СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ДАННЫХ РЕГИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТРУДА

Настоящая полезная модель относится к области экономики, а именно к системам анализа и обработки данных, предназначена для административных, управленческих и прогностических целей.
Наиболее близкой по технической сущности предлагаемой полезной модели является программно-технологический комплекс «Автоматизированная информационная система «Занятость», который состоит из информационных баз, представленных совокупностью автоматизированных рабочих мест и может обеспечивать работу сотрудников служб занятости на федеральном, региональном и местном уровне (1).
Недостатком данного технического решения является отсутствие: подсистем формирования качественных и прогностических оценок состояния регионального рынка труда; устройства моделирования комплексной оценки данного состояния в соответствии со структурой предметной области; подсистем вывода и визуализации информации, которые способны представлять информацию в сети Интернет и быть доступными для различных категорий пользователей.
Задача, на решение которой направлено заявленное техническое решение заключается в разработке комплексной системы обработки данных, которая предназначена для многофакторного анализа и прогнозирования состояния регионального рынка труда и может использоваться на региональном уровне для принятия управленческих решений.
Данная задача решается за счет того, что полезная модель система обработки данных регионального рынка труда включающая подсистему обработки данных, моделирующие блоки математической, программной обработки данных, балльно-рейтинговую оценку состояния и моделирующее устройство прогнозирования уровня занятости региона, три взаимосвязанных блока, первый - подсистема концептуального моделирования объектов регионального рынка труда, второй - подсистема математического моделирования оценки и прогнозирования и третий - подсистема сбора, хранения обработки и вывода данных, причем информационные выходы блока подсистемы концептуального моделирования объектов регионального рынка труда соединены со входами подблоков инфологического моделирования объектов предметной области и структуризации системы количественных показателей, выход которого является входом блока подсистемы математического моделирования оценки и прогнозирования, который содержит три устройства, первое - обработки количественных данных, второе - моделирования семантических связей между качественными показателями и третье - моделирования многофакторной прогностической модели, а подсистема сбора, хранения обработки и вывода данных содержит информационно-аналитическую систему.
Техническим результатом, обеспечиваемым приведенной совокупностью процессов моделирования и обработки данных, является создание информационно-аналитической системы комплексной оценки состояния регионального рынка труда, предназначенной для управленческих и прогностических целей.
Сущность полезной модели поясняется чертежами, на которых изображено:
На фиг.1 - Схема системы обработки данных регионального рынка труда;
На фиг.2 - Концептуальная схема системы рынка труда;
На фиг.3 - Дерево параметров регионального рынка труда;
На фиг.4 - Граф значимых положительных коэффициентов корреляции Пирсона.
На фиг.1 представлена блок схема системы обработки данных регионального рынка труда, представляющая собой информационно-аналитическую систему комплексной оценки, мониторинга и прогнозирования его состояния и содержащая блок подсистемы концептуального моделирования объектов регионального рынка труда (1), включающий подблок инфологического моделирования объектов предметной области 1.1. и подблок структуризации системы количественных показателей 1.2; блок подсистемы математического моделирования оценки и прогнозирования уровня занятости (2) содержит три устройства, первое - обработки количественных данных 2.1, второе - моделирования семантических связей между качественными показателями 2.2 и третье - моделирования многофакторной прогностической модели 2.3; блок подсистемы сбора, хранения, обработки и вывода данных (3).
Работает устройство следующим образом.
Первый блок концептуального моделирования объектов регионального рынка труда предназначен для выявления существенных признаков и свойств предметной области, а так же для классификации и структуризации количественных данных наиболее полно описывающих предметную область. Результатом решения задач этого первого блока является построение концептуальной схемы, представляющей собой декомпозицию структурных элементов регионального рынка труда (фиг.2) и иерархическое дерево показателей, предназначенных для описания состояния регионального рынка труда (фиг.3).
Второй блок математического моделирования оценки и прогнозирования предназначен для проведения комплексной оценки состояния регионального рынка труда, которая состоит из следующих подсистем:
1) Устройство обработки количественных данных выполняет:
1.1. Расчет и группировку качественных показателей, характеризующих микросостояние рынка труда:
- Удельный вес безработных в отчетном периоде
- Доля безработных, направленных на профессиональное обучение
- Удельный вес безработных на конец отчетного периода
- Коэффициент средней продолжительности безработицы за период
- Число вакансий в расчете на одного безработного
- Доля трудоустроенных граждан
- Структурированный показатель трудоустройства после профессионального обучения
- Фактический показатель трудоустройства после профессионального обучения (на конец отчетного периода)
- Фактическое выполнение плана трудоустройства подростков
- Фактическое выполнение плана программы «Молодежная практика»
- Трудоустройство подростков на 1000 чел. экономически активного населения
- Трудоустройство граждан по программе «Молодежная практика» в расчете на 1000 чел. экономически активного населения
- Выполнение плана трудоустройства после профессионального обучения
- Эффективность содействия службы занятости в организации собственного бизнеса
1.2. Расчет и группировку качественных показателей, для разработки прогностической модели:
1) Темп прироста производства промышленной продукции.
i
где: X - объем произведенной промышленной продукции за текущий год;
i-1
X - объем произведенной промышленной продукции за предыдущий год.
