Прогнозирование региональной безработицы

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ БЕЗРАБОТИЦЫ
Науразова Э. А., Шамилев С. Р. 1
1 Адрес работы: ООО «Издательский дом Интернаука», г. Москва, ул. Рощинская 2-я, дом 4, офис 503.
Аннотация: В работе предлагается анализ и имитационная модель данной проблемы, не требующие сложного мониторинга (достаточно региональных «Статистических ежегодников»), алгоритм идентификации и ситуационного моделирования системы с использованием статистических методов и дифференциальных уравнений.
Ключевые слова: безработица, рынок труда, моделирование, регион
FORECASTING OF REGIONAL UNEMPLOYMENT
Naurazova E. A., Shamilev S. R. 1
1 Address work: LLC & quot-Publishing house Internauka& quot-, Moscow, Roshinsky 2-ya, house 4, office 503.
Annotation: This paper proposes an analysis and a simulation model for this problem that does not require complicated monitoring (regional enough & quot-Statistical yearbooks& quot-), the identification algorithm and situational modeling systems using statistical methods and differential equations.
Keywords: unemployment, labor market, modeling, area
Регистрируемая безработица
Сокращения персонала из-за ликвидации, банкротства, приостановки деятельности компаний, предприятий, организации -не самая значительная причина общей безработицы, определяемой выборочно (согласно методологии МОТ). Есть и регистрируемая часть — менее значительная, и латентная — более значительная часть. Последняя может быть оценена лишь формальными методами, по прогнозным моделям и сценариям моделирования, рассматриваемым при определенных гипотезах.
Сравнение регистрируемой, латентной и общей безработицы следует осуществлять корректно, они распространяются согласно методологии госстатистики на различные группы активного населения: безработица (общая) — на возраст 15−75 лет, регистрируемая — 16 — 55, 60 (или, в соответствии с уже вводимыми изменениями пенсионного возраста, 63), без, например, студентов, желающих работать, отказавшихся от предложенных вариантов подходящей работы.
Есть и значительное количество потерявших работу, но не регистрируемых, людей, например, в сельской местности. Российский рынок труда пока стабилен, безработица — около 6% (6% или около 4,5% экономически активного населения, что составляет по стране около 80 млн. чел.). Занятых не весь рабочий день — около 350 000 чел. Официально зарегистрировано в службах занятости регионов примерно 1 070 000 чел. [21]
Учет региональности при моделировании безработицы
Демографические, социально-экономические, миграционные процессы в регионе, как правило, взаимообусловлены. Например, регион может быть с «плохой» пенсионной структурой населения (в частности, на работающего приходится более одного пенсионера).
Использование балансовых (классических демографических моделей) эволюции рынка труда затрудняется отсутствием адекватных моделей, сложностью поддерживающего мониторинга. Исходные экономико-демографические гипотезы: • активность — интегральная-
учитываемые региональные процессы -идеализированы (регион — замкнутая система, например) —
миграционные процессы — игнорируются- прогноз — краткосрочный, регион — самостоятельный- высокая доля молодежи, вступающих в брак (в репродуктивном возрасте), низкая смертность в структуре населения-
возрастная структура описываема относительно обобщенными показателями, основной показатель — уровень безработицы, отношение безработных и рабочей силы-
уменьшение женской подгруппы репродуктивного
возраста.
Моделирование безработицы
Классическая модель (А.В. Филлипс, 1958) статистически моделировала поведение заработной платы. Результат моделирования — существование обратной макроэкономической зависимости (кривая Филлипса) между темпом роста заработной платы (номинальной) и уровнем безработицы. Модель позволяла впервые исследовать инфляционный механизм, что было ценно для представителей кейнсианской школы [25].
Э. Фелпс и М. Фридман предсказали (1967), что кривой Филлипса невозможно описывать взаимосвязь между инфляцией, зарплатой и безработицей. Они модель Филлипса модифицировали, учли не номинальный, а естественный уровень безработицы, более адекватный долгосрочному прогнозированию.
Поиск работы тем эффективней, чем быстрее и больше образуются свободные рабочие места, эту зависимость отражает кривая Бевериджа (координатная система «безработица — свободные рабочие места»). С ростом свободных мест спадает безработица, но кривая смещается постоянно, в силу изменений других показателей рынка. При структурном сдвиге спроса (безработицы), кривая Бевериджа смещается, изменяется ее наклон.
Пусть количество рабочих мест и претендентов на них совпадают, общая численность равна Ы, и — доля безработных (активных), ^ - доля увольняемых (активных), / - доля безработных, уже нашедших работу.
