економічним рівнем розвитку, для аналізу доцільно використовувати відносні показники. Для оцінки ефективності формування трудового потенціалу на РРП пропонується використовувати наступні показники: х1 — густота населення, як показник розміщення джерела формування активних продуктивних сил суспільства в регіонах; х2 — питома вага населення в працездатному віці, як показник потенційної можливості участі населення в процесах праці; х3 — рівень економічної активності населення, як показник реальної участі населення регіону на ринку праці. Для оцінки рівня трансформації трудового потенціалу в трудовий капітал та його ефективності використаємо показник х4— рівень зайнятості населення і х12 — середня номінальна заробітна плата. Особливої уваги потребує дослідження нереалізованого на ринку праці трудового потенціалу. Для цього пропонується використовувати наступні показники: для учасників ринку праці — х5 — рівень безробіття, х6 — тривалість пошуку роботи безробітними, х9 — рівень вивільнення, х11 — навантаження на вільне робоче місце; для осіб, що потенційно можуть брати участь на ринку праці, але не реалізовують свій трудовий потенціал — х7 — рівень зневірених у загальній чисельності населення, та х8 — тривалість незайнятості зневірених. Для оцінки ринкових можливостей реалізації невикористаного трудового потенціалу використаємо показник х10— відношення додаткового попиту до загальної кількості найманих працівників регіону.
Для проведення кластеризації регіонів визначимо загально регіональні показники по регіонах Київська область, включаючи місто Київ та Автономна республіка Крим, включаючи м. Севастополь. Для підрахунку відносних показників використаємо відповідні формули, в чисельник та знаменник при цьому підставляючи суми значень по Київській області та м. Київ і Автономній республіці Крим та Севастополь відповідно. Показники х6, х8 та х10 визначимо за допомогою середньої гармонійної зваженої. Дані обчислень взяті за 2004 рік. Стандартизація даних виконана за допомогою г-перетворення, яке використовується програмним пакетом StatSoftStatistica 6.0.
Для отримання достовірних даних кластеризація проведена за допомогою ієрархічного методу та методу к-середніх. Метод двовходового об'єднання, що проводить кластеризацію по двох напрямах: як по спостереженнях, так і по змінних- одночасно, не використовувався, т. я. поставленої задачі проведення групування регіонів за рівнем розвитку ринку праці, що характеризується дванадцятьма показниками одночасно, він не вирішує.
Для визначення однорідних груп регіонів кластеризація була проведена з використанням усіх методів визначення відстаней та всіх способів поєднання кластерів, крім визначення проценту незгоди, адже досліджувані дані не є категоріальними. Наведемо результати кластерного аналізу з використанням найбільш поширеного методу визначення відстаней між об'єктами: евклідової відстані (рис. 12.1).
При використання квадрату евклідових відстаней були отримані ідентичні результати. Результати аналізу, проведеного з використанням степеневої відстані також мало відрізняються від отриманих. Необхідно також зауважити, що при використанні метода Варда (Уорда), що мінімізує дисперсію двох кластерів на кожному кроці об'єднання, результати аналізу майже ідентичні по п'яти спостереженнях, тобто при використанні евклідової відстані, квадрату евклідової відстані, методу міських кварталів, відстані Чебишева та степеневої відстані. Решту результатів, що не підтверджуються іншими методами досліджень, будемо вважати випадковими.
В результаті проведеного ієрархічного кластерного аналізу визначено наступні стійкі об'єднання регіонів: 12—16—14—9 — Миколаївська, Сумська, Полтавська, Кіровоградська області; 5— 23—2— Житомирська, Волинська, Чернігівська області; 15— 19 — Рівненська, Херсонська області; 8—17 — Івано-Франківська, Тернопільська області; 1—20—*- Вінницька, Хмельницька області; 21—22 — Черкаська, Чернівецька області; А—24 — Донецька, Київська області; 6—25 — Закарпатська область, Автономна Республіка Крим; 3—7—18—10—13 — Дніпропетровська, Запорізька, Харківська, Луганська, Одеська області. Решту зв'язків не можна визнати суттєвими, адже вони змінюються залежно від обраних методів аналізу.
Для перевірки отриманих результатів та проведення групування регіонів на певну визначену кількість груп, використаємо ще один метод кластерного аналізу — метод К-середніх. Дослідження проведене за допомогою методу к-середніх з мінімізацією змінності всередині кластерів. Для отримання достовірних результатів кластеризація проводилась поступово, збільшуючи кількість кластерів від 2 до 11. .
Перший етап кластеризації регіонів України призвів до виділення двох протилежних груп регіонів, для першої з яких характерним є вищий середнього рівень показників позитивного характеру і нижчий середнього рівень показників негативного характеру. Таким чином до першого кластеру (К1) увійшли густо населені регіони із високим рівнем працездатності населення, високим рівнем його економічної активності та зайнятості, із показниками навантаження на вільне робоче місце значно нижче середнього по Україні та з високим рівнем додаткового попиту на працю. Одночасно для регіонів першої групи характерним є низький рівень безробіття та питома вага осіб, що зневірились у пошуках роботи, значно нижча середнього рівня тривалість безробіття та тривалість пошуку роботи зневіреними особами, рівень вивільнення працівників та навантаження на вільне робоче місце. До цієї групи увійшли наступні регіони: Дніпропетровська, Донецька, Закарпатська, Запорізька, Луганська, Одеська, Харківська, Київська області та Автономна Республіка Крим (рис. 2).
Tree Diagram for 25 Cases Single Linkage Euclidean distances
Tree Diagram for 25 Cases Complete Linkage Euclidean distances
Tree Diagram for 25 Cases Unweighted pair-group average _Euclidean distances
Tree Diagram for 25 Cases Weighted pair-group average Euclidean distances
Tree Diagram for 25 Cases Weighted pair-group centroid (median) Euclidean distances
Рис. 12.1. Дендограми результатів кластерного аналізу регіональних ринків праці України
Всі інші регіони увійшли до другого кластера (К 2), для якого характерні низька густота розселення населення, нижча за середню питома вага працездатного населення, низька економічна активність та зайнятість населення, нижча за середню заробітна плата, високий рівень безробіття, висока питома вага осіб, що зневірилися у пошуках роботи, вищою середнього рівня є тривалість пошуку роботи як безробітними, так і зневіреними у пошуках роботи особами (рис. 2).
Рис. 3. Графік середніх значень стандартизованих показників для кожного кластера: два кластери
При подальшому поділі регіонів на 3—11 кластерів відбувається переміщення та перегрупування регіонів. Остаточний варіант кластеризації регіонів України за рівнем розвитку їх ринків праці отримуємо при поділі на 8 кластерів (рис. 11, 12). Таке групування залишається сталим при подальшому аналізі, лише відбувається подрібнення кластерів при виділенні 9, 10 та 11 кластерів. Загальна схема групування регіонів України методом к-середніх, очищена від випадкових результатів, наведена на рис. 14. В результаті такого поділу виділяються наступні групи регіонів:
1. Регіони з максимальним рівнем розвитку регіональних ринків праці (К 1.1.1)— Донецька та Київська області: високий демографічний потенціал, найвищий рівень економічної активності населення, максимальний рівень економічного розвитку регіонів, що визначає найвищий рівень зайнятості по Україні, найвищий рівень додаткового попиту на працю, найнижчий рівень вивільнення працюючих, найнижчу питому вагу зневірених у пошуках роботи осіб. Результатом максимально ефективного функціонування регіональних ринків праці даного кластеру є мінімальний рівень навантаження на одне вільне робоче місце (0,85 — для Київської та 2 — для Донецької області) та максимальний рівень середньої заробітної плати (812 — для Київської та 712— для Донецької області за статистичними даними). Даний кластер не є територіально цілісним. Дані регіони є центрами розвитку регіональних ринків праці України.
Рис. 5. Графік середніх значень стандартизованих показників для кожного кластера: вісім кластерів
2. Регіони із високим рівнем розвитку регіональних ринків праці (К 1.2.1) — Закарпатська область та Автономна Республіка Крим. За показниками густоти населення, рівня його працездатності, економічної активності, зайнятості кластер займає друге місце після К 1.1.1. За рівнем додаткового попиту на працю, навантаженням на вільне робоче місце та середнім рівнем заробітної плати кластер поступається і К 1.2.2, опиняючись на третьому місці. Для кластеру характерна найнижча тривалість безробіття та найнижча тривалість пошуку роботи зневіреними. Даний кластер також не є територіально цілісним.
3. Регіони із рівнем розвитку регіональних ринків праці вище середнього (К 1.2.2)— Дніпропетровська, Запорізька, Луганська, Одеська та Харківська області. Кластер знаходиться на четвертому місті за показниками густоти населення, зайнятості, тривалістю пошуку роботи, на п'ятому місці за рівнем економічної активності населення, на третьому — за рівнем працездатності населення. За такими важливими показниками як середній рівень заробітної плати, рівень додаткового попиту на працю, навантаження на вільне робоче місце, рівень вивільнення кластер займає друге після К 1.1.1 місце. За принципами цілісності та однорідності показників розвитку кластер можна було б вважати економічним районом. Виключенням є лише Одеська область.
4. Регіони із близькими до середніх показниками розвитку регіональних ринків праці (К 2.1.1.2)- Кіровоградська, Львівська, Миколаївська та Полтавська області. Для кластеру характерні близькі до середніх показники рівня економічної активності, зайнятості населення, середньої заробітної плати, вивільнення та додаткового попиту на працю. Дещо нижчими середнього рівня є показники густоти населення, його працездатності, навантаження на вільне робоче місце. Дещо перевищують середній рівень показники рівня та тривалості безробіття, рівня зневіреності в пошуках роботи та тривалості пошуку роботи зневіреними. Територіально відокремленою в кластері є лише Львівська область.
5. Регіони із низьким потенціалом формування пропозиції на ринку праці (К 2.1.2.1)— Вінницька, Волинська, Житомирська, Сумська, Хмельницька та Чернігівська області. Кластер характеризується низькою густотою розселення населення із найнижчим рівнем його працездатності. Разом із тим, населення даних