Имеются следующие условные данные о структуре денежных доходов населения региона, в процентах:

Необходимо сделать вывод об изменениях в структуре денежных доходов населения.

Решение.

По приведенным показателям можно сделать вывод, что в составе денежных доходов населения доля оплаты труда снизилась (с 60% в базисном периоде до 42% - в отчетном) при увеличении удельного веса доходов от собственности и предпринимательской деятельности (соответственно с 24% до 44%).

Обобщающую характеристику меры структурных изменений дают интегральные показатели структурных различий, расчет которых проиллюстрируем в таблице:

Величина исчисленных показателей структурных различий свидетельствует о существенных изменениях в структуре денежных доходов населения региона.

Задачи 5-6 предполагают исследование динамики показателей, т.е. интенсивности изменения явлений во времени, которые осуществляются с помощью следующих индикаторов: абсолютных приростов, темпов роста, темпов прироста, абсолютного значения одного процента прироста, а также средних обобщающих показателей.

В зависимости от задачи исследования показатели могут быть исчислены с переменной базой сравнения (цепные) и с постоянной базой сравнения (базисные).

1. Абсолютный прирост – это разность между сравниваемым уровнем и предыдущим или базисным:

цепной абсолютный прирост:

базисный абсолютный прирост: .

Сумма цепных абсолютных приростов равна базисному абсолютному приросту за соответствующий период времени.

2. Темп роста – относительный показатель, характеризующий интенсивность развития явления; он равен отношению изучаемого уровня к предыдущему или базисному и выражается в коэффициентах или процентах.

цепной темп роста: 100;

базисный темп роста: .

Произведение соответствующих цепных темпов роста, исчисленных в коэффициентах, равно базисному.

3. Темп прироста определяют двумя способами:

а) как отношение абсолютного прироста к предыдущему уровню (цепной) или базисному уровню (базисный):

цепной темп прироста:

базисный темп прироста: .

б) как разность между темпом роста и 100%:

Т пр =Т р -100%.

4. Абсолютное значение одного процента прироста определяется как отношение цепного абсолютного прироста к цепному темпу прироста (%) или для каждого последующего уровня - как 0,01 предыдущего уровня ряда динамики:

5. Средний абсолютный прирост вычисляется по средней арифметической простой, то есть делением суммы цепных абсолютных приростов на их число

Средний темп роста находят по формуле средней геометрической:

Средний темп прироста находят путем вычитания из среднего темпа роста 100%:

Методы расчета среднего уровня ряда динамики зависят от его вида и полноты информации.

1) в интервальных рядах с равными интервалами времени средний уровень определяется по формуле средней арифметической простой:

2) в интервальных рядах с неравными интервалами времени - по формуле средней арифметической взвешенной (по величине интервалов):

3) в моментных рядах с исчерпывающими данными об изменении моментного показателя расчет производится по средней арифметической из уровней ряда, сохранявшихся неизменными в течение определенных промежутков времени, взвешенной по величине соответствующих промежутков;

4) в моментных рядах динамики с равноотстоящими уровнями применяется формула средней хронологической простой.

Сравнение двух одноименных структур в пространстве проводится при помощи абсолютных показателей различий и коэффициентов абсолютных сдвигов. Они могут быть подсчитаны при разном количестве элементов у сравниваемых структур.

Изменения удельных весов одной и той же структуры во времени измеряются относительными показателями различий икоэффициентами относительных структурных сдвигов. Подсчитываются только в том случае, если количество элементов в структурах одинаково.

Показатели, характеризующие не изменение отдельной доли, а изменение структуры в целом, - т. е.«структурный сдвиг».

Движение системы во времени, носящее управляемый характер, мы считаем трансформацией. Для измерения силы и глубины трансформации, проявляющейся в структурных сдвигах, в статистике используются специальные методы, рассчитываются специфические показатели.

В условиях измерения абсолютных структурных сдвигов классическая формула среднего линейного отклонения трансформируется в следующую:

где - модуль абсолютного прироста долей (удельных весов) в текущем периоде по сравнению с базисным; n - число градаций.

Этот показатель Л.С. Казинец назвал линейным коэффициентом абсолютных структурных сдвигов. Статистически его смысл состоит в том, что он представляет собой среднюю арифметическую из модулей абсолютных приростов долей (удельных весов) всех частей сравниваемых целых.

