляционно-регрессионный анализ позволяет количественно измерить тесноту, направление связи (корреляционный анализ), а также установить аналитическое выражение зависимости результата от конкретных факторов при постоянстве остальных действующих на результативный признак факторных признаков (регрессионный анализ) [32].
Основные условия применения корреляционно-регрессионного метода
1. Наличие достаточно большой
по объему выборочной
Считается, что число наблюдений должно превышать более чем в 10 раз число факторов, влияющих на результат.
2. Наличие качественно
3. Подчинение распределения
Основные задачи корреляционно-регрессионного анализа
1. Измерение тесноты связи между
результативным и факторным
2. Оценка параметров уравнения регрессии, выражающего зависимость средних значений результативного признака от значений факторного признака (признаков). Задача решается путем вычисления коэффициентов регрессии.
3. Определение важнейших
4. Прогнозирование возможных значений результативного признака при задаваемых значениях факторных признаков. Задача решается путем подстановки ожидаемых значений факторов в регрессионное уравнение и вычисления прогнозируемых значений результата [2].
Кластерный анализ – это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных . В отличие от комбинационных группировок кластерный анализ приводит к разбиению на группы с учетом всех группировочных признаков одновременно.
В методах классификации, основанных на кластерном анализе, используется принцип образования групп, так называемый политетический подход. Все группировочные признаки одновременно участвуют в группировке, т. е. они учитываются все сразу при отнесении наблюдения в ту или иную группу. При этом, как правило, не указаны четкие границы каждой группы, а также неизвестно заранее, сколько же групп необходимо выделить в исследуемой совокупности.
Кластерные методы классификации важное место занимают в тех отраслях науки, которые связаны с изучением массовых явлений и процессов. Широко используются они и в социальной статистике. Поэтому целесообразно было применить данный метод и для анализа занятости населения Красноярского края [14].
Методы кластерного анализа позволяют решать следующие задачи:
- проведение классификации объектов с учетом признаков, отражающих сущность, природу объектов. Решение такой задачи, как правило, приводит к углублению знаний о совокупности классифицируемых объектов;
- проверка выдвигаемых предположений о наличии некоторой структуры в изучаемой совокупности объектов, т.е. поиск существующей структуры;
- построение новых классификаций для слабоизученных явлений, когда необходимо установить наличие связей внутри совокупности и попытаться привнести в нее структуру;
- сжатие данных – если исходная выборка избыточно большая, то можно сократить её, оставив по одному наиболее типичному представителю от каждого кластера[9].
Прогнозирование — это метод, в котором используются как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Можно сказать, что прогноз - это догадка, подкрепленная знанием. Поскольку прогностические оценки по сути своей являются приближенными, может возникнуть сомнение относительно его целесообразности вообще. Поэтому основное требование, предъявляемое к любому прогнозу, заключается в том, чтобы в пределах возможного минимизировать погрешности в соответствующих оценках. По сравнению со случайными и интуитивными прогнозами, научно обоснованные и планомерно разрабатываемые прогнозы без сомнения являются более точными и эффективными. Как раз такими являются прогнозы, основанные на использовании методов статистического анализа. Можно утверждать, что из всех способов прогнозирования именно они внушают наибольшее доверие, во-первых, потому что статистические данные служат надежной основой для принятия решений относительно будущего, во-вторых, такие прогнозы вырабатываются и подвергаются тщательной проверке с помощью фундаментальных методов математической статистики. К статистическим методам прогнозирования относятся: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания, модели авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, методы Хольта и Брауна, регрессионные методы прогнозирования, прогнозирование с помощью тренда, прогнозирование на основе систем рядов динамики[1].
