Важным индикатором, отражающим социально - экономическую сторону устойчивого развития территории является плотность населения. Не менее значимым показателем развития конкретной территории является занятость населения, поэтому механизм связи занятости с плотностью населения доказывается на основании корреляционного анализа, который подтверждается расчетными величинами коэффициента линейной корреляции Пирсона, попавшими в зону значимости.

     Именно корреляционная связь показывает согласованное изменение двух признаков, когда изменчивость одного признака на хо дится в соответствии с изменчивостью другого. Помимо кор реляционной связи в данном исследовании проявляется корреляционная зависимость. Зависимость подразумевает влияние, связь – любые согласованные изменения, которые могут объясняться сотнями причин. Корреляционные связи не могут рассматриваться как свидетельс тво причинно-следственной зависимости и они свидетельствуют лишь о том, что изменениям одного признака, как правило, сопутствуют определенные изменения другого. Зависимость же означает, что изменения, которые вносят значения одного признака в вероятность появления разных значений другого признака.

     Существует несколько различных коэффициентов корреляции, к каждому из которых относится сказанное выше. Наиболее широко известен коэффициент корреляции Пирсона, характеризующий степень линейной зависимости между переменными. Вычисление коэффициента  Пирсона имеет следующий вид:

    Чем ближе линейный коэффициент корреляции по  абсолютной величине к 1, тем теснее связь. С другой стороны, если он равен 1, то зависимость является не стохастической, а функциональной. Знак при нем указывает направление связи: знак «–» соответствует обратной зависимости, «+» - прямой. Величина коэффициента корреляции служит также оценкой  соответствия  уравнения  регрессии  выявленным причинно -следственным связям. При положительной прямолинейной корреляции более высоким значениям одного признака соответствуют более высокие значения другого, а более низким значениям одного признака – низкие значения другого.

    Измерение зависимости занятости и плотности населения проводилось на примере 32 муниципальных районов Волгоградской области с 2011 по 2013 годы (Табл.1). При этом показатель занятости представлен в настоящей работе как соотношение занятых в сфере услуг (группа А) к занятым в реальном секторе экономи ки (группа Б). Результаты расчетов показывают – какое число рабочих мест в непроизводственной сфере приходится на одно рабочее место в производственном секторе.

Таблица 1 Статистические показатели, описывающие зависимость соотношения занятости населения от плотности населения муниципального  района[1]

 

Наименование района	Коэффициент корреляции	Наименование района	Коэффициент корреляции
1. Киквидзенский	-0,938	17. Николаевский	-0,964
2. Быковский	0,597	18. Новоаннинский	-0,937
3. Городищенский	0,102	19. Новониколаевский	0,999

4. Даниловский	0,979	20. Октябрьский	-0,49
5. Дубовский	-0,999	21. Ольховский	0,974
6. Еланский	0,789	22. Палласовский	-0,372
7. Жирновский	-0,997	23. Кумылженский	-0,721
8. Иловлинский	-0,981	24. Руднянский	0,716
9. Калачевский	-0,95	25. Светлоярский	0,653
10. Камышинский	-0,668	26. Серафимовичский	-0,999
11. Алексеевский	-0,961	27. Среднеахтубинский	0,22
12. Клетский	-0,999	28. Старополтавский	-0,677
13. Котельниковский	0,907	29.Суровикинский	0,949
14. Котовский	0,868	30. Урюпинский	0,11
15. Ленинский	0,76	31. Фроловский	0,977
16. Нехаевский	-0,778	32  .Чернышковский	-0,992

 

Расчет среднего значения корреляционной связи по Волгоградской области произведен по 32 муниципальным районам Волгоградской области без учета городских округов региона и ис хо дя из среднего соотношения занятых в сфере услуг на одно рабочее место в реальном секторе экономики и средней плотности населения по исследуемым территориям за 2011- 2013 гг. Полученные расчетные показатели подтверждают достоверность выявленной теоретической зависимости (Рисунок 1).

Рис.1. Зависимость занятости в группах Б/А от плотности населения на примере Волгоградской области с 2011 по 2013 гг.

Степень, сила или теснота корреляционной связи определяется по величине коэ ффициента корреляции.

    Сила связи не зависит от ее направленности и определяется по абсолютному значению коэффициента корреляции. Максимальное абсолютное значение коэффициента корреляции равно 1-це, минимальное 0. Степень взаимного влияния факторов в зависимости от коэффициента корреляции приведена в Табл.2.

Таблица 2 Количественная оценка тесноты связи при различных значениях коэффициента корреляции [2]

 

Величина коэффициента корреляции	0,1-0,3	0,3-0,5	0,5-0,7	0,7-0,9	0,9-0,99
Теснота связи	Слабая	Умеренная	Заметная	Высокая	Весьма высокая

    При проведении корреляционного анализа в данной работе, теснота связи между занятостью и плотностью населения имеет невысокую, но и весьма высокую степень. Данная связь наглядно продемонстрирована на Рисунках 2 и 3.

Рис.2. Зависимость   соотношения   занятости от плотности населения (Киквидзенский муниципальный район) – весьма высокая связь.

Рис.3. Зависимость   соотношения занятости от плотности населения (Кумылженский муниципальный район) – высокая связь.

    В число районов с заметной, высокой и весьма высокой степенью связи вошли 28 из 32 муниципальных районов, что составляет 88% от общего числа исследуемых территорий, при этом 18 из 32  муниципальных районов (или 56%) со значением коэффициента корреляции в интервале весьма высокой связи.

  

Список  литературы

1.           Паспорт  муниципального  образования  //  Официальный  сайт  Федеральной  службы  государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru

2.           Сергеева И.И., Чекулина Т.А., Тимофеева С.А. Статистика:  учебник. – М.: ИД «ФОРУМ»: ИНФРА-М. 2008. –  272С. – (Профессиональное образование).с. 228 -229.