Проблемы труда и занятости Арктических регионов

 

Таким образом, в таблице наблюдается сильная зависимость происходит между заработной платой и отгруженной продукцией. Это обуславливается, тем, что от заработной платы больше мотивации поставлять продукцию  в арктическую зону, например, чем в обычные города России. Так же из таблицы, наблюдается взаимосвязь, если происходит увеличение количества занятых, то это обуславливается высоким уровнем количества производства.

Корреляционно-регрессионный анализ проводится с использованием программного продукта IBM SPSS. Чтобы избежать ошибок выбора данных, проведем автокорреляцию показателей для определения факторов.

Следующим этапом работы было проведение регрессионного анализа, а именно множественной регрессии. Ее целью является анализ связей между несколькими переменными и зависимой переменной и последующее выделение на основе этого анализа весов для составления показателей.

В качестве зависимой переменной было выбрано  отношение отгруженной продукции к численности, а независимые низкая заработная плата, ОПФ, отгруженная продукция.

Построим общую множественную регрессию и проведем ее анализ, используя представленные выше показатели. Данная таблица, имеет непосредственное отношение к оценке качества регрессии:

Таблица 5.4 - Регрессионная статистика

Сводка для моделиb
Модель		Н	R-квадрат	Скорректированный R-квадрат	Стд. ошибка оценки	Изменения статистик					Дурбин-Уотсон
						Изменение R квадрат	изменения F	ст.св.1	ст.св.2	Знч. изменения F
dimension0	1	,866a	,750	,639	5,72800E5	,750	6,752	4	9	,009	2,039
a. Предикторы: (конст) ЗП, Безработица, ОПФ,
b. Зависимая переменная: Отгруженная  продукция : численности занятых Источник: расчеты автора

Таблица 5.5 - Дисперсионный анализ

Дисперсионный анализb
Модель		Сумма квадратов	ст.св.	Средний квадрат	F	Знч.
1	Регрессия	8,861E12	4	2,215E12	6,752	,001a
	Остаток	2,953E12	9	3,281E11
	Всего	1,181E13	13
a. Предикторы: (конст) ЗП, Безработица, ОПФ, Занятость

 

b. Зависимая переменная: Отгруженная  продукция : численность занятых

Источник: расчеты автора

 

Если имеется R-квадрат равный  0,750 как в нашем случае, то изменчивость значений переменной Y около линии регрессии составляет (1-0,750) от исходной дисперсии. Если же значение R-квадрата близкое к 1.0 показывает, что модель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных.

Обычно степень зависимости двух или более предикторов (независимых переменных Х) с зависимой переменной (Y) выражается с помощью коэффициента множественной корреляции R. По определению он равен корню квадратному из коэффициента детерминации. В нашем исследовании коэффициент множественной корреляции равен 0,750. Это положительная величина, принимающая значения между 0 и 1.

Проверка на наличие систематических связей между остатками соседних случаев может быть произведена при помощи теста Дарбина-Уотсона. Как видно из таблицы, статистика Дарбина-Уотсона имеет небольшое значение (2,036). Согласно таблице, данная регрессия характеризуется высокой значимостью (0,000).

Нормированные коэффициенты (Beta) оцениваются по нормированным данным, имеющим выборочное среднее, равное 0, и стандартное отклонение, равное 1. Величина Beta позволяет сравнить вклады каждого показателя. Так, в зависимую переменную Y больший вклад вносит переменная - отгруженная продукция: численность занятых, а меньших – ЗП, Безработица, ОПФ. Отрицательный знак коэффициентов при переменной суммарной занятости означает, что зависимость между предиктором и откликом обратная.

Положительный знак коэффициента при переменной ОПФ, безработица, ЗП означает, что зависимость между предиктором и откликом прямая. Коэффициенты уравнения регрессии: занятость, ОПФ, безработица, ЗП и свободный член статистически значимы при уровне значимости p<0,01.

Одним из условий корректного применения регрессионного анализа является соответствие закона распределения остатков нормальному закону. Из построенного графика видно, что распределение остатков в целом соответствует нормальному распределению, что говорит об общей значимости модели.

Наиболее простым видом регрессионного анализа является линейная регрессия, позволяющая определить то, насколько сонаправлены в своем развитии зависимая и независимые переменные.

