База примеров

Анализ безработицы в регионе

Блинов В.В.,
Начальник лаборатории ИИР и информационного обеспечения органов местной власти

Иванов В.В.,
Директор Выксунского городского отдела
Департамента федеральной Государственной службы
занятости населения по Нижегородской области

Одной из самых актуальных на сегодняшний день проблем для малых городов России, в которых вся инфраструктура построена вокруг одного большого градообразующего предприятия - это проблема безработицы. Тяжелое многолетнее экономическое положение в стране, неплатежи, отсутствие оборотных средств, слабая конкурентоспособность продукции и, как следствие, трудности со сбытом поставили большинство предприятий района на грань выживания. Градообразующее предприятие Выксунского района - металлургический завод - переживает далеко не лучшие времена. Августовский кризис 1998 г. сильнейшим образом подкосил производственный потенциал завода. Относительно благополучное положение 1996-1998 гг , создававшее более или менее спокойную социально-экономическую обстановку в городе и районе, осталось в прошлом. Сегодня, в связи с тяжелым и неясным положением, прежде всего металлургического завода, не исключено обострение социальной напряженности в городе и районе. Трудное, в чем-то даже критическое положение металлургического завода может радикально изменить социальный климат района. Завод, на котором работает более половины всего трудоспособного населения района, фактически полностью определяет положение на рынке труда, и если руководство предприятия в поисках вариантов стабилизации ситуации пойдет путем массового сокращения числа работающих, всплеск безработицы, а вместе с ней и социальной напряженности, будет неизбежен.

В данной записке рассмотрено положение на рынке труда в Выксунском районе за весь период экономических реформ. Для всестороннего и взвешенного анализа безработицы в Выксунском районе, на наш взгляд, необходимо опираться на следующие соображения. Безработица не возникает сама по себе. Она является следствием сложных социально-экономических процессов, проходящих как во всей стране, так и в отдельных отраслях промышленного производства. Многолетнее кризисное состояние российской экономики, сопровождающееся инфляцией и падением производства, еще более усложняет задачу из-за необходимости обеспечения строгой сопоставимости экономических показателей, разнесенных во времени. В нашем случае это касается социально-экономических индикаторов, характеризующих уровень экономического развития регионов, которые играют определяющую роль в явлении безработицы, причем этот набор социально-экономических показателей для разных регионов не одинаков. Это логическое следствие того, что каждый регион обладает своей индивидуальностью, и набор факторов, значимо влияющих на уровень безработицы, различен, строго говоря, даже для районов, находящихся в одной области. Поэтому мы исходим из очевидного принципа, что на региональном уровне не существует универсального рецепта всестороннего анализа и количественной оценки безработицы. Таким образом, задача анализа безработицы имеет творческий характер и заключается в отборе и тщательной проверке комплекса индикаторов-показателей, имеющих количественную оценку, учитывающих местную специфику и непосредственно влияющих на динамику рынка труда района.

Исходным материалом для анализа является набор статистических данных по Выксунскому району и данных Выксунского городского отдела департамента федеральной государственной службы занятости населения по Нижегородской области. Для полноценного и всестороннего анализа нужен широкий комплекс социально-экономической информации в многолетней динамике, позволяющий выявить статистически значимые взаимосвязи между различными социально-экономическими факторами, определяющими в совокупности динамику безработицы. В этой связи отметим, что на сегодняшний день всей полнотой информации мы не обладаем, поскольку вплоть до нынешнего дня не уделялось необходимого внимания этой проблеме, необходимые информационные ресурсы распылены по ведомственным службам и не сведены воедино. Следует также обратить внимание и на тот факт, что существует расхождение в данных городского центра занятости и межрайонного отдела статистики, обусловленное различной методикой работы и неодинаковой величиной одних и тех же показателей в отчетности предприятий. Все это является серьезным препятствием для проведения объективного комплексного анализа такого сложного социально-экономического явления, как безработица. Отсутствие единой информационной методики сбора и обработки данных, характеризующих рынок труда, различие в подходах к этой проблеме явно не идут на пользу делу. С принятием и развитием концепции областного интегрированного ресурса, позволяющей объединить усилия различных служб, наши возможности существенно расширяются и в будущем появляется возможность использовать для анализа весь спектр необходимой информации и данных. В рамках сотрудничества с Выксунским центром занятости мы планируем провести анкетный опрос лиц, обращающихся в центр, с целью создания обобщенного социального портрета безработного Выксунского района, рейтинг спроса и предложения профессий, и т.д. Все эти меры, на наш взгляд, приведут к лучшему пониманию проблемы, обозначат ориентиры приоритетных направлений работы, помогут выявить способы влияния местных органов власти на динамику рынка труда и создадут предпосылки для качественно иного, с учетом специфики нашего района, управления трудовыми ресурсами.