Раздел 2. Характеристика Красноярского края
Для Красноярского края характерны типические черты ресурсно-индустриальных экономик начала XX в. и поздней фазы советского проекта освоения Сибири: 1) высокие экономические показатели за счет ресурсодобывающей, экспортноориентированной экономики; 2) низкий инновационно-технологический потенциал; 3) недостаточно развитая социальная, жилищно-коммунальная и транспортная инфраструктура, имеющая высокий уровень износа; 4) неудовлетворительные социально-демографические показатели; 5) низкое качество человеческого капитала по уровню образования и профессиональным квалификациям; 6) критический уровень экологических загрязнений и низкий уровень технологической безопасности.
Красноярский край является крупнейшим экономически развитым субъектом РФ и экономическим лидером Сибирского федерального округа. В 2007 г. он занимал седьмое место в России по объему валового регионального продукта (ВРП) – 734,4 млрд. руб. или 2,6 % от суммы ВРП по субъектам РФ. Край является лидером по объему ВРП среди регионов Сибирского федерального округа, его вклад составляет 24,3 %. Объем ВРП на душу населения в Красноярском крае на 27,7 % выше среднероссийского уровня и на 64,1 % выше, чем в среднем по СФО.
В то же время Красноярский край – это типичный регион сырьевой экономики, работающий преимущественно на внешний рынок и специализирующийся на производстве и экспорте цветных металлов, лесопродукции и топливно-энергетических ресурсов. Вклад края в общероссийское производство цветных металлов составляет 30 %, на предприятиях края производится более 70 % меди, более 80 % никеля, более 90 % металлов платиновой группы, 28 % алюминия, около 10 % золота.
В последние годы в Красноярском крае планируется и реализуется ряд крупномасштабных инвестиционных проектов в формате частно-государственного партнерства, до 2020 г. предполагается реализация 15 крупных проектов с общим объемом инвестиций 32 млрд. долл. США, что составит более 9 % от объема всех планируемых на этот период инвестиций в России.
В промышленном производстве Красноярского края преобладают технологии II-IV технологических укладов с доминированием технологий ранней индустриализации – добычи сырьевых ресурсов и первичной их переработки (обогащения сырья, производства металла и металлообработки).
Удельный вес высокотехнологичных отраслей обрабатывающей промышленности в структуре промышленного производства в крае в 3,7 раза меньше, чем в среднем по стране. В промышленном производстве края доминируют среднетехнологичные отрасли низкого уровня – их удельный вес в 2 раза выше среднероссийского уровня.
Производительность труда в Красноярском крае в 2-5 раз ниже среднероссийских показателей в большинстве отраслей промышленности, за исключением металлургического производства.
Негативным фактором для научно-технологического сектора края является политика крупнейших предприятий в области технологического развития: минимизация расходов на технологическую модернизацию; ориентация на «импорт технологий» и технологического оборудования; размещение заказов на НИР и ОКР за пределами Красноярского края.
В масштабах экономики региона эффект от инновационной деятельности практически отсутствует – ее доля в 2008 г. составила в общем объеме товаров, работ и услуг всего 1,5 %. Численность персонала, занятого НИОКР, в 2,5 раза ниже чем в среднем в России (в пересчете на 10 тыс. занятых в экономике), внутренние затраты на НИОКР в 2 раза ниже среднероссийских (в долях от ВРП). Остается очень низкой эффективность затрат на инновации, которая в 2008 г. была 4 раза ниже, чем в среднем по России.
Площадь ветхого и аварийного жилого фонда составляла на начало 2008 г. 3,1 млн.м2 (5 % всего жилого фонда). Износ тепловых сетей, котельных, тепловых пунктов, канализационных сетей и водопровода, электросетей, трансформаторных подстанций и др. составляет 50-60 %, по отдельным муниципальным образованиям – до 70-80 %. Более 20 % автомобильных дорог края имеют неудовлетворительные эксплуатационные характеристики.
Степень износа основных фондов в системе образования превышает 30 %, в аварийном состоянии находится 3 % школ, капитального ремонта требуют 30 % школ.
