CC BY
40
ЕКОНОМ1ЧНА СТАТИСТИКА. БУХГАЛТЕРСЬКИй ОБЛ1К ТА АУДИТ
УДК 311.2:[331.5:332.1]
СТАТИСТИЧИИЙ АИАЛ1Э РИНКУ ПРАЩ В УКРА1И1 МЕТОДАМИ БAГATOВИMiРНOÍ КЛАСИФ1КАЦГ1: РЕГiOНAЛЬНИЙ АСПЕКТ
® 2017 КОРЕПАНОВ О. С., СТЕПАНОВ О. М.
УДК 311.2:[331.5:332.1]
Корепанов О. С., Степанов О. М. Статистичний аналiз ринку прац в УкраТж методами багатовимiрноi' класифiкацii: регiональний аспект
Метою cmammi е дослдження ринку пращ Укра/ни в регональномурозрЫ за допомогою метод'в кластерного аналзу. Проанал'зовано сучасний стан ринку пращ за регонами Укра/ни та сформовано систему статистичних показниюв, що мають вплив на стан i розвиток цього ринку. Об(рунтовано дощльнкть застосування кластерного анал'ву для групування рег'ттв за р'внем розвитку ринку пращ. Розкрито суттсть кластерного аналзу, наведено його основнумету, основтзавдання, щоможуть бути вир'шет тдчасйоговикористання, розглянуто основтетапи проведення анал'ву. Описан основт методи кластеризаци та за результатами проведеного моделювання об(рунтовано переваги та недол'ши кожного з метод'ю. У роботi зд'шснено кластеризацю регюшв Укра/ни за р'внем розвитку ринку пращ рзними методами кластерного аналзу, наведено висновки за результатами проведених розрахуншв та окреслено основн напрями подальших дослджень. Ключовi слова: ринок прац1 недовикористання робочо/ сили, регюни Укра/ни, кластерний аналз, STATISTICA. Рис.: 6. Табл.: 2. Формул: 2. Ббл.: 10.
Корепанов Олексй Сергiйович - кандидат економ/чних наук, доцент, доцент кафедри статистики, облку та аудиту, Харювський нащональний уш-верситет iм. В. Н. Караз'та (пл. Свободи, 4, Харшв, 61022, Укра/на) E-mail: o.s.korepano v@karazin.ua
Степанов Олександр Миколайович - магшрант, кафедра статистики, облку та аудиту, Харшвський нащональний утверситет iм. В. Н. Караз'та (пл. Свободи, 4, Харщ 61022, Укра/на)
УДК 311.2:[331.5:332.1] Корепанов А. С., Степанов А. Н. Статистический анализ рынка труда в Украине с помощью методов многомерной классификации: региональный аспект
Целью статьи является исследование рынка труда Украины в региональном разрезе с помощью методов кластерного анализа. Проанализировано современное состояние рынка труда по регионам Украины, и сформирована система статистических показателей, имеющих влияние на состояние и развитие данного рынка. Обоснована целесообразность применения кластерного анализа для группировки регионов по уровню развития рынка труда. Раскрыта сущность кластерного анализа, приведены его основная цель, основные задачи, которые могут быть решены при его использовании, рассмотрены основные этапы проведения анализа. Описаны основные методы кластеризации и по результатам проведенного моделирования обоснованы преимущества и недостатки каждого из методов. В работе осуществлена кластеризация регионов Украины по уровню развития рынка труда разными методами кластерного анализа, приведены выводы по результатам проведенных расчетов, и очерчены основные направления дальнейших исследований.
Ключевые слова: рынок труда, недоиспользование рабочей силы, регионы Украины, кластерный анализ, STATISTICA. Рис.: 6. Табл.: 2. Формул: 2. Библ.: 10.
Корепанов Алексей Сергеевич - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры статистики, учета и аудита, Харьковский национальный университет им. В. Н. Каразина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украина)
E-mail: o.s.korepanov@karazin.ua
Степанов Александр Николаевич-магистрант, кафедрастатистики, учета и аудита, Харьковский национальный университет им. В. Н. Ка-разина (пл. Свободы, 4, Харьков, 61022, Украина)
UDC 311.2:[331.5:332.1] Korepanov O. S., Stepanov O. M. Statistical Analysis of the labor Market in Ukraine Using Multidimensional Classification Methods: the Regional Aspect
The aim of the article is to study the labor market in Ukraine in the regional context using cluster analysis methods. The current state of the labor market in regions of Ukraine is analyzed, and a system of statistical indicators that influence the state and development of this market is formed. The expediency of using cluster analysis for grouping regions according to the level of development of the labor market is substantiated. The essence of cluster analysis is revealed, its main goal, key tasks, which can be solved by means of such analysis, are presented, basic stages of the analysis are considered. The main methods of clustering are described and, based on the results of the simulation, the advantages and disadvantages of each method are justified. In the work the clustering of regions of Ukraine by the level of labor market development using different methods of cluster analysis is carried out, conclusions on the results of the calculations performed are presented, and the main directions for further research are outlined.
Keywords: labor market, underutilization of labor force, regions of Ukraine,
cluster analysis, STATISTICA.
Fig.: 6. Tbl.: 2. Formulae: 2. Bibl.: 10.
