Уровень жизни РФ
Уровень жизни РФ

СУБЪЕКТЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ: УРОВЕНЬ РАЗВИТИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА

Аннотация. Выявлена совокупность определяющих факторов-независимых переменных и построены статистически значимые регрессионные модели (R2скорр>0,9; Fкр>>100; функции откликов – показатели, используемые в отчетах ООН при расчете Индекса развития человеческого потенциала). В качестве исходной информации использован массив статистических данных, сформированный Росстатом РФ.

Ключевые слова: уровень жизни населения, коэффициенты корреляции, регрессионные модели, статистическая значимость

LEVEL OF LIFE OF THE POPULATION OF THE SUBJECTS OF THE RUSSIAN FEDERATION: STATISTICAL STUDY

Abstract. A set of determining factors-independent variables has been identified and statistically significant regression models have been constructed (R2oror>0.9, Fcr>>100, response functions - indicators used in UN reports when calculating the Human Development Index). As an initial information, an array of statistical data, generated by the Russian Federal Service for Statistics, was used.

Keywords: standard of living, correlation coefficients, regression models, statistical significance

Актуальность исследования. Известно, что исследования по проблемам уровня жизни населения исключительно актуальны для любой страны мира. Что касается России, то приоритетной целью, указанной в Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы [1], является: «а) развитие человеческого потенциала; … д) повышение эффективности государственного управления, развитие экономики и социальной сферы». При этом (см.: [2]) «К основным вызовам и угрозам экономической безопасности относятся: … усиление дифференциации населения по уровню доходов; снижение качества и доступности образования, медицинской помощи и, как следствие, снижение качества человеческого потенциала;».

Введение. Но что же представляет собой этот «человеческий потенциал»? И почему необходимо заботиться о его повышении?

Показатель уровня развития человека в стране - Индекс развития человеческого потенциала (Human Development Index, HDI), характеризующий уровень жизни населения - с 1990 года используется ООН в ежегодном отчёте.

Индекс рассчитывается по трём основным направлениям: здоровье и долголетие, измеряемые показателем ожидаемой продолжительности жизни при рождении, доступ к образованию, измеряемый уровнем грамотности взрослого населения и совокупным валовым коэффициентом охвата образованием, достойный уровень жизни, измеряемый величиной валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения в долларах США по паритету покупательной способности (ППС).

Проблемы оценки и повышения уровня жизни населения рассматриваются в многочисленных публикациях (см., например, [3-15] и множество других работ). Однако, как отмечено в [16], в настоящее время отсутствуют достоверные количественные, подтвержденные результатами перекрестных исследований сведения о том, какие факторы (из достаточно большой совокупности учитываемых Росстатом РФ факторов) реально, статистически значимо влияют на Индекс развития человеческого потенциала, на показатели, характеризующие уровень жизни населения субъектов РФ, на достоверность прогнозов конкретного показателя.

Здесь представлены оригинальные результаты исследований, связанных с выявлением и оценкой статистической значимости влияния нескольких десятков факторов на показатели уровня жизни населения субъектов РФ.

Исходной информацией для проведения исследований служили данные о социально-экономических показателях деятельности субъектов РФ, представленные на сайте и в Статистических сборниках Росстата РФ [17]. Использованы данные за 7-летний период 2010-2016 годы. Причем в связи с тем, что в Статистическом сборнике (2017) в информации за 2016 г. отсутствовали сведения о 2-х (из 135) показателях «Валовой региональный продукт» и «Валовой региональный продукт на душу населения», то все предварительные расчеты выполнялись по данным за 2015 г. с последующей перепроверкой на данных за предыдущие годы и на данных за 2016 год, если не требовались сведения о значениях двух упомянутых показателей. Кроме того, из-за неполноты представленных в [17] статистических данных шесть субъектов РФ (Архангельская область (без автономного округа), Ненецкий автономный округ, Тюменская область (без автономных округов), Ханты-Мансийский округ, Чукотский автономный округ, Ямало-Ненецкий округ) исключены из расчета показателей уровня жизни населения, т.е. в обработке по каждому году использовалось 79 наблюдений (субъекты РФ) по 135 показателям.

Обратим внимание на то, что в исходной статистической информации [17] представлены явно значения только одного из используемых при расчетах Индекса развития человеческого потенциала и упоминаемых в отчетах ООН показателей – показателя «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет». Поэтому в процессе исследований мы пытались так преобразовать исходные показатели, чтобы сформировать в определенной степени обоснованные замены отсутствующим показателям Индекса развития человеческого потенциала.

