Statistical Approaches to the Evaluation of the Demand and Supply at the Labour Market Based on Panel Data
Notice bibliographique
Résumé
The labour market as any trade market is based on demand and supply. In this case, the demand takes the form of the need to occupy free job positions and to perform work, and the supply represents the availability of unemployed workforce or a desire to change job. Demand and supply are implemented in competition, on the one hand, between workers for occupying a particular job or performing work, and, on the other hand, between employers for engagement of the necessary workforce in terms of quantity and quality. A fair solution of this competitiveness implies observance of a number of conditions. First of all, it is the mobility of workforce and rational distribution of production forces. In modern economy there is a situation, when the labour supply is reducing primarily due to the influence of demographic trends. For certain sectors of economy, the labour shortage becomes especially acute, since it has not only quantitative but also qualitative and structural nature. The decision of structural problems of employment and labour market will contribute to alleviation of labour shortage. In the present article the main factors which form the demand and supply at the labour market at both national and regional level are identified and analyzed. Absolute and relative values of structural unbalanced employment are evaluated in the Mari El Republic by economic activities. The authors have formulated the methodology of the demand and supply evaluation, based on regressive models using panel data, which allowed not only to identify the influence of explanatory variables on the number of employed population, but also to take into account time effects. We have presented forecasting and analytical tools, have described the main preconditions and principles of models’ construction, have carried out approbation of the suggested methods and models and have given the results of calculation of the dynamics and structure of the main indicators in the sphere of employment and the labour market of the region. Analysis and forecasting of socio-economic processes and identifying their relations is an essential condition for dynamic development of the national economy and for the growth of welfare of the citizens. The definite advantage of the suggested approach is its universality and applicability to the evaluation of the dynamics and structure of various socio-economic indicators and their structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».