Korepanov Oleksiy S. - Candidate of Sciences (Economics), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Statistics, Accounting and Auditing, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukraine)
E-mail: o.s.korepanov@karazin.ua
Stepanov Oleksandr M. - Graduate Student, Department of Statistics, Accounting and Auditing, V. N. Karazin Kharkiv National University (4 Svobody Square, Kharkiv, 61022, Ukraine)
Вступ. Глобальна криза зайнятост е одним iз най-бкьших ризиюв безпеки нашого часу. На сучасному етапi свгтового розвитку тривае брак гiдних можливостей пра-цевлаштування, iнвестицiй та недостатне споживання, що призводить до порушення демократичних основ соцiальних норм розвитку суспкьства.
Гострими проблемами сучасностi постають сощаль-на iнтеграцiя та працевлаштування як основи скорочення бiдностi та сощально! справедливостi.
З 1919 року Мiжнародна органiзацiя працi (МОП) [6] тдтримуе та розвивае систему мiжнародних трудових стандартов, спрямованих на сприяння можливостям жiнок i чоловiкiв отримувати гiдну та продуктивну роботу в умо-вах свободи, справедливостi, безпеки та пдность У сучас-нш глобалiзованiй економiцi мiжнароднi стандарти пращ е важливим компонентом мгжнародно! структури забезпе-чення зростання св1тово! економжи на користь населення.
Проблеми статистичного ощнювання зайнятостi, безробiття, неповно! зайнятост та недовикористання робочо! сили активно обговорюються на Мiжнародних кон-ференцiях статистикiв працi (МКСП) [9; 10].
Аналiз останнiх дослiджень i публiкацiй. Пiдхiд МОП пiдкреслюе, що економiчне зростання е необхiдною, але не достатньою умовою для скорочення б^ность Скорочення бiдностi передбачае зростання з суттевою пере-орiентацiею на користь бiдних (так зване «зростання серед 61дних верств населення»). Воно включае змiни в устано-вах, законах, нормативних актах i практицi, якi е частиною процесу, що створюе i закрiплюе б^шсть.
Ринок працi е невiд'емною частиною економiчно! системи, оскiльки саме на ринку пращ в^буваеться фор-мування, розподк i вiдтворення робочо! сили. Протягом останшх десятилiть пiдходи до природи пращ зайнятосп, мотивацп та шших аспектов його функцiонування неодноразово кардинально змшювались.
Першi консолковаш стандарти, що стосуються статистики економiчно активного населення, зайнятостi, безробiття та неповно! зайнятостi, були прийнятi на 13-й МКСП у жовтш 1982 р. [9].
Протягом тридцяти роюв цими стандартами керувалися нацiональнi статистичш оргашзацп та м!жнародне сшвтовари-ство статистиюв працi. 1х впроваджували у нащональну практику, використовуючи у вибiркових обстеженнях домашн1х господарств та шших виб!ркових обстеженнях робочо! сили.
У жовтш 2013 р. 19-та МКСП прийняла нов1 стандарти, що стосуються статистики трудово! д1яльност1, за-йнятост1 i недовикористання робочо! сили [10]. По сут1, щ стандарти явили собою переглянутi, розширеш й уточ-ненi стандарти 1982 р. Нов1 стандарти були шдготовлеш в результатi широких консультацiй, проведених протягом 2008-2013 рр. Положення прийнято! резолющ! заснованi на нацiональному та мшнародному передовому досв1д1.
Як було зазначено у [4], основною метою застосуван-ня рекомендацш 19-! МКСП мае стати розвиток нащональ-но! системи статистики трудово! д1яльност1, в тому числ1 робочо! сили, задля створення достатньо! iнформацiйно! бази для р!зних користувачiв статистики з урахуванням конкретних регiональних потреб i умов. Така система повинна бути нащлена на досягнення таких щлей:
■ мониторинг регiональних ринков пращ ! недовикористання робочо! сили, включаючи безробгт-тя, з метою розробки, реалiзащl та оц1нки еко-ном1чно! та соцiально! пол1тики ! програм, що стосуються створення робочих мюць, утворення доход1в i розвитку професшних навичок i кваль фжацш, в тому числ1 професiйно-технiчного на-вчання i п1дготовки, i пов'язано! з ними пол1тики забезпечення пдно! працi;
■ комплексне вимiрювання участ населення у вс1х формах трудово! д1яльност1 з метою оц1нки об-сягу трудово! д1яльност1 або трудово! складово! в нацiональних рахунках виробництва, включаючи юнуюч! «сателiтнi» рахунки, а також вкладу вск форм трудово! д1яльност1 в економiчний розвиток, доходи домашнк господарств ! добробут окремих ос16 i всього суспкьства;
■ ощнка участi в р!зних формах трудово! д1яльнос-т1 таких груп населення, як жшки i чолов1ки, молодь, д1ти, мiгранти та 1нш1 групи, що становлять особливий iнтерес з точки зору пол!тики, а також вивчення взаемовкносин м1ж р1зними формами трудово! д1яльност1 i !х соцiально-економiчними результатами.
Постановка завдання. Будь-яка кра!на формуе свш ринок працi з урахуванням нащонально! специфiки, стану i напрямiв розвитку власно! економiки. Кожн1й державi притаманш сво! осо6ливост1 формування ринку пращ, зу-мовленi ресурсними, географiчними, економ!чними, пол1-тичними та 1ншими причинами.