В каждый момент времени t можно определить приток безработных — s (l-u)N, число безработных, ставших уже занятыми -fuN. Равновесный рынок труда сохраняет равновесие, если s (l — u) N =fuN.
Отсюда следует, что естественный уровень безработицы
s
(соответствующий равновесному состоянию рынка) равен.
s + /
Модель динамики безработицы описывается дифференциальным уравнением: d (u '- N)
----= s{~u)N ~ fuN.
dt
Отсюда
u (t) = -+ (u (o) — -^-)e~{s + f) t s + f s + f
Если s + f & gt- 0, s, f — const, в долгосрочном периоде (t растет сколь угодно) уровень безработицы стремится всегда к естественному уровню, она в долгосрочном периоде не зависит от изменения зарплаты. Следовательно, работодатели (налоговые агенты) под влиянием инфляционных ожиданий ориентируются на реальный, а не номинальный уровень зарплаты.
Инфляционные ожидания строятся на основе прошлых прогнозов уровня инфляции («наивно-интуитивные инфляционные
ожидания»), на предыдущих их значениях («статические инфляционные ожидания»).
Важно иметь адаптивную процедуру учета инфляционных ожиданий, механизм приспособления к фактическому уровню инфляции. Гибкость труда — способность адаптироваться к изменяющимся условиям на рынке труда, учитывая дисбалансы, в частности, объёмный (спрос-предложение) и финансово-стоимостной (равновесно-фактическая оплата труда). Гибкость самого рынка рабочей силы — способность самокоррекции показателей при изменениях финансово-стоимостных показателей.
Уровень безработицы формируем в зависимости от стоимостных характеристик рабочей силы, масштабов избыточного спроса.
Регулирование уровня безработицы в регионе важно и для развития самих рынков труда, социально-экономического благополучия населения региона. Безработных, регистрируемых региональными службами занятости — намного больше безработных на учете, например, в конце года.
Требования к моделям:
простота, технологичность использования (для идентификации) —
• отражение основных факторов динамичности безработицы-
имитационная, пригодная для ситуационного моделирования-
• идентифицируемость, модифицируемость. С помощью моделей необходимо исследовать, количественно оценить, качественно интерпретировать управляющие для уровня безработицы воздействия [8].
Мы построим динамическую, детерминированную модель / 2
типа Вольтерра: л (0 = ax (t) ~ Ъх (t), x (t0)~ х0, где х0 — число
безработных в начале процесса, x (t) — количество безработных, a (t) -коэффициент прироста безработных (0& lt-a<-1), b (t) — коэффициент прироста занятых (0& lt-b<- 1).
Будем считать: а — рост безработицы за счет ухудшения
социальной обстановки- а1 — значимость а1 — а2 — убыль рабочих
мест- а2- важность а2. Тогда a (t) = a1a1(t) +a2a2(t). Аналогично задаем b (t).
Считаем значения по региону (данные «Ежегодников»),
например, а1 = 0,7 -«2 = 0,3, = 0,4 — Р2 = 0,6.
Методом наименьших квадратов получаем и решаем для тестового региона систему:
7,8162 а + 3,3498 а2 — 49, 871 822 Ъ & quot- 74, 807 733 Ъ2 = 2,891 — 9,8399 а + 4,2171 а2 — 79,39 699 Ъ — 118, 559 549 Ъ2 = 2,615 — 111,6704 а + 5,0016 а2 & quot-111, 182 233 Ъ — 166, 773 350 Ъ2 = 12, 648 — [20, 524 а + 8,796 а2 — 343, 864 960 Ъ — 515, 797 440 Ъ2 = 18, 257.
Находим вектора коэффициентов а=(0,270 769- 0,576 102) и ?=(0,12 221- 0,98 595).
При моделировании безработицы часто используют многомерные статистические методы, например, шкалирование, группировку, таксономию.
Вначале — агрегирование данных, приводящее к массиву средних значений показателей, без учета инвестиций в капитал, доходов консолидированных бюджетов, средних доходов населения, на основе которых рассчитывался прирост [23].
Затем — корреляционный анализ факторов, дисперсионный анализ.
В завершение, статистическое робастное оценивание многомерной выборки (методом главных компонент). Если проделать, выявим нетипичные объекты (Чукотский АО, Москва, МО, Сахалинская область, Тюмень, Ингушетия).
Основные для моделирования безработицы факторы: х -экономическая активность- у — социальное благополучие- z -средний возраст- п — налоговая нагрузка (налоговое бремя).
Одна из факторных моделей на основании тестовых расчетов имеет вид [12]:
Р = - 0, 2 9х — 0, 2 1у + 0, 2 9 ъ + 0, 3 5п.
