Исследование занятости населения по Пермкому краю

Автор: Пользователь скрыл имя, 22 Февраля 2011 в 17:26, курсовая работа

Описание работы

осуществить статистический анализ уровня занятости населения Пермского края, используя многомерные статистические методы;

- рассчитать прогноз занятости населения Пермского края;

Работа содержит 1 файл

10 июня.docx

— 118.65 Кб (Скачать)

     Таблица 1. - Уровень занятости населения Пермского края 

Год 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
Процент, % 89,57 93,12 90,92 92,89 93,02 92,99 93,15 93,48 91,52
 

Рисунок 1. – Уровень занятости населения

  Как видно из результатов расчетов, в Пермском крае наблюдается увеличение уровня занятости населения.

     Колебания уровня занятости в 2000-2002 годах объясняется  нестабильным положением экономики  России в результате последствий  мирового кризиса 1998 года. А падение  уровня занятости в 2008 так же объясняется  влиянием мирового кризиса. Но не смотря на это за рассматриваемый период уровень занятости населения в целом вырос на 1,95%.

     3.1. Анализ динамики показателей.

     При детальном изучении занятости можно  использовать показатели анализа рядов динамики. Для всесторонней характеристики направления и интенсивности развития занятости населения путем сопоставления уровней исходного ряда следует рассчитать и проанализировать систему показателей: абсолютный прирост, коэффициент роста, процент прироста, значение 1% прироста.

     Определим ежегодные уровни относительных  показателей ряда динамики сопоставлением каждого предыдущего уровня yi предыдущим yi-1 – абсолютные приросты:

     А1=y1-y0=1376,80-1313,50=63,30

     А2=y2-y1=1361,40-1376,80=47,90 и т.д.

Коэффициент роста:

     

       и т.д.

Темпы прироста:

     

       и т.д.

Значение 1% прироста:

и т.д.

Результаты расчетов запишем в таблицу 2.  
 
 

Таблица 2. -  Динамика занятости населения в экономике.

показатели условные обозначения способ вычисления формула годы
  2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
уровни  ряда у     1313,50 1376,80 1361,40 1358,00 1346,00 1319,50 1339,60 1342,40 1323,90
Абсолютный  прирост Аб базисный уi-yo - 63,30 47,90 44,50 32,50 6,00 26,10 28,90 10,40
Ац цепной yi-yi-1 - 63,30 -15,40 -3,40 -12,00 -26,50 20,10 2,80 -18,50
коэффициент роста Кб базисный уi:yo - 1,05 1,04 1,03 1,02 1,00 1,02 1,02 1,01
Кц цепной yi:yi-1 - 1,05 0,99 1,00 0,99 0,98 1,02 1,00 0,99
темпы прироста, % Тб базисный Аi:yo - 4,82 3,65 3,39 2,47 0,46 1,99 2,20 0,79
Тц цепной Аi:yi-1 - 4,82 3,48 3,27 2,39 0,45 1,98 2,16 0,77
значение 1% прироста  Пб базисный Аi:Ti - 13,14 13,14 13,14 13,14 13,14 13,14 13,14 13,14
Пц цепной - 13,14 -4,43 -1,04 -5,01 -59,45 10,16 1,30 -23,88
 

Проведем  расчет средних характеристик  динамического ряда:

  • Средний уровень исходного показателя:

  • Средний абсолютный прирост:

  • Средний коэффициент  роста:

     Проанализируем  полученные показатели. Численность  занятого населения Пермского края то возрастает, то вновь падает. Средний  ежегодный прирост составил за анализируемый  отрезок времени 1,3 тыс. чел., при  этом максимум прироста приходится на 2001 год. Общая численность занятого населения за весь исследуемый период возросла в 1,01 раза (y9: y0=1323,90:1313,50), при среднегодовом росте в 1,00112 раза. С ростом числа занятого населения значение 1% прироста оставалось неизменным. Среднегодовая численность занятого населения за период с 2000 по 2008г. Составила 1342,34.  
 

3.2. Анализ вариации уровней ряда.

     Объективным свойством статистических совокупностей  является вариация (изменчивость) признаков, поэтому для всесторонней характеристики явлений наряду со средними показателями типического уровня признаков необходимо рассматривать систему показателей  вариации.

     Более точно вариацию определяют, сопоставляя каждое значение признака хi в совокупности с типичной, устойчивой величиной — средней . При этом получают индивидуальные значения отклонений хi- , а также ряд обобщающих показателей: абсолютных (общий размер отклонений), средних (дисперсия, среднее линейное и среднее квадратическое отклонение), относительных (коэффициент вариации).

     Вычислим  по результативному и факторному рядам среднее квадратическое отклонение и коэффициент вариации. Результаты расчетов запишем в таблицу 3.

     Таблица 3 – Расчет среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации.

 

Ряд средняя численность ряда

среднее квадратическое отклонение

коэффициент вариации

Численность занятых в экономике 1342,34 20,04 1,49
Численность экономически активного населения. 1454,54 22,63 1,55
 

     Проанализируем  полученные результаты. Как видно  из таблицы, общая колеблемость численности  занятых в экономике достигла 20,04 тыс. чел. или 1,49%. Колеблемость  численности  экономически активного населения  составляет 22,63тыс. чел. или 1,55%. Чем больше значение коэффициента вариации, тем относительно больший разброс и меньшая выравненность исследуемых значений. Коэффициент вариации численности занятых в экономике, составляет 1,49%, а численность экономически активного населения 1,55%. Такую изменчивость принято считать незначительной.  
 
 

3.3. Устойчивость тенденции ряда.

     Одна  из важнейших черт статистических показателей, как объективных характеристик  общественных явлений, состоит в  их тесной взаимосвязи и взаимообусловленности. Статистика на основе своих специфических  методов и приемов призвана вскрывать  эти связи и количественно  их охарактеризовать. Среди статистических методов изучения связи свое особое место занимает метод корреляции. Корреляционная, статистическая связь — это неполная связь между признаками, которая проявляется при большом числе наблюдений. Определение формы связи так же, как и отбор признаков, должно опираться на глубокое понимание природы изучаемого процесса. При анализе общественных явлений   корреляция   исследует связь, когда вместе с изучаемым фактором или несколькими факторами на результативный показатель оказывают действие и другие признаки, которые не учитываются, или из-за сложности взаимодействия не могут быть точно учтены. Следовательно, исследование связи происходит в условиях, когда эта связь в большей или меньшей мере затушевывается противоречивым действием других факторов, не включенных в уравнение. Поэтому одна из задач корреляционного анализа состоит в определении тесноты связи между показателями, в определении силы воздействия изучаемого фактора на результативный признак.

     Формулы для определения тесноты связи  между признаками предполагают, что  совокупности, к которым они применяются, имеют нормальные или близкое  к нормальному распределение. В  тех же случаях, когда характер распределения изучаемой совокупности даже предположительно неизвестен, определение тесноты связи основывается на непараметрических методах. Один из наиболее часто применяющихся непараметрических методов определения тесноты связи — корреляция рангов Спирмена. 

 - коэффициент корреляции рангов Спирмена

     Для расчета данного  коэффициента порядковые номера лет сравниваются с рангами уровней  показателей.

Таблица 4. Расчет коэффициента рангов Спирмена численности занятых в экономике.

годы численность занятых, тыс. чел. ранги численности занятых номер года разность рангов
квадрат разности рангов
2
2000 1313,5 1 1 0 0
2001 1376,8 9 2 7 49
2002 1361,4 8 3 5 25
2003 1358 7 4 3 9
2004 1346 6 5 1 1
2005 1319,5 2 6 -4 16
2006 1339,6 4 7 -3 9
2007 1342,4 5 8 -3 9
2008 1323,9 3 9 -6 36
итого 12081,1 45 45 0 154

Информация о работе Исследование занятости населения по Пермкому краю