Preview

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ОЦЕНКЕ УРОВНЯ БЕЗРАБОТИЦЫ В КАЗАХСТАНЕ

Полный текст:

Аннотация

Цель исследования. Исследование рынка труда Казахстана в региональном разрезе с помощью методов кластерного анализа. Выявление особенностей ситуации на рынке труда в каждой территориальной единице административного деления Казахстана и изучение влияния набора специфичесих факторов на уровень безработицы регионов страны.
Методология. Применены методы кластерного анализа, количественные методы корреляционнорегрессионного анализа.
Оригинальность/ценность исследования. В статье проанализировано современное состояние рынка труда по регионам Казахстана (по 14 областям и 3 городам республиканского значения), и сформирована система статистических показателей, имеющих влияние на состояние и развитие данного рынка. Анализируя полученные описательные характеристики, был предложен дифференцированный подход для разработки мер по снижению безработицы в стране.
Результаты исследования. Автором проведена кластеризация регионов Казахстана по уровню развития рынка труда методами кластерного анализа. По результатам многомерной группировки получено 3 кластера, определяющие специфику экономической ситуации на рынке труда в городах и областях страны. Приведены выводы по результатам проведенных расчетов, и предложены меры по снижению уровня безработицы.

Об авторах

Э. К. Буйтек
Университет Международного Бизнеса
Казахстан

Буйтек Эльвира Казыбекбикызы – докторант PhD

Алматы



С. А. Калиева
Институт экономики Министерства образования и науки Республики Казахстан
Казахстан

Калиева Сауле Ауганбаевна – доктор экономических наук, ассоциированный профессор, главный научный сотрудник

Алматы



Список литературы

1. Башина О. Э., Иванова Н. Ю. Многомерные статистические группировки. – М.: МГУК, 2001. – С. 24.

2. Боровиков В. П., Ивченко Г. И. Прогнозирование в системе STATISTICA в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 368 с.

3. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. – Петрозаводск: Петроком, 1993. – 319 с.

4. Ricardo D. The Principles of Political Economy and Taxation. – London: John Murray, AlbemarleStreet, 1817. – 509 p.

5. Marshall A. Principles of Economics. – London: Macmillan, 1920. –731 p.

6. Keynes J. M. The General Theory of Employment, Interest and Money. – Macmillan Cambridge University Press, 1935. – 342 p.

7. Уткин Э. А. Мотивационный менеджмент / Э.А. Уткин. – М.: ЭКМОС, 1999. – 256 с.

8. Егоршин А. П. Мотивация трудовой деятельности. – Н. Новгород: НИМБ, 2003. – 320 с.

9. Слезингер Г. С. Труд в условиях рыночной экономики. Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 1996. – 336 с.

10. Рофе А. И. Теоретические основы экономики и социологии труда: учебник для студентов вузов / А. И. Рофе, А. Л. Жуков. – М.: МИК, 1999. – 336 с.

11. Мельдаханова М. К., Калиева С. А. Занятость населения и факторы ее обеспечение // Известия НАН РК. 2014. – № 2 (294). – С. 59–64.

12. Абалкин Л. И. О мотивации трудовой деятельности // Россия и современный мир. – 1993. – № 2. – С. 69.

13. Рофе А. И., Збышко Б. Г., Ишин В. В. Рынок труда, занятость населения, экономика ресурсов для труда / А. И. Рофе. – М.: МИК, 1997. – 160 с.

14. Carlsson F., Johansson M., Petersson L. O., Tegsjö, B. Creating la-bour market areas and employment zones. Umeå University. – 1993.

15. Mačerinskienė, I., Aleknavičiūtė, R. National intellectual capital influence on economic growth in the European Union countries // Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy. – 2017. – Vol.12. – № 4. – P. 573–592. – Doi: 10.24136/eq. v12i4.30.

16. Jindrová A., Vostrá Vydrová H. Modelling dependence indicators of labor market using advanced statistical methods // Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis. – 2012. – № 60 (4). – P. 165–172. Doi:10.11118/actaun201260040165

17. Boeri T., Jimeno J. F. Learning from the great divergence in unemployment in Europe during the crisis // Labor Economics. – 2016. – Vol. 41. – P. 32–46. Doi:10.1016/j.labeco.2016.05.022.

18. Cheba K., Szopik-Depczyńska K. Multidimensional comparative analysis of the competitive capacity of the European Union countries and geographical regions // Oeconomia Copernicana. – 2017. – Vol. 8. – № 4. – P. 487–504. Doi:10.24136/oc.v8i4.30.

19. Bąk I. Influence of feature selection methods on classification sensitivity based on the example of a study of Polish voivodship tourist attractiveness // Folia Oeconomica Stetinensia. – 2014. – Vol. 13. – № 2. – P. 134–145. Doi:10.2478/foli-2013-0017.

20. Эконометрика / И. И. Елисеева – М.: Проспект, 2011. – 288 с.

21. Employment in Kazakhstan for 2014-2018. Statistical report [Electronic source] // Statistics Committee of the Ministry of National Economy of the Republic of Kazakhstan. – 2019. – URL: https://stat.gov.kz (accessed: 18.02.2020).

22. Main indicators of labor market by regions of Kazakhstan for 2014–2019) [Electronic source] // Statistics Committee of the Ministry of National Economy of the Republic of Kazakhstan. – 2020. – URL: https://stat.gov.kz (accessed: 18.02.2020).

23. Tatarczak A., Boichuk O. The multivariate techniques in evaluation of unemployment analysis of Polish regions // Oeconomia Copernicana. – 2018. – Vol. 9. – № 3. – P. 361–380. Doi:10.24136/oc.2018.018


Для цитирования:


Буйтек Э.К., Калиева С.А. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В ОЦЕНКЕ УРОВНЯ БЕЗРАБОТИЦЫ В КАЗАХСТАНЕ. Central Asian Economic Review. 2020;(1):87-99.

For citation:


Buitek E.K., Kaliyeva S.A. APPLICATION OF THE CLUSTER ANALYSIS METHOD IN ASSESSMENT OF THE RATE OF UNEMPLOYMENT IN KAZAKHSTAN. Central Asian Economic Review. 2020;(1):87-99.

Просмотров: 29


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2224-5561 (Print)