Методы прогнозирования.

В процессе экономического прогнозирования используются как общие научные методы и подходы к исследованию, так и специфические методы, свойственные социально-экономическому прогнозированию. В числе методов прогнозирования занятости можно выделить следующие:

исторический метод, который заключается в рассмотрении каждого явления занятости населения во взаимосвязи его исторических форм;комплексный методзаключается в рассмотрении занятости, безработицы и т.п. в их взаимозависимости, используя для этого методы исследования не только данной, но и других наук, изучающих эти явления;системный методпредполагает исследование количественных и качественных закономерностей протекания вероятностных процессов в системе занятости;

структурный методпозволяет установить причины безработицы, объяснить ее структуру;

системно-структурный методпредполагает, с одной стороны, рассмотрение системы в качестве динамически развивающегося целого, а с другой – расчленение системы на составляющие структурные элементы и рассмотрение их во взаимодействии.

Специфические методыпрогнозирования занятости населения целиком и полностью связаны с экономической прогностикой. Среди инструментов экономической прогностики важную роль играют экономико-математические методы, методы экономико-математического моделирования, статистической экстраполяции и др.

Моделирование динамики с помощью регрессионных уравнений

Прогнозирование занятости населения и ее структуры должно занимать важное место в деятельности федеральных и региональных органов управления. Это позволит более эффективно проводить политику по развитию и повышению занятости населения, минимизации структурной безработицы как в России в целом, так и в регионах.

Решение задач прогнозирования занятости населения предполагает определение зависимости от основных социально-экономических параметров развития, демографических факторов, в т. ч. миграционных процессов.

Определение механизмов воздействия макроэкономических индикаторов, производственных характеристик и демографических тенденций на динамику и структуру численности занятого населения нуждается в разработке соответствующего инструментария. При этом важным условием является требование замкнутости системы прогнозирования, под которой понимается способность системы отразить в процессе моделирования как прямые, так и обратные связи между исследуемыми переменными.

Проблема состоит в том, чтобы описать весь комплекс указанных взаимосвязей одновременно. Использование модели QUMMIR, которая с самого начала строилась как модель замкнутого типа, представляется вполне обоснованным в качестве основы для такого рода построения применительно к блоку труда.

Структура блока и логика расчетов. Блок труда в настоящее время является составной частью указанной модели. Первоначально в ней рассчитывалась динамика только основных (агрегированных) показателей рынка труда в увязке с макроэкономическими и демографическими показателями. Подобная схема расчета на этом этапе являлась единственным способом моделирования занятости, поскольку первые версии модели не содержали отраслевых компонентов производства и базировались, главным образом, на агрегированных счетах использования ВВП и образования доходов.

Позднее, с внедрением в модель счета производства по пятнадцати видам деятельности в ней параллельно был реализован также отраслевой подход к расчету суммарной занятости, который связан с оценкой динамики спроса на труд на уровне отдельных видов экономической деятельности. Были построены уравнения, моделирующие динамику численности занятого населения, а также уравнения, описывающие величину среднемесячной начисленной заработной платы (в реальном выражении) в структуре видов экономической деятельности, представленных в модели. Показатель заработной платы выполнял здесь вспомогательную функцию, поскольку использовался в расчете динамики отраслевой занятости.

В основе отраслевого подхода к моделированию лежит представление о том, что динамика и структура численности занятого населения зависят в первую очередь от отраслевых характеристик производства. При этом в некоторых случаях правомерно использовать в качестве объясняющих и макропеременные, поскольку на структуру занятости влияют также индикаторы макроуровня. В этой связи в уравнения, описывающие динамику численности занятого населения в структуре видов экономической деятельности, были введены как макроэкономические переменные, рассчитывающиеся в модели, так и отраслевые и демографические характеристики.

Таким образом, в рамках данной модели реализованы два подхода – макроэкономический и отраслевой – к прогнозированию численности занятого населения, что позволило поставить задачу согласования полученных результатов.

2 способ: http://labourmarket.ru/Pages/conf1/book2_html/05_vasilieva2.htm

Для анализа и прогнозирования явлений и процессов, происходящих на рынке труда, хорошим инструментом являются регрессионные математические модели. Преимущество регрессионных моделей состоит не только в возможности определения количественной меры зависимости, но и в изучении влияния на динамику процессов, происходящих на рынке труда, различных факторов. В случае применения регрессионных моделей результат действия в виде одного или нескольких выходных показателей представляется как функция влияющих на него факторов.

Принятые обозначения:

Х₁– темп роста (снижения) численности занятого населения;

Х₂– индекс физического объема промышленного производства;

Х₃– индекс потребительских цен, в разах к 1991 г.;

Х₄– объем инвестиций в производственную сферу, в сопоставимых ценах;

Х₅– сальдо миграции населения;

Х₆– темп роста (снижения) численности постоянного населения;

Х₇– темп роста (снижения) общей численности безработных;

Х₈– темп роста (снижения) численности безработных, зарегистрированных в государственной службе занятости населения;

Х₉– темп роста (снижения) среднедушевых доходов населения в месяц (в сопоставимых ценах);

Х₁₀– темп роста (снижения) потребности в работниках, заявленной предприятиями в государственную службу занятости населения.

Для осуществления предварительного анализа взаимной динамики выбранных показателей рассчитаем матрицу парных корреляций

Таким образом, для анализа динамики занятости населения области построим регрессионное уравнение, в котором в качестве результирующего фактора выступает показатель динамики численности занятого населения, а в качестве независимых – остальные показатели.

В данном исследовании примем гипотезу о линейной связи между анализируемыми переменными, так как она более проста для расчетов и интерпретации коэффициентов регрессии:

Y = b₀+b₁X₁+b₂X₂+ ... +b_nX_n+e

Частный коэффициент эластичности, рассчитанный на основе полученного соотношения, позволяет судить о том, на сколько процентов в среднем изменится анализируемый показатель с изменением на 1% независимого параметра. Для расчета используется следующая формула:

,

где Э_i– частный коэффициент эластичности;

b_i– коэффициент регрессии при i-том факторе;

Х_i– среднее значение i-того фактора;

Y– среднее значение изучаемого показателя.

Таким образом, для изменения уровня занятости населения на 1% необходимо достичь увеличения объемов промышленного производства на

Применение пошагового регрессионного анализа позволило построить несколько статистически значимых регрессионных уравнений.

Первое уравнение увязывает индекс занятости с темпами промышленного производства

Второе регрессионное уравнение представляет собой попытку установить зависимость динамики уровня занятости населения от капиталовложений в региональную экономику

Третье регрессионное уравнение связывает динамику занятости населения с показателями промышленного производства и индекса потребительских цен.