В сфере здравоохранения 93 % краевых медучреждений, 70 % участковых больниц, 65 % врачебных амбулаторий, 80 % фельдшерско-акушерских пунктов не имеют лицензий из-за неудовлетворительного состояния материально-технической базы.
По предварительным оценкам, на приведение в нормативное состояние жилого фонда и учреждений социальной сферы требуется около 100 млрд.руб., в том числе на жилье – 50 млрд.руб., на образование – 20 млрд.руб., на здравоохранение – 30 млрд.руб.
Население Красноярского края на начало 2009 г. составляло 2890 тыс.чел., плотность населения в 7 раз ниже, чем в среднем по России. В 2001-2008 гг. население Красноярского края сокращалось на 23 % быстрее, чем в среднем по России (за счет естественной убыли и значительного миграционного оттока).
По показателю ожидаемой продолжительности предстоящей жизни Красноярский край отстает от среднероссийских значений, а по показателю младенческой смертности опережает их.
Смертность от внешних причин (интегральный показатель социального неблагополучия) в Красноярском крае в 2008 г. превышала среднероссийское значение на 35 %, причем смертность от случайных отравлений алкоголем была в 2,2 выше, чем в РФ; от убийств – на 64 % выше, чем в РФ.
Уровень образованности населения Красноярского края ниже, чем в среднем в России: доля людей с высшим образованием, занятых в экономике края, на 20 % меньше, чем в среднем в России; доля людей только со «школьным» образованием на 21 % выше, чем в среднем в России.
Число студентов в вузах Красноярского края в 2008 г. в пересчете на 10 тыс. жителей составляло 456 чел., что на 16 % ниже среднероссийских показателей – 529 чел.
В последние 15-20 лет происходило устойчивое сокращение занятых в НИОКР Красноярского края и высококвалифицированных кадров (кандидатов и докторов наук).
По обеспеченности высококвалифицированными кадрами край отстает от среднероссийского уровня и показателей регионов СФО – число кандидатов и докторов наук на 10 тыс. занятых в экономике в 2,5 раза ниже среднероссийского значения и почти в 7 раз ниже, чем в Новосибирской области.
По удельным выбросам загрязняющих веществ в атмосферу на душу населения Красноярский край в 3,9 раза превосходит среднероссийский уровень, в 9-17 раз опережает наиболее благополучные в этом отношении регионы страны. До нормативного уровня очищается лишь 30 % промышленных и бытовых сточных вод. Около 40 % населения края вынуждено употреблять воду, не соответствующую санитарно-гигиеническим требованиям. Красноярск и Норильск входят в список городов страны с критически высоким уровнем загрязнения воздуха. Около 60 % городского населения края проживает в городах с высоким и очень высоким уровнем загрязнения воздуха.
Критическим для Красноярского края является износ оборудования, инженерных сетей и несоблюдение норм технологической безопасности на объектах транспортно-энергетического комплекса, результатом чего стала крупнейшая авария на Саяно-Шушенской ГЭС. Объектами повышенной опасности являются гидроэнергетические и теплоэнергетические объекты (ГЭС, ГРЭС, ТЭЦ), многие из которых проектировались и строились в 1950-70-е годы и не отвечают современным требованиям безопасности.
Стратегические
перспективы Красноярского края и возможности
развития человеческого капитала определяются:
1) масштабными инвестиционными проектами
добычи, транспортировки и переработки
природных ресурсов; 2) созданием производственно-
Риски возможной модернизации экономики и социальной сферы Красноярского края будут усиливаться в случае: 1) слабых результатов модернизационной и инновационно-технологической политики в России; 2) сохранения сложившейся политики «снятия природной ренты», минимизации издержек на социальную инфраструктуру и развитие человеческого капитала Красноярского края; 3) утраты политической воли региональными лидерами и недостаточного организационно- управленческого потенциала краевых элит; 4) ускоренного миграционного оттока экономически активного населения и инновационно ориентированной молодежи в случае доминирования ресурсодобывающего сценария.