С начала 90-х годов, когда мы впервые заговорили об этой проблеме, в Выксунском районе наблюдался устойчивый и постоянный рост уровня безработицы. Особенно резко изменилась ситуация в конце 1993 года, кода в течение двух лет безработица выросла в 6,78 раза. На приведенном графике наглядно иллюстрируется сказанное выше.

Безработица в Выксунском районе

Рис. 1. Безработица в Выксунском районе

В период с середины 1996 года по настоящее время имеется достаточно устойчивая тенденция уменьшения числа безработных. Однако к сегодняшнему дню складывается ситуация, когда становится очевидным, что мы стоим на пороге смены тенденции. В первую очередь это обусловлено экономическим спадом, поразившим металлургический завод после августовских событий 1998 года. Причем признаков улучшения ситуации не наблюдается, скорее наоборот, завод работает в настоящий момент фактически без прибыли. Недостаток оборотных средств лишает предприятие возможности маневра. Отказ завода от финансирования жилищно-коммунального хозяйства и подсобных сельхозпредприятий будет иметь временный эффект и радикально ситуацию не изменит. Все это и дает серьезные основания предполагать скорую смену тенденции в динамике уровня безработицы Выксунского района.

Анализ динамики уровня безработицы проведем, используя методы сезонной декомпозиции. Очевидно, что многие составляющие, влияющие на уровень безработицы, имеют сезонный характер. Например, каждый год в одно и тоже время трудовые ресурсы пополняются за счет выпускников различных учебных заведений, лиц, отслуживших в российской армии, многие люди нанимаются на сезонные работы и т.д. Подведение итогов работы за год на предприятиях также часто является основанием для принятия руководством предприятий непопулярных решений о сокращении или, что сегодня редчайший случай, наоборот, о дополнительном приеме на работу. Таким образом, есть достаточно веские аргументы, чтобы рассматривать динамику роста (уменьшения) безработицы в районе как процесс, имеющий регулярную сезонную составляющую. Рассмотрим приведенный ниже график изменения количества безработных по месяцам. Этот график получается взятием первой разности от ряда роста безработицы по формуле X=X-X(lag), где lag – временная задержка, в данном случае равная 1 месяцу.

Изменение количества безработных по месяцам

Рис. 2. Изменение количества безработных по месяцам

Согласно сезонной декомпозиции, представим этот график в виде суммы трех составляющих:

  • сезонная составляющая S(t),

  • тренд-циклическая составляющая T(t),

  • нерегулярная составляющая E(t).

Итак, представим ряд в виде:

Безработица=S(t)+T(t)+E(t)

На рисунках, изображенных ниже, представлены все эти составляющие исходного временного ряда. Разбиение временного ряда прироста (уменьшения) безработицы на составляющие позволяет увидеть закономерности, присущие этому ряду, которые неразличимы на исходном графике. Поведение временного ряда обусловлено широким комплексом социальных и экономических факторов, которые чрезвычайно сложно количественно оценить и учесть. Сезонная декомпозиция - это своего рода упрощение задачи и обобщение воздействия всего спектра факторов в трех составляющих исходного ряда. Это упрощение тем не менее помогает лучше понять логику поведения временного ряда безработицы и оценить (спрогнозировать) развитие ситуации в будущем.