1.Статистическое исследование влияния сформированных Росстатом РФ факторов на показатели уровня жизни населения субъектов РФ, в том числе на:

1.1.Показатель «Валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения по паритету покупательной способности, руб»

Значения этого показателя отсутствуют в исходной информации [17]. В такой ситуации, исходя из «здравого смысла», мы использовали отношение (Y) значений показателей «Валовой региональный продукт на душу населения, руб» и «Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг (на конец года), руб» в качестве вынужденной и, как нам представляется, вполне обоснованной замены. Действительно, ведь чем меньше стоимость потребительской корзины, тем, очевидно, больше других покупок сможет сделать любой житель конкретного субъекта РФ, тем реально выше, комфортнее будет уровень его жизни в этом административно-территориальном образовании (АТО).

Но, спрашивается, с каким запаздыванием (лагом) проявляется влияние тех или иных факторов на динамику вновь сформированного нами показателя Y и какова степень этого влияния?

И как определить, насколько заметно отражается на его динамике скорость приращения некоторых содержательно и статистически значимых факторов?

Как сформировать оптимальный состав независимых переменных для прогнозирования показателя Y, используемого для характеристики достойного уровня жизни населения АТО?

Для ответа на поставленные вопросы нами выполнен расчет относительных значений приращения всех статистически значимых факторов (со статистически значимыми коэффициентами корреляции с Y), представленных в исходной информации Росстата РФ [17] и относительного приращения показателя уровня жизни населения Y1 за 5-летний период (с 2010 по 2015 годы).

После многочисленных расчетов с использованием различных сочетаний исходных факторов получены статистически значимые регрессионные модели, хорошо описывающие исходную информацию, с составом факторов, включение которых в уравнение регрессии легко обосновать содержательно.

Модель без свободного члена имеет вид:

Y1 =b1*X1+b2*X2+b3*X3+ b4*X4,

где:

Y1 – относительное приращение показателя Y, т.е. [(ВРП на душу населения в 2015 г., руб)/(Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в 2015г., руб)]/[( ВРП на душу населения в 2010г., руб)/( Стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг в 2010г., руб)];

X1 - относительное приращение среднегодовой численности занятых, тыс.;

X2 – относительное приращение инвестиций в основной капитал (в фактически действующих ценах), млн. руб;

X3 – относительное приращение поступлений налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации, млн. руб.

X4 – относительное приращение числа предприятий и организаций (на конец года по данным государственной регистрации);

В результате получены следующие численные значения статистических показателей качества моделей:

1) для модели с четырьмя факторами-независимыми переменными:

Значения b–коэффициентов:

b1=0,1906; b2=0,159; b3=0,11; b4=0,477;

b1/Ϭb1 =2,13; b2/Ϭb2=5,29; b3/Ϭb3=3,05; b4/Ϭb4=4,76;

R2=0,98; R2скорр=0,97; Fкр=1429,6.

2) для модели с тремя факторами-независимыми переменными X1, X2, X3:

b1=0,492; b2=0,179; b3=0,195;

b1/Ϭb1=6,88; b2/Ϭb2=9,27; b3/Ϭb3=5,44;

R2=0,98; R2скорр=0,97; Fкр=1476,8.

Теперь оценим статистическую значимость влияния исходного состава факторов на относительное приращение значений показателя «(ВРП на душу населения, руб)» за 5-летний период (с 2010 по 2015 годы) – Y2

В результате выполненных расчетов оказалось, что наиболее существенное влияние на анализируемый показатель оказывают выявленные ранее факторы-независимые переменные X1, X2, X3.

Получены следующие численные значения статистических показателей качества моделей:

1) для модели с тремя факторами-независимыми переменными X1, X2, X3:

b1=0,863; b2=0,275; b3=0,249;

b1/Ϭb1=8,03; b2/Ϭb2=5,41; b3/Ϭb3=4,63;

R2=0,98; R2скорр=0,97; Fкр=1584.

2) для модели с двумя факторами-независимыми переменными X1, X2:

b1=1,21; b2=0,324; b1/Ϭb1=13,84; b2/Ϭb2=5,8;

R2=0,98; R2скорр=0,97; Fкр=1869

Для моделей со свободным членом, несмотря на статистическую значимость b-коэффициентов, значения R2<0,5. Так, для модели с двумя независимыми переменными: b1/Ϭb1=2,95; b2/Ϭb2=4,69; b Y2 /ϬbY2=9,53.

При оценке влияния исходных факторов на абсолютное значение показателя «(ВРП на душу населения, руб)» в 2015 г. (Y3) обнаружена статистически значимая связь между Y3 и факторами:

X1 - относительное приращение стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг, руб;

X2 - относительное приращение поступлений налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации, млн. руб.