Модель нащонального ринку працi, що включае системи тдготовки, перетдготовки та пiдвищення квалiфiка-цп робиниив, заповнення вакантних робочих м1сць, засо-61в регулювання трудових в1дносин тощо, доцкьно розро-бляти з урахуванням регюнальних вiдмiнностей у розвитку кра!ни.
На шляху до бвропи Укра!на зазнала багатьох реформ, деякi з яких ! дос1 тривають. Одшею з таких реформ е децентрал!защя, що стосуеться р1зних сфер, зокрема й ринку пращ. Зпдно з цим доцкьно розглядати ринок пращ не в целому, а за окремими регюнами, що дозволить дослкити осо6ливост1 диференцiацi! регiонального розвитку для забезпечення шформацшно-анал!тичного шдГрунтя створення регiональних моделей сталого розвитку ринку працi. З метою досягнення зазначено! мети доцкьно скориста-тися сучасними статистичними методами багатовим!рно! класифiкацi!, зокрема методами кластерного анал!зу.
Метою цього дослiдження е проведення анал!зу стану ринку працi в УкраМ у регiональному розр1з1 за до-помогою статистичних методов багатовим!рно! класифша-цп, зокрема методов кластерного анал!зу, та здiйснення гру-пування регюн^в Укра!ни за рiвнем розвитку ринку пращ.
Основш результати досл^ження. Тенденцп розвитку ринку пращ неможливо дослкити без з'ясування сутносп понять i категорiй, використовуваних у м!жнародних стандартах i рекомендациях.
Окр1м загальних показниюв кон'юнктури ринку стан регюнального ринку працi характеризуеться таким показ-ником, як «недовикористання робочо! сили». За визначен-
ням, що наведено у [3, с. 62]: «Недовикористання робочо! сили означае нев^пов^шсть м1ж пропозицieю робочо'1 сили i попитом на не!, в результат чого виникае незадо-волена потреба населення в робочих мкцях».
Основш показники, що характеризують рiвень недовикористання робочо'1 сили, наведенi на рис. 1.
Як зазначаеться у [3, с. 62-64], «щ показники е основою для формування основних шдикаторш мониторингу ринку пращ. Для складання бкьш повних ощнок вони мо-
жуть використовуватися з шшими показниками, що в^-носяться до ринку пращ, зокрема з показниками неадекватно! зайнятосп, повязано! з професшними навичками, i з показниками неадекватно! зайнятосп, пов'язано! з рш-нем доходiв, згiдно з в^пов^ними мiжнародними статис-тичними стандартами. Для в^стеження стану ринку пращ дощльно використовувати основнi та додатковi аналiтичнi статистичнi показники недовикористання робочо! сили...» (табл. 1).
Рис. 1. Основн складовi показника «недовикористання робочоТ сили»
Таблиця 1
Основнi та додатковi показники недовикористання робочоТ сили
Показники Порядок розрахунку показник1в
основы:
LUI PiBeHb безробiття: [6e3po6iTHi / робоча сила] х 100
LU2 Сукупний показник неповно! зайнятосп з точки зору тривалостi робочого часу i безробптя [(особи в CTaHi неповно! зайнятостi з точки зору тривалосп робочого часу + безробггш) / робоча сила] х 100
LU3 Сукупний показник безробптя i потенцшно! робочо! сти [(безробггш + потенцмна робоча сила) / (робоча сила за розширеною концепцию)] х 100
LU4 Сумарний показник недовикористання робочо! сили [(особи в стан неповно! зайнятосп з точки зору тривалосп робочого часу + безробггш + потенцшна робоча сила) / (робоча сила за розширеною концепцию)] х 100
додатковi:
частка оаб у стaнi довгострокового безробптя, розра-хована вiдносно чисельносп робочо! сили чисельнкть оаб у стаж довгострокового безробптя / чисель-нкть робочо! сили
частка осiб у стаж неповно! зайнятосп з точки зору тривалосп робочого часу вщповщно до мiжнародних статистичних стандартiв чисельнкть оаб у стаж неповно! зайнятосп з точки зору тривалосп робочого часу / чисельнкть зайнятих
Показники недовикористання робочо! сили LU3 i LU4 розраховуються на основi показника робочо! сили за розширеною концепщею, що визначаеться як сума робочо! сили i потенцшно! робочо! сили (рис. 2) [8].
Межi робочо! сили, розширено! концепцп робочо! сили та основш складовi недовикористання робочо! сили схематично зображеш на рис. 2.
Особи, що знаходяться в умовах неповно! зайнятост з точки зору тривалосп робочого часу, визначаються як «... ва зайнят особи, якi протягом короткого облшового перь оду хотки працювати в додатковий час, у яких фактично в^працьоваш години на вск роботах були менше вста-новлено! межi тривалостi робочого часу i яи були готовi працювати в додатковий час, якби випала нагода отримати
додаткову роботу» [3, с. 64-65]. В цьому визначенш вико-ристанi такi поняття.
«Робочий час» - фактично вiдпрацьований час або звичайний час роботи залежно в1д мети вим!рювання (ко-роткостроков! або довгостроков1 обставини) в1дпов1дно до м!жнародних статистичних стандартов 1з конкретно! теми.