Динамика сезонной и нерегулярной составляющей временного ряда изменения безработицы

Рис. 3. Динамика сезонной и нерегулярной составляющей временного ряда изменения безработицы

Внимательное рассмотрение графика сезонной составляющей и нерегулярной компоненты позволяет заметить увеличение амплитуды сезонной составляющей и весьма значительную величину нерегулярной компоненты. Это говорит о существенном изменении поведения ряда. Если в период с 1991 по конец 1995 наблюдался устойчивый стабильный рост безработицы (см. рисунок 1), то и амплитуда сезонных колебаний и нерегулярной составляющей были небольшими и практически постоянными. В этом периоде число безработных в среднем увеличивалось ежемесячно на 49 человек, а стандартное отклонение (разброс значений)

Формула для S

где S - стандартное отклонение,

xi - величина изменения числа безработных,

m - среднее значение временного ряда,

N - число наблюдений,

составляло 76,69. Период с середины 1996 года по сегодняшний день характеризуется, с одной стороны, прекращением роста безработицы, с другой стороны, гораздо более заметной изменчивостью. В этом периоде происходило уменьшение численности безработных в среднем на 30 человек в месяц, но в то же время стандартное отклонение увеличилось на 18% и составило 95,7, т.е. увеличилась вариабельность изменения числа безработных, что косвенно свидетельствует о неустойчивости ситуации. Следует обратить внимание и на срезанные верхушки сезонной составляющей в 1992-1994 гг и постепенное появление в ней ярко выраженного пика к текущему году. Это является подтверждением отмеченной ранее склонности к принятию радикальных кадровых решений, как правило, по итогам года. А это в свою очередь постепенно формирует все более четко выраженный период сезонности, равный 12 месяцам. Иллюстрацией вышесказанному является следующий факт. В ноябре-декабре 1997 и 1998 гг, несмотря на общую тенденцию снижения уровня безработицы, произошел рост числа безработных соответственно на 422 и 153 человека. Существенное возрастание влияния нерегулярной компоненты пришлось на конец 1996 середину 1997 гг, что было вызвано новым непродолжительным, но резким ростом безработицы в этот период после некоторого интервала стабильности. В это время существенных, объективных обстоятельств роста безработицы или каких-то неординарных событий не было, сработали факторы какого-то иного кратковременного плана, что и обусловило непродолжительность этого периода. Одним из объяснений поведения нерегулярной составляющей могут быть следующие соображения. Амплитуда нерегулярной компоненты зависит в первую очередь от того, что сокращение числа работающих определяется сегодня не столько производственной или экономической необходимостью, сколько волевым решением руководства предприятий. Справедливо не желая обострять социальную обстановку в городе и районе, руководство предприятий не форсирует сокращение численности работающих, предпочитая иметь скрытую (явную и неявную) безработицу, порой даже за счет снижения производительности труда и увеличения себестоимости продукции. Следует отметить также, что политика областного руководства также жестко направлена на сохранение рабочих мест и уменьшение числа безработных. Все это пока способствует сдерживанию ситуации в приемлемых рамках. Существенные сокращения, как правило, происходят в начале и/или конце каждого года, что, собственно, и нашло отражение на рисунке 3 увеличением амплитуды сезонной составляющей. Нерегулярная компонента – это косвенный показатель неустойчивости положения, а увеличение ее амплитуды - признак возрастания неопределенности на рынке труда, когда ситуация может внезапно измениться в любую сторону.

График изменения безработицы по месяцам и тренд изменения безработицы

Рис. 4. График изменения безработицы по месяцам и тренд изменения безработицы

На рисунке 4 изображен исходный график и тренд помесячного прироста(снижения) числа безработных. Тренд имеет выраженный циклический характер с переменным периодом. Логика поведения кривой позволяет предположить скорое наступление фазы роста временного ряда. В пользу такого предположения говорят следующие факты:

  1. тяжелое положение в промышленности города, в частности в ОАО "ВМЗ" и заводе корпусов, может привести к заметному сокращению числа работающих;

  2. заканчивается учебный год и, следовательно, в конце лета в ряды ищущих работу вольются выпускники различных учебных заведений.