Отсюда, при снижении экономической активности, например, на 0,29% безработица повысится на 1%, как и для
социального благополучия на 0,21%, повышении возраста населения на 0,29%, налоговой нагрузки на 0,35%.
Сбор, анализ данных, тестирование модели при соответствующих ограничениях позволяют оценить чувствительность модели.
Заключение
Чтобы осуществить релевантное моделирование безработицы, следует собрать и проанализировать данных госслужб занятости региона. Население еще не признает и принимает полноценно помощь этих служб. Это приводит к росту латентной безработицы. Но все же в службах занятости отмечают изменения, вызванные положительной динамикой трудоустройства (в первую очередь) и ростом пособий по безработице.
Коэффициенты, ответственные за ухудшение обстановки на региональном рынке достаточно велики. Напротив, коэффициенты, ответственные за позитивные процессы (например, улучшение условий труда, увеличение вакансий и др.), очень малы.
Рекомендуется использовать моделирование безработицы краткосрочное или среднесрочное.
ЛИТЕРАТУРА
1. Абубакаров М. В. ДИНАМИКА СТРУКТУРНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ СО СТРАНАМИ СНГ. Электронный мультидисциплинарный научный журнал с порталом международных научно-практических конференций
«Интернетнаука». 2016-(4): 174−191. D01: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4174−191
2. Агафонов В. А. СТРАТЕГИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ КЛАСТЕРНЫХ СИСТЕМ. Экономическая наука современной России. 2016. № 1 (72). С. 39−54.
3. Арсаханова З А. ФИНАНСОВАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ДОБЫЧИ ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ. Электронный мультидисциплинарный научный журнал с порталом международных научно-практических конференций «Интернетнаука». 2016-(4): 119−139. D0I: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4119−139
4. Афанасьева И. А. ФИНАНСОВАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ОБРАБАТЫВАЮЩЕЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ РОССИИ. История. Экономика. Геополитика. 2016-(1): 47−59. URL: http: //www. intemetnauka. net/jour/artide/view/7 (дата обращения: 28. 05. 2016).
5. Ахмедова М. Р. СУЩНОСТЬ И СОДЕРЖАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПОЛИТИКИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ. Молодой ученый. 2016. № 7 (111). С. 760−764.
6. Борисова О. В. ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ПРОЦЕСС ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ПРОДУКТОВ ПИТАНИЯ.
Экономика. Бизнес. Информатика. 2016-(2): 91 -103. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-91−103
7. Вазюлин С. А. ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОЛИТИКА ОБЕСПЕЧЕНИЯ
8. Гусева Е. Моделирование макроэкономических процессов. — М.: Litres, 2015, -212 с.
9. Исакова Г. К., Тайгибов Х. Т., Нурбагомаев К. Р. РОЛЬ ТЕНЕВОЙ ЭКОНОМИКИ В ТРАНСФОРМИРУЮЩИХСЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. Экономика и предпринимательство. 2016. № 1−2 (66−2). С. 446−450.
10. Кабачевская Е. А. ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ). Инновации в науке. 2016. № 55−2. С. 153−162.
11. Казимирчик И В. ДИНАМИКА СТРУКТУРНЫХ ИЗМЕНЕНИЙ ВНЕШНЕЙ ТОРГОВЛИ СО СТРАНАМИ ДАЛЬНЕГО ЗАРУБЕЖЬЯ. История. Экономика. Геополитика. 2016-(1): 60−74. URL: http: //www. internetnauka. net/jour/article/view/2 (дата обращения: 28. 05. 2016).
12. Ковалев Д. К., Нечетова А. Ю. Моделирование уровня безработицы в регионах РФ, http: //studydoc. ru/doc/4 211 047/modelirovanie-urovnya-bezraboticy-v-regionah-rf (доступ 27. 05. 2016).
13. Кораблева А. А., Карпов В В. МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА. Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. 2016. № 1 (17). С. 26−32.
14. Кудрявцева О. В. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ ФОРМИРОВАНИЯ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РАБОЧЕЙ СИЛЫ НА СЕЛЕ. Экономические исследования. 2016. № 1. С. 4.
15. Лапин А. В., Кутергина Г. В. ИДЕНТИФИКАЦИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РАЗВИТИЯ ДЕПРЕССИВНЫХ ТЕРРИТОРИЙ: ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2016. № 1 (28). С. 98−109.
