Материал: Государственное прогнозирование социально-экономического развития

• 4. Статистические методы объединяют совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей развития и математических взаимосвязей характеристик с целью получения прогнозных моделей.
• 5. Основным методом, устанавливающим соответствие между имеющимися и требующимися ресурсами труда по всем направлениям развития экономики, является балансовый метод.

Баланс трудовых ресурсов, составная часть, характеризующая воспроизводство рабочей силы и представляющая собой систему показателей, в которых раскрываются различные стороны использования трудовых ресурсов. Баланс трудовых ресурсов отражает численность трудовых ресурсов и их качественный состав по полу, возрасту, социальным группам, видам занятости и отраслям народного хозяйства и профессиям.

Баланс трудовых ресурсов объединяет: сводный баланс, частные балансы и балансовые расчёты: баланс использования труда молодёжи, баланс рабочей силы колхозов, балансовый расчёт дополнит, потребности в рабочих и служащих, в том числе квалифицированной рабочей силе и специалистах.

В системе трудовых балансов центральное место занимает сводный баланс трудовых ресурсов, который в ресурсной части, отражает наличие трудовых ресурсов, и их состав, а в распределительной части - использование трудовых ресурсов по: видам деятельности, формам собственности, сферам и отраслям экономики. На его основе формируется государственная политика занятости. Он является важнейшим инструментом регулирования рынка труда, разрабатывается в целом по стране и регионам на всех этапах прогнозирования и планирования. Баланс представляет собой таблицу, состоящую из двух разделов.

В первом разделе отражаются трудовые ресурсы и их состав, во втором - распределение трудовых ресурсов по видам занятости, сферам и отраслям народного хозяйства, формам собственности. На его основе определяется количество безработных и уровень безработицы. Процесс разработки прогнозного сводного баланса трудовых ресурсов предполагает проведение ряда прогнозных расчетов. Составление баланса начинается с формирования первого раздела - определения трудовых ресурсов. Рассчитывается численность трудоспособного населения в трудоспособном возрасте в прогнозируемом периоде (без учета инвалидов):

Чтt = Чнt * Ктt,

где Чтt - численность трудоспособного населения в трудоспособном возрасте;

Чнt - численность населения в прогнозируемом периоде;

Ктt - коэффициент, характеризующий долю трудоспособного населения в трудоспособном возрасте в прогнозируемом периоде.

Численность подростков - аналогично.

При формировании второго раздела сводного баланса трудовых ресурсов используются результаты прогнозных расчетов потребности в рабочей силе и числа занятых по всем видам деятельности. Численность занятых в отраслях материального производства определяется, исходя из прогнозируемого объема производства и прогнозируемого уровня производительности труда:

Чjt = Чjб * Jqjt / Jптjt,

где Чjt, Чjб - численность занятых в j- й отрасли в прог и базисном периоде;

Jqjt, Jптjt - индексы роста объема производства и производительности труда.

В с/х численность занятых определяется путем деления совокупной нормативной трудоемкости в человекочасах на нормативный фонд рабочего времени в прогнозируемом периоде. В непроизводственной сфере численность занятых определяется, как правило, по нормативам обслуживания. Этот метод широко распространен в здравоохранении, образовании и других отраслях сферы обслуживания населения. Прогнозная численность занятых в непроизводственной сфере:

Чн.с.t =Чн.с. б * Кн.с.t * Jнt,

где Чн.с.t, Чн.с.б - численность занятых в прогнозном и базисном периоде;

Кн.с.t - коэффициент, характеризующий изменение численности занятых в прогнозируемом периоде;

Jнt - индекс изменения численности населения.