Данный коэффициент характеризует среднюю величину отклонений от удельных весов, то есть показывает, на сколько процентных пунктов в среднем отклоняются друг от друга удельные веса частей в сравниваемых совокупностях.

Чем больше величина линейного коэффициента абсолютных структурных сдвигов, тем больше в среднем отклоняются друг от друга удельные веса отдельных частей за два сравниваемых периода, тем сильнее абсолютные структурные сдвиги. Если структуры за эти периоды совпадают (т.е. d 2 - d 1 = 0), то данный коэффициент будет равен нулю.

Индекс различий

где d i1 d i0 - удельные веса отдельных элементов двух сравниваемых совокупностей;
n - количество элементов (групп) в совокупности.

Индекс различий, рассчитанный через удельные веса, выраженные в процентах, может принимать значения от 0 до 100%, приближение к нулю означает отсутствие изменений, приближение к максимуму - свидетельство значительного изменения структуры.

Коэффициент структурных сдвигов К. Гатева

Приведенные выше показатели не дают представления об изменениях удельных весов отдельных элементов совокупности. Данный показатель учитывает интенсивность изменений по отдельным группам в сравниваемых структурах.

Количество групп, на которое поделена исследуемая совокупность, влияет на итоговую оценку структурных изменений.

Индекс структурных различий Салаи.

Данный показатель учитывает также число групп или элементов в сравниваемых структурах. Коэффициент (индекс) Салаи, как и коэффициент К. Гатева могут принимать значения от нуля до единицы. Чем ближе полученное значение к единице, тем существеннее произошедшие структурные изменения. Коэффициент Салаи принимает близкие к единице значения, когда в сумме большое количество единиц.

Индекс Рябцева

Значения этого показателя не зависят от числа градаций структур. Оценка производится на основе максимально возможной величины расхождений между компонентами структуры, происходит соотношение фактических расхождений отдельных компонентов структур с максимально возможными значениями. Данный коэффициент (индекс) также принимает значения от нуля до единицы. Преимуществом данного показателя может считаться и наличие шкалы оценки полученных значений показателя.

Приведённые показатели представляют характеристику структурных изменений, но не дают представления о величине этих изменений.

Для количественной оценки степени неравномерности используются два коэффициента концентрации доходов - Лоренца и Джини.

Коэффициент Лоренца

где y i - доля доходов i-й группы; х i - доля населения i -й группы.

Расчет коэффициента Джини основан на определении доли площади многоугольника, очерченного диагональю квадрата и кривой Лоренца, в половине площади квадрата:

где cum y i - накопленные доли доходов

Оба коэффициента изменяются в пределах от 0 до 1. Чем ближе значение к 1, тем выше уровень неравенства (концентрации) в распределении доходов. Предельных значений данные коэффициенты на практике не достигают (0 - полное равенство, 1 - концентрация доходов у одной группы населения).

При расчете и сравнении значений коэффициента Джини следует обращать внимание на то, по каким группировкам рассчитан показатель, так как чем на большее число групп разделена анализируемая совокупность, тем выше будет значение коэффициента Джини. Например, коэффициент, рассчитанный по 10%-ным группам, всегда будет выше коэффициента, рассчитанного по 20%-ным группам.

Теория Парето - Лоренца - Джини была предложена для изучения равномерности или неравномерности (концентрации) распределения совокупных доходов среди всех групп населения. Однако, эти коэффициенты могут быть использованы при изучении степени равномерности распределения других социальных и экономических признаков. Например, степени равномерности распределения жилья, социальных трансфертов, медицинских и образовательных услуг, преступности и др.

При оценке степени монополизации отрасли используется коэффициент Герфиндаля

где d i - удельный вес i-го предприятия;

k - число предприятий в отрасли.

Вычисление коэффициента производится через сумму квадратов долей продаж каждого предприятия отрасли, выраженных в процентах. Следовательно, максимальное значение коэффициента Герфиндаля может составлять 10000, минимальное - 10000 /k.

Для количественной характеристики различий структур используются абсолютные и относительные или нормированные показатели.

Абсолютные показатели различий структуры определяют на какую величину в среднем отличается каждая структурная группа. В расчете используются данные о структуре, выраженные в процентах, т.е. р г

Линейный коэффициент различий рассчитывается по формуле средней

арифметической

В числителе показателя находится сумма абсолютных значений разно- стей (pi , - /;, 0).

Квадратический коэффициент различий рассчитывается по формуле квадратической средней:

При этом от знака разности (р. j - p i 0) избавляются, возводя ее в квадрат.