«Додатковий час» - робочий час на тш же робой, на додатковш ро6от1 або на шдмшнш ро6от1.
«Межа тривалостi робочого часу» Грунтуеться на ви-значенш границь м1ж повною i неповною зайнятютю, на ме-дiанному або модальному значенш нормально! тривалостi робочого дня вск зайнятих ос16 або на нормативнш трива-лост1 робочого часу, встановленш в1дпов1дним законодав-ством або практикою для конкретних груп прац^вниюв.
Рис. 2. Межi робочоУ сили, розширеноУ концепцГ'' робочоУ сили, основнi складовi недовикористання робочоУ сили
Робоча сила за розширеною концепщею
«Готовнiсть» працювати в додатковий час повинна визначатися щодо встановленого короткого облiкового перiоду, що в^ображае типовий вiдрiзок часу, який з ура-хуванням нацiональних умов необх^ний для того, щоб за-лишити колишне мiсце роботи i приступити до ново! ро-боти.
Залежно вiд використовуваного поняття «робо-чий час» серед осiб, яю перебувають в умовах неповно! зайнятост з точки зору тривалостi робочого часу (тоб-то тих, хто хопв i був «готовий» працювати додатковий час), можна видкити таи групи: 1) особи, яи зазвичай i фактично працювали менше «межi тривалостi робочого часу»; 2) особи, яи зазвичай працювали менше «межi три-валостi робочого часу», однак фактично в^працьований час яких перевищував цю межу; 3) особи, яи були «не на роботi» або фактично в^працьований час яких був менше «межi тривалостi робочого часу» в силу економiчних причин (наприклад, через зниження економiчно! активности включаючи тимчасове звiльнення, незатребувану трудову дiяльнiсть або вплив сезонно! низько! активностi або мiж-сезоння) [3, с. 65].
Видкення в окремi групи осiб, якi перебувають в умовах неповно! зайнятостi з точки зору тривалост робочого часу, потребуе наявност шформацп щодо нормально! три-валостi робочого дня i фактично вiдпрацьованого часу.
З метою подальшо! оцiнки тиску, що чиниться на ри-нок працi особами, яи перебувають в умовах неповно! за-йнятостi з точки зору тривалост робочого часу, може бути корисно видкити в окрему категорш осiб, якi здiйснювали ди в пошуках «додаткового робочого часу» протягом не-давнього перiоду, який може складатися з останшх чоти-рьох тижшв або одного календарного мюяця.
Потенцiйна робоча сила визначаеться як ва особи працездатного вiку, яи протягом короткого облiкового перiоду не були ш зайнятими, нi безробггними, а також: 1) вживали заходiв (ди) «у пошуках роботи», були «не го-товi приступити до роботи в цей момент», проте будуть готовi приступити до роботи протягом короткого наступ-ного перюду, встановленого з урахуванням нащональних обставин (тобто претенденти, яи не готовi приступити до роботи); або 2) не вживали заходш (д1й) «у пошуках робо-
ти», проте хотки працювати i були «r0T0Bi приступити до роботи в цей момент» (тобто не знаходяться у пошуках роботи, потенцшно ^TOBi приступити до роботи).
Також може бути видкена окрема група ойб, що ви-ражають зацiкавленiсть в отриманш роботи, якi не включе-ш до складу потенцшно! робочо! сили, але яи при цьому е значущими для соцiально-гендерного аналiзу в конкретних обставинах, складаеться з ойб, яи не перебувають у пошуках роботи, яи бажають працювати, котрi визначаються як особи, яи «хотiли мати роботу», проте не «шукали роботу» i не «були готовi приступити до роботи в цей момент» [3, с. 65-66].
Для виявлення двох категорш ойб у складi потенцшно! робочо! сили, а також тих, яи не перебувають у пошуках роботи, «не готовi приступити до роботи в цей момент», але бажають працювати, i вйм особам, «яи не зайнятЬ протягом короткого облшового перiоду, треба ставити питання про заходи, яких вони вживають «у пошу-ках роботи», i про !хню поточну готовшсть приступити до роботи. Питання про те, чи хочуть особи працювати, слд ставити ткьки тим, хто взагалi не вживав заходiв «у пошу-ках роботи».
Для проведення аналiзу стану ринку пращ в УкраМ у регюнальному розрiзi було здiйснено групування регю-нш Укра!ни за рiвнем розвитку ринку працi за допомогою методiв кластерного аналiзу. При проведенш дослiдження було використано пакет прикладних програм STATISTICA, зокрема його модуль "Cluster analysis" [1].
Основна мета кластерного аналiзу - видкення груп схожих об'ектш у вибiрцi. Спектр застосування кластерного аналiзу дуже широкий: його використовують в археологи, антропологи, медициш, психологи, хiмi!, бiологi!, державному управлiннi, фкологп, маркетингу, соцiологi! та iнших дисциплшах. Однак унiверсальнiсть застосування сприяла появi велико! кiлькостi несумiсних термiнiв, методов i пiдходiв, що ускладнюють однозначне використання i несуперечливу штерпретащю результатiв кластерного аналiзу [5; 7].
Для досягнення поставлено! мети було видкено 10 ознак та зiбрано в^пов^ш данi, якi характеризують 24 регюни Укра!ни [2].