  3. в период летних отпусков не производится профессиональное обучение, т.е. не будет снижения числа безработных за счет направленных на профобучение. 

Для обоснования вышесказанного разобьем график ряда (см. рис. 2) изменения безработицы на две части. В первой части рассмотрим отрезок времени, когда наблюдался устойчивый, постоянный, почти линейный рост числа безработных (10.1991-05.1996), во второй части интервал с 06.1996 по настоящее время, когда поведение кривой роста безработицы существенно изменилось (см рис. 1).

Построим графики спектральной плотности двух полученных рядов и дадим расшифровку полученной картинки.

Графики спектральной плотности

Рис. 5. Графики спектральной плотности 

Графики спектральной плотности являются подтверждением тезиса о тренде с переменным периодом. Узкие высокие пики на этом графике свидетельствуют о наличии регулярных циклов, а широкие пики соответствуют нерегулярным, неустойчивым циклам. Если взглянуть внимательно на первый график, можно увидеть, что период регулярных циклов только начинает формироваться и величина спектральной плотности еще недостаточна для утверждения о строгой цикличности ряда. Есть только начальные предпосылки для формирования периодичности ряда изменения безработицы с периодом 4-6 месяцев. На втором графике имеется уже гораздо более ярко выраженный пик существенно большей мощности, что дает основание утверждать о существовании тенденции к формированию устойчивого цикла с периодом в 4 месяца. Кроме того, на втором графике можно заметить еще и возникновение предпосылок к постепенному образованию годового цикла, об этом свидетельствует более острая форма пика (в сравнении с первым спектральным графиком) с периодом в 12 месяцев. Таким образом, согласно рис. 4 и рис. 5, к началу лета 1999 г. мы выходим к нижней точке цикла, т.е. до середины лета будет продолжаться уменьшение числа безработных, а в конце лета - начале осени следует ожидать максимума положительного полупериода, что повлечет за собой рост безработицы. Чтобы оценить численное значение ожидаемого пика, используем методы статистического анализа временных рядов.

В мировой практике для прогнозирования поведения временных рядов широко используется метод Бокса-Дженкинса (ARIMA), который позволяет строить адекватные модели временных рядов с самой сложной структурой (см. книгу В.П. Боровиков, Г.И. Ивченко "Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows", Финансы и Статистика, 2000).

Используем модификацию этого метода, которая называется Interrupted ARIMA (модель ARIMA с интервенциями). Ее отличие от основной модели заключается в том, что она позволяет вводить в модель внешнее воздействие с заданной структурой влияния на временной ряд, что помогает более точно учесть внешние факторы, такие, например, как изменения правил регистрации и присвоения статуса безработного или планируемые и заранее объявленные каким-либо предприятием кадровые намерения. В результате построения модели временного ряда прироста (уменьшения) числа безработных получены следующие таблица и график:

 

Прогноз

Нижний
90,00%

Верхний
90,00%

Май 99

-37,72

-128,44

53,01

Июнь 99

-42,64

-142,11

58,80

Июль 99

25,42

-103,03

142,88

Август 99

56,48

-43,97

140,94

Сентябрь 99

9,76

-82,70

102,21

Октябрь 99

1,94

-92,25

96,14

Ноябрь 99

12,70

-98,03

104,43

Декабрь 99

72,62

-108,21

132,92

Таблица 1. Прогнозные значения числа безработных

В таблице приведены полученные прогнозные значения. Первая колонка – это точечная оценка величины временного ряда, две следующие – доверительный 90% интервал, т.е. интервал, в который попадут с 90% вероятностью истинные значения величины изменения безработицы. Таким образом, на текущий год прогнозируется рост безработицы в среднем на 10-15 человек в месяц и общее увеличение ее к концу года на 80-120 человек. В случае наихудшего сценария развития событий в районе и в первую очередь в ОАО "ВМЗ", рост безработицы к концу года может составить 400-600 человек. На рисунках 6 и 7 отображены прогнозные величины изменения безработицы, при условии неизменности в течение прогнозного периода ныне существующих факторов, влияющих на безработицу, и взаимосвязей между ними.

