Шуметов В.Г.доктор экономических наук, профессор кафедры информационных технологий и математики, Орловский государственный аграрный университет им. Н.В. Парахина, г. Орёл, Российская Федерация shumetov@list.ru https://orcid.org/0000-0003-1131-2950 SPIN-код: 3991-5449
Предмет. Разработка методики и изложение результатов оценки качества жизни населения с учетом неравенства распределения денежных доходов жителей Центрального федерального округа (ЦФО) России в период с 2008 по 2016 г. Цели. Выбор и обоснование индекса благосостояния населения региона, учитывающего статистические данные по уровню и дифференциации среднедушевых денежных доходов населения. Методология. При формировании индексов и оценке благосостояния населения регионов ЦФО применены психофизическое шкалирование Харрингтона, а также методы корреляционно-регрессионного и кластерного анализа с использованием аналитических и графических процедур пакета программ анализа данных SPSS. Результаты. На примере ЦФО предложено уровень благосостояния населения региона оценивать значениями функции желательности, формируемой на основе медианных среднедушевых денежных доходов населения. Построены линейная и степенная двухфакторные регрессионные модели, объясняющие зависимость медианных денежных доходов от среднеарифметических значений среднедушевых денежных доходов населения и децильного коэффициента фондов, отражающего неравномерность их распределения в регионе. Дана оценка эластичности медианного значения денежных доходов по факторам модели. Рассмотрено использование обобщенной функции желательности Харрингтона для расчета индекса благополучия, учитывающего уровень и неравномерность распределения денежных доходов населения. Выполнено ранжирование регионов ЦФО по значениям частных и обобщенной функций желательности. Выводы. На примере ЦФО показано, что учет неравенства распределения денежных доходов населения в регионе можно проводить двумя способами: по медианным значениям среднедушевых денежных доходов и по обобщенной функции желательности Харрингтона.
Ключевые слова: качество жизни, индекс благополучия, дифференциация денежных доходов, регионы ЦФО, многомерная группировка
Список литературы:
Благовестова Т.Е., Налётова Н.Ю. Качество жизни населения: методика оценки // Псковский регионологический журнал. 2014. № 20. С. 56–66. URL: Link
Рудакова О.В., Лыгина Н.И., Крюкова О.А. Доходы населения в системе экономического роста // Среднерусский вестник общественных наук. 2017. Т. 12. № 6. С. 219–232. URL: Link
Шуметов В.Г. О нормировании показателей уровня жизни населения // Вестник ОрелГАУ. 2015. № 6. С. 106–113. URL: Link
Суринов А.Е. Доходы населения: опыт количественных измерений: монография. М.: Финансы и статистика, 2000. 432 с.
Айвазян С.А. Модель формирования распределения населения России по величине среднедушевого дохода (экспертно-статистический подход) // Экономика и математические методы. 1997. Т. 33. Вып. 4. С. 74–86.
Загребельная А.В., Савельева А.Ю., Подопригора И.В., Золотарева Г.А. Моделирование динамики денежных доходов населения России // Вестник науки Сибири. 2015. № 4. С. 1–10. URL: Link
Седаков И.А. Общие методологические подходы к моделированию и прогнозированию социально-экономического развития региона // Проблемы прогнозирования. 2008. № 4. С. 151–155. URL: Link
Любушин Н.П., Брикач Г.Е. Использование обобщенной функции желательности Харрингтона в многопараметрических экономических задачах // Экономический анализ: теория и практика. 2014. Т. 13. Вып. 18. С. 2–10. URL: Link
Harrington E.C. The Desirability Function. Industrial Quality Control,1965, vol. 21, iss. 10, pp. 494–498.
Перов Е.В. Дифференциация доходов населения как признак социально-экономической конфликтогенности общества // Управление экономическими системами. 2015. № 3. URL: Link
Чистик О.Ф. Среднедушевые денежные доходы населения и их многомерный статистический анализ в регионах Российской Федерации // Региональное развитие. 2015. № 4. URL: Link
Дуканич Л.В. Типологизация регионов с учетом динамики классификационных признаков: некоторые методические подходы и решения // Экономичeский вестник Ростовского государственного университета. 2007. Т. 5. № 1. С. 123–127. URL: Link
Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с.
Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ. В кн.: Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989. С. 139–215.