16. Лунина Ю. В., Лунина Д. С. ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ПРОГРАММЫ ХАБАРОВСКОГО КРАЯ, НАПРАВЛЕННЫЕ НА СТАБИЛИЗАЦИЮ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ И СБАЛАНСИРОВАННОСТИ РЫНКА ТРУДА. Новая наука: Современное состояние и пути развития. 2016. № 4−1. С. 164−166.
17. Мусаев М. К. ОСНОВНЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ПО ВИДУ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «ОБРАБАТЫВАЮЩИЕ ПРОИЗВОДСТВА». Экономика. Бизнес. Информатика. 2016-(2): 43−58. Б01: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-43−58
18. Науразова Э. А., Шамилев С Р. ВАЖНОСТЬ ЭФФЕКТИВНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ ДЛЯ РЕГИОНОВ РФ. РЕЙТИНГ РЕГИОНОВ, ИНФОРМАЦИЯ ДЛЯ БИЗНЕСА, ОТРАСЛЕВЫХ
МИНИСТЕРСТВ, КРУПНЫХ КАМПАНИЙ. История. Экономика. Геополитика. 2016-(1): 32−46. URL:
http: //www. intemetnauka. net/jour/artide/view/1 (дата обращения: 28. 05. 2016).
19. Науразова Э. А., Шамилев С. Р. ВЗАИМОЗАВИСИМОСТЬ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ, БЕЗРАБОТИЦЫ, ЭКОЛОГИИ, УРОВНЯ ЖИЗНИ И ПРЕСТУПНОСТИ. Экономика. Бизнес. Информатика. 2016-(2): 104−116. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-104−116
20. Раджабова Г. У., Кузибаева О. М., Назаров Х. Е. РАЗВИТИЕ НАЦИОНАЛЬНОГО РЫНКА ТРУДА УЗБЕКИСТАНА И ЕГО ЭФФЕКТИВНОЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ. Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2016. № 3 (13). С. 5−9.
21. Топилин М. Рынок труда стабилен, безработица -5,8%. https: //www. eg-online. ru/news/309 670/ (доступ 27. 05. 2016)
22. Умаров Р. Ш. ОТДЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ УСЛУГ СВЯЗИ В СУБЪЕКТАХ РОССИИ, КАК ВАЖНЕЙШЕГО ПОКАЗАТЕЛЯ РАЗВИТИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ. Электронный мультидисциплинарный научный журнал с порталом международных научно-практических конференций «Интернетнаука». 2016-(4): 100−118. D0I: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4100−119
23. Шапиро С. А. Социально-экономические аспекты трудовой деятельности. Монография. — М.: ИД «АТИСО», 2011, -254 с.
24. Элипханов М. У. ИЗМЕНЕНИЯ ЧИСЛА ПРЕДПРИЯТИЙ И ЗАНЯТЫХ ПО ВИДУ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «ДОБЫЧА ПОЛЕЗНЫХ ИСКОПАЕМЫХ». Экономика. Бизнес. Информатика. 2016-(2): 1−24. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-1 -24
25. Hal R. Varian. Keynesian models of unemployment. Massachusetts Institute of Technology, N188, 1976.
REFERENCES
1. Abubakarov M. V. DYNAMICS of STRUCTURAL CHANGES of FOREIGN TRADE WITH the CIS COUNTRIES. Multidisciplinary research e-journal portal of the international scientific-practical conference & quot-Internetowy"-. 2016-(4): 174−191. D0I: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4-174−191
2. Agafonov V. A. the STRATEGY of building an INNOVATIVE-ORIENTED CLUSTER SYSTEMS. Economic science of modern Russia. 2016. No. 1 (72). P. 39−54.
3. Arsakhanov Z. A. FINANCIAL EFFICIENCY of MINING. Multidisciplinary research e-journal portal of the international scientific-practical conference & quot-Internetowy"-. 2016-(4): 119−139. DOI: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4-119−139
4. Afanasyev I. A. FINANCIAL performance of the MANUFACTURING INDUSTRY of RUSSIA. History. Economy. Geopolitics. 2016-(1): 47−59. URL: http: //www. internetnauka. net/jour/article/view/? (accessed: 28. 05. 2016).
5. Akhmedova M. R. the NATURE AND CONTENT of REGIONAL SOCIO-ECONOMIC POLICY IN MODERN CONDITIONS. A young scientist. 2016. No. 7 (111). P. 760−764.
