Благосостояние личности в условиях кризиса социально-экономической системы региона
Выражение признательности
Статья подготовлена при финансовой поддержке гранта РФФИ №19-010-00100 «Гармонизация триады «население-власть-бизнес» как основа поступательного социально-экономического развития регионов России»
Для цитирования
Чичканов В. П., Куклин А. А., Охотников С. А., Коробков И. В. Благосостояние личности в условиях кризиса социально-экономической системы региона // Уровень жизни населения регионов России. 2020. Том 16. № 3. С. 49-58. DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2020.16.3.4
Аннотация
Объект. Экономика региона. Предмет. Социально-экономические отношения, трансформирующиеся в условиях вызовов и угроз и оказывающие влияние на уровень благосостояния личности на территории проживания. Цель. Диагностика благосостояния личности на территории проживания с учётом влияния безопасности и потенциала региона. Основные положения статьи. 1. Представлена модульная схема формирования благосостояния личности на территории проживания. Убраны два малозначимые модули диагностики благосостояния личности на территории проживания и исключена мультиколлениарность показателей. 2. Разработана экспресс-диагностика благосостояния личности на территории проживания с учетом влияния безопасности и потенциала региона, основанная на кросс-корреляционной функции. Приводится анализ взаимовлияния экономической безопасности и благосостояния личности на территории проживания с градацией на виды взаимодействия. Выделены три вида взаимодействия: а) одновременное возрастание показателей благосостояния личности и показателей экономической безопасности; б) показатели экономической безопасности выступают в роли поддерживающих элементов для показателей благосостояния личности на территории проживания; в) стационарное поведение показателей обоих модулей. Предложен скалярный потенциал взаимодействия между экономической безопасностью и благосостоянием личности на территории проживания, для которого выделено устойчивое положение. Данный потенциал учитывает все три вида взаимодействия благосостояния личности на территории проживания с экономическим потенциалом. Выполнена увязка полученных результатов для субъектов Уральского федерального округа (УрФО) по лекалам основных видов кризиса. Подробно рассмотрено сравнение ситуации субъектов УрФО в период финансово-экономического кризиса 2008-2009 гг. и стагнационного периода 2016-2019 гг.
Ключевые слова:
Экспресс-диагностика благосостояния личности на территории проживания, безопасность, потенциал, классификация уровней кризиса, кросс-корреляция, матрица взаимодействия, функция взаимовлияния
Литература
Аганбегян А.Г. Сбережение населения России под вопросом // Народонаселение. 2018. Том 21. № 4. С. 4 – 13. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-01
Аганбегян А.Г. О неотложных мерах по возобновлению социально-экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1. С. 3 – 15.
Диагностика и реагирование на угрозы социально-экономическому развитию регионов/под ред. В.А.Черешнева, В.П. Чичканова, А.А. Куклина. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2019. 383 с. ISBN 978-5-94646-626-4
Комплексная методика диагностики благосостояния личности и территории проживания / Куклин А.А., Чичканов В.П. и др.; под ред. А.А. Куклина и В.П. Чичканова. 2-е изд., Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2017. 164 с.
Куклин А.А., Клевакин А.Н. Социально-экономические последствия незаконного оборота психоактивных веществ в регионе / под ред. В.П. Чичканова. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2019. 257 с. ISBN 978-5-94646-618-9
Широв А.А. Экономика России в 2019 г.: проблемы и пути решения // Общество и экономика. 2019. № 10. С. 5-12. DOI: 10.31857/S020736760007142-5
Френкель А.А., Сергиенко Я.В., Сурков А.А., Тихомиров Б.И. Стагнация: надолго ли? // Экономические стратегии. 2019. № 6. С. 90 - 96. DOI: 10.33917/es-6.164.2019.90-95
Attrd F. Thermodynamics and statistical mechanics. Elsevier Ltd. 2002. 450 p.
Ayşegül İşcanoğlu-Çekiç, Havva Gültekin Are cross-correlations between Turkish Stock Exchange and three major country indices multifractal or monofractal? // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019. Vol. 525. P. 978-990. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.03.074
Boyd D.W. Systems analysis and modeling. A macro-to-micro approach with multidisciplinary applications. Elsevier Inc, 2001. 365 p.
Catlow C. R. A., Veronique Van Speybroeck and Rutger A. Van Santen Modelling and Simulation in the Science of Micro- and Meso-Porous Materials. Elsevier Inc. 2018. 300 p.
Jing Qin, Jintian Ge, Xinsheng Lu The effectiveness of the monetary policy in China: New evidence from long-range crosscorrelation analysis and the components of multifractality // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 506. P. 1026-1037. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.04.068
Hatutale J., Sheefeni S.J.P. Cross-Correlation Analysis of Interest Rates and Inflation in Namibia // Journal of Emerging Issues in Economics, Finance and Banking. 2013. Vol.2. P. 847-857.