На думку авторш, для проведення змктовного кластерного аналiзу сл1д обрати таи показники, що мають вплив на розвиток ринку пращ та прямо чи опосеред-ковано характеризують його стан: Уаг 1 - ккьюсть заре-естрованих безробгтних; Уаг 2 - ккьюсть пiдприемств; Уаг - потреба роботодавщв у працiвниках; Уаг 4 - ккь-к1сть працевлаштованих зареестрованих безробгтних; Уаг 5 - чисельшсть населення; Уаг 6 - ильисть активних тд-приемств за видами економiчноl д1яльност1; Уаг 7 - ккь-к1сть прибулих; Уаг 8 - ильисть вибулих; Уаг 9 - ккьюсть зайнятого населення; Уаг 10 - ильисть найманих робгтни-ив на тдприемствах.
Перед проведенням кластерного аналiзу було здш-снено процедуру нормування даних, осккьки вони мають р1зн1 одиниц1 вим1ру.
Два з десяти показникiв е дестимуляторами, тобто вони негативно впливають на ринок пращ, це: ккьисть зареестрованих безробгтних i к1льк1сть вибулих 1з регiону, адже регiон потенцшно втрачае трудов! ресурси. 1нш1 показники е стимуляторами, тобто сприяють розвитку ринку пращ. Так, для дестимуляторш була застосована формула 1, для стимулятор1в - формула 2 [5].
Nd =
Ns =
(x - x,)
о X '
(Xj - X) о x '
(1) (2)
де x - середне значення факторно! ознаки;
X - шдишдуальш значення факторних ознак;
<зх - середне квадратичне вкхилення факторно! ознаки.
На основi нормованих даних було здiйснено клас-терний аналiз iз використанням програми STATISTICA [1]. В ходi аналiзу було використано 2 методи кластеризацп: Joining (Tree clastering) (Дерево кластеризацп) та k-means clustering (метод k-середнк).
При застосуванш методу Joining (Tree clastering) було розглянуто три способи об'еднання регюшв у кластери: Single Linkage (одиничний зв'язок), Complete Linkage (по-вний зв'язок) та Ward's method (метод Уорда).
1. Single Linkage (одиничний зв'язок) (рис. 3). На першому етат об'еднуються два об'екти, що мають мiж собою максимальний рiвень схожост [1, с. 189]. На наступному етат до них додаеться об'ект з максимальною розмiрнiстю подiбностi з одним iз об'ектш кластера i так даль Результати застосування методу одиничного зв'язку для гру-пування регiонiв Укра!ни, що наведенi на рис. 3, не дозволяють однозначно згрупувати регюни на однорiднi кластери.
Для включення об'екта в кластер потрiбна максимальна подiбнiсть лише з одним членом кластера. Звкси i назва методу одиночного зв'язку: потрiбен лише один зв'язок, щоб приеднати об'ект до кластера. Недолжом цього методу е утворення надто великих «тривалих» кластеров.
Вiнницька Черкаська Волинська Терноптьська Закарпатська Чернiвецька Херсонська lвано-Франкiвська Хмельницька Рiвненська Чернiгiвська Микола!вська Житомирська Юровоградська Запорiзька Сумська Полтавська Ки!вська Львiвська Одеська Днiпропетровська Харкiвська Луганська Донецька
0,0
0,5
Tree Diagram for 24 Cases Single Linkage Euclidean distances
1— 1—1 —¥ 1— 1—
-
1- .
1—
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0 4,5
Linkage Distance Рис. 3. Групування регюшв Укра'ши методом одиничного зв'язку
Джерело: сформовано авторами на основi [2]
2. Complete Linkage (повний зв'язок) (рис. 4). Цей метод дозволяе усунути недолш методу одинично-го зв'язку. Для цього методу мiра подiбностi мiж об'ектом - кандидатом на включення в кластер
i всiма членами кластера не може бути менше дея-кого граничного значення. Результати групування регюшв Украши методом повного зв'язку наведено на рис. 4.
Tree Diagram for 24 Cases Complete Linkage Euclidean distances
Вшницька Черкаська 3anopi3bKa Волинська Тернопiльська 1вано-Франшська Хмельницька PiBHeHCbKa 4epHiriBCbKa МиколаТвська Закарпатська Чершвецька Херсонська Житомирська Кiровоградська Полтавська Сумська Кшвська Львiвська Одеська Донецька Луганська Днтропетровська Харкiвська
ъ
ь-
2 4 6
Linkage Distance
Рис. 4. Групування репошв Украши методом повного зв'язку
10
Джерело: сформовано авторами на основi [2]
Аналiз результатов моделювання дозволив зроби-ти висновок, що групування за методом повного зв'язку е бкьш щiльним, нгж за методом одиничного зв'язку, проте, на нашу думку, одержана кластеризащя не е оптимальною. Тому далi було застосовано метод Уорда.