6. Borisova O. V. the FACTORS INFLUENCING the PRICING PROCESS of FOOD PRODUCTS. Economy. Business. Informatics. 2016-(2): 91−103. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-91−103
7. Vazulin A. S. STATE POLICY of PROVIDING
8. Guseva E. Modeling of macroeconomic processes. — M.: Litres, 2015, -212 S.
9. Isakova G. K., Tagirov H. T., K. R. Nurmohamed ROLE of the SHADOW ECONOMY IN a TRANSFORMING SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS. Economics and entrepreneurship. 2016. No. 1−2 (66−2). P. 446−450.
10. Karabtchevsky E. A. INVESTMENT attractiveness of the REGION (ON the EXAMPLE of KRASNODAR REGION). Innovations in science. 2016. No. 55−2. P. 153−162.
11. Kazimirchik I. V. DYNAMICS of STRUCTURAL CHANGES of FOREIGN TRADE WITH the COUNTRIES of FAR ABROAD. History. Economy. Geopolitics. 2016-(1): 60−74. URL: http: //www. internetnauka. net/jour/article/view/2 (accessed: 28. 05. 2016).
12. Kovalev D. K., Nechaeva A. Y. Modeling of unemployment rate in regions of the Russian Federation, http: //studydoc. ru/doc/4 211 047/modelirovanie-urovnya-bezraboticy-v-regionah-rf (access 27. 05. 2016).
13. Korableva A. A., Karpov V. V. METHODOLOGICAL ASPECTS of COMPREHENSIVE ASSESSMENT of ECONOMIC SAFETY of the REGION. Herald of Siberian Institute of business and information technology. 2016. No. 1 (17). S. 26−32.
14. Kudryavtseva O. V. ECONOMIC MECHANISM of forming AND USE of LABOUR force IN the country. Economic research. 2016. No. 1. P.4.
15. Lapin A.V., Kutergin G. V. IDENTIFICATION AND MODELING of DEVELOPMENT of DEPRESSIVE TERRITORIES: DOMESTIC AND FOREIGN EXPERIENCE. Bulletin of Perm University. Series: Economics. 2016. No. 1 (28). P. 98−109.
16. Lunin V. Y., Lunina, D. S. the STATE PROGRAM of KHABAROVSK KRAI, TO STABILIZE the DEMOGRAPHIC SITUATION AND the BALANCE of the LABOUR MARKET. A new science: Modern state and ways of development. 2016. No. 4−1. S. 164 166.
17. Musaev M. A. MAIN INDICATORS BY type of ACTIVITY & quot-MANUFACTURING"-. Economy. Business. Informatics. 2016-(2): 43−58. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-43 -58
18. Naurazova E. A., Shamilev S. R. the IMPORTANCE of EFFECTIVE INVESTMENT FOR the REGIONS of the Russian Federation. RATING OF REGIONS, INFORMATION FOR BUSINESS, INDUSTRY MINISTRIES AND LARGE CAMPAIGNS. History. Economy. Geopolitics. 2016-(1): 32−46. URL: http: //www. internetnauka. net/jour/article/view/1 (accessed: 28. 05. 2016).
19. Naurazova E. A., Shamilev S. R. the INTERDEPENDENCE of DEVELOPMENT INDICATORS of HEALTH, UNEMPLOYMENT, ENVIRONMENT, LIVING standards AND CRIME. Economy. Business. Informatics. 2016-(2): 104−116. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-104−116
20. Radjabov G. W., O. M. Kuzibaev, Nazarov H. E. the DEVELOPMENT of NATIONAL LABOR MARKET of UZBEKISTAN AND ITS EFFECTIVE FUNCTIONING. Innovation economy: prospects for development and improvement. 2016. No. 3 (13). P. 5−9.
21. Topilin M. the labor Market is stable, unemployment is 5. 8%. https: //www. eg-online. ru/news/309 670/ (accessed 27. 05. 2016)
22. Umarov, R. S. some CHARACTERISTICS of COMMUNICATION SERVICES IN the regions of RUSSIA, AS an IMPORTANT INDICATOR of INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT. Multidisciplinary research e-journal portal of the international scientific-practical conference & quot-Internetowy"-. 2016-(4): 100−118. DOI: 10. 19 075/2414−0031 -2016−4-100−119
23. Shapiro, S. A., Socio-economic aspects of employment. Monograph. — M.: ID & quot-of atiso& quot-, 2011, — p. 254
24. Elipkhanov M. U. CHANGES in the NUMBER of ENTERPRISES AND EMPLOYMENT BY KIND of ECONOMIC ACTIVITIES & quot-MINING and quarrying& quot-. Economy. Business. Informatics. 2016-(2): 1−24. DOI: 10. 19 075/2500−2074−2016−2-1−24
25. Hal R. Varian. Keynesian models of unemployment. Massachusetts Institute of Technology, N188, 1976.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой