Экономико-математическое моделирование и прогнозирование показателей рынка труда

Модель экономического явления (процесса, объекта) представляет собой научно обоснованное отражение существенных свойств этого явления, которое достигается при помощи определенных математических средств (алгебраических уравнений и неравенств) с широким использованием компьютерных и информационных технологий.

Экономико-математическое моделирование — это процесс разработки модели каких-либо экономических явлений, которая используется для осуществления эффективного управления ими.

Среди объектов экономико-математического моделирования широко представлены модели показателей, характеризующих рынок труда, в том числе балансовые модели воспроизводства, движения, занятости и безработицы населения и его различных категорий, регрессионные модели прогнозирования уровня заработной платы и доходов населения и др.

Учитывая, что изучение вопросов моделирования трудовых показателей осуществляется в рамках специальной дисциплины и достаточно полно отражено в соответствующем учебнике1, в настоящем параграфе даются лишь наиболее общие сведения о моделировании процессов, связанных с показателями рынка труда. Прежде всего, рассмотрим вопросы анализа и прогнозирования занятости населения как важнейшей характеристики трудовых отношений в обществе.

С началом экономических реформ в России в 90-е годы прогнозирование занятости населения стало осуществляться путем определения численности экономически активного населения и экономически неактивного населения по разным их группам.

Численность экономически активного населения прогнозируется по группам занятых и безработных.

Расчет занятых осуществляется в целом и по видам экономической деятельности. Начиная с 1994 г., деление сферы экономической деятельности осуществляется на основе Общероссийского классификатора экономической деятельности, продукции и услуг, в соответствии с которым выделяют следующие ее виды:

Ø сельское хозяйство, охота и лесоводство;

Ø рыболовство;

Ø горнодобывающая промышленность и разработка карьеров;

Ø обрабатывающая промышленность;

Ø электроэнергия, газ и водоснабжение;

Ø строительство;

Ø оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей, бытовых приборов и предметов личного пользования;

Ø гостиницы и рестораны;

Ø транспорт, складское хозяйство и связь;

Ø финансовое посредничество;

Ø деятельность по операциям с недвижимым имуществом и арендой;

Ø деятельность исследовательская и коммерческая;

Ø государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование;

Ø образование;

Ø здравоохранение и социальные услуги;

Ø деятельность по предоставлению коммунальных, социальных и прочих персональных услуг;

Ø деятельность по ведению частных домашних хозяйств с наемным обслуживанием;

Ø деятельность экстерриториальных организаций и органов.1

Для моделирования экономической занятости по видам деятельности используют регрессионные и матричные модели. Однако здесь встречаются трудности, связанные с недостатками существующего статистического учета, поэтому расчеты ведутся со многими допущениями, что снижает их практическое значение.

Большое значение для оценки состояния рынка труда и его прогнозирования имеет анализ вероятностных моделей безработицы, который проведен на основе Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения2. В основе анализа лежит представление о перемещении населения между состоянием занятости (Е), состоянием безработицы (U) и состоянием экономической не активности (N), которое показано на рис. 4.1.

Рис. 4.1. Основные потоки на рынке труда

На рис. 4.1. обозначение Р, показывает вероятность, с которой лица, отнесенные к определенной группе населения (Е, N или U), перейдут за какой-то промежуток времени из i-го состояния в j-тое. Так, Р_ие отражает долю безработных (U), которая за некоторый промежуток времени получила работу, перейдя в категорию занятых (E).

Прогнозирование динамики численности экономически неактивного населения исходит из того, что среди этой категории населения наибольший удельный вес занимают учащиеся, студенты слушатели и курсанты, обучающиеся в дневных учебных заведениях, то есть очно, а также лица, получающие пенсию по старости и на льготных условиях, и лица, занятые ведением домашнего хозяйства и уходом за детьми.

Расчет численности обучающихся очно и прогноз ее изменения может осуществляться при помощи таких экономико-математических моделей, как модель определения численности обучающихся с отрывом от производства и модели прогнозирования поступления выпускников школ и других лиц на очное обучение в ПТУ, техникумы и вузы.

Прогнозирование численности занятых пенсионеров может осуществляться на основе нормативно-экспертных методов. Так исследованиями установлено, что почти три четверти Пенсионеров по старости могут по состоянию здоровья работать. Отсюда следует, что определить величину занятости пенсионеров можно путем умножения общего числа пенсионеров по старости, находящихся на пенсии первые пять лет пенсионного возраста, на фактический удельный вес работающих пенсионеров.

Численность лиц, занятых ведением домашнего хозяйства и уходом за детьми, а также прогноз ее изменения устанавливаются на основе статистических методов исследования и данных из социологических обследований. Изучение состава категории домашних хозяев показывает, что здесь в основном представлены женщины трудоспособного возраста, а главной причиной экономической не активности таких женщин является уход за малолетними детьми. Исходя из этого, прогнозируемую численность этой категории населения увязывают с численностью детей до трех лет.