+7(495) 989 9610
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Оценка уровня жизни населения регионов России на основе применения кластерного анализа

Купить электронную версию статьи

т. 20, вып. 5, май 2021

Получена: 18.03.2021

Получена в доработанном виде: 30.03.2021

Одобрена: 14.04.2021

Доступна онлайн: 28.05.2021

Рубрика: ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ

Коды JEL: O15, P46, R13, R23

Страницы: 810–828

https://doi.org/10.24891/ea.20.5.810

Гуляева Т.И. доктор экономических наук, профессор кафедры бухгалтерского учета и статистики, Орловский государственный аграрный университет им. Н.В. Парахина (Орловский ГАУ), г. Орёл, Российская Федерация 
prorector1@orelsau.ru

ORCID id: отсутствует
SPIN-код: 4240-2458

Такмакова Е.В. кандидат экономических наук, доцент кафедры инноватики и прикладной экономики, Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева (ОГУ им. И.С. Тургенева), г. Орёл, Российская Федерация 
takmakovae@mail.ru

https://orcid.org/0000-0001-8333-4820
SPIN-код: 7333-5263

Предмет. Распределение регионов Российской Федерации по уровню жизни населения.
Цели. Проведение кластеризации субъектов Российской Федерации по показателям уровня жизни населения и характеристикам состава полученных кластеров с описанием их особенностей.
Методология. Применен кластерный анализ, проведенный с помощью программного комплекса STATISTICA 12. Кластеризация регионов Российской Федерации по выделенным показателям уровня жизни населения была проведена методом k-средних.
Результаты. Выделены пять кластеров регионов: с низким, ниже среднего, средним, выше среднего, высоким уровнями жизни. Кластеризация проводилась по следующим показателям уровня жизни населения: среднедушевые денежные доходы, среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, средний размер назначенных пенсий, минимальный размер оплаты труда, ожидаемая продолжительность жизни при рождении, величина прожиточного минимума в среднем на душу населения, доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, коэффициент Джини, расходы на потребление в среднем на члена домохозяйства, доля расходов на покупку питания в структуре потребительских расходов, общая площадь жилых помещений на душу населения на конец года, прирост (либо уменьшение) сбережений населения за 2019 г.
Выводы. По результатам проведенного кластерного анализа уровня жизни регионов России выделены пять кластеров, по отношению к которым целесообразно применять дифференцированную государственную политику регулирования доходов населения.

Ключевые слова: уровень жизни, кластерный анализ, регион

Список литературы:

  1. Рюмина Е.В. Качество жизни как фактор влияния на качественные характеристики населения // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 7. С. 134–139. URL: Link
  2. Белов В.И., Кабатчикова Т.А. Сравнительный анализ реальных располагаемых доходов населения в регионах Российской Федерации на современном этапе ее развития // Juvenis scientia. 2019. № 1. С. 19–22. URL: Link
  3. Гордиевич Т.И., Рузанов П.В. Уровень жизни и динамика доходов населения // Омский научный вестник. Сер.: Общество. История. Современность. 2020. T. 5. № 1. С. 127–135. URL: Link
  4. Гришина Е.Н., Лаптева И.П., Трусова Л.Н. Денежные доходы как основной индикатор уровня жизни населения России // Статистика и экономика. 2019. Т. 16. № 3. С. 15–23. URL: Link
  5. Черемисина Н.В., Вейс Е.В. Оценка уровня жизни населения Тамбовской области // Статистика и экономика. 2019. Т. 16. № 1. С. 76–84. URL: Link
  6. Дугаржапова Д.Б. Особенности формирования и использования денежных доходов населения: региональный аспект // Региональная экономика: теория и практика. 2017. Т. 15. Вып. 10. С. 1894–1905. URL: Link
  7. Зубаревич Н.В., Макаренцева А.О., Мкртчян Н.В. Социально-демографические индикаторы: региональное измерение // Экономическое развитие России. 2017. № 3. С. 90–100. URL: Link
  8. Локосов В.В., Рюмина Е.В., Ульянов В.В. Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения // Народонаселение. 2019. Т. 22. № 4. С. 4–17. URL: Link
  9. Локосов В.В., Рюмина Е.В., Ульянов В.В. Макрорегионы России: характеристика человеческого потенциала // Народонаселение. 2018. № 3. С. 37–51. URL: Link
  10. Локосов В.В., Рюмина Е.В., Ульянов В.В. Региональная дифференциация показателей человеческого потенциала // Экономика региона. 2015. № 4. С. 185–196. URL: Link
  11. Мигранова Л.А., Ульянов В.В. Методические подходы к оценке качества жизни населения в регионах // Народонаселение. 2017. № 3. С. 116–129. URL: Link
  12. Россошанский А.И. Типология регионов России по показателям качества жизни населения // Государственный советник. 2018. № 3. С. 5–9. URL: Link
  13. Филипова А.Г., Еськова А.В., Инзарцев А.В. Социальный потенциал региона: опыт использования кластерного анализа // Регионология. 2017. Т. 25. № 3. С. 438–455. URL: Link
  14. Садыков Р.М. Бедность в России: сравнительный анализ и особенности // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16. Вып. 8. С. 1494–1505. URL: Link
  15. Жолудева В.В., Мельниченко Н.Ф., Козлов Г.Е. Статистические методы оценки качества жизни населения регионов Центрального федерального округа // Статистика и экономика. 2015. № 2. С. 173–177. URL: Link
  16. Орлова И.В., Филонова Е.С. Кластерный анализ регионов Центрального федерального округа по социально-экономическим и демографическим показателям // Статистика и экономика. 2015. № 5. С. 111–115. URL: Link
  17. Согачева О.В. Кластерный анализ как инструмент управления социально-экономическим развитием региона (на примере Центрального федерального округа) // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2016. № 1. С. 43–46. URL: Link
  18. Никитюк Д., Красовский Д. Особенности методологии кластерного анализа экономики // Наука и инновации. 2015. № 6. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. 20, вып. 5, май 2021

Другие номера журнала