Методический инструментарий оценки благосостояния населения: межрегиональное сопоставление

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНА

Для цитирования: Найден С. Н., Белоусова А. В. Методический инструментарий оценки благосостояния населения: межрегиональное сопоставление // Экономика региона. — 2018. — Т. 14, вып. 1. — С. 53-68 ао1 10.17059/2018-1-5 УДК 332.143+311

С Н. Найден, А. В. Белоусова

Институт экономических исследований ДВО РАН

МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ОЦЕНКИ БЛАГОСОСТОЯНИЯ НАСЕЛЕНИЯ: МЕЖРЕГИОНАЛЬНОЕ СОПОСТАВЛЕНИЕ 1

В статье рассматривается актуальная проблема оценки уровня благосостояния населения в регионах РФ. Исследование включает выявление особенностей применения традиционного инструментария к оценке благосостояния в условиях пространственной неоднородности и его модернизацию, позволяющую отразить реальное качество жизни в регионах. На примере комплексного индекса благосостояния тестируется гипотеза о вариативности позиции региона в пространственной выборке при различных комбинациях показателей в составе интегрального индикатора. На первом этапе проводятся расчеты интегрального индекса благосостояния для субъектов РФ для трех вариантов набора показателей. На втором этапе оцениваются зависимости, связывающие индексы и составляющие их показатели, что позволяет определить потенциальные условия роста ранга каждого из субъектов Дальнего Востока по уровню благосостояния среди остальных российских регионов. На третьем этапе оценивается влияние исходных показателей на интегральный индекс благосостояния населения на основе метода анализа иерархий, предложенный Т. Саати, позволяющий оценивать локальные приоритеты для каждого дальневосточного региона. Полученные оценки позволили отобрать наиболее значимые показатели (работа, доход и жилье) и предложить трехфакторный интегральный индикатор благосостояния населения, отражающий оценку индивидуального достатка. Анализ полученных результатов показал, что северные регионы Дальнего Востока в межрегиональных сопоставлениях остаются лидерами по наиболее значимым факторам оценки базового благосостояния, объективно проигрывая в комфорте. Регионы южной зоны Дальнего Востока с более благоприятными условиями жизни остаются аутсайдерами по уровню достатка, но со значительным потенциалом для предпринимательской активности. Наиболее выгодное положение по интегральному индексу благосостояния занимает Хабаровский край, сочетающий столичные и транспортно-логистические функции. Полученные выводы адекватно отражают реальную ситуацию и могут быть полезными при оценке эффективности и разработке мер по приоритетным направлениям развития регионов Дальнего Востока.

Ключевые слова: благосостояние населения, качество жизни, неравенство, индекс, ранжирование, эконо-метрическое моделирование, метод анализа иерархий, регион, субъект РФ, Дальний Восток

Введение

Нарастание различий в уровне экономического развития регионов приводит к нарушению социального и регионального равновесия, сказывается на дифференциации показателей социального развития различных районов России и провоцирует возникновение мно-

1 © Найден С. Н., Белоусова А. В. Текст. 2018.

жества социально-экономических проблем. Современные оценки качества жизни и благо-состояния2 населения в регионах страны, публикуемые в официальной статистике и фор-

2 В данном исследовании авторы под благосостоянием понимают «меру, степень обеспеченности людей жизненными благами, средствами существования, которая характеризуется уровнем и качеством жизни» (Новый экономический словарь / Под ред. А. Н. Азрилияна. 3-е изд. М.: Институт новой экономики, 2008. С. 67).

мируемые в различных научных и общественных экспертных сообществах, существенно различаются, что далеко не всегда можно объяснить наличием неоднородности экономического и социального пространства. В зависимости от применяемых инструментов, способов и методов расчета основных параметров, характеризующих уровень и качество жизни населения, тот или иной субъект РФ имеет шансы попасть как в группу высокоразвитых регионов, так и в группу аутсайдеров. Эта коллизия позволяет авторам исследований манипулировать получаемыми оценками, что при межрегиональных сопоставлениях существенно искажает истинную картину социально-экономического положения региона, в том числе по уровню благосостояния его жителей.

Теория

Второе десятилетие XXI в. проходит под лозунгом пристального внимания со стороны российского правительства к Дальнему Востоку [1-2]. Принимаются стратегические решения на федеральном уровне, направленные на привлечение инвестиций, способных пробудить экономическое пространство региона в виде запуска крупнейших проектов и стимуляции предпринимательской активности [3]. Ожидается, что реализация грандиозных планов кардинально повысит благосостояние и улучшит качество жизни дальневосточников, тем самым усилив привлекательность территории для потенциальных внутрирос-сийских мигрантов. В то же время мониторинг социально-экономической ситуации показывает, что принятые государством меры и используемые для их достижения механизмы пока слабо влияют на изменение условий жизни в регионе [4-5], усугубляемых внутренними и внешними шоками. Третий год подряд сокращаются реальные доходы населения (-1,1 % в 2015 г. к уровню 2014 г.; -6,5 % в 2016 г. к 2015 г., -1,4 % за 11 месяцев 2017 г. к соответствующему периоду 2016 г.)1. Доля бедного населения (с доходами ниже прожиточного минимума) за 2014-2016 гг. увеличилась с 14,4 % до 15,6 %, что на 2,1 п.п. выше, чем в среднем по стране (13,5 % в 2016 г.)2. Миграционный отток населения продолжается (-137 тыс. чел. за 2011-2016 гг.). Среди основных факторов,

1 Данные Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru).

2 Дальний Восток нищает быстрее других регионов // Независимая газета. 2017. 9 февр. [Электронный ресурс]. URL: http://www.ng.ru/economics/2017-02-09/1_6924_ vostok.html (дата обращения: 27.09.2017).

мотивирующих население на отъезд, неизменными остаются высокая стоимость жизни, неудовлетворенность размер оплаты труда, низкий уровень услуг коммунальной и социальной сферы [6]. Другими словами, низкие параметры качества жизни формируют негативное представление об уровне благосостояния на Дальнем Востоке.

Между тем, благосостояние населения остается не только неизменным критерием государственной социально-экономической политики, но и одним из главных мейнстримов научных исследований. Современные подходы к исследованию благосостояния населения тем разнообразнее, чем шире представления о самом содержании понятия «благосостояние» и объясняющих и дополняющих его категориях

[7]. Представители классических теорий, концентрирующие свое внимание на истоках формирования благосостояния, считают его либо результатом справедливого распределения уже готовых экономических благ (Дж. Бентам

[8], Дж. Роулз [9], Р. Нозик [10]), либо результатом эффективного размещения и использования экономических ресурсов (В. Петти [11], А. Смит [12], Д. Рикардо [13]), либо результатом и того и другого при сохранении общественного равновесия (В.Парето [14]), достижение которого возможно лишь на короткое время. Различия в доступе к экономическим и социальным благам провоцирует и различный уровень благосостояния с позиции их потребления (А. Пигу [15]), как на индивидуальном уровне, так и в обществе в целом. Однако рост благосостояния каждого члена общества, согласно концепции общества массового потребления (У. Ростоу [16], Дж. Гелбрейт [17], П. Самуэльсон и В. Нордхаус [18]), неизменно ведет к повышению уровня общественного благосостояния. И поскольку благосостояние в форме накопления национального богатства формируется в условиях свободной конкуренции (Дж. Милль [19]), его распределение осуществляется на тех же самых рыночных принципах.