3. Ward's method (метод Уорда) (рис. 5). У методi Уорда в^станню мiж кластерами е прирют суми квадратов вiдстаней об'ектш до центрiв кластеров, що отримуеться в результат !х об'еднання. На вiдмiну в^ iнших методiв кластерного аналiзу, для оцшки вiдстаней мгж кластерами тут використовуються методи дисперсшного аналiзу. На кожному крощ алгоритму об'еднуються таи два кластери, яи при-зводять до мшмального збкьшення цкьово! функ-цп, тобто внутрiшньогрупово! суми квадрапв. Цей метод спрямований на об'еднання близько розта-шованих кластеров. Результати групування регюнш Укра!ни методом Уорда наведено на рис. 5.
Проведений аналiз показав, що найбкьш адекватнi результати групування були одержат тсля застосування методу Уорда. За результатами групування регюшв Украши методом Уорда було видкено 4 кластери. До першого кластера увшшли: Вшницька, Черкаська, Запорiзька, Житомирська, Юровоградська, Полтавська та Сумська область До другого - Волинська, Тернотльська, Закарпатська, Черншецька, Херсонська, !вано-Франивська, Хмельниць-
ка, Ршненська, Черн1гшська та Микола!вська областi. До третього - Донецька та Луганська область До четвертого - Дншропетровська, Харкшська, Ки!вська, Львшська та Одеська область
Для тдтвердження надiйностi одержаних результатов кластеризацп було також застосовано метод k-means clustering (метод k-середшх). Результати моделювання наведено у табл. 2.
Таблиця 2
Кластеризацiя регiонiв УкраУни за рiвнем розвитку ринку працi у 2016 роц за методом k-середшх
Номер кластера Регюни Украши, що увшшли до кластера
1 Вшницька, Черкаська, 3anopi3bKa, Житомирська, Юровоградська, полтавська, Сумська
2 Волинська, Терноптьська, Закарпатська, Чершвецька, Херсонська, 1вано-Франгавська, Хмельницька, Piвненська, Чершпвська, МиколаТвська
3 Донецька, Луганська
4 Днiпропетровська, Хар^вська, КиТвська, Львiвська, Одеська
Джерело: сформовано авторами
0
8
Tree Diagram for 24 Cases Ward's method Euclidean distances
Вшницька Черкаська 3anopi3bKa Житомирська Кiровоградська Полтавська Сумська Волинська Терноптьська Закарпатська Чершвецька Херсонська 1вано-Франгавська Хмельницька Рiвненська Чернiгiвська МиколаТвська Донецька Луганська Днтропетровська Харкiвська Кшвська Львiвська Одеська
h сн
ъ
0
5
10 15
Linkage Distance Рис. 5. Групування регюшв Укра'ши методом Уорда
Джерело: сформовано авторами на основi [2]
20
25
Метод k-середшх - найбкьш популярний метод кластеризацп. Був винайдений в 1950-х роках математиком ГуГо Штейнгаузом i майже одночасно Стюартом Ллойдом. Дiя алгоритму така, що вш прагне мiнiмiзувати сумарне квадратичне вкхилення точок кластерiв вiд центрш цих кластерiв [6, с. 241].
Шсля аналiзу одержаних результатiв можна зробити висновок про те, що тсля застосування методу Уорда та методу k-середнк ми отримали однаковi результати, а саме групування на чотири кластери з аналопчним складом регюшв. Ц результати свкчать про високу яисть проведено-го кластерного аналiзу та правильнiсть розрахункiв.
За отриманими даними можна зробити висновок, що регюни, якi потрапили зо однiе! групи (кластера), мають схожу ситуащю на ринку пращ, враховуючи всi фактори, що були в^браш для аналiзу.
Для подальшого дослiдження одержаних груп регю-нш було проаналiзовано середш значення обраних показ-никш за видкеними групами.
На рис. 6 наведено графiчне зображення середнк значень змшних за видiленими кластерами.
Вiзуальний аналiз одержаних результатiв дозволив дшти висновку про те, що найстабкьншою е ситуацiя в областях, яи потрапили до четвертого кластера - вш ха-рактеризуеться найвищими середшми значеннями майже за всiма обраними для аналiзу показниками. Цi регюни е найбкьш розвиненими регюнами кра!ни та мають високий ршень розвитку ринку пращ, отже, не дивно, що вони здат-
нг забезпечити свое населення робочими мгсцями краще, анiж iншi регiони.
Окрему увагу слгд зосередити на третьому кластерг, куди потрапили лише двi областг, а саме, Донецька та Луганська. На територп цих областей вгдбуваються военнi дп, а отже, економiчна ситуацiя там е вкрай несприятли-вою. Найбiльш негативний вплив на загальний стан ринку пращ в цих областях мае замала ильисть зайнятого населення, адже дуже багато людей покинули зону АТО, а бгльшгсть з тих, хто там залишився, - це люди похилого вшу, або ri, хто не мае постгйного мгсця роботи.
Досить нестабгльна ситуащя спостерГгаеться та-кож в областях, що потрапили до другого кластера (див. табл. 2). Цг регюни не е промисловими, до того ж багато з них знаходяться на Захгднгй УкраШ, де багато людей пра-цюють за кордоном, у сусгднгх крашах, зокрема в Польщг. Цг областi потребують додаткових робочих мгсць та збкь-шення iнвестицiй для розвитку свого потенщалу.
Цю проблему можна вирiшити за допомогою вгд-криття европейськими виробниками свок пiдприемств на територп Захгдно'1 Украши, надавши '¿м пкьги. Як наслгдок, областi отримають фiнансування з-за кордону, а населення матиме новг робочг мгсця.