Результат расчета абсолютных показателей различий структуры - проценты различий в среднем на одну группу - имеет особую единицу измерения - процентный пункт.

Покажем порядок расчета K L и К а, используя данные о товарной структуре экспорта и импорта РФ в 201.5 г. (табл. 6.19).

Товарная структура экспорта и импорта РФ в 2015 г.

Таблица 6.19

Товарная группа					Pi A ~Pi, 0	1 Pi. 1 - Pi. 0 1	(Pi., -Pi. о) 2
	млрд долл.	% к итогу	млрд долл.	% к итогу
Продовольственные товары
М и нерал ьн ыс продукты
Кожа и пушнина
Древесина и целлюлозно- бумажные изделия
Текстиль и обувь
Металлы и драгоценные камни
Машины, оборудование и транспортные средства

Составлено по: Россия в цифрах. 2016. Табл. 27.8, 27.11.

Линейный коэффициент различий структуры экспорта и импорта составил

Квадратический коэффициент различий структур составил

Подсчитанные показатели установили, что товарная структура экспорта и импорта неодинаковая: каждая структурная группа отличается в среднем па 14,9 или на 24,5 процентного пункта. Разные способы расчета линейного и квадратического показателей приводят к разным результатам. Но при этом линейный коэффициент K L всегда меньше квадратического коэффициента К а: K L

Для сравнительной оценки выявленных различий структуры применяются относительные или нормированные показатели. В них фактические различия структуры сравниваются с величиной различий, принятых за норму. Нормированные показатели измеряются в процентах от уровня различий, принятых в качестве базы сравнения. Измеряются показатели в процентах и имеют верхний и нижний предел значений: ноль при полном совпадении структур и 100% (или 1) - при полной противоположности структур. Принимая во внимание диапазон различий нормированных показателей, 0

Одна группа нормированных показателей - это оценки фактических изменений по сравнению с их предельным или максимальным уровнем.

Нормированный линейный коэффициент различий строится как арифметическая средняя:

В рассматриваемом примере он равен

Нормированный квадратический коэффициент различий структуры построен как квадратическая средняя:

В примере но данным табл. 6.19 при оценке различий структуры экспорта и импорта РФ этот коэффициент равен

Различия в структуре экспорта и импорта РФ весьма значительные, они составляют от 52,1 до 67,1% по сравнению с предельными различиями структур.

По сравнению с предельными коэффициентами более реальными являются нормированные коэффициенты возможных различий. В них в качестве базы сравнения выступают возможные различия структуры. Существует несколько вариантов подобных показателей, которые отличаются величиной возможных различий и конечным результатом.

В коэффициенте Гатева в качестве величины возможных различий принимается сумма квадратов процентов удельного веса отчетной и базисной

структуры:

Нормированный коэффициент Гатева имеет вид

В коэффициенте Рябцева величина возможных различий - это сумма квадратов суммы процентов удельного веса отчетной и базисной структуры, т.с.

Нормированный коэффициент Рябцева имеет вид

В коэффициенте Салаи, гак же как в коэффициентах Гатева и Рябцева, используется квадратическая форма средней. Величина коэффициента показывает, на какую относительную величину в среднем отличается разница удельных весов структурной группы от их суммы. Коэффициент Салаи рассчитывается по формуле

В табл. 6.20 показано, какие результаты дал расчет коэффициентов возможных различий по данным о структуре экспорта и импорта.

Коэффициент Гатева составил

Коэффициент Рябцсва составил

Коэффициент Салаи составил

Таковы в среднем различия удельного веса структурной группы с суммой ее удельного веса.

Расчет рассмотренных коэффициентов выявил их несовпадение. В характеристиках Гатева и Рябцсва числитель показателей одинаковый, поэтому различия объясняются неравенством знаменателей. Знаменатель коэффициента Рябцева всегда больше знаменателя коэффициента Гатева Именно потому, что

коэффициент Рябцева меньше коэффициента Гатева. Следовательно, в отличие от коэффициента Гатева коэффициент

Таблица 6.20

Расчет показателей различий товарной структуры экспорта и импорта РФ в 2015 г.

Товарная группа	Экспорт, % к итогу, Pi, 0	к итогу, Pi. 1
П родовол ьствен н ые товары
Минеральные продукты
Продукция химической промышленности
Кожа и пушнина
Древесина и целлюлозно-бумажные изделия
Текстиль и обувь
Металлы и драгоценные камни
М а шины, оборудо ва и и е и транспортные средства

Составлено по: Россия в цифрах. 2016. Табл. 26.8, 26.10.

