Анализ и прогнозирование показателей использования рабочей силы в субъектах Российской Федерации

1.

Институт технологий управления
Выпускная квалификационная работа на тему:
«Анализ и прогнозирование показателей
использования рабочей силы в субъектах
Российской Федерации»
01.03.05
Статистика
Профиль: Бизнес-аналитика
Автор: Бельчевичен В.И., ГСБО-01-20
Научный руководитель: Овешникова Л.В.., д.э.н., профессор
кафедры статистики и мутематических методов в
управлении

2.

Цель и задачи исследования
Цель выпускной квалификационной работы – проведение комплексного
статистического анализа показателей использования рабочей силы в субъектах
Российской Федерации для прогнозирования основных тенденций и перспектив.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
1.
• Рассмотреть рабочую силу как объект исследования и определить статистический инструментарий анализа и
прогнозирования показателей использования рабочей силы в субъектах Российской Федерации;
2.
• Выполнить структурно-динамический анализ показателей использования рабочей силы в субъектах Российской
Федерации;
3.
4.
5.
• Исследовать региональную дифференциацию по уровню использования рабочей силы с помощью кластерного анализа;
• Построить многофакторные модели повышения эффективности использования рабочей силы на основе выделения
значимых факторов;
• Разработать прогнозы основных показателей использования рабочей силы в субъектах Российской Федерации.

3.

Статистический инструментарий анализа и прогнозирования
показателей использования рабочей силы в субъектах Российской
Федерации
t
Метод
Характеристика
Как применен при статистическом
анализе рабочей силы
1
Показатели
динамики,
цепные и
базисные
позволяют анализировать колеблемость уровней ряда в течение
изучаемого периода и получить подробную информацию об
изменениях. Для обобщающей характеристики ряда динамики
вычисляют средние характеристики, такие как средние значения ряда и
средние показатели изменения уровней ряда.
При выявлении изменений за период
любых показателей рабочей силы
2
Метод
скользящей
средней
усреднение цены акции или другого актива за определённый период
времени.
3
Метод парной
корреляции
построение линейного тренда основано на парной корреляции между
зависимой переменной и одним из факторов, влияющих на неё.
4
Анализ наличия
сезонности
5
Кластерный
анализ
6
Множественная
регрессия
сезонность выявляется с помощью метода абсолютных разностей
заключается в расчете месячных средних и общей средней и
последующем их сравнении
многомерная статистическая процедура, которая собирает данные о
выборке объектов и упорядочивает их в сравнительно однородные
группы.
метод анализа, позволяющий оценить влияние нескольких
независимых переменных на зависимую переменную.
При выявлении тренда изменения уровня
безработицы и уровня участия в рабочей
силе
При построении линейного тренда уровня
безработицы и других показателей
рабочей силы
Выявление сезонности в уровне рабочей
силы
При разделении регионов на кластеры
(группы) по уровню участия в рабочей
силе
При разработке модели для оценки
тенденций развития рабочей силы в
зависимости от других факторов

4.

Статистический инструментарий анализа и прогнозирования
показателей использования рабочей силы в субъектах Российской
Федерации
№
Показатель
Характеристика
Основные показатели
1
Численность рабочей
силы
Количество людей, которые готовы работать и обладают необходимыми навыками и опытом для выполнения
определённой работы.
2
Уровень участия в
рабочей силе
процент рабочей силы от общей численности населения в возрасте от 15 до 72 лет
3
Уровень занятости
процент занятого населения от общей численности рабочей силы
4
Уровень безработицы
показатель, который представляет собой отношение численности безработных к численности рабочей силы
(занятые плюс безработные), выраженное в процентах.
5
Доля безработных
подростков и молодёжи
процент молодых людей в возрасте от 15 до 24 лет, которые находятся без работы.
Смежные социально-экономические показатели
6
7
Средний возраст
населения
обобщающая характеристика возрастной структуры населения или распределения демографических событий
по возрасту. Он вычисляется как среднее арифметическое из значений возрастов всех людей в данном
населении или поколении.
Индекс потребительских
цен на товары и услуги
показатель, который измеряет изменения с течением времени общего уровня цен на товары и услуги,
приобретаемые, используемые или оплачиваемые населением. ИПЦ основан на фиксированном уровне цен
множества товаров и услуг потребительской корзины и является основным инструментом для расчёта
инфляции.

5.

68,6
68,5
68,4
77000
25000,0
21680,1
21611,7
21254,1
21184,5
20000,0
76636
68,2
76588
76500
тыс.чел.
Динамический анализ показателей использования рабочей
силы в Российской Федерации и федеральных округах
68,2
Центральный федеральный
округ
76109
75930
76011
76000
68,0
Северо-Западный
федеральный округ
68,0
15000,0
75500
75518
75529
75428
75226 75222
67,8
Южный федеральный округ
Северо-Кавказский
федеральный округ
Приволжский федеральный
округ
67,6
10000,0
74777
8147,2
74500
67,4
74000
67,2
73500
67,0
8190,3
6278,3
5000,0
2019
2020
2021
2022
2023
4221,3
Рисунок 2 – Уровень участия в
рабочей силе в 2019-2023 гг.
8364,1
6296,3
4215,1
8496,0
Уральский федеральный
округ
Сибирский федеральный
округ
6168,0
4119,2
6299,8
Дальневосточный
федеральный округ
4150,0
0,0
2020
Рисунок 1 – Численность рабочей
силы в РФ в 2012-2023 гг.
14676,2
14656,8
67,8
67,6
75000
14732,2
14623,9
%
тыс.чел.
75676
2021
2022
2023
Рисунок 3 – Численность рабочей силы в
федеральных округах РФ в 2020-2023 гг..

