Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России

Научная статья
  • Владимир Сергеевич Степанов ЦЭМИ РАН, Москва, Россия vladstep0355@gmail.com ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-4478-376X
    elibrary Author_id 10090
  • Вячеслав Николаевич Бобков Институт экономики РАН, Москва, Россия bobkovvn@mail.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0001-7364-5297
    elibrary Author_id 275902
  • Екатерина Федоровна Шамаева Государственный университет управления, Москва, Россия ef_shamaeva@guu.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-1070-8550
    elibrary Author_id 554485
  • Елена Валерьевна Одинцова Институт экономики РАН, Москва, Россия odin_ev@mail.ru ORCID ID https://orcid.org/0000-0002-7906-8520
    elibrary Author_id 999153
Для цитирования
Степанов В. С., Бобков В. Н., Шамаева Е. Ф., Одинцова Е. В. Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Том 18. № 4. С. 450-465. DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.3 EDN: FUJMOM

Аннотация

Работа содержит исследование одного из компонентов качества жизни – уровня жизни населения – на примере анализа регионов Центрального федерального округа. С использованием данных Росстата сформирован список наиболее важных социально-экономических показателей, характеризующих уровень жизни населения, и далее по ним построен интегральный индикатор. Этот индикатор может быть использован в качестве одного из критериев результативности работы региональных органов власти. Показано наличие зависимости между полученным индикатором и лаговыми значениями переменных, характеризующих уровень развития экономической политики: развитие человеческого потенциала, инновационная активность, транспортная инфраструктура и ряду других. На этой основе построена эконометрическая модель, имеющая высокое статистическое качество, т.к. несмещённая оценка коэффициента детерминации R2 равна 95 % и ошибка аппроксимации модели равна 5,4 %. Оценки коэффициентов эластичности объясняющих переменных в этой модели позволяют упорядочить степень влияния соответствующих направлений экономической политики на индикатор уровня жизни населения. Наличие лаговых объясняющих переменных позволяет строить прогнозы значений индикатора с горизонтом планирования в 1–2 года.
Ключевые слова:
уровень жизни населения, индикаторы уровня жизни, интегральный индикатор, регрессионная модель, метод главных компонент, социально-экономическая политика, регионы

Биографии авторов

Владимир Сергеевич Степанов, ЦЭМИ РАН, Москва, Россия
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник отделения эконометрики и прикладной статистики; лаборатория вероятностно-статистических методов и моделей в экономике
Вячеслав Николаевич Бобков, Институт экономики РАН, Москва, Россия
доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник
Екатерина Федоровна Шамаева, Государственный университет управления, Москва, Россия
кандидат технических наук, доцент, ведущий специалист Центра проектирования устойчивого развития институтов гражданского общества
Елена Валерьевна Одинцова, Институт экономики РАН, Москва, Россия
кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник

Литература

1. Цели устойчивого развития в Российской Федерации. Крат.стат.сб. Росстат. 2020. 79 с. ISBN 978-5-4269-0084-4.

2. Хачатрян Н.К., Кузнецова О.И. Компьютерное моделирование вариантов пространственного развития научно-технологической сферы в Российской Федерации // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56. № 3. С. 45–55. DOI 10.31857/S042473880010525-6, EDN KNTMVY

3. Мониторинг доходов и уровня жизни населения России – 2021 год: [монография]. Вып. 5 (201) / В.Н. Бобков [и др.]; отв. ред. В.Н. Бобков, А.А. Гулюгина. М. : ФНИСЦ РАН, 2022. 114 с. ISBN 978-5-89697-398-0. DOI 10.19181/monogr.978-5-89697-398-0.2022

4. Леонидова Г.В., Басова Е.А., Белехова Г.В., Россошанский А.И., Груздева М.А. Благосостояние населения в исследованиях ФГБУН ВолНЦ РАН: обзор // Социальное пространство. Т. 6. № 4. С. 1–15. DOI: 10.15838/sa.2020.4.26.1 EDN NIXTFW

5. Rakhmetova A., Budeshov Ye. Quality of life as an indicator of public management performance in the Republic of Kazakhstan // Економiчний часопис-XXI. 2020. 184. 7-8. 133-153. DOI 10.21003/ea.V184-12, EDN FWQLVW

6. Берендеева А.Б., Ледяйкина И.И. Уровень и качество жизни населения как критерий социальной эффективности проектного управления в регионах России // Вестник Ивановского государственного университета. Серия: Экономика. 2021. № 2 (48). С. 42–55. EDN MXSZDY

7. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения: монография. M.: Наука, 2012. 432 c. EDN WNTANH (Aivazian S.A. Quality of life and living standard analysis. Berlin: De Gruyter, 2016. 399 p. (In Eng.). DOI: 10.1515/9783110316254)

8. Климонова А.Н. Благосостояние населения как целевой ориентир деятельности государства: сущность, элементы, факторы благосостояния // Социально-экономические явления и процессы. 2016. Т. 11. № 12. С. 60–67. EDN XXNDQL

9. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Качество жизни населения как интегральный критерий оценки эффективности деятельности региональной администрации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2004. № 4. С. 71–85. EDN IXFNOR

10. Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Куликова О.М., Файзуллин Ф.С. Управление качеством жизни населения в регионах России // Journal of Institutional Studies. 2019. 11(2), 146–170. DOI: 10.17835/2076-6297.2019.11.2.146-170, EDN LWLYCS

11. Малева Т.М., Гришина Е.Е., Цацура Е.А. Социальная политика в долгосрочной перспективе: многомерная бедность и эффективная адресность. 2019. М.: Дело, 52 c. EDN VUAWLM

12. Сергеев Ю.Н, Кулеш В.П., Дмитриев В.В. Теория и практика оценки качества жизни населения России на текущем вековом интервале // Биосфера. 2021. Т. 13, № 3. с.49-85. DOI: 10.24855/biosfera.v13i3.590, EDN OHDVFA

13. Акуленко В.А. Теоретические подходы неоклассической экономики к феномену “благосостояние” // Социально-экономические явления и процессы. 2009. Т. 14. № 2 (106). С. 51–60.

14. Михеева Н.Н. Долгосрочные прогнозы регионального развития: анализ результатов и проблемы разработки // Проблемы прогнозирования. 2018. № 5 (170). С. 24–38. EDN YNJSRV

15. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Подходы к изучению качества и уровня жизни в России // Вестник РФФИ. Гуманитарные и общественные науки. 2020. № 4. с. 34–44. DOI 10.22204/2587-8956-2020-101-04-34-44, EDN NASIVT

16. Капелюк С.Д. Оценка благосостояния: подходы и индикаторы // Общество: Политика. Экономика. Право. 2018. № 12 (65). С. 71–75. DOI 10.24158/pep.2018.12.12, EDN YTGIXR

17. Найден С.Н., Белоусова А.В. Методический инструментарий оценки благосостояния населения: межрегиональное сопоставление // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 53–68. DOI 10.17059/2018-1-5, EDN YWWBOJ

18. Пыжева Ю.И. Социо-эколого-экономическое благополучие населения: альтернативный подход к оцениванию // Вестник Омского университета. Сер. «Экономика». 2019. Т.17. № 3. С. 70–77. DOI: 10.25513/1812-3988.2019.17(3).70-77, EDN NDXPD

19. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Инновации и уровень жизни населения: взаимосвязь, тенденции, перспективы // Экономика, Статистика и Информатика. Вестник УМО. 2012. № 6. с. 91–95.

20. Рейтинг стран мира по индексу инноваций. Школа INSEAD. Гуманитарный портал. URL: https://gtmarket.ru/ratings/global-innovation-index/info, свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022)

21. Александрин Ю.Н., Самарская А.А. Оценка динамики инновационной активности российского бизнеса // Экономика устойчивого развития. 2018. № 2 (34). С. 14–20. EDN XVVKCD

22. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Влияние социально-экономических и инновационных факторов на производительность труда в Центральном федеральном округе // Научные исследования и разработки. Экономика. 2019. Т. 7. № 6. С. 20–22. DOI 10.12737/2587-9111-2019-20-22, EDN BWHQDK

23. Ревич Б.А., Харькова Т. Чем болеют и от чего гибнут россияне трудоспособного возраста // Демоскоп Weekly. 2016. № 691–692. URL: http://demoscope.ru/weekly/2016/0691/demoscope691.pdf свободный. Яз. рус. (дата обращения: ноябрь 2022). EDN WWMHKV

24. Куккоев С.П. Моделирование ожидаемой продолжительности жизни в Российской Федерации // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. 2018. № 1, C. 29-37. EDN XRDZYT