Рябцева оценивает выявленные различия структуры как менее значительные, а сами структуры - как более однородные, близкие, тождественные. Для коэффициента Рябцева существует шкала атрибутивных оценок выявленных различий структур и степени их тождественности (табл. 6.21).

Нормированные коэффициенты различий структуры экспорта и импорта РФ в 2011 г. установили резкие различия товарной структуры. Они касаются, в первую очередь, экспорта минеральных продуктов и импорта машин, оборудования и транспортных средств. Выявленные различия характеризуют особенности товарообмена РФ со странами мира.

Таблица 6.21

Шкала атрибутивных оценок различий структуры но значениям коэффициента Рябцева

1

Анализ диспропорций в занятости населения в муниципальных образованиях региона в целом, так и в разрезе крупных и средних, малых и микро-предприятий проводился с помощью Индекс Рябцева, основное преимущество которого перед другими методиками измерения сдвигов в численности занятого населения в районах республики заключается в том, что его величина не зависит от числа градаций структур, то есть от числа муниципальных образований, поэтому не происходит завышения структурных изменений, а также в наличии шкалы оценки меры существенности различий структур по индексу. Сопоставление структурных показателей среднесписочной численности занятых на крупных и средний показало, что процессы поэтапного сокращения работников крупных и средних предприятий имели схожую динамику в каждом территориальном образовании Республики Марий Эл, при этом система малого бизнеса не только не прекращает своего существования, но и постоянно расширяется, хотя, безусловно, уровень развития малого бизнеса в Республике Марий Эл пока еще крайне низок. Становление его тормозится вследствие сложившейся концентрации производства, нестабильного экономического положения, несовершенства действующего налогового законодательства, слабой государственной поддержки, что делает необходимым повышение экономической эффективности муниципалитетов.

региональная структура занятости

занятость населения муниципальных образований

индекс Рябцева

уровень различия структур

1. Бреднева Л.Б. Исследование структуры и структурных различий в экономике Хабаровского края // Вестник ХГАЭП. - 2011. - № 1 (52). - С. 4-10.

2. Подзоров Н.Г. Анализ влияния факторов на объем и структуру валового регионального продукта Республики Мордовия [Электронный ресурс]. - URL: http://sisupr.mrsu.ru/2010-1/pdf/podzorov3.pdf.

3. Республика Марий Эл: статистический ежегодник «Республика Марий Эл» / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл. - Йошкар-Ола, 2011. - 464 c.

4. Статва А.Л. Географический анализ занятости населения Омской области: автореф. дис. ... канд. геогр. наук. - Барнаул, 2005. - 24 с.

5. Утинова С.С. Занятость и рынок труда в условиях трансформации российской экономики: автореф. дис. ... докт. экон. наук. - М., 2003. - 48 с.

Одной из основных и наиболее сложных задач рыночных преобразований является формирование эффективно функционирующего, динамичного и цивилизованного рынка труда. Государство перестало быть единственным гарантом занятости, и в сложившихся условиях каждый человек сам решает, работать ему или нет. Коренным образом изменилось представление о роли занятости. Результаты и последствия трансформации социально-трудовых отношений нашли свое отражение в изменении занятого населения и его структуры, которые под действием макроэкономических факторов подвергаются дальнейшим искажениям, снижающим экономическую активность и качество жизни. В первую очередь, это связано с перестройкой занятости из-за изменения структуры.

Целесообразно для исследования занятости населения и процессов ее регулирования в регионе провести типологию входящих в нее районов, так как Республика Марий Эл выступает не как единый монолит, а как совокупность районов со специфическими особенностями занятости, приоритетами и перспективами развития .

Для анализа занятости в 17 административных единицах республики (3 городских округа и 14 муниципальных районов) использовались за два временных периода - 2000 и 2010 гг. - значения следующие показатели :

• численность занятого населения (всего), чел., рассчитанная по методологии МОТ по данным выборочных обследований по проблемам занятости на конец года;
• среднегодовая численность работников на крупных и средних предприятиях, чел., рассчитываемая по данным организаций и предприятий за год;
• среднегодовая численность работников на малых и микропредприятиях, чел., рассчитываемая по данным организаций и предприятий за год.