В противовес этому Дж. Сэджвик [20] сделал акцент на том, что интересы общества и интересы его членов сильно различаются и благосостояние первого не является простой суммой благосостояний вторых. Поскольку интересы общества шире индивидуальных, а благосостояние больше, Дж. Сэджвик обосновал необходимость вмешательства государства в экономику, в том числе на стадии распределения богатства, очень мудро заметив, что не может быть единых и общих рецептов государственного вмешательства. В каждом случае

следует решать отдельно вопрос о направлении вмешательства, его степени и его методах. Это тем более актуально сегодня, поскольку при значительном разнообразии и неравномерности распределения экономических факторов производства, участвующих в создании благосостояния, невозможно гарантировать абсолютное пропорциональное распределение ресурсов в обществе (Р. Тоуни [21]). Но обеспечение высокого уровня общественного благосостояния возможно за счет нахождения компромисса между противоречивыми принципами социальной справедливости и экономической эффективности [22]. На последнее сильное влияние оказывает фактор пространства, существенно корректирующий возможности для формирования общественного и индивидуального благосостояния [23].

В отечественной литературе проблема пространственной неоднородности и межрегиональных различий в приложении к вопросам благосостояния или качества жизни населения, включая поиск адекватных инструментов их измерения, рассматривается перманентно [24-26]. Особое внимание уделяется созданию методик по построению комплексных индексов благосостояния (качества жизни) и построению рейтингов российских регионов на их основе [27-28]. Можно согласиться, что достоинством интегральных показателей является возможность учитывать большое количество факторов, действительно оказывающих влияние на благосостояние населения, сочетать статистические показатели и результаты социологических или экспертных опросов, варьировать различными дополнительными коэффициентами [29-30]. Однако различные представления о благосостоянии населения, обуславливающие использование различных показателей для его количественного измерения, при исследовании дифференциации регионов в фиксированном масштабе выборки приводят к рассогласованности получаемых результатов. Оценки позиций одного и того же региона в разных системах ранжирования не характеризуются нулевой дисперсией.

Между тем, снижение неоднородности российских регионов по благосостоянию их населения входит в число приоритетных задач экономической политики государства. Очевидно, что эффективность принимаемых в данном контексте управленческих решений, главным образом, определяется адекватностью оценок текущей ситуации. Результаты ранжирования регионов, полученные на основе указанных выше подходов к измерению благосостоя-

ния населения, помимо их взаимного несоответствия, вызывают сомнения относительно их соответствия реальной действительности. Получение интегрального индикатора (рейтинга) региона на основе «искусственного сращивания» набора показателей, порой излишне многочисленных, ведет к явным искажениям реальной ситуации.

Помимо проблемы выбора «измерителей» благосостояния населения, адекватный анализ пространственной неоднородности предполагает проведение корректных межрегиональных сопоставлений, где особое значение приобретает характер исходных данных: пространственная выборка, представленная абсолютными или относительными показателями. Одним из примеров некорректного «перевода» абсолютных показателей в относительные при количественном анализе пространственной неоднородности благосостояния является применение процедуры взвешивания (уравнивания разновеликих объектов исследования), в которой в качестве «веса» выступает доля региона в численности населения страны. В данном случае некорректность заключается в несоответствии целей и результатов анализа: последние демонстрируют отнюдь не степень неравенства регионов, а неравенство всех жителей страны по благосостоянию [31]. Еще одним условием обеспечения адекватности оценок пространственной неоднородности благосостояния населения являются их содержательные интерпретации, которые определяются пониманием сути проводимых расчетных процедур.

Особое значение решение данной проблемы имеет для регионов Дальнего Востока, традиционно выпадающих из общей статистической картины при оценке уровня жизни и благосостояния населения. Наличие высоких номинальных доходов населения в этом макрорегионе формирует общественное мнение о неадекватном экономическом благополучии, что приводит порой к принятию соответствующих решений, направленных, например, на сокращение финансовой поддержки со стороны федеральных властей.

Данные и методы

Объектом настоящего исследования является уровень благосостояния населения в разрезе 80 субъектов РФ (исключение составили Республика Крым, г. Севастополь, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий, Ненецкий автономные округа) в контексте оценки позиций (рангов) 9 субъектов Дальневосточного феде-

рального округа в соответствующей выборке российских регионов.

Период исследования совпадает с периодом активизации государственной политики в отношении регионов Дальнего Востока и составляет 6 лет: 2010-2015 гг.

В качестве интегрального индекса благосостояния, на основе которого тестируется гипотеза о вариативности позиции региона, занимаемой им в пространственной выборке при различных комбинациях, составляющих его показателей (индикаторов), используется идея «индекса качества жизни»исключительно как модельный пример. В таблице 1 приведены по-казатели2, используемые в расчетах интегрального индекса благосостояния.

1. Производится нормирование расчетных индексов по каждому показателю (I, / = 1, ..., т). Последнее — в случае позитивного характера показателя — есть результат отношения отклонения фактического значения показателя (Хфакт) в конкретном регионе (/ = 1, ..., т) от минимального значения данного показателя по всей пространственной выборке (ХШп) к размаху вариации (Я = X - X .) соответ-

^ ^ г \ /шах /тт'

ствующего показателя в исследуемой совокупности регионов (1):

X — X

J _ /факт п

X™ - X,.,

В случае негативного характера показателя (к примеру, число зарегистрированных убийств и покушений на убийство на 100 тыс. чел. населения, коэффициенты младенческой смертности и др.) для расчета относительного выражения последнего используется формула (2):

J _-

X - X,

/факт

Таблица 1

Индикаторы для расчета интегрального индекса благосостояния населения

Показатель Обозначение

Отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму

Удельный вес населения с доходами ниже прожиточного минимума (% от общей численности населения) Х2

Ожидаемая продолжительность жизни (лет) Хз

Уровень безработицы (%) X4

Коэффициент младенческой смертности (число детей, умерших в возрасте до 1 года на 1 тыс. родившихся живыми) X5

Число учащихся начальных, средних профессиональных и высших учебных заведений на 10 тыс. населения X6

Обеспеченность врачами на 10 тыс. населения X7

Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя

Удельный вес жилого фонда, оборудованного канализацией (%) X9

Число зарегистрированных убийств и покушений на убийство на 100 тыс. чел. X!0

Отношение среднедушевого денежного дохода к стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг Хп

Общая площадь жилых помещений, оборудованных канализацией, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года; м2) *12

X — X

/ max / min

Необходимость перевода абсолютных значений показателей в относительные обусловлена использованием различных шкал измерения и, как следствие, перекрестной несопоставимостью элементов исходного массива данных.

2. Формула для вычисления интегрального индекса благосостояния имеет аддитивную форму (3):

1 Уровень и динамика качества жизни в регионах России. 2006-2013 гг. // Лаборатория математических методов политического анализа и прогнозирования факультета политологии МГУ имени М. В. Ломоносова. М., 2015. 19 с. [Электронный ресурс]. URL: https://eastrussia.ru/upload/ KZ2013.pdf (дата обращения: 17.02.2017).

