Качество жизни сельского населения России: интегральная оценка и региональная дифференциация

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья содержит исследование региональной дифференциации сельского населения России на базе агрегированного массива переменных, отражающих различные аспекты качества жизни, в форме объективных показателей наличия благ (недостатков) и субъективных оценок их качества (проявления). Источником показателей является Росстат — Комплексное наблюдение условий жизни населения за 2020 год. Все переменные сгруппированы по регионам РФ и приведены к единой шкале от 0 до 1. По принципу статистической и содержательной близости массив переменных разбивается на блоки с последующим агрегированием в «блочные индикаторы», сохраняющие высокую информативность каждой переменной. Они становятся основой для классификации регионов и формирования интегрального индикатора качества жизни, который эффективно решает задачу межрегиональных сравнений. По итогам анализа установлена высокая информативность в формализации сельского качества жизни тех переменных, которые отражают благоустройство домохозяйства, его финансовые возможности, безопасность проживания и социальные характеристики главы семьи — характер его работы, состояние здоровья, активность использования интернета. Для села остаётся актуальной более низкая доступность услуг, в том числе коммунальных. Хозяйственная деятельность в личном подсобном хозяйстве не является дополнительным источником семейного дохода и разнонаправлена с качеством жизни. Географические условия не влияют на качество жизни сельского населения: регионы-лидеры и аутсайдеры по значениям интегрального индикатора располагаются дисперсно во всех частях страны и не образуют сплошных территориальных ареалов. Сельское население южных и центральных регионов характеризуется высокими самооценками здоровья и работы, высокой благоустроенностью сельского жилья при низких оценках его качества, низкой досуговой и общественной активностью. Для сельского населения значительной части сибирских, уральских, северных регионов характерна более высокая, чем в целом по стране, удовлетворённость социально-экономической средой проживания и более низкие оценки благоустройства жилья, условий труда и здоровья.

Об авторах

Виктор Леннарович Шабанов

Саратовский научный центр РАН Институт аграрных проблем

Email: vic35@iinbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-0129-8238
SPIN-код: 6050-2468
д.соц.н., ведущий научный сотрудник Саратов, Россия

Список литературы

  1. Головин, А. А. Место и роль категории «качество жизни» в характеристике общества: исторический контекст и современное состояние / А. А. Головин // Уровень жизни населения регионов России. — 2022. — Т. 18. — № 2. — С. 259–271. doi: 10.19181/lsprr.2022.18.2.10; EDN: LXMEPR
  2. Кислицына, О. А. Подходы к измерению прогресса и качества жизни (благополучия) / О. А. Кислицына // Экономический анализ: теория и практика. — 2016. — № 10 (457). — С. 28–38. EDN: WWYJUH
  3. Дубров, А. М. Многомерные статистические методы / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин. — Москва : Финансы и статистика, 2003. — 352 с.
  4. Айвазян, С. А. Россия в межстрановом анализе синтетических категорий качества жизни (Часть 1. Методология анализа и пример её применения) / С. А. Айвазян // Мир России. — 2001. — № 4. — С. 59–96. EDN: ZMEITH
  5. Айвазян, С. А. Анализ качества и образа жизни населения: монография / С. А. Айвазян. — Mосква : Наука, 2012.— 432 с. EDN: WNTANH
  6. Айвазян, С. А. Измерение синтетических категорий качества жизни населения региона и выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики (на примере Самарской области и её муниципальных образований) / С. А. Айвазян, В. С. Степанов, М. И. Козлова // Прикладная эконометрика. — 2006. — № 2. — С. 18–84. EDN: HZNBPX
  7. Айвазян, С. А. Интегральный индикатор качества и условий жизни / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Цифровая экономика.— 2019.— № 1(5).— С. 43–56. doi: 10.34706/DE-2019–01–05. EDN: ZSELNZ
  8. Митрофанов, А. Ю. Методика построения интегрального показателя качества жизни населения муниципальных образований / А. Ю. Митрофанов // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. — 2008. — № 4(23). — С. 109–112. EDN: KXKFPL
  9. Молчанова, Е. В. Построение рейтинговых оценок субъектов Российской Федерации по блокам социально-экономических показателей / Е. В. Молчанова, М. М. Кручек, З. С. Кибисова // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2014. — № 3(33). — С. 196–208. doi: 10.15838/esc/2014.3.33.15; EDN: SHRLIX
  10. Мигранова, Л. А. Методические подходы к оценке качества жизни населения в регионах / Л. А. Мигранова, В. В. Ульянов // Народонаселение. — 2017. — № 3. — С. 116–129. doi: 10.26653/1561–7785–2017–3–9; EDN: ZWTFKX
  11. Жгун, Т. В. Построение интегральной характеристики качества жизни субъектов Российской Федерации с помощью метода главных компонент / Т. В. Жгун // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2017. — Т. 10. — № 2. — С. 214–235. doi: 10.15838/esc/2017.2.50.12; EDN: YMIQJF
  12. Степанов, В. С. Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России / В. С. Степанов, В. Н. Бобков, Е. Ф. Шамаева, Е. В. Одинцова // Уровень жизни населения регионов России. — 2022. — Т. 18. — № 4. — С. 450–465. doi: 10.19181/lsprr.2022.18.4.3; EDN: FUJMOM
  13. Локосов, В. В. Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения / В. В. Локосов, Е. В. Рюмина, В. В. Ульянов // Народонаселение. — 2019. — Т. 22. — № 4. — С. 4–17. doi: 10.24411/1561–7785–2019–00035; EDN: GKCMLZ
  14. Шубат, О. М. Кластерный анализ как аналитический инструментарий политики народонаселения / О. М. Шубат, И. В. Шмарова // Экономика региона. — 2017. — Т. 13. — Вып. 4. — С. 1175–1183. doi: 10.17059/2017–4–16; EDN: ZXQKEL
  15. Толмачев, М. Н. Типология регионов России по состоянию и развитию сельского хозяйства / М. Н. Толмачев, В. В. Носов // Научное обозрение. — 2012. — № 1. — С. 188–197. EDN: OWQEWB
  16. Альмухаметов, В. Сравнительный анализ хозяйственной деятельности субъектов территории (на примере сельскохозяйственного производства) / В. Альмухаметов // Региональная экономика: теория и практика. — 2009. — № 23(116). — С. 71–76. EDN: KTZEND
  17. Филимонова, Н. Г. Исследование дифференциации районов Красноярского края по уровню развития сельского хозяйства на основе методов многомерного статистического анализа / Н. Г. Филимонова, А. А. Городов // Региональная экономика: теория и практика. — 2010. — № 20(155). — С. 62–68. EDN: LRIPXF
  18. Развитие агропродовольственных систем в регионах России, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства: возможности и регулирование / под общ. ред. С. А. Андрющенко. — Саратов : Саратовский источник, 2020. — 215 с. EDN: IIHTZK
  19. Сарайкин, В. А. Субъективное благополучие сельских жителей в России: факторы и их значимость / В. А. Сарайкин, Ю. Н. Никулина, Р. Г. Янбых // Экономическая социология. — 2023. — Т. 24. — № 1. — С. 71–105. doi: 10.17323/1726–3247–2023–1–71–105; EDN: LHPYZO
  20. Зангиева, И. К. Сравнительный анализ способов проведения факторного анализа на порядковых переменных / И. К. Зангиева, А. Н. Ротмистров // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. — 2018. — № 3. — С. 29–46. doi: 10.14515/monitoring.2018.3.02; EDN: XSWAPZ

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».