Анализ общей численности занятых показал, что большая часть общей численности занятого населения и в 2000, и в 2010 гг. приходилась на городские округа: 63,4 и 60,5% соответственно. В 2000 г. удельный вес занятого населения в общей численности работников составлял 53,7% - г. Йошкар-Ола; 6,6% - г. Волжск, 3,0% - г. Козьмодемьянск. Достаточно большая доля в общей численности занятого населения принадлежала в тот период Горномарийскому (4,5%) и Звениговскому районам (3,5%).

В 2010 г. по-прежнему на г. Йошкар-Олу приходилась самая большая доля работников - 46,2%. Но если за исследуемый период численность занятых в столице Республике Марий Эл сократилась более чем на 18 тыс. чел., то г. Волжск и г. Козьмодемьянск за исследуемый временной период не только расширили свои доли в распределении работников до 8,2 и 3,8% соответственно, но и увеличили абсолютные значения общей численности занятых на своей территории на 28,2 и 32,0% соответственно. Среди муниципальных районов по числу занятого в нем населения в 2010 г. в число лидеров попали Медведевский район, который обеспечил рабочими местами уже 9,3% занятого населения республики, и Звениговский район, где работали 5,9% занятых. Такие диспропорции в занятости в первую очередь связаны с географическим распределением предприятий на территории республики, которые преимущественно расположены именно в городах края, что, безусловно, служит дополнительным фактором повышения роли городов в развитии общества - урбанизации.

Анализ среднесписочной численности на крупных и средних предприятиях показал, что сокращение работников данной группы в исследуемом периоде происходило повсеместно. Особенно выделяются Парангинский, Марий-Турекский, Куженерский и Новоторьяльский районы, где темпы роста анализируемого показателя составили 34,8, 39,0, 40,2 и 40,7% соответственно. На общем фоне значительно выделяется Медведевский район, в котором сокращение среднесписочной численности занятых на предприятиях этой группы составило всего 9,0%. В 2000 г. 54,9% среднесписочной численности занятых на крупных и средних предприятиях приходилось на города (Йошкар-Ола - 42,4%, Волжск - 8,3%, Козьмодемьянск - 4,2%). Среди районов по числу занятых на крупных и средних предприятиях выделялись Звениговский (6,2%) и Медведевский (9,6%). Аналогичная ситуация наблюдалась и в 2010 г.

Что касается малого бизнеса, то здесь картина здесь несколько иная. Если в 2000 г. в городских округах республики на малых предприятиях были заняты 16 013 человек и это составляло 86,3% от общего числа занятых этой группы (76,4% работали в г. Йошкар-Оле), то к концу 2010 г., несмотря на внушительный рост числа работников данной группы, за городами осталось только 68,8% занятых (58,6% - г. Йошкар-Ола). Особенно значительных успехов в развитии малого бизнеса добились Медведевский и Моркинский районы. Если в 2000 г. их совокупный вклад в среднесписочную численность работников малых и микропредприятий составлял чуть больше одного процента, то к 2010 г. Медведевский район обеспечивал уже 6,0% рабочих мест, а Моркинский - 2,2%.

На рисунке 1 представлены темпы роста исследуемых показателей за 2010/2000 гг. Самыми большими темпами роста по всем показателям занятости отличался Медведевский район. Здесь рост общей численности занятых достиг 275,6%, что в первую очередь вызвано становлением и развитием малого бизнеса, среднесписочная численность занятых в котором выросла в 16,4 раза. Юринский район, наоборот, на фоне сокращения общей занятости на 51,9% в развитии малого бизнеса достиг самых незначительных успехов. Темп роста среднесписочной численности на предприятиях данной группы был самым незначительным в сравнении с другими административными единицами республики - всего 262,4%.

Рис. 1. Темпы роста среднегодовой численности занятых в разрезе муниципальных образований.

Темпы роста среднесписочной численности занятых на крупных и средних предприятиях республики не превышали 90,9% (Медведевский район). Только в городских округах средний темп роста данного показателя составил всего 73,0%.

Отрицательная динамика данного показателя обусловлена, в первую очередь, сокращением числа крупных и средних предприятий и организаций на территории Республики Марий Эл, что в свою очередь обусловлено искусственным дроблением более крупных предприятий в целях получения льгот или облегченного налогового режима, а также перераспределением форм собственности предприятий края. Количество предприятий государственной формы собственности в исследуемом периоде сократилось с 861 до 746, из них республиканской формы собственности - с 565 до 431.