2 Данные Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru (дата обращения: 10.11.2017)).

Интегральный

индекс благосостояния

N

где: N — число индикаторов.

Для доказательства или опровержения существования лага между позициями (рангами) региона в пространственной выборке при различных комбинациях исходных показателей, образующих интегральный индекс благосостояния населения, исследуются три варианта набора последних.

Первый вариант совпадает с традиционным подходом к расчету индекса, изложенным выше.

Второй вариант набора исходных показателей для расчета интегрального индекса благосостояния предполагает сохранение их числа — 10 с заменой покупательной способности

среднедушевых денежных доходов по прожиточному минимуму (Хх) на покупательную способность денежных доходов по стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг (Хп). Несмотря на то, что оба показателя учитывают пространственные различия в уровнях цен, обеспечивая тем самым корректность межрегиональных сопоставлений, результаты последних, полученные с использованием второго показателя, представляются более «достоверными» с точки зрения реального уровня благосостояния1.

Третий вариант расчета интегрального индикатора для оценки благосостояния населения строится на базе второго варианта, но вместо показателей (Х8) и (Х9) вводит усовершенствованный показатель (Х12) — общая площадь жилых помещений, оборудованных канализацией, приходящаяся в среднем на одного жителя (м2), который в большей степени характеризует благосостояние населения, поскольку отражает не общую обеспеченность жильем, а именно благоустроенным. Количество исходных индикаторов сокращается с 10 до 9.

3. На основе рассчитанных значений интегрального индекса проводится ранжирование исследуемых регионов: присвоение рангов осуществляется в порядке возрастания (региону, имеющему максимальное значение интегрального индекса, соответствует ранг, равный 1; региону, имеющему минимальное значение интегрального индекса — ранг, равный 80).

4. Для количественного анализа влияния каждого из исходных показателей на значение интегрального индекса (рассчитанного в трех вариантах), а следовательно, и решения обратной задачи — определения потенциальных условий роста ранга того или иного дальневосточного субъекта РФ по уровню благосостояния населения среди остальных российских

1 В субъектах РФ сложилась практика занижать размер прожиточного минимума, который сильно зависит от фи-

нансовых возможностей региональных бюджетов, поэтому все чаще становится объектом манипулирования со стороны властей, стремящихся обеспечить свою номенклатурную результативность. (Например: Прожиточный минимум пенсионеров стал камнем преткновения между депутатами и краевым правительством // Информационный портал DVHAB.RU. ООО «Фарпост ДВ» [Электронный ресурс]. URL: http://www.dvnovosti.ru/khab/2016/10/25/57230 (дата обращения 25.10.2016)). Стоимость же фиксированного набора потребительских товаров и услуг исчисляется на основе реально отслеживаемых средних потребительских цен на товары (услуги), включенные в данный набор и единых весов (количеств товаров (услуг) в год) как для субъектов Российской Федерации, так и для страны в целом.

регионов, с использованием методов эконо-метрического моделирования оценены зависимости, связывающие соответствующие индексы и составляющие их показатели.

Поскольку период исследования ограничен (6 лет), то для увеличения числа наблюдений используется панельная структура данных. Однако изменение типа данных также не допускает одновременного включения в модель всего массива исходных показателей (отношение между числом наблюдений (9 регионов х 6 лет) и числом факторов (10) не превышает 6). Как следствие, были оценены 29 регрессий: по 10 — для первого и второго вариантов расчета интегрального индекса и 9 — для третьего варианта).

Общий вид оцениваемых зависимостей представлен формулой (4):

y = Ъп + Ъ .x ,

n 0 1 ni1 4 '

где уп — индекс качества жизни в регионе; n = 1, ..., 9; хп{ — значение исходного показателя в регионе; i = 1, ..., 10; Ъ0, b. — оцениваемые коэффициенты модели.

Еще раз отмечаем, что изменения индекса i в отдельных регрессиях отсутствуют.

Зависимость (4) демонстрирует изменения результирующего признака уп (оценка коэффициента b), соответствующие единичному изменению показателя х ..

m

Коэффициент Ъ0 показывает среднее значение индекса благосостояния по выборке регионов, «участвующих» в оценке вышеуказанной зависимости, определяемое факторами, отличными от x .

1

Для частичного решения проблемы дифференциации элементов пространственной выборки по значениям коэффициента Ъ0 оценка зависимости (4) осуществляется также с учетом выделения индивидуальных эффектов регионов, инвариантных ко времени. В данном случае, являющемся наиболее предпочтительным с точки зрения исследовательских целей, коэффициент Ъ0 трансформируется в Ъ0п.

Оценка зависимостей осуществляется при помощи эконометрического компьютерного пакета Econometric Views.

5. Для преодоления проблемы невыполнимости комплексного исследования влияния исходных показателей (индексов) на интегральный индекс благосостояния населения в дальневосточных регионах используется метод анализа иерархий (МАИ), предложенный в начале 1970-х гг. американским математиком Т. Саати [32] и используемый в экономических исследованиях [33-35]. Достоинство МАИ за-

ключается в получении сопоставимых количественных оценок различных показателей, в том числе и тех, которые изначально не имеют количественного измерения и относятся к различным сферам экономической деятельности.

Последовательность шагов, отражающих суть МАИ, такова: 1) проведение вертикальной декомпозиции решаемой задачи (определение порядка иерархии подзадач); 2) оценка локальных приоритетов элементов каждого уровня иерархии; 3) вычисление интегральных приоритетов элементов нижнего уровня иерархии.

Вышеуказанные шаги в приложении к настоящему исследованию приобретают следующее содержание. Поставленная задача количественного анализа приоритетов (степени) влияния исходных показателей на значение интегрального индикатора благосостояния населения каждого субъекта РФ, входящего в состав Дальневосточного федерального округа, дезагрегируется на две подзадачи: оценка приоритетов (сопоставимых сравнительных преимуществ) каждого региона; оценка приоритетов (сопоставимых сравнительных преимуществ) исходных показателей в каждом из субъектов РФ. Как результат, указанная декомпозиция поставленной задачи определяет двухуровневую иерархию подзадач.

Локальные приоритеты каждого уровня иерархии оцениваются путем построения матриц парных сравнений. Для первого уровня иерархии элементами матрицы являются значения интегральных индексов благосостояния населения по 9 регионам; размерность матриц составляет 9 на 9; количество матриц — 1. Для второго уровня иерархии элементами матриц являются относительные значения исходных показателей в каждом регионе; размерность матриц в первом и втором вариантах расчета интегрального индекса составляет 10 на 10, в третьем варианте — 9 на 9; количество матриц — 9.

Поскольку на ранних этапах исследования каждому региону присваивается ранг, определяемый его местом в пространственной выборке по значению интегрального индекса благосостояния населения, и в каждом регионе каждому из 10 исходных показателей (индикаторов) присваивается ранг, определяемый его относительным значением (см. выше), процедура построения матриц парных суждений становится аналогичной процедуре сравнения рангов элементов на каждом уровне иерархии.