Прогноз изменения безработицы по месяцам

Рис. 6. Прогноз изменения безработицы по месяцам

Прогноз роста безработицы в Выксунском районе в 1999 г.

Рис. 7. Прогноз роста безработицы в Выксунском районе в 1999 г.

На рис. 6 показан прогноз с доверительными интервалами помесячного изменения числа безработных в районе, а на рис. 7 - число безработных нарастающим итогом.

График роста безработицы нарастающим итогом и ежеквартальное изменение числа безработных

Рис. 8. График роста безработицы нарастающим итогом и ежеквартальное изменение числа безработных

Рис. 8 представляет те же данные поквартально и наглядно подтверждает выводы, полученные при анализе помесячных графиков. Эта более сглаженная картина позволяет легче обнаружить закономерности, выявленные выше, например, обязательное увеличение безработицы в 4 квартале каждого года, кроме 1996 года, когда существовала относительно устойчивая экономическая ситуация в стране, а в районе наблюдалась устойчивая тенденция быстрого снижения безработицы.

Рассмотрим структурный состав лиц, обращавшихся в центр занятости за последние 4 года. Как видно из рис. 9, почти половина обращающихся в центр занятости людей увольнялись по собственному желанию. В наше сложное время, когда люди начинают дорожить работой, этому может быть одно объяснение: низкая зарплата и длительные задержки ее выплаты вынуждают людей идти на риск и увольняться по собственному желанию. Практически все промышленные предприятия района допускают длительные задержки выплаты заработной платы, в их число после августовского кризиса входит и ОАО "ВМЗ". Если учесть то, что средний уровень зарплаты практически не изменился, а рубль обесценился в 4 раза, можно понять, что движет людьми при увольнении по собственному желанию. В то же время следует отметить низкий процент уволенных за нарушения трудовой дисциплины, несмотря на значительное ужесточение дисциплинарных требований на предприятиях города. Сокращение штатов все эти годы держалось практически на постоянном уровне 11-12% от числа обращающихся в центр. И хотя в 1 квартале 1999 эта величина повысилась до 14,63% в целом за год ее значение вряд ли существенно превысит среднегодовое. В 3 и 4 квартале приток выпускников учебных заведений возрастет до 8-10%, что конечно заметно снизит долю других категорий.

Структурный состав лиц по причинам увольнения, обращавшихся в центр занятости в 1995-98 гг. Средние значения

Рис. 9. Структурный состав лиц по причинам увольнения, обращавшихся в центр занятости в 1995-98 гг. Средние значения

 

1995 (%)

1996 (%)

1997 (%)

1998 (%)

Среднее

1999 1Кв. (%)

Уволенные по собственному желанию

54,45

44,2

48,04

51,76

49,61

45,8

Уволенные за нарушения трудовой дисциплины

3,59

2,5

2,1

2,69

2,72

0,96

Уволенные по сокращению штатов

11,97

10,99

9,65

11,93

11,14

14,63

Выпускники учебных заведений

9,09

10,95

11,99

5,66

9,42

1,92

Инвалиды

2,18

1,21

1,52

2,11

1,76

3,36

Лица,освобожденные из ИТУ

2,1

2,8

2,64

2,52

2,52

2,64

Граждане, уволенные из армии

0,81

0,91

1,85

3,6

1,79

6,83

Другие причины

15,8

26,44

22,22

19,72

21,05

23,86

Таблица 2. Состав лиц, обращавшихся в центр занятости в 1995-99 гг.

Рассмотрим структуру безработицы наиболее уязвимых слоев населения в период с 1997 года по настоящее время.

