Анализ факторов, оказывающих воздействие на уровень безработицы в макрорегионах Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Л.В. ШАРОНИНА

Кандидат экономических наук, доцент Доцент кафедры инженерной экономики ИУЭСЮФУ, г. Таганрог

Д.С. БАРЛИТ

Магистрант ИУЭС ЮФУ, г. Таганрог

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ОКАЗЫВАЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЕ НА УРОВЕНЬ БЕЗРАБОТИЦЫ В МАКРОРЕГИОНАХ

ние на уровень безработицы, и определена сила их воздействия. Анализ проводился на примере двух макрорегионов России - Северо-Кавказского и Центрального федеральных округов. В результате авторами сделан вывод о различной силе влияния факторов на уровень безработицы и определены особенности этого влияния для рассматриваемых федеральных округов.

Цель работы состоит в проведении анализа динамики уровня безработицы в разрезе федеральных округов РФ, а также выявлении факторов, влияющих на ее уровень. Теоретической и методологической основой исследования послужили данные официальной статистики, открытые отчеты, научные статьи экономистов, изучающих данный вопрос. В ходе работы авторами выделены шесть факторов, оказывающих наибольшее влия-

Уровень безработицы, факторы, макрорегионы, корреляционный анализ, шкала Чеддока, статистический анализ.

Тематический рубрикатор e-Library: 06.77.64

L. SHARONINA, D. BARLIT

ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE LEVEL OF UNEMPLOYMENT IN THE REGIONS

The purpose of the work is to analyze the dynamics of the unemployment rate in the context of the Federal districts of the Russian Federation, as well as to identify factors affecting its level. The theoretical and methodological basis of the study was the data of official statistics, open reports, scientific articles of economists studying this issue. In the course of the work, the authors identified six factors that have the

greatest impact on the unemployment rate, and determined their impact. The analysis was carried out on the example of two macro-regions of Russia (North Caucasus and Central Federal district). As a result, the authors draw a conclusion about the different strength of the factors influencing the unemployment rate and determine the features of this influence for the considered Federal districts.

Unemployment rate, factors, macroregions, correlation analysis, Cheddok's scale, statistical analysis

Безработица - одна из важнейших социально-экономических проблем нашего времени. Актуальность темы обоснована тем, что неэффективное использование трудовых ресурсов может привести к возникновению новых и обострению старых проблем занятости и росту безработицы. Для этого видится важным установить причинно-следственные связи, определить факторы, влияющие на уровень безработицы в каждом федеральном округе и далее по регионам, входящим в их состав.

Целью работы является проведение анализа динамики уровня безработицы в разрезе федеральных округов РФ, а также выявление факторов, влияющих на ее уровень.

Для исследования динамики и выявления факторов, оказывающих влияние на изменение уровня безработицы в макрорегионах, использовались такие методы, как сравнительный и корреляционный анализ. Информационной базой для исследования послужили данные Росстата РФ за 2012-2017 гг.

Корреляционный анализ является одним из методов статистического анализа взаимозависимости нескольких признаков - компонент случайного вектора х. Основная задача корреляционного анализа состоит в оценке степени зависимости между случайными величинами. Степень линейной зависимости между количественными переменными характеризуется с помощью парных, частных и множественных коэффициентов корреляции и детерминации.

Парный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зависимости между двумя переменными на фоне действия всех остальных показателей, входящих в модель. Частный коэффициент корреляции характеризует тесноту линейной зависимости между двумя переменными при исключении влияния всех остальных показателей, входящих в модель. Данные коэффициенты корреляции изменяются в пределах от -1 до +1, причем чем ближе коэффициент корреляции к +1, тем сильнее зависимость между переменными. Если коэффициент кор-

реляции больше нуля, то связь положительная, а если меньше нуля - отрицательная [1].

Для оценки силы связи коэффициентов корреляции используется шкала Чеддока (табл. 1).

