Введение 3
Глава 1. Анализ данных рынка труда в РФ 5
1. Описание предметной области 5
2. Информационно-логическая модель рынка труда 9
3. Обзор литературы и постановка задачи 12
Глава 2. Математическая модель анализа и прогнозирования рынка труда 17
1. Математические методы 17
2. Математическая модель 20
3. Схема данных 23
Глава 3. Анализ данных и прогнозирование рынка труда на примере регионов 27
1. Сбор и обработка данных 27
2. Проведение анализа данных и прогнозирование 30
3. Анализ полученных результатов 48
Заключение 51
Литература 53
Приложения 57
На протяжении долгого промежутка времени после начала промышленной революции тенденциями в экономике являлись инвестиции в физический капитал и увеличение объемов используемой рабочей силы. Уже в 20 веке первостепенную роль начинает играть не количество труда, а его качество, т.е. знания, умения, компетенции, а также способности к обучению и сложноорганизованной совместной деятельности людей, занятых в экономике. Так, например, в статье [1] авторы называют это время веком «человеческого капитала».
На сегодняшний день развитие экономики многих стран зависит от такого ресурса, как труд, от умения эффективно использовать имеющийся в их распоряжении человеческий капитал, от грамотного инвестирования в его развитие, которое способствует не только его росту и накоплению в виде компетенций, а также поддержанию его производственного потенциала и росту его рыночной стоимости. Не случайно, в Стратегии развития Российской Федерации на 2018-2024 гг. [2], разработанной Центром стратегических разработок, утверждается, что основа будущего роста — это «творческая инициатива людей, которые видят и используют новые возможности», а одними из основных приоритетов данной стратегии ставятся «Важен каждый», «Страна возможностей» и «Технологическая революция».
Сфера труда играет одну из ключевых ролей в современной экономической и социальной жизни общества. Данная область, охватывает как сам рынок рабочей силы, так и ее использование в производстве. В свою очередь, рынок труда — это совокупность сделок купли-продажи, где основными субъектами являются работодатель и соискатель, т.е. лицо, которое намерено устроиться, а объектом является право на использование рабочей силы определенного качества при определенных условиях (величина заработной платы, условия труда и т.д.) в определенный отрезок времени.
В настоящее время экономика всего мира, в том числе и российская, находится в сложном положении, основной причиной которого является распространение новой коронавирусной инфекции, в частности, карантинные меры по его сдерживанию. В условиях экономического кризиса, как правило, наблюдается усиление дифференциации населения, значительный рост уровня безработицы и ухудшение социально-психологического климата в обществе.
Цель данной работы провести исследование состояния рынка труда в сложившейся ситуации и построить математическую модель для прогнозирования. Используемые статистические данные собраны государственными учреждениями службы занятости населения в различных регионах, т.е. учреждениями органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, осуществляющими полномочия в области содействия занятости населения и переданное полномочие по осуществлению социальных выплат гражданам, признанным в установленном порядке безработными.
В данной работе проведено исследование рынка труда таких регионов, как Томская, Новосибирская и Ростовская область, а также Ханты- Мансийский автономный округ.
Для этого проанализирована предметная область. В ходе изучения научной литературы выделены основные проблемы рынка труда Российской Федерации как в целом, так и в разрезе регионов, выявлены факторы, влияющие на специфические особенности региональных рынков труда, а также определены основные показатели, характеризующие состояние рынка трудовой силы. Выделены основные сущности, такие как гражданин, выступающий в роли наемного работника, работодатель, формирующий спрос на рабочую силу, и служба занятости населения, через которую реализуются отношения между субъектами российского рынка труда, также выявлены характеристики участников рассматриваемого рынка, и, как следствие, построена информационно-логическая модель.
Собраны и обработаны статистические данные. В качестве основного источника использовались формы федерального статистического наблюдения, а именно, месячная форма № 1-Т (трудоустройство) "Сведения о содействии занятости граждан" и квартальная форма № 2-Т (трудоустройство) "Сведения о предоставлении государственных услуг в области содействия занятости населения". Также применялись данные Федеральной службы государственной статистики. Разнородные данные, полученные из разных источников, структурированы и занесены в реляционную базу данных.
Проведен вероятностно-статистический анализ, в ходе которого выявлена корреляционная зависимость количества признаваемых безработными граждан от числа выявляемых заболеваний новой коронавирусной инфекцией, выделены общие для представленных в работе регионов тенденции, например, увеличение доли женщин среди безработных или изменение состава безработных граждан с точки зрения уровня образования или имеющейся профессии во время пандемии.
Разработана математическая модель для прогнозирования временного ряда, представляющего изменение ежемесячного количества граждан, признаваемых безработными, с учетом количества выявленных заболеваний. Для этого также построена модель, эмитирующая динамику распространения коронавирусной инфекции в случае новой волны заболеваемости в зависимости от таких параметров, как степень готовности вакцины или выработки антител у граждан, уровень вводимых ограничений и уровень ответственности населения. Рассмотрено четыре сценария распространения коронавируса, на которых апробирована математическая модель для Томской области.
Проведенное исследование показало, что вследствие распространения новой коронавирусной инфекции рынок труда в контексте безработицы потерпел как количественные, так и качественные изменения. Однако, влияние пандемии на безработицу монотонно убывает, как итог, ситуация на рынке рабочей силы постепенно приходит в норму, и к концу 2021 года, при условии оптимистичного сценария, подразумевающего отсутствие новой волны заболеваемости, или наличии волны небольшого размера, например, в случае небольших мутаций коронавирусной инфекции, снятии ограничительных мер или снижении ответственности граждан, динамика безработицы в регионах приблизится к базовому сценарию, наблюдаемому до пандемии, а при пессимистичном сценарии, т.е. в случае новой волны заболеваемости, превышающей наблюдаемую в четвертом квартале 2020 года и в начале первого квартала 2021 года, ожидается значимое, но кратковременное увеличение количества граждан, признаваемых безработными.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