Численность работающих по сферам и отраслям должна совпадать с общей численностью занятых в народном хозяйстве. Количество обучающихся с отрывом от производства рассчитывается с учетом количества учебных заведений и потребности подготовки специалистов по разным направлениям. При расчете численности занятых в домашнем и личном подсобном хозяйстве могут использоваться методы экстраполяции. На основе данных сводного баланса трудовых ресурсов производятся расчеты числа безработных и уровня безработицы в прогнозируемом периоде. Количество безработных определяется как разница между трудовыми ресурсами в прогнозируемом периоде и численностью занятых в народном хозяйстве, домашнем хозяйстве и учащихся в возрасте 16 лет и старше, обучающихся с отрывом от производства.

Частные балансы трудовых ресурсов (баланс рабочей силы колхозов, баланс использования труда молодёжи, расчёт дополнительной потребности в рабочей силе) предназначаются для того, чтобы обосновать отдельные показатели сводного баланса и предусмотреть на плановый период всё необходимое для обеспечения народного хозяйства рабочей силой (по общему количеству, по специальностям и квалификации) и меры по трудоустройству населения. Все эти балансы дополняют друг друга.

Экономико-статистическое моделирование и прогнозирование ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края

Данное исследование направлено на изучение не только динамики ожидаемой продолжительности, но и влияющих на изменение данного показателя как экономических факторов, так и характеристик социальной среды.

Несмотря на достаточно большое число исследований, посвященных изучению продолжительности жизни российского населения глубинные причины сложившейся ситуации до сих пор остаются крайне мало изученными.

Известно, что по мере повышения уровня экономического развития общества, улучшаются и показатели здоровья населения - снижаются уровни смертности, растет продолжительность жизни.

2.1 Показатели, определяющие тенденцию ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края

Необходимо отметить такой индикатор, который носит криминогенный характер, а именно число зарегистрированных преступлений (Х10), которое выросло в рассматриваемый период времени (38,9%). Также отрицательное влияние оказывают выбросы вредных веществ (Х11) . Хотя и произошло резкое сокращение за последние годы(32%), плохое состояние окружающей среды не приносит пользы.

Необходимо также отметить влияние таких, возможно на первый взгляд, незначительных факторов, как брачность (Х13) и разводимость (Х14), которые в свою очередь различным образом влияют на продолжительность жизни, как мужчин, так и женщин.

Взаимосвязанное рассмотрение всех факторов, определяющих ожидаемую продолжительность жизни, позволяет построить адекватную модель и провести на ее основе прогнозные расчеты ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края на период с 2007 - 2011 гг.

2.2 Моделирование ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края методом построения одномерных временных рядов

Изучение достоверной науки и практики дает возможность объяснить и предсказать развитие и поведение какого-либо явления в будущем - это называется прогнозированием.

Данное прогнозирование осуществляется на основе временных рядов. Временным рядом называется числовая последовательность наблюдений, характеризующих изменение экономического явления во времени. Процесс разработки прогнозов ожидаемой продолжительности жизни населения Хабаровского края делится на следующие этапы:

• -выявление гендерных различий показателя продолжительности жизни;
• - отбор главных факторов, оказывающих влияние на показатель и исследование тенденций в их развитии;
• - расчет ошибки и доверительных интервалов прогнозов;
• - интерпретация полученных результатов.

В качестве исходной информации, используются следующие показатели (Приложение А):

Y1Ожидаемая продолжительность жизни у мужчин, лет;

Y2 Ожидаемая продолжительность жизни у женщин, лет;

X1Денежные доходы, млн. руб. (в сопоставимых ценах);

X2Денежные расходы, млн. руб. (в сопоставимых ценах);

X3Безработные, тыс.человек;

X4Число больничных коек (на конец года);

X5Число зарегистрированных заболеваний с первые установленным диагнозом, тыс. человек;

X6Потребление молока и молочных продуктов на душу населения, кг;

X7Потребление мяса и мясопродуктов на душу населения, кг;

Для покупки или заказа полной версии работы перейдите по HYPERLINK "http://diplomrus.ru/raboti/28972/28972" ссылке.

При прогнозировании при помощи однофакторной модели основной задачей выступает выявление тенденций в изменении уровней ряда. Выразив ее конкретно, т.е. установив, как действительно изменяется ожидаемая продолжительность населения в экстраполяции, по данным динамического ряда определяется неизвестные его значения в будущем. Экстраполяция - это не окончательный прогноз, но один из его вариантов.