Вычисление интегральных приоритетов (степени) влияния исходных показателей на значение интегрального индекса благососто-

яния населения проводится путем взвешивания приоритетов исходных показателей в каждом из регионов по приоритетам последних соответственно. Для определения интегральных приоритетов в целом по федеральному округу необходимо суммирование полученных оценок в рамках пространственной проекции. Соответствующие расчеты проводятся для каждой из 6 точек периода исследования (2010-2015 гг.).

Результаты, полученные с использованием МАИ, используются для выделения круга основных показателей, в наибольшей степени характеризующих благосостояние населения и позволяющих определить достоверное место региона при межрегиональных сопоставлениях.

6. С использованием выделенных наиболее значимых показателей для оценки регионов с позиции реального отражения благосостояния населения формируется сводный интегральный индекс по аналогии с этапами (1) и (2).

Результаты исследования

Расчеты интегрального индекса благосостояния населения по субъектам РФ с учетом трех вариантов набора исходных показателей позволили получить ряд оценок (табл. 2).

Данные таблицы 2 подтверждают высказанную ранее гипотезу о вариативности позиций (рангов) регионов в пространственной выборке в зависимости от набора показателей, на основе которых рассчитывается интегральный индекс благосостояния населения. Размах вариации оценок индекса по варианту 1 составляет 0,744, по варианту 2 — 0,700, по варианту 3 — 0,707; коэффициент вариации — 15,5, 15,1, 15,6 соответственно.

Большинство дальневосточных субъектов РФ при сравнении вариантов наиболее выгодно смотрятся на фоне расчета интегрального индекса по версии 1, где учтены традиционные показатели. Однако уже при ранжировании в первую двадцатку, где по версии самой интегральной оценки должны присутствовать регионы с наиболее благоприятными условиями для жизни населения, попадают мало комфортные по условиям жизни территории: Магаданская (17-е место) и Сахалинская (19-е место) области.

Замена показателя, характеризующего покупательную способность доходов населения по прожиточному минимуму, на аналогичную по стоимости фиксированного набора (вариант 2) способствует росту интегрального индекса благосостояния у двух регионов

Таблица 2

Интегральные индексы благосостояния населения субъектов РФ

№ Субъект РФ Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3

Индекс Ранг Индекс Ранг Индекс Ранг

1 Белгородская область 0,727 6 0,693 7 0,700 7

2 Брянская область 0,627 39 0,606 41 0,608 41

3 Владимирская область 0,586 56 0,569 59 0,572 57

4 Воронежская область 0,763 4 0,719 5 0,722 5

5 Ивановская область 0,612 44 0,602 43 0,600 43

6 Калужская область 0,618 42 0,593 49 0,593 48

7 Костромская область 0,578 58 0,567 60 0,564 60

8 Курская область 0,748 5 0,725 3 0,728 3

9 Липецкая область 0,694 11 0,666 15 0,675 12

10 Московская область 0,687 14 0,661 19 0,677 11

11 Орловская область 0,645 31 0,633 29 0,634 28

12 Рязанская область 0,680 18 0,659 21 0,663 20

13 Смоленская область 0,597 52 0,590 51 0,588 50

14 Тамбовская область 0,668 22 0,639 25 0,638 26

15 Тверская область 0,587 55 0,576 57 0,571 59

16 Тульская область 0,629 38 0,609 40 0,615 36

17 Ярославская область 0,711 8 0,681 9 0,684 9

18 г. Москва 0,852 2 0,825 2 0,822 2

19 Республика Карелия 0,573 60 0,571 58 0,572 58

20 Республика Коми 0,642 33 0,630 32 0,632 32

21 Архангельская область 0,591 54 0,600 44 0,596 46

22 Вологодская область 0,567 61 0,553 61 0,545 62

23 Калининградская область 0,659 26 0,642 24 0,653 23

24 Ленинградская область 0,563 62 0,526 66 0,527 66

25 Мурманская область 0,663 24 0,662 18 0,671 14

26 Новгородская область 0,604 50 0,595 48 0,588 51

27 Псковская область 0,545 66 0,514 69 0,508 69

28 г. Санкт-Петербург 0,915 1 0,875 1 0,881 1

29 Республика Адыгея 0,606 49 0,582 54 0,585 54

30 Республика Калмыкия 0,479 73 0,474 73 0,465 74

31 Краснодарский край 0,666 23 0,631 31 0,632 31

32 Астраханская область 0,687 15 0,666 16 0,665 19

33 Волгоградская область 0,610 46 0,596 47 0,595 47

34 Ростовская область 0,637 37 0,614 36 0,614 37

35 Республика Дагестан 0,553 65 0,533 65 0,527 65

36 Ингушская республика 0,348 79 0,347 79 0,338 79

37 Кабардино-Балкарская Республика 0,534 68 0,522 68 0,517 68

38 Карачаево-Черкесская Республика 0,463 76 0,450 76 0,444 76

39 Республика Северная Осетия-Алания 0,719 7 0,701 6 0,716 6

40 Чеченская республика 0,503 72 0,473 74 0,467 73

41 Ставропольский край 0,640 34 0,612 39 0,613 38

42 Республика Башкортостан 0,639 35 0,612 37 0,612 39

43 Республика Марий-Эл 0,533 69 0,525 67 0,523 67

44 Республика Мордовия 0,647 29 0,635 27 0,633 30

45 Республика Татарстан 0,775 3 0,722 4 0,726 4

46 Удмуртская Республика 0,681 16 0,662 17 0,660 21

47 Чувашская республика 0,623 41 0,612 38 0,609 40

48 Пермский край 0,661 25 0,638 26 0,637 27

Окончание табл. на след. стр.

Окончание табл. 2

№ Субъект РФ Вариант 1 Вариант 2 Вариант 3

Индекс Ранг Индекс Ранг Индекс Ранг

49 Кировская область 0,615 43 0,603 42 0,598 45

50 Нижегородская область 0,691 12 0,656 22 0,659 22

51 Оренбургская область 0,638 36 0,621 34 0,622 34

52 Пензенская область 0,644 32 0,622 33 0,623 33

53 Самарская область 0,698 9 0,667 13 0,672 13

54 Саратовская область 0,646 30 0,633 28 0,634 29

55 Ульяновская область 0,610 45 0,597 46 0,599 44

56 Курганская область 0,479 74 0,469 75 0,461 75

57 Свердловская область 0,695 10 0,667 14 0,669 16

58 Тюменская область 0,672 21 0,681 10 0,682 10

59 Челябинская область 0,610 47 0,600 45 0,603 42

60 Республика Алтай 0,411 77 0,396 78 0,388 78

61 Республика Бурятия 0,526 70 0,512 70 0,504 70

62 Республика Тува 0,170 80 0,174 80 0,174 80

63 Республика Хакасия 0,507 71 0,495 71 0,492 71

64 Алтайский край 0,557 64 0,547 63 0,544 63

65 Забайкальский край 0,474 75 0,476 72 0,470 72

66 Красноярский край 0,599 51 0,592 50 0,591 49

67 Иркутская область 0,537 67 0,535 64 0,532 64

68 Кемеровская область 0,558 63 0,551 62 0,550 61

69 Новосибирская область 0,624 40 0,619 35 0,619 35

70 Омская область 0,689 13 0,670 12 0,668 17

71 Томская область 0,675 20 0,671 11 0,670 15

72 Республика Саха (Якутия) 0,574 59 0,581 55 0,575 56

73 Камчатский край 0,584 57 0,579 56 0,586 52

74 Приморский край 0,596 53 0,586 53 0,584 55

75 Хабаровский край 0,659 27 0,649 23 0,650 24

76 Амурская область 0,607 48 0,589 52 0,585 53

77 Магаданская область 0,680 17 0,682 8 0,697 8

78 Сахалинская область 0,676 19 0,660 20 0,667 18

79 Еврейская автономная область 0,405 78 0,405 77 0,400 77

80 Чукотский автономный округ 0,652 28 0,633 30 0,640 25

— Республики Саха (Якутия) и Магаданской области (с 0,574 до 0,581 и с 0,680 до 682 соответственно); остальные дальневосточные субъекты РФ (за исключением Еврейской автономной области, где значение индекса остается постоянно низким (0,405)) ухудшают свои позиции в пространственной выборке по сравнению с предыдущим вариантом. При ранжировании в лидерах оказывается Магаданская область, хотя номинально покупательная способность среднедушевых доходов на Сахалине на 25 % превышает покупательную способность на Колыме. Но в условиях интегрального расчета низкие позиции Сахалинской области по уровню безработицы (48-е место против 14-го у Магаданской области), удельная малочисленность обучающихся в профессиональных образовательных учреждениях (64 против 22 соответственно), опережение по уровню младен-

ческой смертности (32-е место против 12-го) оказались гораздо сильнее изменений доходных параметров и не позволили Сахалину опередить соперницу.

Учет показателя среднедушевой обеспеченности жильем, оборудованным канализацией (третий вариант), оказался максимально выгоден для Камчатского края и все той же Магаданской области (значения индексов благосостояния данных регионов оцениваются в 0,586 и 0,697 соответственно) и обеспечил рост интегрального индекса для Хабаровского края, Сахалинской области и Чукотского автономного округа. Положительный сдвиг у северных регионов объясняется спецификой строительства жилья и коммунальной инфраструктуры, которая в условиях сурового климата является, по сути, жизненной необходимостью, поэтому при формировании объединенного показателя

обеспеченности жильем с элементами водоот-ведения высокие удельные характеристики сыграли свою положительную роль. У Якутии таких возможностей для улучшения своего ранга не оказалось, поскольку в республике сохраняется самая низкая в регионе обеспеченность жильем, половина из которого не имеет водо-отведения. Примечательно, что во всех трех вариантах автономный округ и по индексу благосостояния и по рангу практически балансирует рядом с позициями Хабаровского края, хотя по номинальным величинам исходных параметров они отстоят друг от друга на 20-30 рангов. Да и по реальным условиям жизни, включая уровень обеспеченности объектами социальной инфраструктуры и пространственную доступность значительного набора благ, Хабаровский край намного превосходит своего северного соседа.

Отметим, что в случае межрегиональных сопоставлений, результатом которых является ранжирование регионов, идентификация факторов, объясняющих позиции элементов пространственной выборки, становится весьма затруднительной. Причина данного обстоятельства кроется в зависимости ранга каждого региона как от собственных значений исходных показателей, так и от значений последних в других регионах. Соответственно, для однозначного определения факторов, влияние которых определяет позицию региона, необходимо проведение перекрестного сравнительного анализа между всеми элементами пространственной выборки. Как следствие, любые попытки объяснения взаимного расположения регионов без осуществления вышеуказанного анализа являются по своей сути лишь предположениями.

Оценки коэффициентов в зависимостях, связывающих значения (в трех вариантах) интегральных индексов благосостояния населения дальневосточных регионов и значения исходных показателей для расчета соответствующих индексов, приведены в таблице 3.

Как уже было отмечено ранее, данные таблицы 2 позволяют решить две задачи: 1) получить количественные оценки изменений интегрального индикатора вследствие изменений отдельных исходных показателей; 2) определить значение (прирост) исходного показателя, при котором значение интегрального индикатора составит заданную величину. Так, к примеру, оценки коэффициентов 4-й регрессии свидетельствуют о том, что при единичном изменении показателя Х4 интегральный индекс благосостояния населения дальневосточных

субъектов РФ, рассчитанный по варианту 1, изменится на 0,005; оценки коэффициентов 21-й регрессии — о том, что прирост индекса качества жизни, рассчитанного по варианту 3, в Республике Саха (Якутия), равный 0,005 по отношению к 2015 г., и достижение им отметки в 0,580, потребует, к примеру, значения показателя Х1 в соответствующем субъекте РФ, равного 2,38, или, иными словами, увеличения величины Х1 на 0,17 по отношению к 2015 г.

Количественный анализ индивидуальных эффектов регионов при проведении регрессионного анализа позволяет повысить степень достоверности решения вышеупомянутых задач посредством учета особенностей формирования интегрального индикатора благосостояния населения в каждом из элементов пространственной выборки: определяются численные выражения коэффициентов Ь0п (при этом оценки коэффициентов регрессий 8, 13,18, 23 характеризуются статистической незначимостью: имеет место модель общей регрессии).

Использование моделей со случайными эффектами позволило разделить влияние факторов, отличных от исследуемого показателя Х, на формирование значения интегрального индекса благосостояния на две составляющие: постоянную для всех регионов — Ь0 и дифференцированную по регионам — Ь0п (регрессии 5, 15). П

Получение в целом статистически незначимых регрессий (6, 14, 16, 26) свидетельствует о незначительном (стремящемся к нулю) влиянии изменений исходных показателей, участвующих в соответствующих зависимостях (Х4, Х6), на значение интегрального индекса благосостояния.

Полученные оценки путем сопоставления (в рамках одного варианта) величин изменений разных исходных показателей, необходимых для обеспечения равенства интегрального индикатора благосостояния населения желаемому значению, позволяют определить кратчайшие и наименее затратные для региона пути изменения его позиций в межрегиональных рейтингах с учетом прочих равных условий. К примеру, увеличение интегрального индекса благосостояния населения Приморского края до 0,6 (прирост к 2015 г.: вариант 2 — 0,014) потребует изменения показателя Х1 до значения 2,105 (значение прироста — 0,184 к 2015 г.) или изменение показателя Х5 до значения 3,667 (значение прироста — (-4,033) к 2015 г.).

Межвариантное сравнение оценок позволяет увидеть, к примеру, различия величин

Таблица 3

Оценки коэффициентов зависимостей интегральных индексов благосостояния населения дальневосточных

субъектов РФ от исходных показателей

№ Х г ь. г ь0 Ь„

п = 1 п = 2 п = 3 п = 4 п = 5 п = 6 п = 7 п = 8 п = 9

Вариант 1

1 Х 0,096 — 0,31 0,37 0,33 0,38 0,32 0,39 0,31 0,23 0,26

2 Х2 -0,010 — 0,74 0,77 0,74 0,78 0,74 0,82 0,75 0,64 0,71

3 Х3 -0,006 — 0,61 0,63 0,63 0,68 0,60 0,72 0,69 0,49 0,65

4 Х4 0,005 — 0,17 0,21 0,19 0,25 0,18 0,30 0,26 0,07 0,27

5 Х5 -0,003 0,635* -0,04 0 -0,01 0,04 -0,03 0,08 -0,04 -0,14 0,06

6 Х6 — — — — — — — — — — —

7 Х7 -0,003 — 0,73 0,75 0,74 0,82 0,74 0,86 080 0,55 0,83

8 Х8 0,014 0,27 — — — — — — — — —

9 Х9 0,005 — 0,30 0,14 0,22 024 0,26 0,24 0,21 0,14 0,18

10 Х10 -0,003 — 0,62 0,63 0,64 0,70 0,63 0,76 0,70 0,51 0,69

Вариант 2

1 Х11 0,057 — 0,45 0,50 0,48 0,52 0,46 0,56 0,50 0,35 0,46

2 Х2 -0,007 — 0,70 0,72 0,68 0,74 0,68 0,78 0,71 0,58 0,67

3 Х3 -0,023 -0,740 — — — — — — — — —

4 Х4 — — — — — — — — — — —

5 Х5 -0,003 0,631* -0,03 0,01 -0,02 0,04 -0,03 0,09 0,03 -0,14 0,05

6 Х6 — — — — — — — — — — —

7 Х7 -0,002 — 0,68 0,69 0,67 0,74 0,67 0,80 0,73 0,50 0,73

8 Х8 0,013 0,275 — — — — — — — — —

9 Х9 0,005 — 0,31 0,13 0,20 0,22 0,25 0,23 0,19 0,13 0,16

10 Х10 -0,003 — 0,63 0,64 0,63 0,69 0,61 0,75 0,69 0,49 0,67

Вариант 3

1 Х11 0,063 — 0,43 0,49 0,46 0,51 0,43 0,55 0,48 0,33 0,45

2 Х2 -0,007 — 0,69 0,73 0,68 0,74 0,68 0,80 0,72 0,58 0,66

3 Х3 -0,026 0,760 — — — — — — — — —

4 Х4 0,003 — 0,33 0,38 0,34 0,41 0,33 0,48 0,42 0,21 0,41

5 Х5 -0,003 — 0,59 0,63 0,60 0,67 0,58 0,73 0,66 0,47 0,67

6 Х6 — — — — — — — — — — —

7 Х7 -0,003 — 0,68 0,72 0,69 0,76 0,68 0,83 0,75 0,50 0,77

8 Х12 0,007 0,470 0,02 -0,01 0 0,05 -0,01 0,06 0,03 -0,13 -0,01

9 Х9 -0,003 — 0,62 0,64 0,62 0,69 0,61 0,77 0,69 0,48 0,68

Примечание: 1) п — номер дальневосточного субъекта РФ: 1 — Республика Саха (Якутия), 2 — Камчатский край, 3 — Приморский край, 4 — Хабаровский край, 5 — Амурская область, 6 — Магаданская область, 7 — Сахалинская область, 8 — Еврейская автономная область, 9 — Чукотский автономный округ; «*» — случай оценки модели со случайными эффектами; «-» — относительно коэффициента Ь0 — случай оценки модели с фиксированными эффектами; «-» — относительно дальневосточных субъектов РФ — случай оценки обобщенной модели; «-» — присутствие по всей строке — получение статистически незначимых оценок; 2) все приведенные оценки коэффициентов являются статистически значимыми.

приростов исходных показателей, необходимых для достижения регионом одного и того же значения интегрального индикатора. Так, увеличение интегрального индекса благосостояния населения Хабаровского края до 0,7 (прирост к 2015 г.: вариант 1 — 0,041; вариант 2 — 0,051) за счет доли населения с доходами

ниже прожиточного уровня (Х2) потребует в варианте 1 снижения соответствующего исходного показателя на 4,5 п.п. (по отношению к 2015 г.), т. е. принятия им значения в 8 % (регрессия 2), в варианте 2 — на 6,8 п. п. (по отношению к 2015 г.), т. е. принятие им значения в 5,7 % (регрессия 12).

Попытка комплексного исследования влияния исходных показателей на значение интегрального индикатора благосостояния населения субъектов РФ, входящих в состав Дальневосточного федерального округа, с использованием МАИ, привела к получению оценок (табл. 4).

Отметим, что примененный ранее способ ранжирования регионов обуславливает обратный порядок интерпретации полученных значений приоритетов: чем меньше значение приоритета, тем большее влияние исходный показатель оказывает на формирование значения интегрального индикатора благосостояния населения.

Как показывают данные таблицы 3, на протяжении всего периода исследования наименьшие значения, то есть более значимые приоритеты имели следующие показатели: (Х7) численность врачей на 10 тыс. чел. населения; (Х12) среднедушевая обеспеченность жильем, оборудованным канализацией; (Х11) покупательная способность среднедушевых денежных доходов по стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг; (Х3) уровень безработицы; (Х6) число учащихся профессиональных учебных заведений всех видов на 10 тыс. чел. населения.

Анализ официальной методологии оценки показателей Х6 и Х7 и реальной ситуации в Дальневосточном федеральном округе позволяет считать значения приоритетов указанных показателей статистическими выбросами. Так, к примеру, наименьшие приоритеты показатель Х7 имеет в северных регионах (табл. 5), что само по себе закономерно в силу сравнительно малой численности и низкой плотности их населения.

Устойчивые позиции показателей Х3, Хп, Х12 в качестве лидеров по значениям приоритетов явились основанием для предложения компактного интегрального индикатора, оценивающего благосостояние населения в регионе и отличающегося сравнительно меньшими требованиями к размерности массива исходных данных (5):

Индекс благосостояния населения =

I + I + I

II 13 Ч (5) 3

Таблица 4

Оценки интегральных приоритетов исходных показателей для индекса благосостояния населения Дальнего Востока, 2010-2015 гг.

Показатель Оценка

2010 2011 2012 2013 2014 2015

Хп 0,92 0,86 0,92 0,87 0,84 0,56

0,98 0,96 1,01 0,92 0,93 0,90

Х3 0,81 0,80 0,87 0,86 0,88 0,81

Х4 1,56 1,63 1,58 1,54 1,56 1,68

Х5 1,33 1,26 1,28 1,32 1,19 1,20

Х6 0,78 0,80 0,84 0,96 0,99 1,04

Х7 0,49 0,49 0,41 0,36 0,40 0,32

Х!2 0,61 0,63 0,62 0,64 0,67 0,77

Х9 1,50 1,56 1,48 1,52 1,54 1,72

Таблица 5

Приоритеты исходных показателей для индекса благосостояния населения дальневосточных субъектов РФ, 2015 г.

Регионы Исходный показатель

Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х12

1 0,04 0,16 0,14 0,11 0,13 0,05 0,02 0,17 0,16

2 0,13 0,14 0,04 0,16 0,17 0,16 0,03 0,02 0,15

3 0,07 0,11 0,12 0,14 0,14 0,09 0,05 0,13 0,14

4 0,08 0,10 0,10 0,21 0,11 0,02 0,05 0,11 0,22

5 0,07 0,10 0,09 0,18 0,14 0,08 0,02 0,15 0,17

6 0,03 0,11 0,06 0,30 0,05 0,09 0,02 0,01 0,33

7 0,01 0,03 0,15 0,23 0,10 0,20 0,03 0,03 0,23

8 0,11 0,12 0,10 0,12 0,12 0,12 0,10 0,11 0,11

9 0,01 0,02 0,02 0,24 0,24 0,23 0,01 0,03 0,21

0,56 0,90 0,81 1,68 1,20 1,04 0,32 0,77 1,72

Преимуществами данного индекса, помимо сокращения числа исходных показателей, являются его простота и понятность (работа, доход и жилье — основные параметры, ассоциирующиеся с благосостоянием человека); ориентированность индекса на оценку не общественного (абстрактного), а индивидуального

благосостояния, которое в условиях Дальнего Востока играет ключевую роль как мотиваци-онный фактор, работающий на привлечение населения в регион.

Распределение субъектов РФ по трехфак-торному интегральному индексу (рис.) благосостояния показывает, что в группу лидеров, обладающих потенциальными источниками формирования высоких доходов, обеспечивающих соответствующий уровень базового достатка, входят Магаданская область (индекс 0,801, место 3), Чукотский АО (0,796, место 4), Сахалинская область (0,763, место 6); Камчатский край (0,646, место 20).

Действительно, именно в этих регионах сконцентрированы отрасли и производства с высоким уровнем оплаты труда и емким рынком жилья, в том числе и арендного. При этом доходные факторы объективно «компенсируются» суровыми условиями жизни и низ-

0,900 -

0,800

0,700 * «

♦ ♦ ♦

0,600 0,500 0,400 0,300 0,200 0,100 0,000

♦ ♦ ♦ • ♦ ♦ ♦ ♦ . . ♦

♦ ♦ ♦♦ ♦ ~ ♦

• ♦ » ♦ .

♦ ♦ ♦ ♦♦ ♦ ♦ ♦ ♦ ~

♦♦ ♦ ♦

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Субъекты РФ

Рис. Индекс благосостояния населения субъектов РФ, рассчитанный по трем факторам

кими параметрами социальной инфраструктуры. В группе аутсайдеров вполне ожидаемо оказались Еврейская автономная область (0,439, место 69), Республика Саха (Якутия) (0,509, место 65), Амурская область (0,554, место 51), Приморский край (0,557, место 48). Экономические возможности для высоких доходов ограниченны, но широкое поле для предпринимательской инициативы, особенно в сельском хозяйстве, производстве продуктов питания, чему способствует более мягкий климат южной зоны Дальнего Востока, за исключением Якутии, для которой это не является препятствием с точки зрения привлечения потенциальных мигрантов. Центральное место в диспозиции дальневосточных регионов занял Хабаровский край (0,622, место 28), который реально занимает это положение в межрегиональных сравнениях как столица ДФО, как узловая станция магистральных автомобильных и железнодорожных дорог, как точка пересечения движения основных факторов производства в дальневосточном экономическом пространстве.

Выводы

В результате исследования показано, что применение разных способов к оценке благосостояния населения в условиях пространственной неоднородности меняет положение (ранг) каждого региона в рейтингах в зависимости от набора показателей и механизма их сочетания. Это создает высокую вариативность получаемых оценок, которые либо слабо отражают реальную действительность, либо в силу сложности вычислений и высокого уровня

агрегирования требуют дополнительных манипуляций и пояснений.

Используя распространенный подход к формированию интегрального индекса получены оценки для индекса благосостояния населения в трех вариантах, позволившие продемонстрировать изменчивость ранговых отклонений при замене одного или двух составных показателей.

На основе эконометрической модели проведена оценка коэффициентов в зависимостях, связывающих значения интегральных индексов благосостояния населения дальневосточных регионов и значения исходных показателей для расчета соответствующих индексов. Получены количественные параметры потенциального роста или снижения ранга каждого из субъектов Дальнего Востока по уровню благосостояния населения в условиях межрегиональных сопоставлений.

С применением метода анализа иерархий отобраны наиболее значимые показатели (работа, доходы, жилье), характеризующие сравнительные преимущества каждого из дальневосточных регионов с точки зрения благосостояния населения. Предложен трехфактор-ный интегральный индикатор благосостояния населения, отражающий оценку индивидуального благосостояния.

Анализ полученных результатов показал, что прилагаемые государством усилия по наращиванию дальневосточного вектора развития экономики не влияют на кардинальные изменения в уровне благосостояния населения. Традиционно потенциально высокодоходными с позиции базового благосостояния

остаются северные регионы Дальнего Востока, южные регионы сохраняют более комфортные условия для жизни и располагают широкими возможностями для предпринимательской деятельности. Наиболее выгодное положение по интегральному индексу благосостояния занимает Хабаровский край, со-

четающий столичные и транспортно-логисти-ческие функции.

Полученные выводы адекватно отражают реальную ситуацию и могут быть полезными при оценке эффективности и разработке мер по приоритетным направлениям развития регионов Дальнего Востока.

Список источников

1. Минакир П. А., Прокапало О. М. Российский Дальний Восток. Экономические фобии и геополитические амбиции // ЭКО. — 2017. — № 4. — С. 5-26.

2. Крюков В. А. Недальний Восток // ЭКО. — 2017. — № 4. — С. 2-4.

3. Исаев А. Г. Территории опережающего развития новый инструмент региональной экономической политики // ЭКО. — 2017. — № 4. — С.61-77.

4. Прокапало О. М., Исаев А. Г., Мазитова М. Г.,Экономическая конъюнктура в ДФО в 2016 г. // Пространственная экономика. — 2017. — № 2(50). — С. 138-173. — DOI: 10.14530/se.2017.2.138-173.

5. Минакир П. А. Дальневосточное измерение пространственной экономики // Мир перемен. — 2016. — № 4. — С. 140-148.

6. Мотрич Е. Л., Найден С. Н. Миграционные процессы в социально-экономическом развитии Дальнего Востока // Проблемы прогнозирования. — 2015. — № 5. — С. 108-118.

7. Трансформация теоретико-методологических подходов и методического инструментария диагностики благосостояния личности и территории проживания. Ч. 1. От распространенных до альтернативных подходов к диагностике. История вопроса / Куклин А. А., Найденов А. С., Никулина Н. Л., Тарасьева Т. В. // Экономика региона.

— 2014. — № 3 (39). — С. 22-36.

8. Bentham J. An Introduction to the Principles of Morals and Legislation. — London: General Books LLC, 1970. — 158 p.

9. Rawls J. A Theory of Justice. — Cambridge: Harvard University Press, 1971. — 607 p.

10. Nozick R. Anarchy, state and utopia. — Oxford: Blackwell, 1974. — 384 p.

11. Petty W. A Treatise of Taxes and Contributions. — London: Printed for N. Brooke, at the Angel in Cornhill, 1662. — 896 c.

12. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. — М.: Наука, 1993. — 572 с.

13. Ricardo D. On the Principles of Political Economy and Taxation. — Amherst, New York: Prometheus Books, 1996.

— 306 р.

14. Pareto V. On the economic phenomenon // International Economic Papers. — 1953. — Vol. 3. — Pp. 188-194.

15. Pigou A. The Economics of Welfare. — London: Macmillan and Co., 1932. — 183 р.

16. Rostow W. The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto. — Cambridge: University Press, 1960.

— 272 р.

17. Galbraith J. The Affluent Society. — Harmondsworth: Penguin Books, 1962. — 302 р.

18. Samuelson Р., Nordhaus W. Economics. — New York: McGraw-Hill Educationl, 2008. — 808 р.

19. Mill J. Principles of Political Economy. — London: Longmans, Green and Co, 1909. — 450 р. [Электронный ресурс]. URL: http://www.econlib.org/library/Mill/mlP.html (дата обращения: 7.04.2017).

20. Sidgwick H. The Methods of Ethics. — Indianapolis, Cambridge: Hackett Publishing Company, 1981. — 568 р.

21. Tawney R. Equality. — London: Allen and Unwin, 1964. — 255 p.

22. Аверкиева Е. С. Неравенство. Социальная справедливость и общественное благосостояние // Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики). — 2016. — Т.7. — № 3. — С. 44-54. — DOI: 10.17835/20785429.2016.7.3.044-054.

23. Минакир П. А. В поисках пространственной гармонизации // Пространственная экономика. — 2017. — № 2(50). — С. 7-15. — DOI: 10.14530/se.2017.2.007-015.

24. Зубаревич Н. В. Неравенство регионов России. — М. : Независимый институт социальной политики. — 2010.

— 160 с.

25. Малкина М. Ю. Социальное благополучие регионов Российской Федерации // Экономика региона. — 2017.

— Т. 13, вып. 1. — С. 49-62. — DOI: 10.17059/2017-1-5.

26. Айвазян С. А., Степанов В. С., Козлова М. И. Измерения синтетических категорий качества жизни населения региона и выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики // Прикладная эконометрика. — 2006. — № 2. — С. 18-84.

27. Комплексная методика диагностики качества жизни в регионе / Куклин А. А., Чичканов В. П., Чистова Е. В. и др.; под ред. А. А. Куклина и В. П. Чичканов; 2-е изд., испр., доп. — Екатеринбург : Институт экономики УрО РАН. 2017. — 162 с.

28. Устюгов Ю. А., Глушакова О. В. Методология определения рейтингов субъектов РФ по обеспечению качества жизни населения. На примере регионов Сибирского федерального округа // Сибирская финансовая школа.

— 2012. — № 4(93). — С. 94-101.

29. Беляева Л. А. Уровень и качество жизни. Проблемы измерения и интерпретации // Социологические исследования. — 2009. — № 1. — С. 33-42.

30. Домнина С. В. Методика построения и анализа интегрального индекса благосостояния для межрегиональных сравнений // Регион. Экономика и социология. — 2011. — № 3. — С. 70-77.

31. Глущенко Н. П. Об оценке межрегионального неравенства // Пространственная экономика. — 2015. — № 4.

— С. 39-45. — DOI: 10.14530/se.2015.4.039-058.

32. Saati T. Decision making with the analytic hierarchy process // International Journal of Services Sciences. — 2008. — Vol. 1. — No. 1. — Pp. 83-98. — DOI: 10.1504/IJSSCI.2008.017590.

33. Суспицын С. А. Статистические оценки приоритетов федеральной социально-экономической политики // Пространственная экономика. — 2005. — № 1. — С. 91-102.

34. Новикова Н. И. Выбор стратегии с помощью метода анализа иерархий // Экономическая наука современной России. — 2008. — № 1. — С. 162-164.

35. Белоусова А. В. Оценка приоритетов развития экономики РФ на примере общественной инфраструктуры // Регионалистика. — 2015. — Т. 2. — № 5-6. — С. 34-43. — DOI: 10.14530/reg.2015.5-6.

Информация об авторах

Найден Светлана Николаевна — доктор экономических наук, профессор РАН, главный научный сотрудник лаборатории региональных и межрегиональных социально-экономических исследований, Институт экономических исследований ДВО РАН; Scopus AuthorID: 35111642600; ORCID: 0000-0002-1647-7853 (Российская Федерация, 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская 153; е-mail: nayden@ecrin.ru).

Белоусова Анна Васильевна — кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, лаборатория региональных и межрегиональных социально-экономических исследований, Институт экономических исследований ДВО РАН; ORCID: 0000-0002-8780-8146 (Российская Федерация, 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153; e-mail: belousova@ecrin.ru).

For citation: Naiden, S. N. & Belousova, A. V. (2018). Methodological Tools to Assess of the Population Welfare: Interregional Comparison. Ekonomika regiona [Economy of Region], 14(1), 53-68

S. N. Naiden, A. V. Belousova

Economic Research Institute of the Far Eastern Branch of RAS

Methodological Tools to Assess the Population Welfare: Interregional Comparison

The article considers the current problem of the assessment of the level of human wellbeing in the Russian regions. The research identifies the features of application of traditional tools to the assessment of welfare in the conditions of spatial heterogeneity. However, modernizing these tools allows to show the real quality of life in the regions. On the example of the multidimensional index of welfare, we test the hypothesis that the position of a region in spatial selection can vary depending on various combinations of indicators as a part of the integrated indicator. At the first stage, the authors calculate the multidimensional index of welfare in the subjects of the Russian Federation for three various sets of indicators. At the second stage, we estimate the dependences of indexes on their indicators. It allows defining the potential conditions for upgrading the position of each subject of the Far East in terms of welfare among other Russian regions. At the third stage, we assess the influence of initial indicators on the integrated index of population welfare on the basis of an hierarchy analysis method of T. Saati. This method allowed estimating local priorities for each Far East region. The received estimates have allowed to select the most significant indicators (job, income, and housing. Furthermore, we have offered a three-factorial integrated indicator of the population welfare reflecting the evaluation of individual prosperity. The interregional comparisons have shown that the northern regions of the Far East remain leaders in terms of the most significant factors of basic welfare, but not in terms of comfort. The regions of the southern zone of the Far East with more favourable conditions for life remain outsiders in terms of the prosperity level, but have a considerable potential for enterprise activity. Khabarovsk Krai holds the most advantageous position according to the integrated index of welfare. This region combines the functions of the capital and transport and logistic functions. The received conclusions adequately reflect a real situation and can be useful for the assessment of efficiency. The research results can be applied to define the priority directions of the development of the Far East regions.

Keywords: welfare of the population, quality of life, inequality, index, ranking, econometric modelling, hierarchy analysis method, region, subject of the Russian Federation, Far East

References

1. Minakir, P. A. & Prokapalo, O. M.

2. Kryukov, V. A.

3. Isaev, A. G.

4. Prokapalo, O. M., Isaev, A. G. & Mazitova, M. G.

5. Minakir, P. A.

6. Motrich, E. L. & Nayden, S. N.

7. Kuklin, A. A., