2.2 Анализ динамики дифференциации регионов рф

Для оценки дивергенции/конвергенции используется интегральный показатель дифференциации. Вопрос конвергенции/дивергенции есть вопрос стабильности системы, в случае дивергенции дифференциация (расслоение) усиливается, что угрожает целостности самой системы, соответственно процесс конвергенции говорит о сближении параметров, что является оптимальным фактором, тем самым данный вопрос важен для выбора оптимальных решений по управлению экономическими системами. Для расчета показателя дифференциации по годам используем следующую формулу:

Рассчитав показатель дифференциации уровня безработицы по каждому году, строим график зависимости показателя дифференциации по времени (Рис.4).

Рис.4 Зависимость показателя дифференциации по времени

Проанализировав динамику развития и проведя сравнительный анализ, мы можем заметить, что показатели расходятся со временем, т.е. мы наблюдаем процесс дивергенции. В этом случае дифференциация усиливается, что означает нестабильность системы, т.е. существуют угрозы целостности самой системы.

2.3 Пространственный анализ и прогнозирование данных

Интегральные рейтинги представляют интерес в пространственном разрезе, исследуя закономерности повышения уровня безработицы в зависимости от местоположения. Уровень безработицы является изначально дифференцированным и имеет сложную структуру, которая влияет на социально-экономическую ситуацию в стране, поэтому анализ показателей и соответствующих территорий актуальны. Для пространственного анализа, отсортировав данные уровня безработицы по убыванию, я разделила их на 5 групп: 1 группа - высокий уровень безработицы (21 - выше); 2 группа - уровень безработицы выше среднего (16 - 20); 3 группа - средний уровень безработицы (11 - 15) 4 группа - уровень безработицы ниже среднего (6 - 10); 5 группа - низкий уровень безработицы (0-5).

Для сравнения и наглядности были рассмотрены данные в 2000 и 2012 годах. Далее на карте Российской Федерации я раскрасила разными цветами соответствующие группы в 2000 и 2012 годах(Приложение 2). В основном, во всех регионах можно заметить снижение уровня безработицы со временем. По прежнему высокий уровень безработицы наблюдается в таких регионах как Ингушетия, Чеченская республика (Северо-Кавказский федеральный округ), а средний уровень безработицы остается в Забайкальском крае (Сибирский федеральный округ). Можно заметить, что в основном уровень безработицы ниже в административных центрах и далее увеличивается, т.е. пространственное распределение показателей уровня безработицы имеют зависимости относительно удаленности регионов от соответствующего административного центра. Данный факт я подтвердила качественно,

отображая на карте рейтинговую группировку (Приложение 2). Также этот факт можно подтвердить количественно, исследуя корреляцию для интегральных показателей с расстоянием от регионов до соответствующего административного центра.

Что же такое вообще корреляция? Корреляция - величина, характеризующая взаимную зависимость двух случайных величин, X и Y. Чтобы исследовать корреляцию, сначала требовалось найти расстояние от каждого региона до соответствующего административного центра (Приложение 3). Для этого я воспользовалась поисково-информационным сервисом - Яндекс.Карты, а если маршрут невозможно было построить, я использовала публичную кадастровую карту. Затем с помощью функции "коррел" в программе Exel я рассчитала корреляцию по каждому году. Итак, рассмотрим Центральный федеральный округ:

Год	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006	2007	2008	2009	2010	2011	2012
Корреляция	0,12642	0,185784	0,228282	0,270571	0,330752	0,319003	0,187432	0,22163	0,301494	0,140289	0,269746	0,148313	0,417989

Строим график изменения корреляции по годам (Рис. 5).

