Типология регионов России по показателям человеческого потенциала
Научная статья
Для цитирования
Рюмина Е. В., Федотов А. А. Типология регионов России по показателям человеческого потенциала // Народонаселение. 2025. Том 28. № 1. С. 114-126. DOI: https://doi.org/10.24412/1561-7785-2025-1-114-126 EDN: AIIALI
Аннотация
В статье представлены результаты типологизации регионов по показателям человеческого потенциала. Цель исследования — группировка регионов по уровню развития человеческого потенциала и в этом аспекте выявление среди них образцовых и отстающих. Объект исследования — 85 российских регионов и показатели их человеческого потенциала. Сначала рассматривались 22 показателя, характеризующих различные аспекты человеческого потенциала: демографический, трудовой, образовательный, культурный, экологический и относящийся к социальному здоровью, включая его негативные компоненты — потребление алкоголя и преступность. Далее выбранные показатели были проанализированы и проверены на мультиколлинеарность, в результате чего осталось 9 показателей, отражающих: ожидаемую продолжительность жизни, рождаемость, заболеваемость, долю высоквалифицированных работников, удельный вес руководителей и специалистов, потребление алкоголя, число посещений музеев и театров, число разводов, экологическое поведение. Типологизация проведена методами кластерного анализа: иерархического и k-средних. Использованы данные официальной статистики социально-экономического развития регионов за 2021 год. В результате кластеризации получено 9 групп регионов, от 1 до 22 регионов в группе. Каждой группе дана содержательная характеристика. Группировка регионов сильно отличается от привычных типологий по экономическому развитию. Например, Московская и Ленинградская области по характеристикам человеческого потенциала определены на уровне «ниже среднего», а экономически развитая Республика Татарстан и дотационная Псковская область попали в одну группу. Полученная типология расширяет представление о региональной дифференциации человеческого потенциала и позволяет по-другому взглянуть на уровень его развития в отдельных регионах и их группах. Основная польза типологии заключается в том, что группы с высокими значениями показателей человеческого потенциала должны стать объектами анализа тех эффективных мер воздействия на него, которые регионы реализуют и благодаря которым достигли хороших результатов. Этот опыт следует распространять на менее успешные в плане развития человеческого потенциала регионы.
Ключевые слова:
человеческий потенциал, показатели, регионы России, типология, кластерный анализ
Литература
1. Локосов, В.В. Человеческий потенциал: концептуальные подходы и методики измерения / В.В. Локосов // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 4–14. DOI: 10.19181/population.2023.26.4.1; EDN: FFZUND
2. Токсанбаева, М.С. Социально-экономические факторы, влияющие на качество трудового потенциала населения регионов России / М.С. Токсанбаева, О.А. Коленникова, Р.И. Попова // Народонаселение. — 2024. — Т. 27. — № 3. — С. 98–110. DOI: 10.24412/1561-7785-2024-3-98-110; EDN: WEHHTT
3. Everitt B.S. Cluster analysis. Fifth Edition / Brian S. Everitt. Sabine Landau, Morven Leese, Daniel Stahl. — U.K : John Wiley & Sons, — 2011. — 330 p.
4. Lior R. A Survey of Clustering Algorithms / R. Lior // Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Second Edition / Ed. Oded Maimon and Lior Rokach. — New York : Springer, 2010 — P. 269–298. DOI: 10.1007/978-0-387-09823-4
5. Simovici, D.A. Mathematical Tools for Data Mining. Second edition / D.A. Simovici, C. Djeraba. — London : Springer-Verlag, 2014. — 831 p. DOI: 10.1007/978-1-4471-6407-4
6. Рюмина, Е.В. Анализ факторов региональной дифференциации показателей потребления электроэнергии населением России / Е.В. Рюмина // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 3. — С. 107–116. DOI: 10.19181/population.2023.26.3.9; EDN: YRYQVK
2. Токсанбаева, М.С. Социально-экономические факторы, влияющие на качество трудового потенциала населения регионов России / М.С. Токсанбаева, О.А. Коленникова, Р.И. Попова // Народонаселение. — 2024. — Т. 27. — № 3. — С. 98–110. DOI: 10.24412/1561-7785-2024-3-98-110; EDN: WEHHTT
3. Everitt B.S. Cluster analysis. Fifth Edition / Brian S. Everitt. Sabine Landau, Morven Leese, Daniel Stahl. — U.K : John Wiley & Sons, — 2011. — 330 p.
4. Lior R. A Survey of Clustering Algorithms / R. Lior // Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Second Edition / Ed. Oded Maimon and Lior Rokach. — New York : Springer, 2010 — P. 269–298. DOI: 10.1007/978-0-387-09823-4
5. Simovici, D.A. Mathematical Tools for Data Mining. Second edition / D.A. Simovici, C. Djeraba. — London : Springer-Verlag, 2014. — 831 p. DOI: 10.1007/978-1-4471-6407-4
6. Рюмина, Е.В. Анализ факторов региональной дифференциации показателей потребления электроэнергии населением России / Е.В. Рюмина // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 3. — С. 107–116. DOI: 10.19181/population.2023.26.3.9; EDN: YRYQVK

Статья
Поступила: 08.07.2024
Опубликована: 27.03.2025
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Рюмина, Е. В., & Федотов, А. А. (2025). Типология регионов России по показателям человеческого потенциала. Народонаселение, 28(1), 114-126. https://doi.org/10.24412/1561-7785-2025-1-114-126
Раздел
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ РОССИИ