 

до 1 месяца

1-4 месяца

4-8 месяцев

8-12 месяцев

Больше года

Молодежь

93,4±28,4

240,0±53,9

186,0±38,6

98,1±15,1

18,7±8,1

Женщины

101,4± 34,1

308,9± 62,4

299,1± 49,2

186,2± 26,3

68,6± 25,1

Жители сельской местности

49,8± 14,5

144,6± 25,8

134,0± 18,5

83,9± 11,4

24,7± 9,3

Таблица 3. Распределение социально незащищенных групп населения по продолжительности безработицы

В таблице отображены средние значения числа безработных по выбранным категориям и доверительный интервал, в пределах которого находятся 95% случаев конкретных значений за исследуемый период.

Средняя продолжительность безработицы у этих слоев населения в рассматриваемый период на превышала 6 месяцев. Как видно из таблицы и графика, наиболее незащищенными оказываются женщины. Среднее время продолжительности безработицы в рассматриваемом периоде составило у женщин 5,82 месяца (для сравнения в целом этот показатель по району составил – 4,67, у молодежи – 4,72 месяца, у жителей сельской местности – 5,55 месяца). В целом у 6,8% безработных женщин продолжительность безработицы превысила год, что в 2,8-3,7 раза превосходит число безработных в других социальных группах. Учтем, что и в группе молодежи, и в группе селян половина лиц также женского пола. В результате имеем, что у каждой 15-й безработной женщины безработица длится более года, а у каждой 5-й - 8-12 месяцев. Ниже на рисунке 10 это графически отображено.

Продолжительность безработицы

Рис. 10. Продолжительность безработицы

Диаграмма рассеяния позволяет наглядно сравнить женскую и молодежную безработицу. На этой диаграмме все точки выше прямой линии свидетельствуют о большей величине безработицы среди женщин по всем категориям продолжительности безработицы. И лишь безработица до 1 месяца более или менее близка аналогичному показателю среди молодежи.

Диаграмма рассеяния безработицы среди молодежи и женщин по продолжительности безработицы

Рис. 11. Диаграмма рассеяния безработицы среди молодежи и женщин по продолжительности безработицы

В работе была предпринята попытка построения математической модели и выявления наиболее важных факторов, влияющих на уровень безработицы в районе. Были исследованы социально-экономические факторы, непосредственно влияющие на величину безработицы, такие как: 

  • Прибыль (убыток) на одного работающего;

  • Число отработанных часов на одного человека;

  • Товарооборот на человека;

  • Количество принятых на работу;

  • Количество уволенных с работы;

  • Предполагаемое высвобождение;

  • Количество вакансий. 

(Все эти величины рассматривались в квартальном разрезе.)

Множественный корреляционно-регрессионный анализ по этим данным не дал статистически значимых результатов, явной корреляционной связи безработицы с совокупностью этих факторов не обнаружено. Достаточно высокие парные корреляции имеются, но в целом нельзя сказать о выявлении статистически значимой связи уровня безработицы в районе с перечисленным комплексом показателей. По-видимому, круг рассмотренных индикаторов недостаточно широк, и за рамками исследования остались факторы, существенно дополняющие рассмотренные. Существенным ограничением явился и недостаточный временной интервал, в котором рассматривались показатели. Для получения устойчивых, статистически значимых оценок необходимо иметь не менее 20 наблюдений в расчете на одну переменную. А в нашем случае систематическое наблюдение, сбор и накопление данных проводится только с 1995 года, поэтому данных недостаточно для построения значимых статистических оценок. Сложно обеспечить и сопоставимость финансовых показателей. Таким образом, математического уравнения, моделирующего положение на рынке труда, пока получить не удалось, но поскольку этот вопрос чрезвычайно интересен и важен, мы будем продолжать работу в этом направлении, расширяя круг используемых индикаторов и сотрудничая с центром занятости населения и другими заинтересованными организациями.

Тем не менее в результате анализа получена классификационная картина, позволяющая выделить решающие на данном этапе развития социально-экономической ситуации в Выксунском районе факторы, которые определяют рост или уменьшение безработицы, и рассчитать их количественно, что дает возможность обоснованно оценивать рост или уменьшение безработицы в перспективе.