Рис.5 Изменение корреляции по годам (Центральный федеральный округ)

Этот график имеет довольно скачкообразный вид, но линия тренда имеет положительный наклон, это означает, что с каждым годом зависимость интегрального показателя (уровня безработицы) от расстояния растет. Затем определяем зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния (в данном случает от Москвы до соответствующих регионов) в 2005 (Рис.6) и 2012 (Рис.7) годах для сравнения:

Рис.6 Зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния в 2005 году (Центральный федеральный округ)

Рис.7 Зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния в 2012 году (Центральный федеральный округ

Графики в 2005 и 2012 годах показывают нам пример положительной линейной корреляции, т. е. при увеличении X (расстояние) Y (ИП) линейно увеличивается, здесь мы наблюдаем такую тенденцию, чем дальше регион находится от Москвы, тем больше становится интегральный показатель уровня безработицы.

На графиках также наблюдается небольшое снижение зависимости ИП от расстояния. Это может быть связано с развитием регионов Центрального Федерального округа и появлением новых рабочих мест.

Также для примера возьмем Северо-Кавказский федеральный округ:

Корреляция

0,0237

0,178424

0,098004

0,06319

0,025586

0,013283

0,315795

0,32796

0,109983

0,182433

0,29229

0,262418

0,231096

Рис. 8 Изменение корреляции по годам (Северо-Кавказский федеральный округ)

Здесь линия тренда также имеет положительный наклон, это означает, что с каждым годом зависимость интегрального показателя (уровня безработицы) от расстояния растет.

Затем определяем зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния (в данном случает от Ставропольского края до соответствующих регионов) в 2005 (Рис.9) и 2012 (Рис.10) годах для сравнения:

Рис.9 Зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния в 2005 году (Северо-Кавказский федеральный округ)

Рис.10 Зависимость интегрального показателя (уровень безработицы) от расстояния в 2012 году (Северо-Кавказский федеральный округ) В 2005 году мы практически не наблюдаем никакой зависимости, но в 2012 она становится очень высокой. Возможно, это могло быть связано с отделением Северо-Кавказского федерального округа от Южного федерального округа в 2010 году. Территория стала меньше - зависимость ИП от расстояния увеличилась. Далее я рассмотрю прогноз уровня безработицы в РФ Процесс разработки прогнозов предполагает выявление ответов на 2 вопроса:

1. Что вероятнее всего ожидать в будущем?

2. Каким образом нужно изменить условия, чтобы достичь заданного конечного состояния прогнозируемого объекта?

Под прогнозом понимается научно-обоснованное описание возможного описания объектов в будущем, а также альтернативных путей и сроков достижения этого состояния. На практике для количественной оценки динамики широко применяется следующие аналитические показатели : аналитические приросты, темпы роста, темпы прироста. Средний абсолютный прирост ( ) является обобщающей характеристикой скорости изменения исследуемого показателя по времени (прирост в единицу времени). Для определения этого показателя за весь период используется следующая формула:

,

где - цепной абсолютный прирост, n - длина временного ряда.

Для того, чтобы получить прогноз на несколько шагов вперед достаточно воспользоваться следующей формулой:

, где l - количество шагов.

Используя методику среднего абсолютного прироста, я спрогнозировала уровень безработицы на 3 периода вперед.

Затем я построила графики динамики уровня безработицы и выделила другим цветом прогнозные значения (Рис.11):

Рис.11 Прогнозирование я помощью среднего абсолютного прироста

Также прогноз можно наглядно увидеть с помощью линии тренда. Я выявляла прогноз на 3 периода вперед, построив линию тренда, можно проследить прогноз без каких-либо расчетов (Рис. 12).

Рис. 12 Прогнозирование с помощью линии тренда Прогноз уровня безработицы очевиден, он продолжит снижаться, т.к. области продолжают развиваться, появляются новые рабочие места и т.д. На первом графике можно заметить, что в 2009 году во всех областях резко повысился уровень безработицы. Это явление также связано с кризисом. Происходило огромное количество увольнений, сокращение штатов.

Поэтому на данный прогноз полностью не стоит полагаться, существует большое количество факторов, которые могут опровергнуть данный прогноз.