Висновки. Зважаючи на розроблене групування регг-онГв Украши залежно вгд рГвня розвитку та стану ринку пра-цг, можна обгрунтовано спланувати напрямки розвитку ре-гiональних ринкгв пращ, а також передбачити виникнення ситуацгй дефгциту робочо'1 сили або робочих мгсць в одних
Plot of Means for Each Cluster
-4"^—1—
i r— -- 1 ................"i / \ i
—1............. / / 4, >, / >
f-v - -[ :—-* r / !
r
/ < J /
2 _ \ /
_E_____
Varl
Var2
Var3
Var4
Var5 Var6 Variables
Рис. 6. Графiчне зображення середнiх
Джерело: сформовано авторами на основi [2]
областях 1 1х надлишк1в - в шших та вжити д1евих заход1в щодо '¿хнього зр1вноваження. Доцкьним було б удоскона-лити мехашзм надшного забезпечення регюн1в трудовими ресурсами, що сприятиме сталому розвитку регюн1в.
Необх1дшсть проведення подальшого комплексного досл1дження ринку пращ в УкраШ в репональному розр1з1 зумовлюе потребу не лише в групуванш регюн1в залежно в1д стану та р1вня розвитку регюнальних ринюв пращ, але й у ранжуванш !х за тими ж ознаками, за якими побудовано клас-теризащю, та подальшому прогнозуванш тенденцш розвитку, що буде здшснено авторами у подальших досл1дженнях.
Проведення ранжування та отримання групування регюн1в е можливим 1з застосуванням штегральних ощнок, як також можна використовувати при вивченш законом1р-ностей розподку, взаемозв'язку та тенденцш розвитку [4].
Var7 Var8 Var9 VarlQ
значень зм1нних за кластерами
-о- Cluster 1
-п- Cluster 2
-•о- Cluster 3 - Cluster 4
or.jp/elearning/el_material/PSS/1507_Informal/IL0_Measuring_ Informality.pdf
9. Resolution ConcerningStatistics of theEconomicallyActive Population, Employment, Unemployment and Underemployment (1982): Thirteenth International Conference of Labour Statisticians // ILO, Department of Statistics. Geneva, October 1982. URL: http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/ documents/normative instrument/wcms_087481.pdf
10. Resolution Concerning Statistics of Work, Employment and Labour Underutilization (2013): 19th International Conference of Labour Statisticians // ILO, Department of Statistics. Geneva, 2013. URL: http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/ norma-tiveinstrument/wcms_230304.pdf
REFERENCES
Л1ТЕРАТУРА
1. Боровиков В. П. Популярное введение в современный анализ данных в системе STATISTICA. М.: Горячая линия -Телеком, 2013. 288 с.
2. Державна служба статистики Укра'ни: офщ. сайт. URL: http://ukrstat.org/
3. Eкономiчна статистика: навч. поаб./за ред. В. М. Соболева. Харгав: ХНУ iM. В. Н. Каразша, 2017. 388 с.
4. Корепанов О. С., Чала Т. Г., Лазебник Ю. О. Розвиток на-цюнально''' системи статистики трудово'' дiяльностi. Соцальна економка. 2016. № 2. C. 23-30.
5. Полщук (Буреннтова) Н. В., Буреннтов Ю. Ю. Матема-тичы методи економiчного аналiзу: теорiя i практика: навч. по-сiб. Вiнниця: ВНТУ, 2013. 292 с.
6. Labour standards // International Labour Organization. URL: http://www.ilo.org/global/standards/lang--en/index.htm
7. Lyman R., Longnecker O. An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis. Texas A&M University: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2010.
8. Measuring informality: A statistical manual on the informal sector and informal employment // ILO URL: http://www.unsiap.
Borovikov, V. P. Populyarnoye vvedeniye v sovremennyy analiz dannykh v sisteme STATISTICA [A popular introduction to modern data analysis in the STATISTICA system]. Moscow: Goryachaya lini-ya - Telekom, 2013.
Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy: ofits. sait. http:// ukrstat.org/
Ekonomichnastatystyka [Economic statistics]. Kharkiv: KhNU im. V. N. Karazina, 2017.
Korepanov, O. S., Chala, T. H., and Lazebnyk, Yu. O. "Rozvytok natsionalnoi systemy statystyky trudovoi diialnosti" [Development of the national system of labor statistics]. Sotsialna ekonomika, no. 2 (2016): 23-30.
"Labour standards" International Labour Organization. http://www.ilo.org/global/standards/lang--en/index.htm
Lyman, R., and Longnecker, O. An Introduction to Statistical Methods and Data Analysis Texas A&M University: Brooks/Cole, Cengage Learning, 2010.
"Measuring informality: A statistical manual on the informal sector and informal employment" ILO. http://www.unsiap.or.jp/ elearning/el_material/PSS/1507_Informal/ILO_Measuring_Infor-mality.pdf
Polishchuk, (Buriennikova) N. V., and Buriennikov, Yu. Yu.
Matematychni metody ekonomichnoho analizu: teoriia i praktyka
EK0H0MÍ4Ha статистика. Бухгалтерський облiк та аудит
[Mathematical methods of economic analysis: theory and practice]. Vinnytsia: VNTU, 2013.