Таблица 1

Анализ силы связи между переменными (шкала Чеддока)

Значение Сила связи между переменными

от 0 до 0,3 очень слабая

от 0,3 до 0,5 слабая

от 0, 5 до 0,7 средняя

от 0,7 до 0, 9 высокая

от 0,9 до 1 очень высокая

Положительная корреляция (прямая) возникает при одновременном изменении двух переменных величин в одинаковых направлениях (в положительном или отрицательном). Корреляция отрицательна (обратная), если изменение одной величины приводит противоположному изменению другой.

Проведем анализ уровня безработицы по России в целом.

В 2015 г. произошел скачок уровня безработицы на 0,4% по отношению к 2014 г. (табл. 2), что можно объяснить экономическим кризисом, санкциями со

стороны ряда западный стран в отношении России. Затем уровень безработицы уменьшился, и в 2017 г. сравнялся со значением 2014 г.

Таблица 2 Динамика уровня безработицы в РФ за 2012-2017 гг., % [2]

2012 2013 2014 2015 2016 2017

Уровень безработицы (РФ) 5,5 5,5 5,2 5,6 5,5 5,2

Изменение уровня по отношению к предыдущему году 0 -0,3 +0,4 -0,1 -0,3

В регионах России уровень безработицы различен и имеет свои особенности, которые присущи непосредственно региону [3]. Однако среднее значение по России не отражает реального положения дел в регионах. Согласно данным Минфина РФ, естественный уровень безработицы в 2018 и плановых 20192020 гг. варьируется в пределах 4,5-4,7%. Таким образом, среднее значение по стране незначительно превышает естественный уровень. На деле в регионах наблюдается сильная поляризация значений. Для наглядности проиллюстрируем это рис. 1.

0

Г

ь

ь

р.

д

| | -уровень безработицы ниже естественного («:4,5!4)

| | - есгетсвенный уровень безработицы (от4,5?6 до 4,734)

| | - урсеень Ее=|;аЕстицы еыше е:тте::тееннеге (менее 10%)

^Н -уровень безработицы превышает 10%

Рис. 1. Карта России с обозначенным значением уровня безработицы

13,0

11,0

9,0

7,0

5,0

3,0

Российская Федерация

■Центральный федеральный округ

■Северо-Западный федеральный округ

Южный федеральный округ

—Северо-Кавказский федеральный округ

• Приволжский федеральный округ

-Уральский федеральный округ

Сибирский федеральный округ

-=™ Дальневосточный федеральный 2012 2013 2014 2015 2016 2017 округ

Рис. 2. Динамика распределения уровня безработицы по федеральным округам [4]

Таблица 3

Анализ зависимости уровня безработицы в целом по России

2012 2013 2014 2015 2016 Коэффициент корреляции

Уровень безработицы (РФ), % 5,5 5,5 5,2 5,6 5,5

Реальные доходы населения (РФ), % 104,6 104 99,3 96,8 94,2 0,05

Используемые передовые производственные технологии 191372 193830 204546 218018 232388 0,2

Число предприятий и организаций 4886432 4843393 4886007 5043553 4764483 0,25

ВВП, млрд руб. 68163,9 73133,9 79199,7 83387,2 86148,6 -0,38

Среднемесячная номинальная заработная плата, руб. 26629 29792 32495 34030 36709 0,02

Коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек населения 21 21 19 17 18 -0,15

Большая часть территории страны окрашена в темно-серый цвет, что соответствует уровню безработицы, превышающему естественный, но менее 10% (рис. 1). В то же время уровень безработицы в Центральном, Северо-Западном федеральных округах преимущественно ниже естественного либо равен ему, а регионы Северо-Кавказского федерального ок-уга, за исключением Ставропольского края, окрашены черным цветом, т.е. уровень безработицы здесь превышает 10%.

Рассмотрим поляризацию уровня безработицы в разрезе федеральных округов (рис. 2). Как видим, наибольшая поляризация наблюдается между двумя федеральными округами: Центральным (ЦФО) и

Северо-Кавказским (СКФО), что определяет их выбор для дальнейшего анализа.

В ходе предварительного исследования из четырнадцати факторов, влияющих, по предположению авторов, на уровень безработицы, было отобрано шесть, показавших наиболее существенную силу связи:

- реальные доходы населения;

- используемые передовые производственные технологии;

- число предприятий и организаций;

- валовой внутренний продукт (валовой региональный продукт для федеральных округов);

- среднемесячная номинальная заработная плата;

- коэффициенты миграционного прироста на 10 000 человек населения.

Таблица 4

2012 2013 2014 2015 2016 Коэффициент корреляции

Уровень безработицы (СКФО), % 13,1 13 11,2 11,1 11

Реальные доходы населения (РФ), % 109 104,1 103,6 96,1 95,8 0,82

Используемые передовые производственные технологии 1852 2132 2234 2338 2710 -0,81

Число предприятий и организаций 134139 136960 137127 138169 131984 -0,01

ВРП, млн руб. 1209039 1397673 1577952 1704331 - -0,92

Среднемесячная номинальная заработная плата, руб. 16725 19359 20930 21720 22963 -0,90

Коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек населения -41 -40 -21 -26 -21 -0,98

В качестве метода будем применять корреляционный анализ.

Проведем анализ связи между уровнем безработицы в целом по России и вышеперечисленными факторами.

Для оценки силы связи коэффициентов корреляции воспользуемся шкалой Чеддока. Исходя из данных табл. 3, можно заключить, что связь между рассматриваемыми показателями слабая или очень слабая.

Однако предположим, что зависимость между факторами все же имеется. Для проверки данной гипотезы рассмотрим аналогичные табл. 4 и 5 для СКФО и ЦФО.

СКФО имеет самый высокий уровень безработицы по сравнению с другими макрорегионами России (11-13%). Кардинально изменить ситуацию мерами государственной политики пока не удаётся [5]. При этом наибольший уровень безработицы отмечается в республиках Ингушетия, Дагестан, Чеченской Республике [6].

Уровень безработицы (СКФО)

Рис. 3. Динамика уровня

Сила связи между уровнем безработицы и реальными доходами для СКФО по шкале Чеддока оценивается как высокая, положительное значение коэффициента корреляции указывает на то, что связь прямая. Для наглядности проиллюстрируем связь рис. 3.

Рост количества используемых передовых производственных технологий, валового регионального продукта и среднемесячной заработной платы в СКФО влечет за собой снижение уровня безработицы, по шкале Чеддока сила связи оценивается как высокая и очень высокая.

Самая сильная обратная связь наблюдается между уровнем безработицы и коэффициентом миграционного прироста. Коэффициент корреляции составляет -0,98 при крайнем значении - 1, то есть связь почти абсолютная (рис. 4).

Коэффициент миграционного прироста в СКФО отрицательный, но график имеет восходящий наклон. В этой связи можно заключить, что уменьшение миграционного оттока приводит к уменьшению уровня безработицы в макрорегионе.

Реальные доходы населения в %

и реальных доходов населения в СКФО

Уровень безработицы (СКФО)

2012

2013 2014 2015 2015

Коэффициент миграционного прироста

2012 2013 2014 2015

2016

Рис. 4. Динамика уровня безработицы и коэффициента миграционного прироста в СКФО

Таблица 5

2012 2013 2014 2015 2016 Коэффициент корреляции

Уровень безработицы (ЦФО), % 3,1 3,3 3,1 3,5 3,5

Реальные доходы населения (РФ), % 104,4 104,7 96,8 95,7 94,7 -0,55

Используемые передовые производственные технологии 62796 60829 65591 69588 72648 0,71

Число предприятий и организаций 1991669 1900574 1883549 1930934 1748045 -0,55

ВРП, млн руб. 17432295 19160906 20866362 22713911 - 0,69

Среднемесячная номинальная заработная плата, руб. 32186 36213 39945 41961 45943 0,75

Коэффициенты миграционного прироста на 10000 человек населения 62 60 56 57 45 -0,61

Сила связи между уровнем безработицы и количеством предприятий и организаций очень слабая (коэффициент корреляции равен -0,01), поэтому мы можем ею пренебречь.

Проведем анализ связи между уровнем безработицы и выделенными социально-экономическими факторами в ЦФО (табл. 5).

Связи между уровнем безработицы и реальными доходами населения ЦФО, в отличие от аналогичного показателя СКФО, средняя по силе и обратная (коэффициент корреляции равен -0,55). Это означает, что снижение реальных доходов населения приводит к росту безработицы. Такой эффект можно объяснить, в частности, снижением мотивации к труду.

Близкое значение имеет сила связи между уровнем безработицы и коэффициентом миграционного прироста, уровнем безработицы и числом предприятий и организаций (коэффициент корреляции равен аналогичному показателю для реальных доходов).

Связь валового регионального продукта с уровнем безработицы средняя по силе и прямая, т.е. рост ВРП влечет рост безработицы.

Связь уровня безработицы с количеством используемых передовых производственных технологий (0,71) и среднемесячной номинальной заработной платой (0,75) по шкале Чеддока оценивается как сильная (рис. 5).

Таким образом, получаем ситуацию, когда рост уровня безработицы приводит к увеличению номинальной заработной платы. Не будем также забывать, что, несмотря на рост номинальной заработной платы, реальные доходы населения за тот же период сократились.

Проведенный анализ позволяет сделать следующие выводы:

1) на сегодняшний день в Российской Федерации существует значительная поляризация уровня безработицы в разрезе регионов и федеральных округов. Наибольшие значения отмечаются в СКФО, наименьшие - в ЦФО;

2) выделенные факторы, оказывающие влияние на уровень безработицы как в целом по России, так и в рассматриваемых федеральных округах, имеют различную силу и направленность связи, то есть влияют на уровень безработицы по-разному.

Уровень безработицы (ЦФО)

3,6

3,5

3,4

з.з

3,2

3,1

2,9

5CQOO

ООО

4СООС

35 ООО

ЗСОСС

Среднемесячная номинальная заработная плата

2012 2013 2014 2015 2016

Рис. 5. Динамика уровня безработиц

2012 2013 2014 2015 2016

ы и среднемесячной заработной платы в ЦФО

Наибольшее влияние на уровень безработицы в СКФО оказывают следующие факторы: коэффициент миграционного прироста, валовой региональный продукт и среднемесячная номинальная заработная плата.

Значительное влияние на уровень безработицы в ЦФО оказывают среднемесячная номинальная заработная плата и используемые передовые производственные технологии.

Результаты полученного анализа адресуются региональным органам власти для использования при разработке социальных программ, а также при составлении программ социально-экономического развития российских регионов.

БИБЛИОГРА ФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Невская Н.А. Макроэкономическое планирование и прогнозирование: учебник и практикум для академического бакалавриата / Н. А. Невская. -М.: Изд-во Юрайт, 2016. - 542 с.

2. Регионы России. Социально-экономические показатели - 2017 г. [Электронный ресурс]. - URL: http ://www. gks .ru/bgd/regl/b 17_14p/Main. htm

3. Маркова М.А., Батудаева Л.И. Влияние уровня безработицы регионов на социально-экономичес-

кое развитие России/ М.А. Маркова, Л.И. Бату-даева // Новые вызовы и перспективы развития российской экономики: материалы междунар. науч.-практ. конф. студенов, аспирантов и молодых ученых «Горизонты России», посвящ. 110-летию ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В.Плеханова. Казань: изд-во НИТУ, 2017.

4. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. - URL: http://www.gks.ru

5. Шаронина Л.В., Булгакова Э.А. Анализ рынка труда в отраслях специализации (на примере Ростовской области)/ Л.В. Шаронина, Э.А. Булгакова // Экономика и социум. - 2015. - № 1-1(14).

6. Шаронина Л.В. Состояние рынка труда в СевероКавказском федеральном округе/ Л.В. Шаронина: сборник научных трудов профессорско-преподавательского состава, аспирантов и магистрантов Института управления в экономических, экологических и социальных системах ЮФУ «Общество, культура, наука: проблемы конвергентного развития» / под ред. д-ра техн. наук, проф. В.В. Петрова. - Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2014.

© Людмила Валерьевна Шаронина, 2018 © Дарья Сергеевна Барлит, 2018 © Частное образовательное учреждение высшего образования «Таганрогский институт управления

и экономики», 2018