CC BY
54
-\-
ББК 331(075.8)
Р.Х. Тагиев
АНАЛИЗ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ЗАНЯТОСТИ НАСЕЛЕНИЯ РЕСПУБЛИКИ ДАГЕСТАН
Статья содержит регрессионные модели занятости населения Республики Дагестан, построенные на основе корреляционного анализа временных рядов макроэкономических показателей. Проведено прогнозирование занятости населения региона на основе многофакторных и трендовых моделей на период до 2014 года. На основе анализа исходных данных и прогнозных значений приведены предложения по улучшению ситуации на рынке труда Республики Дагестан.
Ключевые слова: занятость населения, рынок труда, прогнозирование, регрессия, корреляция, авторегрессия, полином, доверительный интервал.
Проблемы занятости, безработицы, мобильности трудовых ресурсов, приобретают все большую актуальность на современном этапе развития общества. Прогнозирование занятости населения и ее структур должно занимать важное место в деятельности федеральных и региональных органов управления, где эффективное решение задачи определения перспектив занятости населения возможно на основе комплексного рассмотрения воспроизводства рабочей силы и связанных с ним основных макроэкономических процессов.
Разработка программы поддержания и развития занятости, сдерживания безработицы, минимизации ее структурной составляющей предполагает прогнозирование занятости в зависимости как от основных макроэкономических параметров развития региона, так и с учетом демографических, и, в частности, миграционных процессов, оказывающих влияние на предложение рабочей силы. Следовательно, изучение и косвенное (а в отдельных случаях и административное) регулирование внешней и, безусловно, внутренней миграции и их влияния на региональные рынки и их взаимосвязь с национальным рынком труда является важной составляющей анализа, прогноза и программы поддержания и развития занятости населения.
Занятость населения относится к числу тех социально-экономических явлений, которые не поддаются планированию: государство не может установить, сколько и на каких должностях должен находится человек в отдельности или все население в целом. Исходя из этого, речь может идти лишь об оценке возможной в перспективе занятости населения.
Построение прогноза динамики занятости населения можно осуществлять двумя путями.
Первый путь - вскрытие причинно - следственного механизма изучаемого явления, иными словами, выявление факторов, определяющих развитие занятости населения. Этот путь оправдан, если прогнозные значения по выявленным факторам имеются в наличии или их расчет не представляет труда. Первый путь ведет к экономико-математическому моделированию, построению многофакторных моделей.
Второй путь - прогнозирование на основе анализа динамики одного выбранного показателя-фактора (численности занятого населения). При этом не выявляется и не учитывается взаимосвязь показателя-фактора с другими показателями; чаще всего на данном пути используются методы экстраполяции. Здесь абстрагируется влияние конкретных факторов, только рассматривается изменение во времени.
В настоящей работе рассмотрим оба эти пути.
Основные принципы построения прогнозной модели занятости населения:
-\-
1. Как любое экономическое явление занятость населения формируется вследствие действия ряда факторов. Эти факторы и сила их влияния могут быть выражены количественно. Следовательно, лишь при наличии гипотез (прогнозов) развития факторов возможно построение прогнозов занятости;
2. Каждый регион индивидуален по своему социально-экономическому положению. Поэтому набор факторов, влияющих на занятость населения, и сила их влияния существенно варьируется от территории к территории. Поэтому построить единую модель, так называемого «среднего региона» не может отразить реальную картин процесса.
3. При прогнозировании на основании экономико-математической модели предполагается, что сила и направления связи между параметрами занятости и факторами ее определяющими на весь прогнозный период остаются неизменными.
Построение прогнозной модели, первым путём, описывающей численность занятого населения, осуществляется по следующим шести этапам:
первый этап: отбор экономических, финансовых, производственных, социальных и демографических показателей, которые могут оказать воздействие на развитие занятости рассматриваемого региона.
На данном этапе в работе анализируются и отбираются для дальнейшего исследования макропоказатели развития экономики Республики Дагестан в период с 1993 г. по 2008 год.
Во-первых, это собственно динамика среднегодовой численности занятого населения по методике международной организации труда, определяемой на основе ежегодных обследований населения по проблемам занятости, статистической отчетности предприятий.
Во-вторых, это комплекс финансовых факторов. Определяющим среди них является среднемесячная номинальная заработная плата, которая выступает регулятором рынка труда, в определенной степени балансирующая спрос и предложение на нем.
В-третьих, рассмотрен ряд производственных факторов, выражающих результат функционирования всей региональной экономики: объем промышленного производства, валовой региональный продукт (ВРП), количество предприятий, объем инвестиций в основной капитал. Взаимосвязь между ВРП и занятостью очевидна. Действительно, сокращение производства ведет к сокращению спроса на использованные трудовые ресурсы, а рост производства в большинстве случаев связан с увеличением объема используемых трудовых ресурсов, за исключением случая, когда один из ресурсов замещается другим. Статистика по ВРП ведется с 1994 года, с началом перехода России на систему национальных счетов. Динамика объемов промышленного производства в экономике региона также относится к ключевым характеристикам развития занятости в регионе, поэтому также была отобрана для дальнейшего исследования.
В-четвертых, рассмотрены демографические факторы: численность постоянного и экономически активного населения (ЭАН), непосредственно влияющие на уровень занятости населения.
Значения выше выбранных факторов приведены в табл. 1.
второй этап: определение и статистическая оценка связи конкретного фактора и численности занятого населения. Отобранные факторы в последующем будут применены при построении моделей.
Данный этап включает в себя:
1. Оценка степени тесноты общей связи факторов;
2. Первоначальный отбор факторов, включаемых в регрессионные модели;
3. Учет возможной мультиколлинеарности факторов;
4. Расчет частных коэффициентов корреляции;
5. Окончательный отбор факторов для регрессий.
-\-
Таблица 1
Динамика некоторых макроэкономических показателей экономики Республики _Дагестан_
Годы Численность занятого населения (тыс. чел.), У Валовой региональный продукт, (млн. руб.), х1 Численность постоянного населения (тыс. чел.), х2 Экономически активное население (тыс. чел.), х3 Номинальная заработная плата в мес. (до 98 г. тыс. руб.) руб, х4 Инвестиции в основной капитал (до 1998г. - млрд.руб.), млн. руб., х5 Объем промышленного производства (тыс. руб.), х6 Численность предприятий (ед.), х7
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1993 652,100 - 1990,400 715,600 327,200 165,800 183130,8 12382,00
1994 653,900 2957,600 2033,500 680,200 108,400 783,700 472137,0 16724,00
1995 646,700 4148,200 2200,000 805,400 172,050 1839,200 1092905 15376,00
1996 652,200 6127,000 2218,400 759,900 303,700 2285,700 1445173 18791,00
1997 719,200 8974,500 2283,200 801,200 304,500 3453,200 1751922 21927,00
1998 697,600 8480,300 2332,800 791,900 387,000 2141,000 1761453 27492,00
1999 757,600 13014,10 2392,300 968,300 502,200 1805,600 3243555 30580,00
2000 751,800 20921,10 2442,600 962,000 878,700 3479,000 5714925 31577,00
2001 743,600 31544,00 2486,000 959,100 1171,900 8088,800 6568337 32420,00
2002 797,400 41441,00 2576,500 1077,500 1834,300 7957,100 7796112 34028,00
2003 820,600 57626,70 2581,400 1030,900 2409,200 10793,90 8045758 34060,00
2004 826,500 80712,40 2602,000 1089,700 3000,100 16652,70 10766413 35274,00
2005 873,300 90442,60 2621,800 1174,900 3659,800 26965,90 14480825 36478,00
1 2 3 4 5 6 7 8 9
2006 881,900 124153,5 2641,000 1206,300 4530,000 39584,20 15711696 37456,00
2007 906,400 166720,9 2658,600 1232,800 5696,400 60712,70 18445531 34522,00
2008 941,400 191729,1 2687,800 1291,000 7595,100 86273,20 21931736 29053,00
Для оценки степени тесноты и направления связей между факторами была построена матрица парных коэффициентов корреляций (табл. 2)
Таблица 2
Мат
жца парных коэффициентов корреляций
У х1 х2 х3 х4 х5 х6 х7
У 1 0,926 0,925 0,978 0,929 0,840 0,965 0,811
х1 0,926 1 0,785 0,900 0,995 0,970 0,981 0,584
х2 0,925 0,785 1 0,948 0,786 0,666 0,864 0,926
х3 0,978 0,900 0,948 1 0,903 0,808 0,956 0,830
х4 0,929 0,995 0,786 0,903 1 0,970 0,982 0,577
х5 0,840 0,970 0,666 0,808 0,970 1 0,927 0,420
х6 0,965 0,981 0,864 0,956 0,982 0,927 1 0,696
х7 0,811 0,584 0,926 0,830 0,577 0,420 0,696 1
Все показатели продемонстрировали высокую степень корреляции с численностью занятых. Таким образом, динамика всех показателей имеет ярко выраженный линейный
-\-
тренд. Априори можно было ожидать, что в силу специфики данных типа временных
рядов практически все выбранные макропоказатели продемонстрируют тесную корреляционную зависимость с занятостью. Однако лишь некоторые из этих взаимозависимостей действительно соответствуют причинно-следственным связям, большинство взаимовлияний носит косвенный характер. При этом, как уже было сказано, сама занятость по природе связи относительно одних показателей выступает в качестве признака-фактора, а относительно других - результирующим признаком.
Тем не менее, для прогностических целей представляется возможным рассмотрение и построение формальных регрессионных зависимостей, включающих разнонаправленные взаимосвязи и в которых занятость - результат действия нескольких из выбранных факторов.
Для избегания ложной корреляции и исключения переменных искажающих действительные связи между факторами необходим расчёт так называемой частной корреляции.
Частная корреляция - процедура множественной корреляции, позволяющая использовать при расчётах коэффициента корреляции дополнительную, контрольную переменную. Использование этой процедуры дает возможность определения ложной корреляции. Ложная корреляция связана с влиянием на зависимость между парой переменных третьей переменной, которая в случае измерения парной корреляции выпадает из рассмотрения. В сравнении с парной, частная корреляция, благодаря вводу контрольной переменной, расширяет условия эксперимента. В этом случае из измерения изымается общая, т. е. пересекающаяся с контрольной переменной, часть корреляционного отношения. Отсюда, как следствие, уменьшение значения коэффициента корреляции.
Если присвоить коррелирующим переменным индексы 1 и 2, а искажающей переменной - индекс 3, и попарно рассчитать корреляционный коэффициент (Пирсона) г\2, г\з, г2з, то для частных корреляционных коэффициентов получим:
г —г ■г
_ ' 12 ' 13 ' 23
—2,3 И —Г 33 )
Особое внимание при расчёте частных коэффициентов было уделено выбору контрольных переменных. Именно корректный выбор таких переменных может привести к достоверным результатам. Проведя необходимые расчеты, была получена следующая таблица частных коэффициентов корреляции (табл. 3).
Таблица 3
Частные коэффициенты корреляции_
Пары взаимосвязанных факторов Контрольные переменные Коэффициент частной корреляции
1 2 3 4
Y-x1 x5 x7 0,838/0,952
Y-x2 t 0,545
Y-x3 x2 0,838
Y-x4 x5 x7 0,868/0,966
Y-x5 x4 x7 -0,685/0,941
Y-x6 x7 x4 0,954/0,755
Y-x7 x4 x3 -0911/-0,007
Значения частных коэффициентов корреляции действительно подтверждают наличие связи между выбранными факторами.
третий этап: построение многофакторных моделей, описывающих численность занятого населения региона.
Достаточная длина динамических рядов рассматриваемых факторов позволяет нам включить в модели до пяти объясняющих факторов одновременно. При этом мы попытаемся построить регрессионные модели следующих видов:
• традиционная регрессионная модель;
• регрессионная модель с авторегрессионной компонентой;
• регрессионная модель с фактором времени.
На данном этапе всего были отобраны и исследованы около 40 регрессионных моделей всех видов.
После расчёта МНК - оценок их параметров, проверки статистического качества и автокорреляции остатков были получены: 3 модели первого вида и одна модель третьего вида.
Для проверки на наличие (или отсутствие) автокорреляции в нашем исследовании применялся тест Дарбина-Уотсона (DW). Тест основан на вычислении статистики DW:
!(е1 —е1—,)3 БЖ = ^-
I
е?
где е - остатки регрессии. Вычисленное значение статистки ПЖ сравнивается не с ее критическим значением ( ё ёд ), которое невозможно затабулировать в силу зависимости от значения регрессоров, а с верхней ( ) и нижней (ё ь ) границами критического значения:
<<йи,
Границы ^ и выбираются из таблицы Дарбина-Уотсона по числу наблюдений п , числу объясняющих переменных в уравнении регрессии К и уровню значимости а . К примеру, для первой нашей модели: п=16, ^2, а =0,05, DW=1,99.
Таким образом,
=0,982, =1,539.
^ =1,539<1,99<4- ^ =2,46,
автокорреляция отсутствует (табл. 4).
Таким образом были получены 4 регрессионных моделей, наиболее достоверного качества, отражающих влияние ряда макроэкономических показателей на занятость населения региона.
На четвертом этапе, когда регрессионные модели специфицированы и оценены их параметры, осуществлялось перспективное прогнозирование на пять лет (табл. 6). Оценка прогностических величин получалось с помощью подстановки в уравнение регрессии независимых переменных, будущие значения которых спрогнозированы с помощью полинома второй степени, выбор которого осуществлялся на основе метода характеристик приростов (табл. 5).
п
г=1
Таблица 4
Регрессионные модели анализа занятости
№ Вид регрессионной зависимости* Я2 Г -статистика DW
1 Y(t) = 384,017+ 0,375 x3(t)+ 0,011 x4(t) (8,24) (6,59) (2,17) 0,97 200,54 1,99
2 Y(t) = 545,276+ 0,002 x5(t)+ 0,007 x7(t) (28,18) (10,07) (9,23) 0,96 160,637 2,17
3 Y(t) = 297,773+ 0,486 x3(t) (10,96) (17,71) 0,96 313,69 1,93
4 Y(t) = 615,845+ 0,01 x4(t)+ 15,647t (51,62) (2,22) (7,02) 0,97 222,252 2,51
* в скобках указаны значения ^статистки соответствующих коэффициентов регрессии
Таблица 5
Прогнозные оценки факторов за 2009-2013 гг., включенных в регрессионные модели занятости_
Показатель 2009 год 2010 год 2011 год 2012 год 2013 год
Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал
x3 1342,201 ± 117,47 1392,09 ± 131,29 1443,05 ± 148,72 1495,04 ± 169,64 1548,09 ± 193,86
x4 8204,143 ± 706,79 9512,43 ± 789,94 10918,2 ± 894,82 12421,44 ± 1020,67 14022,17 ± 1166,42
x5 87332,6 ± 20587,89 103702,7 ±23010 121423,2 ± 26064,99 140494,2 ± 29730,89 160915,7 ± 33976,56
x7 31279,94 ± 6003,96 29431,66 ± 6710,32 27211,19 ± 7601,23 24618,54 ± 8670,3 21653,69 ± 9908,45
Таблица 6
Прогнозные оценки численности занятого населения за 2009-2013 гг. _
№ 2009 год 2010 год 2011 год 2012 год 2013 год
Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал Прогноз Доверительный интервал
1 974,5535 ± 32,70685 1007,198 ± 40,68084 1041,275 ± 49,72824 1076,785 ± 59,7977 1113,728 ± 70,85719
2 958,7324 ± 35,8186 985,4907 ± 44,73057 1013,011 ± 54,90142 1041,292 ± 66,26544 1070,336 ± 78,78181
3 950,2667 ± 24,52365 974,5234 ± 27,16961 999,2909 ± 29,92746 1024,569 ± 32,78594 1050,358 ± 35,7368
4 966,8432 ± 32,08275 996,044 ± 40,34739 1026,255 ± 49,76398 1057,475 ± 60,27314 1089,706 ± 71,83883
На пятом этапе осуществлялась проверка качества прогнозирования и для отобранных моделей строились доверительные интервалы прогноза.
Для расчёта доверительных интервалов при прогнозировании численности занятых использовалась формула:
? пр- ак Я(Г пр) <7 „<г „р+Г ^ Я (7 р, 2' 2' где 5- стандартная ошибка регрессии;
- критическая точка распределения Стьюдента для двухсторонней области при
2
заданных значениях а, п, т., к=п-т-1.
Шестой этап представляет собой содержательный анализ отобранных моделей. Данный этап предполагает выявления направления воздействия отобранных факторов, расчёт коэффициентов эластичности объясняющих факторов, определение наиболее качественной модели с точки зрения прогнозирования.
Значимо воздействующими на занятость факторами оказались, экономически активное население, номинальная заработная плата в месяц, инвестиции в основной капитал и численность предприятий.
Влияние отдельных факторов в многофакторных моделях может быть охарактеризовано с помощью частных коэффициентов эластичности.
Частные коэффициенты эластичности показывают, на сколько процентов изменится результативный признак, если значение другого факторного признака остается неизменным. Рассчитаем значения коэффициентов по формулам:
Э
Ух1(хг)'
Э
а 2 х 2
У
Ух2(х1)"
У
а затем занесём их в табл. 7.
Таблица 7
Частные коэффициенты эластичности
№ 1 2 3 4
Э 7 = Ух3(х4) 7 = Ух4(х3) 7 = ух5(х1) 7 = Ух7(х5) 7ух3 7 = УХ4^ ) 7 =
0,47 0,029 0,044 0,25 0,61 0,027 0,17
Так частные коэффициенты эластичности для модели 1 имеют значения ^ =
0,47; ( ) = 0,029. Это значит, что с ростом на 1% численности ЭАН, численность
занятого населения растет на 0,47% (при условии неизменности номинальной заработной платы) и 1% роста номинальной заработной платы (при условии неизменности численности ЭАН) приводит к увеличению численности занятых на 0,029%. Как следовало ожидать, ЭАН оказывает большее влияние на занятость. Об этом свидетельствует частный коэффициент эластичности и в модели 3.
В модели 2 влияние численности предприятий на занятость несколько раз больше чем влияние инвестиций. Это вполне очевидно, поскольку граждане, имеющие статус занятых, в большинстве своём являются наемными работниками предприятий.
Самой успешной, с точки зрения прогнозирования, представляется модель 3. с фактором х3 (ЭАН). Это подтверждают минимальные доверительные интервалы прогнозных значений. Влияние номинальной заработной платы в модели 4 так же вполне объяснима, поскольку высокий заработок существенно повышает мотивацию к труду.
-\-
Как было сказано в начале, построение прогноза динамики занятости населения можно осуществлять двумя путями. Вторым путём являлось прогнозирование на основе анализа динамики численности занятости населения в зависимости от времени. Цель создания таких моделей (трендовых) заключается в том, чтобы на их основе сделать прогноз на предстоящий промежуток времени.
Для предварительного выбора вида кривой был выбран метод характеристик
приростов. Для нашего показателя наиболее подходящей оказалась кривая вида:
^ 2 у{ =а0 +а^ +а21 ,
т. е. полином второй степени.
Традиционно для оценки параметров полиномиальных кривых используется метод наименьших квадратов. В итоге коэффициенты приняли следующие значения:
у, = 627,2 +10,773/ + 0,5492 (42,45) (2,7) (2,4)
О качестве данной модели можно судить по значениям Я2 =0,973 и Б=232,931. Точечный прогноз по данной модели на 5 лет приведен в табл. 8.
Таблица 8
Прогнозные оценки численности занятого населения за 2009-2013 гг.
2009 год 2010 год 2011 год 2012 год 2013 год
Прогн оз Доверител ьный интервал Прог ноз Доверител ьный интервал Прог ноз Доверител ьный интервал Прог ноз Доверител ьный интервал Прог ноз Доверител ьный интервал
969,1 1 ± 49,13 999,1 1 ± 54,91 1030, 21 ± 62,2 1062, 41 ± 70,95 1095, 71 ± 81,08
Доверительные интервалы для прогнозных значений рассчитаны по формуле:
и= У п+ь
1 + - +
1 Е *4 "2^ 2 Е *2+п*
п пЕ *4"(Е*2)2 ' где уп+ь — точечный прогноз по модели на (п + Ь )-й момент времени; * — порядковый номер уровня ряда (* = 1,2, ..., п); ^ = п + Ь — время, для которого делается прогноз; где Ь — период упреждения; п — количество наблюдений во временном ряду; £ р — стандартная ошибка оценки прогнозируемого показателя;
— табличное значение критерия Стьюдента для уровня значимости а и числа
степеней свободы, равного п - 2.
В найденные доверительные интервалы попадают и прогнозные значения, рассчитанные по всем четырем многофакторным моделям, что еще раз подтверждает адекватность всех моделей.
Анализируя, исходные статистические данные мы видим, что наибольший спад численности занятых в экономике наблюдался с 1995 г. В результате соответствующей работы органов исполнительной власти и местного самоуправления Дагестана в 2004 г. численности занятых увеличилась до 826,5 тыс. человек. Из них 60%, т.е. около 500 тысяч человек заняты в секторе частного предпринимательства.
Согласно Программе экономического и социального развития РД на период до 2010 г, удалось создать свыше 100 тыс. рабочих мест и довести численность занятых до 941.4, в том числе за счет реализации отраслевых программ в агропромышленном комплексе, промышленности и электроэнергетике, транспортном комплексе, по малому предпринимательству, народно-художественным промыслам, туризму и другим.
-4-
Позитивную тенденцию развития занятости в республике подтверждают и прогнозные значения, согласно которым этот показатель в 2013 г. достигнет примерно в среднем до 1084 тыс. чел.
Вместе с тем, несмотря на значительный объем работ, положение дел на рынке труда остается напряженным в силу ряда объективных причин. Так, уровень зарегистрированной безработицы почти вдвое превышает соответствующий показатель как в среднем по России (2,3%), так и в сравнении с краями и областями, входящими в Северо-Кавказский федеральный округ (СКФО). При этом из-за ограниченного спроса на рабочую силу со стороны работодателей, на одну имеющуюся в распоряжении службы занятости вакансию одновременно претендуют до 75 незанятых граждан, против 2 в среднем по Российской Федерации и 5 - по СКФО.
В современных условиях более углубленное изучение занятости населения приобретает всевозрастающую роль со стороны государства, так как первичным фактором жизнедеятельности общества является труд, человеческая деятельность, направленная на создание товаров и оказание услуг. Для рынка как самонастраивающейся системы с его неразвитой инфраструктурой, высоким уровнем инфляции в условиях становления рыночных отношений характерно наличие противоречий между спросом и предложением рабочей силы. Успех исследований в области изучения занятости населения во многом зависят от уровня теоретической разработанности этого процесса, выяснения его сущности. Достоверные показатели занятости населения необходимы как для адекватной оценки социально-экономического состояния общества в текущем периоде, так как и для разработки различных социальных программ, корректировки всей социальной политики государства.