Проблемам развития малого бизнеса как в стране в целом, так и в республике уделяется в последнее время довольно пристальное внимание: издаются указы Президента РФ, постановления Правительства и решения местных органов власти, создаются различные специализированные фонды и другие элементы инфраструктуры для поддержки малого предпринимательства, так как именно малые предприятия занимают видное место на рынке товаров и услуг, они наиболее восприимчивы к меняющейся конъюнктуре, к внедрению новой техники, использованию прогрессивных технологий. С помощью индивидуального предпринимательства решаются такие социальные проблемы, как создание новых рабочих мест и другие проблемы местного характера. Только за последние десять лет число предприятий малого бизнеса выросло на 542 единицы, при этом среднесписочная численность занятых здесь за этот же период увеличилась в 2,4 раза.

Переход к рыночным отношениям привел к трансформации экономики, объективное отражение которой во многом определяется наличием обобщающей информации о структурных изменениях. Приоритетность исследования показателей структуры, их динамики обусловлены необходимостью представления объективной, качественной, наиболее полной информации, адекватно отражающей анализируемые направления в занятости, руководителям органов власти для принятия эффективных управленческих решений .

При этом за смежные периоды времени расхождения в структуре общей численности работающего населения интерпретировались в большинстве своём как «тождественность структур» в занятости населения в разрезе муниципальных образований, использовался индекс В.М. Рябцева - интегральный коэффициент структурных различий - критерий , :

(1)

где и - удельные градации двух структур; - число градаций.

Преимущество данного индекса перед другими методиками измерения сдвигов в численности занятого населения в районах республики заключается в том, что его величина не зависит от числа градаций структур, то есть от числа муниципальных образований, поэтому не происходит завышения структурных изменений, а также в наличии шкалы оценки меры существенности различий структур по индексу (таблица 1) .

Таблица 1 - Шкала оценки меры существенности различий в численности занятых по индексу Рябцева

Интервал значений	Характеристика меры структурных различий в занятости	Интервал значений	Характеристика меры структурных различий в занятости
	Тождественность структур		Значительный уровень различия структур
			Весьма значительный уровень различия структур
			Противоположный тип структур
		0,901 и выше	Полная противоположность структур

С целью оценки существенности различий в структуре занятости муниципальных образований Республики Марий Эл были произведены расчёты значений индексов Рябцева по годам за временной интервал с 2000 по 2010 г. по каждому из рассматриваемых ранее показателей занятости: численность занятого населения (всего), чел.; среднегодовая численность работников на крупных и средних предприятиях, чел.; среднегодовая численность работников на малых и микропредприятиях, чел.

Таблица 2 - Оценка существенности структурных различий в занятости населения в муниципальных образованиях РМЭ

Период	Индекс Рябцева (численность занятого населения, всего)	Интерпретация	Индекс Рябцева (занятость на крупных и средних предприятиях)	Интерпретация	Индекс Рябцева (занятость на малых и микро- предприятиях)	Интерпретация
		Тождественность структур		Тождественность структур		Тождественность структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Тождественность структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Тождественность структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Существенный уровень различия структур
		Низкий уровень различия структур		Тождественность структур		Тождественность структур
		Тождественность структур		Весьма низкий уровень различия структур		Весьма низкий уровень различия структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Весьма низкий уровень различия структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Весьма низкий уровень различия структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Весьма низкий уровень различия структур
		Тождественность структур		Тождественность структур		Тождественность структур
		Низкий уровень различия структур		Низкий уровень различия структур		Низкий уровень различия структур

Как следует из таблицы 2, значение критерия при сопоставлении структурных показателей численности занятого населения за весь период наблюдения (с 2010 и 2000 гг.) составило 0,098, что свидетельствует о низком уровне различий структур в численности занятого населения в муниципальных образованиях республики.

За смежные периоды времени расхождения в структуре общей численности работающего населения интерпретировались в большинстве своём как «тождественность структур», что свидетельствует о том, что трансформации в распределении численности занятых внутри административных единиц шли очень медленными темпами (рис. 2).

Рис. 2. Динамика структурных изменений в занятости республики.

Наиболее значительные структурные трансформации в течение исследуемого периода характеризовали малый бизнес городских округов и муниципальных районов.