25. Куделина О.В., Канева М.А. Выбор индикатора капитала здоровья в российских регионах // Экология человека. 2020. № 9. С. 18–27. DOI 10.33396/1728-0869-2020-9-18-27, EDN BDDNDV

26. Степанов В.С. Индикатор развития дорожно-транспортной инфраструктуры в регионах и его применение для оценки уровня благосостояния // Труды II Гранберговской конференции «Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность». Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2021. C. 432–445. DOI: 10.53954/9785604607893_432, EDN LXIJFY

27. Корчак Е.А. Бедность населения как угроза устойчивому развитию российской Арктики // Арктика и Север. 2020. № 40. С. 47–65. DOI 10.37482/issn2221-2698.2020.40.47, EDN HGZEWL

28. Индекс «Цифровая Россия». URL: https://www.skolkovo.ru/researches/indeks-cifrovaya-rossiya/ свободный. Яз. рус. (дата обращения: август 2022).

29. Мельников Р.М., Фурманов К.К. Оценка влияния инфраструктурной обеспеченности на экономическое развитие российских регионов // Регион: экономика и социология. 2019. № 4 (104). С. 204–225. DOI 10.15372/REG20190409, EDN QYGVGO

30. Леденёва М.В., Мишура Н.А. Факторный анализ инновационной активности организаций в РФ // Теоретическая и прикладная экономика. 2020. № 4. С. 95–105. DOI 10.25136/2409-8647.2020.4.34785, EDN ENHZJR

31. Чехломин С.В, Аксянова А.В. Инновационная активность организаций в России и факторы, влияющие на нее // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9. № 4. С. 1459–1468. DOI 10.18334/vinec.9.4.41214, EDN NPJRRE

32. Kaneva M.A., Untura G.A. Interrelation of R&D, knowledge spillovers, and dynamics of the economic growth of Russian regions. Regional Research of Russia, 2018. 8, 1, 84–91. DOI 10.1134/S2079970518010045, EDN ZWQIGV

33. Рейтинг инновационных регионов России. Ассоциация инновационных регионов России. URL: https://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/ свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022).

34. Гохберг Л.М. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. 2021. Вып. 7. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 274 с. ISBN 978-5-7598-2390-2

35. Тебекин А.В., Митропольская-Родионова Н.В., Хорева А.В. Анализ развития инновационных процессов в сфере цифровой экономики // Транспортное дело России. 2019. № 5. С. 3–6. EDN HQAMCX

36. Земцов С.П., Смелов Ю.А. Факторы регионального развития в России: география, человеческий капитал или политика регионов // Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. № 4 (40). С. 84–108. DOI 10.31737/22212264-2018-40-4-4, EDN YSFTFR

37. Лавриненко П.А., Ромашина А.А., Степанов П.С., Чистяков П.А. Транспортная доступность как индикатор развития региона // Проблемы прогнозирования. 2019. № 6 (177). С. 136–146. EDN ECPMCF

38. Уровень развития науки и технологий в регионах России – рейтинг 2018 года. РИА ”Рейтинг”. URL: https://riarating.ru/infografika/20181017/630109152.html свободный. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2022).

39. Рейтинг социально-экономического развития регионов. РИА ”Рейтинг”. URL: https://ria.ru/20220516/ekonomika-1788413061.html, свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022).

40. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Технологические инновации: создание, применение, результаты // Проблемы прогнозирования. 2018. № 5 (170). С. 137–155. EDN YNJSUX

41. Ганичев Н.А., Кошовец О.Б. Технологический прорыв на базе развития цифровой экономики: возможности, проблемы, риски // Проблемы прогнозирования. 2019. № 6. С. 48–59. EDN TFVQNM

42. Хачатурян А.А. Безработица и другие социальные угрозы цифровой экономики // Проблемы прогнозирования. № 3 (186). С. 103–115. DOI 10.47711/0868-6351-186-103-115, EDN QXDKXI

43. Бурцева Т.А., Кузнецова Д.Д. Анализ факторов благосостояния населения Российской Федерации в региональном разрезе // Горизонты экономики. 2021. № 6 (65). С. 19–27. EDN WYBYCU
Статья

Поступила: 25.10.2022

Опубликована: 22.12.2022

Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:

APA
Степанов, В. С., Бобков, В. Н., Шамаева, Е. Ф., & Одинцова, Е. В. (2022). Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России. Уровень жизни населения регионов России, 18(4), 450-465. https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.3
Раздел
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