X3 - относительное приращение инвестиций в основной капитал (в фактически действующих ценах), млн. руб;

Однако полученные модели обладают заметно худшими показателями качества и прогнозными свойствами:

1) для модели с тремя факторами-независимыми переменными X1, X2, X3:

b1/Ϭb1 =-2,67; b2/Ϭb2=5,47; b3/Ϭb3=1,73;

R2скорр<0,8; Fкр=78,64.

2) для модели с двумя факторами-независимыми переменными X1, X2:

b1/Ϭb1 =-2,03; b2/Ϭb2=5,63;

R2скорр<0,8; Fкр=113,5

Результаты расчетов подтвердили предположение о том, что величина ошибки при прогнозировании абсолютного значения показателя «(ВРП на душу населения, руб)» будет гораздо больше, чем при прогнозировании относительного приращения показателя за выбранный период.

1.2.Показатель «Уровень грамотности взрослого населения и совокупный валовой коэффициент охвата образованием»

Значение этого показателя также отсутствует в [17]. Поэтому нами для исследований использована сумма показателей: «Численность обучающихся по образовательным программам начального, основного и среднего общего образования, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки квалифицированных рабочих, служащих, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалиста, магистратуры, тыс. человек» в 2015 году) - Y4.

В процессе исследований выявлено статистически значимое влияние на Y4 следующих факторов:

X1 - стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, руб;

X2 - среднегодовая численность занятых, тыс.;

Характеристики качества построенных регрессионных моделей с независимыми переменными X1 и: X2:

1) для модели с двумя факторами-независимыми переменными X1, X2:

b1=0,0052; b2=0,212; b1/Ϭb1=6,03; b2/Ϭb2=26,15;

R2=0,95; R2скорр=0,94; Fкр=803,9.

2) для модели с одним фактором X2:

b1=0,244; b1/Ϭb1=32,98;

R2=0,93; R2скорр=0,92; Fкр=1087,9.

1.3.Показатель «(Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет)» в 2015 г. – Y5.

Значения показателя представлены в исходной информации. В процессе исследований выявлено, что на ожидаемую продолжительность жизни при рождении статистически значимое влияние оказывает относительная образованность трудоспособного населения субъекта РФ. Определяющими факторами являются:

X1 – отношение суммарного значения 3-х показателей: «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки квалифицированных рабочих, служащих, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалиста, магистратуры, тыс. человек» к значению показателя «Среднегодовая численность занятых, тыс. человек» (в 2015 году), умноженное (для лучшего восприятия) на 10, – Y5.

X2 – ВРП на душу населения, руб

Характеристики качества построенной регрессионной модели с независимыми переменными X1 и X2:

b1=59,37; b2=2,87*E-05; b1/Ϭb1=26,0; b2/Ϭb2=5,73;

R2=0,97; R2скорр=0,95; Fкр=1071,4.

2.Содержательное обоснование состава определяющих факторов. Нам представляется, что включение в состав независимых переменных при построении регрессионных моделей всех выявленных в процессе исследований факторов содержательно (с социально-экономических позиций) и статистически обосновано. Действительно, вряд ли подлежит сомнению обоснованность включения в регрессионную модель для прогнозирования ВРП на душу населения (с учетом покупательной способности населения) фактора «Среднегодовая численность занятых». Ведь только эти «занятые» и создают ВРП. Или фактора, характеризующего относительное приращение инвестиций в основной капитал, или фактора X4 – относительное приращение числа предприятий и т.д. Поскольку современное производство ориентировано на достаточно высокий уровень образованности работающих, то не менее убедительным выглядит и включение в состав независимых переменных при построении регрессионной модели для прогнозирования показателя «Уровень грамотности…» фактора X2 – среднегодовая численность занятых.

Причем, хотя, на первый взгляд, может показаться весьма неожиданным «попадание» в регрессионную модель по прогнозированию ожидаемой продолжительности жизни фактора X1 - отношение суммарного значения 3-х показателей: «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки квалифицированных рабочих, служащих, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена, тыс. человек», «Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалиста, магистратуры, тыс. человек» к значению показателя «Среднегодовая численность занятых, тыс. человек», но это лишь еще одно подтверждение высоких требований современного производства у уровню образования работающих.

ВЫВОДЫ. Насколько нам известно, в результате выполненных исследований впервые:

1.Выявлена совокупность определяющих факторов-независимых переменных и построены статистически значимые регрессионные модели (функции откликов – показатели, используемые в отчетах ООН при расчете Индекса развития человеческого потенциала) *лучшего качества (при оценке по стандартным критериям статистической значимости - R2скорр>0,9; Fкр >>100); *с лучшими прогнозными свойствами, *с использованием открытых официальных статистических данных..

