Специфика аналитических методов в диагностике и прогнозировании занятости населения, рынка труда, проблем безработицы.

Государственное прогнозирование – это система научно обоснованных представлений о тех или иных направления соц.-эк. развития страны. В условиях перехода к рыночным отношениям прогнозирование становиться начальной стадией, основой всей системы управления: изменение в условиях рынка траекторий развития, увеличение выбора его вариантов, усиление интенсивности поиска выходов из негативных ситуаций достигается с помощью развитой системы альтернативных прогнозов.

Прогнозы разрабатываются в нескольких вариантах и включают в себя количественные и качественные характеристики развития макроэкономической ситуации. Прогнозы занятости населения строятся на основе демографических, соц., научно-технических, экологических, внешнеэкономических, отраслевых, региональных и других прогнозов отдельных сфер деятельности.

Комплексные прогнозы исследования предполагают использование нескольких методов, каждый из которых предназначен для решения специального класса задач, возникающих на различных этапах разработки прогноза.

Исходным моментом в разработках нормативных прогнозов является задание конечной цели развития процесса. Главная проблема исследования – согласование этой отдаленной цели с действиями в настоящем и будущем времени, которые необходимо предпринять для ее достижения. Одна из задач экспертов – построение так называемого графа событий сверху вниз: от исходной цели до его основания.

Каждое событие – это условие для достижения события верхнего уровня. Наличие возможности использования дополнительной рабочей силы для увеличения дополнительного производства характеризует краткосрочное равновесие при наличии конъюнктурной и вынужденной безработицы.

Безработица – это результат взаимодействия между спросом на рынке на рабочую силу и ее предложением.

Уровень безработицы исчисляется как доля официально зарегистрированных полностью безработных в общей численности экономически активного населения, а продолжительность безработицы определяет, сколько времени люди не имели работы. Прогнозирование уровня безработицы чаще всего строится на устойчивой зависимости: в период спада экономики безработица увеличивается, а в периоды подъема – снижается, но всегда есть люди, ищущие работу. Безработица измеряется двумя основными показателями: ее уровнем и ее продолжительностью.

При более высоком уровне безработицы, но незначительной ее продолжительности ситуация может быть более благоприятной, чем при обратных величинах. Чрезмерная безработица влечет за собой серьезные эк. и соц. издержки. Основная эк. цена безработицы – не созданный продукт.

Прогнозирование занятости населения и рынка труда учитывает систему трудовых балансов, которая включает в себя совокупность балансов, характеризующих различные стороны воспроизводства трудовых ресурсов. С помощью этих балансов выявляются важнейшие закономерности использования трудовых ресурсов как по стране в целом, так и по ее отдельным (как правило, наиболее крупным) регионам. Поэтому наряду со сводным балансом трудовых ресурсов составляются частные трудовые балансы или выполняются расчеты по отдельным элементам баланса рабочей силы. Данные трудовых балансов используются для определения общей численности трудовых ресурсов, уровня занятости населения, структуры работающих по профессиям.

56. Статистические методы: первичные и вторичные данные, одномерная модель, бинарная модель, множественный анализ.

В стат. методах полученные данные делят на первичные и вторичные.

К первичным относят данные, полученные самим исследователем в ходе его наблюдений, проведения анкетных опросов, интервью с интересующими его субъектами.

Ко вторичным относят данные, полученные другими исследованиями как в настоящее время, так и в прошлом. Анализируя первичные и вторичные данные, исследователь может получить ответы на разные вопросы: предпосылки и непосредственные причинные появлений изучаемых политических явлений и процессов, их содержание и направление развития, вносимые ими изменения в существующую политическую действительность и др. При этом прибегают к построению различных теоретических моделей, в том числе одномерной и бинарной, а также к использованию множественного анализа и его моделей.

Одномерная модель – это модель с одной переменной, с помощью которой можно получить ответы на относительно простые вопросы: «Сколько»? и «Что это»? К примеру: «Сколько избирателей проголосовало за данную партию? Что представляет собой электорат определенного кандидата? и т.д. Для изучения такой переменной, как электоральный выбор, достаточно подсчитать количество проголосовавших за ту или иную партию или кандидата и представить эти значения в виде процентного распределения».

Бинарная модель воспроизводит разные виды взаимодействий двух переменных поэтому «можно построить несколько моделей: А является причиной В, В является причиной А, А и Б взаимовлияют друг на друга, А и Б находятся под влиянием третье переменной». Характер взаимодействия этих двух переменных может быть определен с помощью так называемой таблицы взаимной сопряженности признаков, в которой можно представить отношения между возрастом избирателей и их голосованием за ту или иную политическую партию на выборах в парламент той или иной страны.

Множественный анализ применяется при исследовании политических ситуаций с тремя переменными и более. При этом применяются регрессионная, интерактивная, путевая и многофакторная модели воспроизведения указанных ситуации.

Регрессионная модель используется при анализе влияния двух независимых переменных величин на зависимую третью переменную;

интерактивная модель фиксирует взаимодействия трех переменных и более, направленных на решение общей задачи;

путевая модель «выстраивает цепочку прямых и не прямых воздействий одной переменной на другую»;

многофакторная модель воспроизводит взаимодействие многих переменных – явных и скрытых. «Суть многофакторного анализа состоит в ответе на вопрос: не находится ли система переменных, связанных между собой, в зависимости от двух (или более двух) базовых скрытых факторов? Следовательно, целью многофакторного анализа является обнаружение скрытых факторов».