В рамках данного исследования была использована линейная регрессия вида:

Y=0,030*ОПФ +0,898*безработица+5,666*Заработная  плата 

Данное условие означает, что при увеличении коэффициента ОПФ на 0,030%, безработица на 0,0898, и заработная плата на 5,666%, уравнение регрессии характеризуется высокой степенью значимости.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате проведенного исследования можно прийти к следующим выводам:

Север России образует территорию страны с экстремальными условиями жизнедеятельности в силу дискомфортных природных условий - самую обширную на Севере Российской Федерации зону занимают территории, в пределах которых практически круглогодично природные условия, воздействуя на человека, резко усложняют его жизнедеятельность, а параметры отдельных факторов среды достигают критических для здоровья и жизни населения значений. 

К существующим факторам, определяющим специфику условий развития Севера России (особенно его арктических территорий), относятся: «буферная экологическая емкость» северных экосистем, остро реагирующая на антропогенное воздействие; расселение коренных малочисленных народов Севера (на северных и арктических территориях РФ проживает более 170 тыс. чел. коренного населения или 2,2 % населения этих территорий); повышенная стоимость жизнедеятельности, обусловленная природно-климатическими (дефицит ультрафиолетовой радиации, продолжительность отопительного сезона, промерзаемость грунта), экономико-географическими (транспортная доступность, уровень развития социальной инфраструктуры) условиями, а также риском проживания (экстремальность окружающей среды).

Факторы экономического роста – заработная плата, ОПФ/численность занятых, с помощью производственной функции . Важнейшим фактором в данной работе является отношение  ;

 

Важный инструмент исследования экономического роста и его факторов – производственная функция Кобба-Дугласа

 

Предложенная модель имеет следующий вид:

Y=0,030*ОПФ +0,898*безработица+5,666*Заработная  плата 

Данный анализ тенденций и характеристик ситуации на рынках труда Севера России (в т. ч. на его арктических территориях) указывает на феномен экономической бедности. Одна из причин – неэффективность деятельности органов местного самоуправления в части регулирования системы оплаты труда работников муниципальных учреждений.

Отличительными особенностями рынков труда Севера России, особенно его арктических территорий, являются тяжелые условия труда, а также дисбаланс рынков труда в территориальном, половозрастном и профессионально-квалификационном аспектах. Например, удельный вес численности работников организаций по добыче полезных ископаемых, занятых во вредных и опасных условиях труда, в Чукотском автономном округе составляет более 50 %. Число пострадавших при несчастных случаях на производстве со смертельным исходом на 1000 работающих в арктических территориях превышает среднероссийское значение практически в 1,6 раза. В Ямало-Ненецком автономном округе спрос значительно превышает предложение труда по таким специальностям, как машинисты различных установок, монтажники, электрогазосварщики и пр., несоответствие же количества, качества и профессионально-квалификационной структуры предложения рабочей силы потребностям рынка труда не способствует сокращению привлечения в округ работающих вахтово-экспедиционным методом.

 

 

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1.Аверьянов Ю., Калашникова И., Регулирование занятости с точки зрения теории / Человек и труд. – 2005. № 5

2. Вологин Н.А., Одегов Ю.Г. Экономика труда: (социально- трудовые отношения).- М.:2007.С.139.

3. Кашепов А. Проблемы предотвращения массовой безработицы в России – М.: Вопросы экономики, № 10, 2006г.;

4. Мстиславский П.С., Куприянов Ю.С. Проблемы качественного прогресса рынка труда в северных территориях//Уровень жизни населения регионов России. – 2002. - №1.

5. Никифорова А.А. Рынок труда: занятость и безработица.- М.:,2005г.;

6. Половинкин В. Н., Фомичев А. Б., Таратонов Ю. Н. Русский Север — прошлое, настоящее, будущее. — СПб.: Сев. верфь, 2012. — 212 с.

7. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2012: Стат. сб. / Росстат. - М., 2012. - 662 с.

8. Назарова У.А. Регулирование рынка труда и эффективная занятость населения.//Государственная служба №4, 2006г.

9. Рынок труда, занятость и заработная плата [Электронный ресурс]. - Режим доступа:http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/

10. Скуфьина Т. П. Специфика современного Севера // Экономические науки. - Москва: Изд-во ООО «Экономические науки», 2009. - № 58. - С. 182-184.

11. Социально-экономические индикаторы бедности в 2010-2013 годах [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики: сайт. - URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b14_110/Main.htm