6.

Структурно-динамический анализ показателей безработицы
Российской Федерации
Уравнение тренда:
y=-0,0702•t+6,157
6,5
6
Уровень
безработи
цы, в %
5,5
6,5
6
5
Сглаженны
й уровень
безработи
цы, %
%
4,5
4
Уровень
безработ
ицы, в %
5,5
5
Линейная
(Уровень
безработ
ицы, в
%)
%
4,5
4
3,5
3,5
3
3
Рисунок 4 – Фактический и сглаженный уровень безработицы
в России в 2020-2023 гг.
2,5
янв.20
мар.20
май.20
июл.20
сен.20
ноя.20
янв.21
мар.21
май.21
июл.21
сен.21
ноя.21
янв.22
мар.22
май.22
июл.22
сен.22
ноя.22
янв.23
мар.23
май.23
июл.23
сен.23
ноя.23
ноя.23
сен.23
июл.23
май.23
мар.23
янв.23
ноя.22
сен.22
июл.22
май.22
мар.22
янв.22
ноя.21
сен.21
июл.21
май.21
мар.21
янв.21
ноя.20
сен.20
июл.20
май.20
мар.20
янв.20
2,5
Рисунок 5 – Фактический уровень безработицы и
линейный тренд в России в 2020-2023 гг.

7.

Структурный анализ показателей использования рабочей
силы в субъектах Российской Федерации
600,0
100%
500,0
9806,1
90%
30%
10%
0%
-100,0
-200,0
20%
5247,1
6126,3
2020 год
2023 год
Рисунок 6 – Динамика различных
групп работающего населения РФ в
2020 и 2023 гг.
21,5
0,0
-127,8
Дальневосточный федеральный
округ
40%
52,2
Сибирский федеральный округ
75699,6
100,0
Уральский федеральный округ
74996,4
121,1
Приволжский федеральный
округ
50%
200,0
Северо-Кавказский
федеральный округ
60%
Активное
население
в
трудоспосо
бном
возрасте
Работающие
пенсионеры
313,6
300,0
Южный федеральный округ
70%
348,7
Северо-Западный федеральный
округ
80%
400,0
тыс.чел.
Работающее
население
моложе 18
лет
495,6
Центральный федеральный
округ
7206,3
-71,3
Рисунок 7 – Вклад федеральных округов в общее изменение численности
рабочей силы в России за период 2020-2023 гг.

8.

Исследование региональной дифференциации
по уровню использования рабочей силы
с помощью кластерного анализа
Таблица 1 – Кластеры регионов по уровню участия в
рабочей силе (на основе данных за 2023 год)
№ п/п
Регионы
1
Республика Бурятия
2
Республика Адыгея, Республика Тыва
3
Белгородская , Брянская , Владимирская , Воронежская , Ивановская , Калужская , Костромская
, Курская , Липецкая , Орловская , Рязанская , Смоленская , Тамбовская , Тверская , Тульская ,
Ярославская , Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская , Архангельская Без Авт.
Округа, Вологодская , Калининградская , Ленинградская , Мурманская , Новгородская ,
Псковская , Республика Калмыкия, Республика Крым, Краснодарский Край, Астраханская ,
Волгоградская , Ростовская , Г. Севастополь, Республика Дагестан, Кабардино-балкарская
Республика, Карачаево-черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания,
Чеченская Республика, Ставропольский Край, Республика Башкортостан, Республика Марий
Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская
Республика, Пермский Край, Кировская , Оренбургская , Пензенская , Самарская , Саратовская ,
Ульяновская , Курганская , Свердловская , Тюменская , Тюменская Без Авт. Округов,
Республика Алтай, Республика Хакасия, Алтайский Край, Красноярский Край, Иркутская ,
Кемеровская , Новосибирская , Омская , Томская , Республика Саха (Якутия), Забайкальский
Край, Приморский Край, Амурская , Еврейская Автономная
4
Московская Область, Нижегородская Область, Челябинская Область, Хабаровский Край
5
Г. Москва, Г.Санкт-петербург, Республика Ингушетия, Ямало-ненецкий Автономный Округ,
Камчатский Край, Магаданская Область, Сахалинская Область
6
Чукотский Автономный Округ
- Средний возраст населения РФ в 2014-2023 гг. (Х1);
- Уровень безработицы в РФ в 2014-2023 гг. (Х2);
- Уровень участия в рабочей силе (Х3);
- Индекс изменения средней заработной платы, (Х4);
- Доля молодежи среди безработных, % (Х5).
Рисунок 8 – Дендрограмма регионов
по уровню использования рабочей силы

9.

Построение многофакторной модели повышения эффективности
использования рабочей силы на основе выделения значимых факторов
2624,228 − 38,28 ∙ 68,56
= −0,726
0,568 ∙ 0,604
327,174 − 4,77 ∙ 68,56