При выравнивании временного ряда, т.е. определении основной, проявляющейся во времени тенденции развития изучаемого явления, чаще всего используются следующие формы тренда:

• 1. Линейная форма тренда. Линейная форма тренда хорошо отражает тенденцию изменений при действии множества разных факторов, изменяющихся различным образом по разным закономерностям;
• 2. Параболическая (квадратическая) форма тренда выбирается, если абсолютные цепные приросты сами по себе обнаруживают некоторую тенденцию развития, но абсолютные цепные приросты абсолютных приростов (разности второго порядка) никакой тенденции не имеют;
• 3. Экспоненциальная форма тренда, выбирается, если в исходном временном ряду наблюдаются либо более или менее постоянный относительный рост (постоянство цепных темпов роста, темпов прироста, коэффициентов роста), либо (при отсутствии такой устойчивости) устойчивость в изменении показателей относительного роста (цепных темпов роста, цепных коэффициентов или темпов роста и т. п. ); [? 163]
• 4. Логистичекая форма тренда. Эта форма тренда подходит для отражения развития изучаемого явления в течение длительного периода. При определении формы связи отдельных временных рядов сложно установить характер связи направления тренда из-за влияния циклических, сезонных, случайных и иных колебаний. Чтобы минимизировать воздействие отмеченных колебаний, применим методы сглаживания ( по простой скользящей средней и экспоненциальных средних, Приложение Б, В).

й оказалась наименьшей, следовательно, 7ми членная скользящая средняя лучше всего представляет закономерность движения уровней динамического ряда.

Для 5ти членной скользящей средней сумма квадратов отклонений оказалась наименьшей, следовательно, 5ти членная скользящая средняя лучше всего представляет закономерность движения уровней динамического ряда.

Таким образом, уже видны гендерные различия в расчетах показателей.

Известно, что аналитическое выравнивание не дает хороших результатов при прогнозировании, если уровни ряда имеют резкие периодические колебания. Попробуем применить еще одну методику прогнозирования - метод экспоненциального сглаживания.

Смысл экспоненциальных средних состоит в том, чтобы найти такие средние, в которых влияние прошлых наблюдений затухает по мере удаления от момента, для которого определяются средние. Веса в экспоненциальных средних устанавливаются в виде коэффициентов б (РбР < 1). Веса по времени убывают экспоненциально, а сумма весов стремится к 1. В качестве весов используют ряд:

б; б(1- б); б(1- б)2; б(1- б)3 и т.д.

Экспоненциальная средняя определяется по формуле Р. Брауна:

б - вес текущего наблюдения при расчете экспоненциальной средней;

Вес, с которым участвует каждый уровень динамического ряда в определении, зависит от параметра сглаживания б.. Поэтому при использовании экспоненциальных средних в прогнозировании одной из важных проблем является выбор оптимального значения параметра б. Если коэффициент б близок к 0 , то веса, по которым взвешиваются уровни динамического ряда, убывают медленно, и при прогнозе в этом случае учитываются все прошлые наблюдения. Если б близок к 1, то при прогнозировании учитываются в основном наблюдения последних лет, чем ближе б к 1, тем в большей мере сглаженные уровни воспроизводят фактические уровни динамического ряда.

Для взвешенного экспоненциального сглаживания с параметром б = 0,1 сумма квадратов отклонений оказалась наименьшей, следовательно оно лучше всего представляет закономерность движения уровней динамического ряда. Таким образом, для дальнейшего анализа можно использовать выровненные данные, которые в никоей мере не повлияют на результаты исследования.

Аналогичное сглаживание проведем и для показателя ОПЖ для женщин.

Для взвешенного экспоненциального сглаживания с параметром б =0,5 сумма квадратов отклонений оказалась наименьшей, следовательно оно лучше всего представляет закономерность движения уровней динамического ряда.