Методика ранжирования федеральных округов по социально-экономическим показателям

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью исследования являлась разработка и апробация методики ранжирования федеральных округов по социально-экономическим показателям. Методика строится на вычислении интегральной оценки на основе расчёта рейтингов отобранных (выделенных) категорий и подкатегорий, которые в определённой мере могут характеризовать исследуемые показатели. Для расчётов авторы используют социально-экономические показатели Росстата (витрины данных Регионы России — Социально-экономические показатели 2022 г.). Предложенный подход является универсальным, так как может базироваться как на статистических данных, так и на результатах, полученных в процессе проведения качественных исследований. В перечень категорий и подкатегорий возможно включать дополнительные параметры, исходя из конечных целей и подзадач построения рейтинга. Существует вариант визуализации полученных данных рейтингования на основе результатов, внесённых в итоговую матрицу рейтингов с применением маркеров типа «светофор». Предложенная методика прошла апробацию и доказала свою состоятельность. Согласно полученным данным, ЦФО является лидером по всем категориям и подкатегориям (Рйтинг=1). На втором месте СЗФО (Рйтинг=2), на третьем — ЮФО (Рйтинг=3). Остальные федеральные округа имеют более низкие позиции, однако применение ранжирования и маркеров типа «светофор» позволяют визуализировать расчётные данные и выделить критические категории. Конечная цель применения механизма отслеживания — это получение консолидированной (интегральной) оценки основных параметров системы, которые имеют различные метрические шкалы измерения и поэтому не могут быть непосредственно сопоставлены друг с другом. Разработанный подход может быть полезен специалистам, учёным, исследователям и административным работникам, которые занимаются проблемами развития и оценки социально-экономических показателей населения.

Об авторах

Сергей Викторович Крошилин

ИСЭПН ФНИСЦ РАН; НИИОЗММ ДЗМ; Рязанский государственный медицинский университет имени академика И. П. Павлова Министерства здравоохранения РФ

Email: krosh_sergey@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6070-1234
SPIN-код: 8035-9831
к.т.н., доцент, ведущий научный сотрудник, ИСЭПН ФНИСЦ РАН; научный сотрудник НИИОЗММ ДЗМ; доцент Рязанского государственного медицинского университета имени академика И. П. Павлова Министерства здравоохранения РФ Рязань, Россия

Елена Ильинична Медведева

ИСЭПН ФНИСЦ РАН; НИИОЗММ ДЗМ

Email: e_lenam@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4200-1047
SPIN-код: 1609-2427
д.э.н., доцент, главный научный сотрудник, ИСЭПН ФНИСЦ РАН; научный сотрудник НИИОЗММ ДЗМ Москва, Россия

Список литературы

  1. Kakwani, N. Welfare measures: An international comparisons / N. Kakwani // Journal of Development Economics. — 1981. — Vol. 8(1). — P. 21–45. doi: 10.1016/0304-3878(81)90044-4
  2. Lambert, P. The Distribution and Redistribution of Income (third ed.) / P. Lambert // UK, Manchester University Press. — 2002. — 336 p.
  3. Гамукин, В. В. Детерминанты финансового благосостояния населения Тюменской области / В. В. Гамукин // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 148–162. doi: 10.19181/population.2023.26.4.13; EDN: YVWOQL
  4. Пыжев, А. И. Оценка регионального социо-эколого-экономического благополучия Красноярского края: новый подход / А. И. Пыжев, Ю. И. Пыжева // Региональная экономика: теория и практика. — 2015. — № 34(409). — С. 30–40; EDN: UIWGFX
  5. Медведева, Е. И. Счастье и благополучие: основные детерминанты в современном мире / Е. И. Медведева, А. В. Ярашева, С. В. Макар // Дискуссия. — 2023. — № 2(117). — С. 14–26. doi: 10.46320/2077-7639-2023-2-117-14-26; EDN: VESMLV
  6. Linder, P. Factor decomposition of the wealth distribution in euro area / P. Linder // Empirica. — 2015. — Vol. 42(2). — P. 291–322. doi: 10.1007/s10663-015-9290-6
  7. Крошилин, С. В. Построение модели оценки удовлетворённости качеством жизни: эконометрический подход / С. В. Крошилин, Е. И. Медведева, А. В. Ярашева // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 87–98. doi: 10.19181/population.2023.26.4.8; EDN: ZDTPTZ
  8. Финансовое поведение населения (мониторинговое исследование) / О. А. Александрова, Н. В. Аликперова, М. А. Вершинина [и др.]. — Москва : ФНИСЦ РАН. 2023. — 270 с. doi: 10.19181/MONOGR.978-5-89697-422-2.2023; EDN: KARIND
  9. 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
  10. Ярашева, А. В. Региональные аспекты изменения качества жизни россиян / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Региональные проблемы преобразования экономики. — 2023. — № 10(156). — С. 38–46. doi: 10.26726/1812-7096-2023-10-38-46; EDN: ZSKAIU
  11. Ноздрина, Н. Н. Качество жизни и жилищные условия населения в крупнейших агломерациях и городах-миллионниках России / Н. Н. Ноздрина, И. М. Шнейдерман // Народонаселение. — 2022. — Т. 25. — № 1. — С. 4–17. doi: 10.19181/population.2022.25.1.1; EDN: ZVCXTI
  12. Айвазян, С. А. К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения / С. А. Айвазян // Экономика и математические методы. — 2003. — Т. 39. — № 2. — С. 33– 53; EDN: OOLILV
  13. Камалова, П. М. Интегральная оценка уровня качества жизни населения региона на основе формализованной процедуры / П. М. Камалова // Актуальные вопросы экономических наук. — 2014. — № 37. — С. 96–102; EDN: SATLAL
  14. Гурбан, И. А. Рейтингование территорий как инструмент измерения регионального благополучия / И. А. Гурбан // Экономический анализ: теория и практика. — 2015. — № 42(441). — С. 36–51; EDN: UNYOXF
  15. Малкина, М. Ю. Социальное благополучие регионов Российской Федерации / М. Ю. Малкина // Экономика региона. — 2017. — Т. 13. — № 1. — С. 49–62. doi: 10.17059/2017-1-5; EDN: YGKDTH
  16. Шабунова, А. А. Социальное развитие территорий: актуальные тренды и новые вызовы / А. А. Шабунова, О. Н. Калачикова, Г. В. Леонидова [и др.]. — Вологда : Вологодский научный центр РАН, 2022. — 295 с. EDN: PREFFP

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


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».