2) Естественный прирост населения (отношение числа родившихся к числу умерших).
3) Степень компенсированности роста цен доходами.
КРД
где: X - коэффициент роста доходов;
ИПЦ
Х - индекс потребительских цен.
i
где: X - денежные доходы населения за текущий год;
i-1
Х - денежные доходы населения за предыдущий год.
4) Темпы прироста фондовооруженности труда.
ВООР
где: f - фондовооруженность;
- среднегодовая стоимость фондов;
- среднегодовое количество работников.
5) Темпы прироста производительности труда.
i
где: W - производительность труда за текущий год;
i-1
W - производительность труда за предыдущий год.
где: W - производительность труда;
q - объем выпуска продукции в натуральном выражении;
T - человеко-дни.
где: x - численность экономически активного населения;
y - среднее количество рабочих дней в году (255).
6) Сальдо миграции на 1000 человек населения (интенсивность миграции).
7) Численность населения трудоспособного возраста (в % к общей численности).
ТРУДОСП
где X - численность населения трудоспособного возраста;
ОБЩ
X - общая численность населения.
8) Темп прироста численности населения трудоспособного возраста (в %).
i
где x - численность населения трудоспособного возраста за текущий год;
i-1
x - численность населения трудоспособного возраста за предыдущий год.
9) Темп прироста численности занятых в экономике Волгоградской области.(в среднем за год, в %).
i
где x - численность занятых в экономике, за текущий год;
i-1
x - численность занятых в экономике, за предыдущий год.
2.1. Расчет и группировка индикаторов
В предложенной модели используется программное устройство автоматизации расчетов индикатора:
где: RUi - относительная безработица;
REAPi - относительное экономически активное население;
Ui - численность безработных, зарегистрированных в СЗ;
EAPi - численность экономически активного населения;
i=1…35 - количество районов области.
На основе полученных показателей с помощью моделирующего устройства проводится анализ данных во временном периоде, рассматривается поляризация данных, выделяются группы регионов со схожими характеристиками, которым в дальнейшем присваивается рейтинг.
Таким образом проведенный анализ с помощью моделирующего устройства обработки данных позволяет выделять и анализировать следующие типы регионов: с выраженным резким увеличением уровня безработицы, с выраженным резким уменьшением уровня безработицы, со стабильным значением индекса уровня безработицы, с устойчивым ростом индекса уровня безработицы, с устойчивым снижением индекса уровня безработицы, с нестабильным изменением значения индекса уровня безработицы.
2) Устройство моделирования семантических связей между качественными показателями.
Данная подсистема моделирует отношения на основе корреляционного анализа, характеризующие взаимосвязь между данными, выраженную в виде семантических отношений (фиг.4).
3) Устройство моделирования многофакторной прогностической модели.
Данная подсистема моделирует на основе регрессионного анализа прогностическую модель уровня занятости населения следующего вида:
Y=-107,345+0,27*X1+6,49*X3+0,1*Х4-0,32*Х5+1,76*Х7
Где Y - темпы прироста численности занятых в народном хозяйстве;
X1 - темп прироста производства промышленной продукции;
Х3 - степень компенсированности роста цен доходами;
Х4 - темпы прироста фондовооруженности;
Х5 - темпы прироста производительности труда;
Х7 - численность населения трудоспособного возраста (в % к общей численности).
Адекватность разрабатываемой модели анализируется исходя из следующих параметров:
Дисперсия отклика - выборочная оценка дисперсии функции отклика:
где Yi - результаты измерения функции отклика;
m - число наблюдений;
Остаточная дисперсия:
где r - вектор остатков
Остаточная дисперсия характеризует разброс экспериментальных данных относительно функции регрессии. Чем она меньше дисперсии отклика, тем качество модели выше. В качестве статистического критерия качества модели использовался F - критерий (критерий Фишера). Вычислялось выборочное значение F - критерия:
которое сравнивалось с критическим значением:
Fκ=F(m-1, m-n,, 1-α)
Где α - уровень значимости.
Третий блок сбора, хранения, обработки и вывода данных.
Данное устройство представлено в виде трехуровневой клиент - серверной архитектуры, представляет собой распределенную информационно-аналитическую систему обработки данных. Основными составными частями являются: сервер баз данных, включающий СУБД SQL Server и соединенный с базой данных, Web сервер, динамический Web-сайт, ГИС сервер и пользовательские приложения, предназначенные для статистической обработки данных.
Таким образом, предлагаемое моделирующее устройство имеет экономическую значимость.
Литература:
1. Информатизация деятельности служб занятости населения. Том 7/Москва. ВНИИ проблем вычислительной техники и информатизации. 1994 - 148 с. (прототип)