Israelachvili J.N. Intermolecular and surface forces. Elsevier Inc. 2011. 704 p.
Matyjaszewski K., Möller M. Polymer Science: A Comprehensive Reference. Elsevier Science. 2012. 7760 p.
Menke W. and Menke J. Environmental Data Analysis with Matlab. Elsevier Inc. 2016. 342 p.
Roger T.D., William T.M.D. Dangers and uses of crosscorrelation in analyzing time series in perception, performance, movement, and neuroscience: The importance of constructing transfer function autoregressive models // Behav Res Methods. 2016. Vol.48(2). P. 783-802. DOI: 10.3758/s13428-015-0611-2
Zhang N., Lin A., Yang P. Detrended moving average partial cross-correlation analysis on financial time series // Physica A: statistical mechanics and its applications. 2020. Vol. 542. DOI: 10.1016/j.physa.2019.122960
Аганбегян А.Г. О неотложных мерах по возобновлению социально-экономического роста // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1. С. 3 – 15.
Диагностика и реагирование на угрозы социально-экономическому развитию регионов/под ред. В.А.Черешнева, В.П. Чичканова, А.А. Куклина. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2019. 383 с. ISBN 978-5-94646-626-4
Комплексная методика диагностики благосостояния личности и территории проживания / Куклин А.А., Чичканов В.П. и др.; под ред. А.А. Куклина и В.П. Чичканова. 2-е изд., Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2017. 164 с.
Куклин А.А., Клевакин А.Н. Социально-экономические последствия незаконного оборота психоактивных веществ в регионе / под ред. В.П. Чичканова. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2019. 257 с. ISBN 978-5-94646-618-9
Широв А.А. Экономика России в 2019 г.: проблемы и пути решения // Общество и экономика. 2019. № 10. С. 5-12. DOI: 10.31857/S020736760007142-5
Френкель А.А., Сергиенко Я.В., Сурков А.А., Тихомиров Б.И. Стагнация: надолго ли? // Экономические стратегии. 2019. № 6. С. 90 - 96. DOI: 10.33917/es-6.164.2019.90-95
Attrd F. Thermodynamics and statistical mechanics. Elsevier Ltd. 2002. 450 p.
Ayşegül İşcanoğlu-Çekiç, Havva Gültekin Are cross-correlations between Turkish Stock Exchange and three major country indices multifractal or monofractal? // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019. Vol. 525. P. 978-990. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.03.074
Boyd D.W. Systems analysis and modeling. A macro-to-micro approach with multidisciplinary applications. Elsevier Inc, 2001. 365 p.
Catlow C. R. A., Veronique Van Speybroeck and Rutger A. Van Santen Modelling and Simulation in the Science of Micro- and Meso-Porous Materials. Elsevier Inc. 2018. 300 p.
Jing Qin, Jintian Ge, Xinsheng Lu The effectiveness of the monetary policy in China: New evidence from long-range crosscorrelation analysis and the components of multifractality // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 506. P. 1026-1037. https://doi.org/10.1016/j.physa.2018.04.068
Hatutale J., Sheefeni S.J.P. Cross-Correlation Analysis of Interest Rates and Inflation in Namibia // Journal of Emerging Issues in Economics, Finance and Banking. 2013. Vol.2. P. 847-857.
Israelachvili J.N. Intermolecular and surface forces. Elsevier Inc. 2011. 704 p.
Matyjaszewski K., Möller M. Polymer Science: A Comprehensive Reference. Elsevier Science. 2012. 7760 p.
Menke W. and Menke J. Environmental Data Analysis with Matlab. Elsevier Inc. 2016. 342 p.
Roger T.D., William T.M.D. Dangers and uses of crosscorrelation in analyzing time series in perception, performance, movement, and neuroscience: The importance of constructing transfer function autoregressive models // Behav Res Methods. 2016. Vol.48(2). P. 783-802. DOI: 10.3758/s13428-015-0611-2
Zhang N., Lin A., Yang P. Detrended moving average partial cross-correlation analysis on financial time series // Physica A: statistical mechanics and its applications. 2020. Vol. 542. DOI: 10.1016/j.physa.2019.122960
Статья
Поступила: 23.06.2020
Опубликована: 14.08.2020
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Чичканов, В. П., Куклин, А. А., Охотников, С. А., & Коробков, И. В. (2020). Благосостояние личности в условиях кризиса социально-экономической системы региона. Уровень жизни населения регионов России, 16(3), 49-58. https://doi.org/10.19181/lsprr.2020.16.3.4
Раздел
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