Подводя итоги исследования, можно предложить следующие пути улучшения ситуации на рынке труда и увеличения занятости:
- разработка и внедрение механизма координации и согласование количества специальностей и профессий подготовки рабочих и специалистов в общей и профессиональной системе образования республики при участии Министерства образования РД и учебных заведений республики;
- приведение в соответствие районными и городскими центрами занятости населения числа имеющихся на рынке труда вакансий с качественными параметрами предлагаемой рабочей силы;
- разработка республиканских нормативных документов по содействию развития предпринимательства и самозанятости населения в области льготного налогообложения, кредитования, подготовки и переподготовки кадров, оказания консультационных услуг республиканской налоговой инспекцией и Комитета по поддержке и развитию малого предпринимательства и потребительского рынка;
- проведение территориальным органом Федеральной службы госстатистики РФ по РД статистических работ, направленных на получение более полной и достоверной информации о ситуации в экономике и народном хозяйстве республики;
- оказание содействия предпринимательской деятельности, путем предоставления со стороны Министерства труда и социального развития РД, Министерства финансов и Комитета по поддержке и развитию малого предпринимательства и потребительского рынка РД субсидий для организации собственного дела, а также развитие инфраструктуры учреждений и организаций в сфере предпринимательства;
- разработка и реализация механизма взаимной ответственности за занятость населения работодателей, профсоюзов и работников;
- создание в городах и районах республики социально - деловых и бизнес - центров, способствующих адаптации населения к рыночным условиям;
-\-
Библиографический список:
1. Корнейчук Б. В. Рынок труда: Учеб. пособие - М.: Гардарики, 2007.-287с.
2. Федосеев В. В. Математическое моделирование в экономике и социологии труда: Учеб. пособие-М.:Юнити - Дана, 2007. - 167 с.
3. Федосеев В. В. Экономико - математические модели и прогнозирование рынка труда: Учеб. пособие. - М.: Вузовский учебник, 2005. - 144 с.
4. Абдулгалимов А. М. статистическое прогнозирование социально - экономических процессов. - Махачкала: Даг. кн. изд-во, 1998. - 142 с.
5. Антонова А.Н., Бобков В.Н., Бойков В.Э. и др. Социальное положение и уровень жизни населения России. Стат.сб. Росстат - М., 2008. - 502 с.
6. Болотов И.И., Гельвановский М.И., Горячева И.П. и др. Регионы России. Социально-экономические показатели. Стат. сб. Росстат. - М., 2009. - 990 с.
7. Новикова Н.В., Поздеева О.Г. Прогнозирование национальной экономики: Учебно-методическое пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2007. - 138 с.
Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. № 16, 2010.
-\-
R. H. Tagiev
The analysis and forecasting of dynamics of employment of the population of Republic Dagestan
Article contains regressions models of employment of the population the Republics Dagestans constructed on the basis of the correlation analysis of time numbers of macroeconomic indicators. Forecasting of employment of the population of region on the basis of multifactorial and trends models for the period till 2014 is made. As the author makes the analysis of the initial data, the predicted values and offers on situation improvement on the Republic Dagestan labour market are resulted.
Keywords: population employment, a labour market, forecasting, regress, correlation, autoregress, a polynom, a confidential interval.
Тагиев Рамидин Хейрудинович (р. 1985) ассистент кафедры Информационных систем в Экономике Дагестанского государственного технического университета. Окончил факультет Информационных систем Дагестанский государственный технический университет (2007).
Область научных интересов: рынок труда, экономико-математическое моделирование трудовых процессов, применение пакетов прикладных программ в прогнозировании социально - экономических процессов. Автор около 20 научных публикаций в различных изданиях.
