27 декабря 2015г.
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.