Это, конечно, упрощенный взгляд на проблему, но тем не менее он достаточно интересен.

Дерево классификации индикатора уровня безработицы

Рис. 12. Дерево классификации индикатора уровня безработицы

Таким образом, если прибыль предприятий Выксунского района на человека за квартал превышает 5421,6 долларов, или в течение квартала принято на работу более 1454 человек, происходит уменьшение числа безработных.

Для более полной картины положения дел на рынке труда Выксунского района сравним показатели безработицы всех несельскохозяйственных районов Нижегородской области, в том числе районов г. Нижний Новгород. Согласно статистическим данным по уровню безработицы и напряженности на рынке труда за последние несколько лет (1994-1998 гг) разобьем все 26 районов на кластеры (однородные группы).

Дерево кластеров районов Нижегородской области

Рис. 13. Дерево кластеров районов Нижегородской области
(Метод Ward. Для районов не с/х направленности)

Как видно из рисунка, резко выделились два района с наиболее сложным положением - Кулебакский и Чкаловский. Кроме них в эту группу районов, согласно рисунку, включим Сергачский, Семеновский, Шахунский, Навашинский, Лысковский и Лукояновский районы – всего 8 районов. Кластер с промежуточным положением составили Выксунский, Борский, Павловский, Богородский, Балахнинский, Первомайский и Арзамасский районы – всего 7 районов. В наилучший кластер попали все районы Н.Новгорода , а также Дзержинск, Городецкий и Кстовский районы – всего 11 районов. Таким образом, мы разбили всю совокупность районов промышленной (не сельскохозяйственной) направленности на три класса.

Областной центр занятости подвел итоги работы районных центров за 1 квартал 1999 года. Исходя из этих актуальных на сегодняшний день данных, рассчитаем критерии отнесения конкретного района к какому-либо из выделенных классов и построим классификационное дерево, отражающее нынешнюю ситуацию рынка труда области.

Классификационное дерево четко обозначило основной критерий принадлежности районов к лучшему классу: если в отчетном периоде трудоустроено более 33,21% , то такой район относится к лучшим. Исключением является Борский район, который принадлежит к промежуточному классу. Критерием отнесения района к худшему кластеру является следующее условие: если в отчетном периоде трудоустроено меньше чем 33,21% и продолжительность безработицы более 8 месяцев наблюдается у более чем 19,975% от общего числа безработных, то такой район находится в наихудшем положении. Исключением в данном случае явился Богородский район, где продолжительность безработицы более 8 месяцев наблюдалась у более чем 31,13% человек от общего числа безработных, а общий уровень безработицы, как ни странно, уменьшился.

Дерево классификации районов Нижегородской области по результатам работы в 1 квартале 1999 г.

Рис. 14. Дерево классификации районов Нижегородской области по результатам работы в 1 квартале 1999 г.

Аналогично строятся правила отнесения районов к другим классам, при этом следует заметить, что Борский, Богородский и Кстовский районы занимают промежуточное положение: находящийся среди лучших, Кстовский район близок районам среднего звена по величинам трудоустроенных за отчетный период и продолжительности безработицы свыше 8 месяцев, а Борский район очень близок по состоянию дел к лучшей группе.


В начало


Узнайте больше на курсах Академии Анализа Данных StatSoft

Список курсов    Календарь    Расписание груповых занятий






info@statsoft.ru       (495) 787-77-33       (499) 674-06-15       STATISTICA Data Miner 13.3 Trial

Авторские права на дизайн и материалы сайта принадлежат компании StatSoft Russia.
Все права защищены.

© StatSoft Russia
1999-2017

StatSoft Russia – компания, зарегистрированная и действующая в соответствии с законами России, которые могут отличаться от законов других стран, имеющих офисы StatSoft. Каждый офис StatSoft является самостоятельным юридическим лицом, имеет право предлагать услуги и разрабатывать приложения, которые могут быть, а могут и не быть представлены в офисах StatSoft других стран.

Лицензионное соглашение      Карта сайта