Занятость и безработица

Уровень безработицы по полу и месту проживания

в процентах

     Возрастной  состав безработных. Средний возраст безработных в октябре 2010г. составил 35,3 года. Молодежь до 25 лет составляет среди безработных 27,4%, в том числе в возрасте 15-19 лет - 6,2%, 20-24 лет - 21,2%. По сравнению с сентябрем 2010г. численность безработных в возрасте 15-24 лет увеличилась на 0,9 тыс.человек (или на 0,1%).

     Высокий уровень безработицы отмечался в возрастной группе 15-19 лет (32,6%) и 20-24 лет (13,4%).

     В среднем среди молодежи в возрасте 15-24 лет уровень безработицы в  октябре 2010г. составил 15,5%, в том числе среди городского населения - 14,1%, среди сельского населения - 18,9%. Коэффициент превышения уровня безработицы среди молодежи в среднем по возрастной группе 15-24 лет по сравнению с уровнем безработицы взрослого населения в возрасте 30-49 лет составляет 2,9 раза, в том числе среди городского населения - 3,1 раза, сельского населения - 2,4 раза.

     Продолжительность поиска работы. Среди безработных 31,4% составляют лица, срок пребывания которых в состоянии поиска работы (безработицы) не превышает 3-х месяцев. Один год и более ищут работу 30,3% безработных (застойная безработица).

     Среди сельских жителей доля застойной  безработицы существенно выше, чем  среди городских, и в октябре 2010г. составила, соответственно, 36,0% и 27,0%.

     Наличие опыта работы. В численности безработных 27,6% составляют лица, не имеющие опыта трудовой деятельности. В октябре 2010г. их численность составила 1,4 млн.человек и сократилась по сравнению с октябрем 2009г. на 25 тыс. человек или на 1,8%. Данная группа безработных формируется преимущественно из числа молодежи (по 18% - за счет молодежи до 20 лет и 25-29 лет, 46% - от 20 до 24 лет).

     В октябре 2010г. среди безработных доля лиц, оставивших прежнее место работы в связи с высвобождением или  сокращением численности работников, ликвидацией организации или собственного дела, составила 21,8%, а доля лиц, оставивших прежнее место работы в связи с увольнением по собственному желанию - 23,9% (в октябре 2009г., соответственно, 27,1% и 21,3%).

     Безработица по федеральным округам. Самый низкий уровень безработицы, соответствующей критериям МОТ, отмечается в Центральном федеральном округе, самый высокий - в Северо-Кавказском федеральном округе.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    4.  Статистические методы анализа занятости и безработицы 

     Международная статистика труда использует в своей  практической деятельности методы, разрабатываемые  общей теорией статистики. Прежде всего, следует подчеркнуть, что все явления и процессы в области трудовых отношений рассматриваются в динамике и во взаимосвязи и взаимозависимости.

     Статистика  разработала множество методов  изучения связей, выбор которых зависит  от целей исследования и от поставленных задач. Связи между признаками и явлениями, ввиду их большого разнообразия, классифицируются по ряду оснований. Признаки по их значению для изучения взаимосвязи делятся на 2 класса. Признаки, обуславливающие изменения других, связанных с ними признаков, называются факторными, или просто факторами. Признаки, изменяющиеся под действием факторных признаков, являются результативными. Связи между явлениями и их признаками классифицируются по степени тесноты связи, направлению и аналитическому выражению.

     Для исследования связей широко используется метод сопоставления двух параллельных рядов, метод аналитических группировок, метод корреляционной таблицы, метод выборочных средних, корреляционный анализ, регрессионный анализ, индексный метод и т.д.

     Для сбора необходимой информации международная статистика труда использует метод статистического наблюдения, которое позволяет в определенные сроки получить необходимую информацию по заранее разработанной программе. Для получения этой информации используются все виды сплошного и выборочного наблюдения. Выбор метода наблюдения зависит от множества фактов: цели исследования, программы исследования, наличия материальных, финансовых и трудовых ресурсов и т.д.

           После получения  информации осуществляется ее контроль. При этом международная статистика труда использует следующие виды контроля:

• синтаксический, при котором проверяется полнота охвата объектов наблюдения, полнота заполнения всех необходимых граф и строк, наличие необходимых реквизитов: адреса, даты, подписей, печатей;
• арифметический, который основан на количественных взаимосвязях показателей;
• логический, который базируется не на количественных, а на качественных взаимосвязях.

     После проверки качества полученной статистической информации осуществляется ее сводка и группировка.

     Сводка статистических данных заключается в получении групповых и общих итогов по заранее составленной программе (например, по странам, континентам и для мирового уровня).

     Группировка заключается в расчленении изучаемой совокупности единиц на однородные группы в соответствии с изучаемым признаком, который может быть как количественным, так и качественным. Таким образом, количественные группировки основаны на признаках (показателях), имеющих количественное выражение (например, группировка по численности занятых в экономике, численности безработных и т.д.), а в основе качественных группировок лежат показатели, которые не могут иметь количественного выражения (например, группировка численности трудоспособного населения по полу, по социально-профессиональным группам и т.д.).

     Сводка  и группировка информации по статистике труда позволяет получить определенную систему показателей, которая служит исходным материалом для дальнейшего  анализа. При этом также используются методы, разрабатываемые общей теорией  статистики.

     Метод сопоставления двух параллельных рядов  является одним из простейших методов. Для этого факторы, характеризующие результативный признак располагают в возрастающем или убывающем порядке (в зависимости от эволюции процесса и цели исследования), а затем прослеживают изменение величины результативного признака. Сопоставление и анализ расположенных таким образом рядов значений изучаемых величин позволяют установить наличие связи и ее направление. Зависимость между факторами и показателями может прослеживаться во времени (параллельные динамические ряды). 

     Метод выборочных средних и относительных  величин проводится в целях распространения  выводов, полученных по данным выборки, на генеральную совокупность. Основная задача – на основе характеристик  выборочной совокупности (средней и доли) получить достоверные суждения о показателях средней и доли в генеральной совокупности. Метод средних и относительных величин используется для характеристики интервального ряда распределения. Пример рассмотрен в Расчетной части (задание 1). К относительным величинам относятся:

• относительные величины  динамики, характеризующие направление изменения явления во времени и измеряющие скорость этого изменения (например, темпы роста и прироста численности трудовых мигрантов);
• относительные величины структуры, характеризующие долю или удельный вес каждого компонента в общем объеме изучаемого показателя (например, доля занятых в экономике в численности экономически активного населения);
• относительные величины сравнения, показывающие соотношение двух или более одноименных величин за один и тот же период, относящихся к разным объектам (например, численность безработных по странам мира);
• относительные величины координации, характеризующие соотношение различных элементов одной и той же совокупности (например, соотношение численности занятых в экономике мужчин и женщин в данной стане);
• относительные величины интенсивности, отражающие степень распространения данного явления в определенной среде (например, показатель плотности населения).

     В общем виде задача статистики в области изучения взаимосвязей состоит не только в количественной оценке их наличия, направления и силы связи, но и в определении формы (аналитического выражения) влияния факторных признаков на результативный. Для ее решения применяют методы корреляционного и регрессионного анализа. Тесноту взаимосвязи показателей труда с другими экономическими показателями изучают, главным образом, при помощи проведения корреляционно-регрессионного анализа. Показатели корреляции позволяют дать количественную оценку тесноты связи показателей занятости и безработицы с другими экономическими показателями (валовым внутренним продуктом, основным капиталом, инвестициями, экспортом и импортом товаров и услуг и т.д.). Показатели регрессии дают возможность получить количественную оценку зависимости результативного показателя от факторного (например, прирост заработной платы при увеличении производительности труда на 1%).  Пример рассмотрен в Расчетной части  (Задание 2).

     Для изучения связи между явлениями и их признаками строят корреляционную таблицу. Корреляционная таблица – специальная комбинационная таблица, в которой представлена группировка по двум взаимосвязанным признакам: факторному и результативному. Пример рассмотрен в Расчетной части (Задание 2).

     Для уточнения формы связи между  рассматриваемыми признаками, а также  для наглядного анализа и обобщения  данных используется графический метод. С помощью графического метода определяют Мо и Ме вариационного ряда (пример рассмотрен в Задание 1). Корреляционное поле получаем путем нанесения на график точек, соответствующие факторному и результативному признакам.

     В международной статистике труда  широко применяется индексный метод. С одной стороны, он позволяет изучать динамику показателей статистики труда (индексы производительности труда, заработной платы, номинальных и реальных доходов населения, индексы потребительских цен), а с другой стороны, индексный факторный анализ дает возможность определить количественное влияние факторного признака на показатель результата (например, прирост валового внутреннего продукта за счет численности занятых и за счет производительности труда).

     При осуществлении классификации единиц совокупности по нескольким признакам  международная статистика труда  использует кластерный анализ, который позволяет объединить эти единицы (например, страны или экономические регионы) в относительно однородные группы (кластеры), каждая единица которых имеет показатели, близкие к среднегрупповым (например, группировка регионов по уровню занятости, оплаты труда и доходов населения).