"Resolution Concerning Statistics of the Economically Active Population, Employment, Unemployment and Underemployment (1982): Thirteenth International Conference of Labour Statisticians" ILO, Department of Statistics. Geneva, October 1982. http://www. ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/documents/ normative instrument/wcms_087481.pdf
"Resolution Concerning Statistics of Work, Employment and Labour Underutilization (2013): 19th International Conference of Labour Statisticians" ILO, Department of Statistics. Geneva, 2013. http://www.ilo.org/wcmsp5/groups/public/---dgreports/---stat/ documents/norma-tiveinstrument/wcms_230304.pdf
УДК 657.1
АНАЛ13 ДОЩЛЬИОСТ! ПЕРЕХОДУ НА БУХГАЛТЕРСЬКИЙ АУТСОРСИНГ
® 2017 ляхович Г. I.
УДК 657.1
Ляхович Г. I.
Аналогична шдтримка вибору найкращого швестицшного проекту в умовах нечггких даних
Метою cmammi е об(рунтування методики аналзу доцльностi переходу на бухгалтерський аутсорсинг. На основi опрацювання наукових праць уза-гальнено тдходи до аналзу доцiльностi переходу на бухгалтерський аутсорсинг; особливу увагу прид'шено аналзу трансакцйних витрат бухгалтерского аутсорсингу, що в нишштх умовах е одними з визначальних кльшсних критерИв вибору u^iei форми оргаюзацИ бухгалтерского облку. Обгрунтовано виб'р виду бухгалтерського аутсорсингу (повний або частковий) для рзних груп тдприемств (мкротдприемства; малi i середнi; велим). Визначено потдовтсть анал'ву доuiльностi переходу на бухгалтерський аутсорсинг, яка передбачае: визначення длянок бухгалтерського облку для передачi; вибр аутсорсера; оцнку ризимв надшностi аутсорсера. Перспективами подальших дослджень е питання аналзу ефективностi обрання аутсорсингу як форми органiзаuii бухгалтерського облку. Ключов'1 слова: бухгалтерський аутсорсинг, аутсорсер, ризик. Табл.: 2. Формул: 7. Ббл.: 8.
Ляхович Галина 1вашвна - кандидат наук з державного управл'тня, доцент, директор, 1вано-Франювський навчально-науковий жтитут менеджменту Тернотльського нацюнального економiчного утверситету (вул. Галицька, 7,1вано-Франювськ, 76000, Украна) E-mail: kaffinance@ukr.net
УДК 657.1
Ляхович Г. И. Анализ целесообразности перехода на бухгалтерский аутсорсинг
Целью статьи является обоснование методики анализа целесообразности перехода на бухгалтерский аутсорсинг. На основе обработки научных работ обобщены подходы к анализу целесообразности перехода на бухгалтерский аутсорсинг; особое внимание уделено анализу трансакционных издержек бухгалтерского аутсорсинга, что в нынешних условиях являются одними из определяющих количественных критериев выбора данной формы организации бухгалтерского учета. Обоснован выбор вида бухгалтерского аутсорсинга (полный или частичный) для различных групп предприятий (микропредприятия; малые и средние; большие). Определена последовательность анализа целесообразности перехода на бухгалтерский аутсорсинг, предусматривающая: определение участков бухгалтерского учета для передачи; выбор аутсорсера; оценку рисков надежности аутсор-сера. Перспективами дальнейших исследований является вопрос анализа эффективности избрания аутсорсинга как формы организации бухгалтерского учета.
Ключевые слова: бухгалтерский аутсорсинг, аутсорсер, риск. Табл.: 2. Формул: 7. Библ.: 8.
Ляхович Галина Ивановна - кандидат наук по государственному управлению, доцент, директор, Ивано-Франковский учебно-научный институт менеджмента Тернопольского национального экономического университета (ул. Галицкая, 7, Ивано-Франковск, 76000, Украина) E-mail: kaffinance@ukr.net
UDC 657.1
Liakhovych H. I. Analysis of the Expediency of Switching to Accounting Outsourcing
The aim of the article is to justify the methodology for analysis of the expediency of switching to accounting outsourcing. Based on considering scientific papers, approaches to analyzing the expediency of switching to accounting outsourcing are generalized; special attention is paid to analyzing transaction costs of accounting outsourcing, which under current conditions are one of the defining quantitative criteria for choosing this form of organization of accounting. The choice of the type of accounting outsourcing (full or partial) for various groups of enterprises (micro-enterprises, small and medium-sized, large ones) is justified. There determined the sequence of analyzing the expediency of switching to accounting outsourcing that implies identification of the areas of accounting for transferring; selection of an outsourcer; assessment of risks associated with reliability of the outsourcer Prospects for further research are the issue of analyzing the effectiveness of outsourcing as a form of organization of accounting. Keywords: accounting outsourcing, outsourcer, risk. Tbl.: 2. Formulae: 7. Bibl.: 8.
Liakhovych Halyna I. - Candidate of Sciences (State Administration), Associate Professor, Director, Ivano-Frankivsk Educational and Scientific Management Institute of Ternopil National Economic University (7 Halytska Str., Ivano-Frankivsk, 76000, Ukraine) E-mail: kaffinance@ukr.net