2.Включены в состав независимых переменных построенных регрессионных моделей факторы-показатели, *оригинальные по сформированной структуре; *содержательно обоснованные и статистически значимые (в большинстве случаев у b–коэффициентов отношение bi/Ϭbi >>2).

Материал подготовлен по результатам исследований, выполненных при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) – проект 18-010-00806/18 «УРОВЕНЬ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ АДМИНИСТРАТИВНО-ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ: выявление, исследование, анализ и оценка значимости определяющих факторов (для последующей оптимизации в условиях ограниченных ресурсов)»

Автор благодарен Даниилу Коротину и Дмитрию Сидоренко за подготовку исходных данных, позволившую существенно уменьшить трудозатраты на выполнение расчетов.

Список литературы

  1. Указ Президента РФ №203 от 9 мая 2017 года «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы». URL: http://www.garant.ru
  2. Указ Президента РФ №208 от 13 мая 2017 года «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года». URL: http://www.garant.ru
  3. Бакуменко Л.П. Методология статистического исследования качества жизни населения в регионе: автореф. дис. ... д-ра экон. наук: 08.00.12. – Москва, 2012. – 37 с.;
  4. Гришина И.В., Полынев А.О., Тимонин С.А. Качество жизни населения регионов России: методология исследования и результаты комплексной оценки. // Современные производительные силы. – 2012. – № 1. – с. 70-83;
  5. Дробышева В.В., Герасимов Б.И. Интегральная оценка качества жизни населения региона. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2014. – URL: http://www.tstu.ru/book/elib/pdf/2004/drobzev2.pdf;
  6. Дурцева А.Г., Осипова Л.Б. Повышение уровня жизни населения как фактор устойчивого развития региона // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1-1. – URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=19570
  7. Морозова Н.И. Развитие территориальных социально-экономических систем и его оценка по критерию качества жизни населения: автореф. дис. ... д-ра экон. наук: 08.00.05. – Волгоград, 2012. – 35 с.;
  8. Россошанский А.И. Оценка качества жизни населения: обзор методологических подходов // Молодой ученый. – 2013. – № 11. – с. 440-445;
  9. Садыков Р.М. Уровень и качество жизни населения как фактор обеспечения социальной безопасности территориальных образований // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 11-1. – с. 201-205;
  10. Тагаев А.В. Экономико-математические модели анализа качества жизни населения региона (на примере Ростовской области): автореф. дис. …канд. экон. наук: 08.00.13. – Ростов-на-Дону, 2006. – 22 с.
  11. Хубаев Г.Н. Алгоритм выделения и анализа факторов, влияющих на качество жизни населения субъектов Российской Федерации // Вопросы экономических наук. – 2009. – № 6 (39). – с. 171-172;
  12. Хубаев Г.Н. Экспресс-оценка качества жизни населения муниципальных образований // Обозрение прикладной и промышленной математики. Т.13. Вып.3. – М.: Редакция журнала «ОП и ПМ», 2006. – с. 556-560;
  13. Хубаев Г.Н. Критерии и алгоритмы оценки качества работы администрации регионов и муниципальных образований // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды IX Международной научно-практической конференции (СПб., 30 июня – 2 июля 2005 г.). – СПб., 2005. – с. 134-141;
  14. Хубаев Г.Н., Гулаков С.В. Информационная система для сравнительной оценки качества жизни населения субъектов РФ «РЕЙТИНГ субъектов РФ» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. – № 2002384636. – М.: РОСПАТЕНТ, 2006;
  15. Хубаев Г.Н., Гулаков С.В. Информационная система для оценки качества жизни населения муниципальных образований «РЕЙТИНГ муниципалитетов» // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. – № 2006612384. – М.: РОСПАТЕНТ, 2006.
  16. Хубаев Г.Н. Регрессионные модели для прогнозирования продолжительности жизни населения административно-территориальных образований: построение и оценка качества // Бюллетень науки и практики. – 2018. – Т. 4. № 9. – с. 206-217.
  17. РЕГИОНЫ РОССИИ. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2017: Статистический сборник. – М., 2017. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/region_stat/sep_region.html
--------------------------------------------

ОПУБЛИКОВАНО:

Ссылка для цитирования:

Хубаев Г. Н. Уровень жизни населения субъектов Российской Федерации: статистическое исследование // Статистика - язык цифровой цивилизации: сб. докладов международной научно-практ. конф. "II Открытый российский статистический конгресс" (г. Ростов-на-Дону, 4-6 декабря 2018 г.) в 2т. - Т.1. / Т.1. - Ростов-на-Дону, 2018, - С. 409-414

Скачать статью