«Существенный уровень различия структур», занятых в малом бизнесе, отмечался в 2003-2004 гг., когда темп роста среднесписочной численности занятых на малых и крупных предприятиях республики составил 125,4%. Особенно сильно на общем фоне выделялся на тот период Горномарийский район, в котором только за год среднесписочная численность работников данной группы выросла более чем в 8 раз, при этом в городских округах республики малый бизнес находился в стагнации.

В последнее десятилетие в большинстве административных единиц края происходит необычайно быстрый рост числа малых предприятий. Все время видоизменяясь (малые предприятия быстро появляются, но могут и быстро разоряться), система малого бизнеса не только не прекращает своего существования, но и постоянно расширяется, хотя, безусловно, уровень развития малого бизнеса в Республике Марий Эл пока еще крайне низок. Становление его тормозится вследствие сложившейся концентрации производства, нестабильного экономического положения, несовершенства действующего налогового законодательства, слабой государственной поддержки.

Необходимость повышения экономической эффективности муниципалитетов ставит перед территориями новые задачи, прежде всего связанные с выбором конкурентоспособной модели региональной экономики, позволяющей максимально использовать существующий потенциал.

Рецензенты:

• Катков Николай Семенович, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры экономической кибернетики ФГБОУ ВПО «Марийский государственный университет», г. Йошкар-Ола.
• Швецов Михаил Николаевич, доктор экономических наук, профессор, ректор АНО ВПО «Межрегиональный открытый социальный институт», г. Йошкар-Ола.

Библиографическая ссылка

Сарычева Т.В. СТАТИСТИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ДИСПРОПОРЦИЙ В ЗАНЯТОСТИ НА МУНИЦИПАЛЬНОМ УРОВНЕ РЕСПУБЛИКИ МАРИЙ ЭЛ // Современные проблемы науки и образования. – 2012. – № 4.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=6865 (дата обращения: 20.12.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Графический сравнительный анализ структуры

В социально-экономических исследованиях часто возникает ситуации, в которых необходимо анализировать структуры явлений или процессов за ряд периодов. Одним из способов анализа в данном случае является рассмотрение структурных диаграмм.

Самой распространенной структурной диаграммой является секторная или круговая

Рисунок - Состав и структура безработных по образованию в 2003г., %

Данный вид диаграмм удобнее всего использовать при иллюстрации структуры явления за один, два или три периода, но на практике может возникнуть ситуация когда необходимо сравнивать структуру за 5 и более периодов. В данном случае необходимо использовать кольцевую диаграмму.

Рисунок - Состав и структура безработных по образованию в 1992г. и 2003г., %

Рисунок - Состав и структура безработных по образованию в 1992г., 1998г., 2002-2003гг., %

Для оценки изменения структуры совокупности во времени и определения в структурах отдельных групп применяют показатели струк­турных различий и сдвигов. Простейшими показателями структурных различий являются [стр 37, Тимофеева]:

Линейный коэффициент структурных различий (сдвигов) или индекс Рэ:

где d1, dо - структура отчетного и базисного периодов, %

п – количество строк.

Показывает насколько в среднем структура отчетного периода не соответствует структуре базисного периода. В качестве недостатка показателя можно назвать тот факт, что его величина зависит от n . Если n мало, то индекс принимает маленькие значения и наоборот.

Квадратический коэффициент структурных сдвигов:

0 £ d £ 100 или 0 £ s £ 100 (если данные измерены в %).

Чем ближе значение показателей к 0, тем меньше различия в струк­турах изучаемых совокупностей; либо тем меньше изменения, произо­шедшие в структуре совокупности в динамике.

Линейный и квадратический коэффициенты применяются в основ­ном для изучения динамики показателей структуры, т.к. наглядно по­зволяют сделать выводы об интенсивности изменения структур в те или иные промежутки времени.

Индекс Гатева (Gatev index)различает структуры с равными суммами квадратов от­клонений.

Индекс Рябцева (Ryabtsev index) незначительно отличается от индекса Гатева, принимает более низ­кие значения:

Индекс Салаи (Szalai index) был введен при исследовании различий в структуре ис­пользования бюджета времени у различных групп населения:

Индекс Салаи отличается от всех рассмотренных выше индексов дан­ной группы. Он принимает близкие к единице значения, когда в сумме большое ко­личество единиц.

Приведенные индексы принимает значения в интервале от 0 до 1. Если тот или иной индекс равен нулю, то наблюдается полное сходство структур, если единице –полное различие. Если более 0,5, то различия структуры отчетного и текущего периодов считаются существенными.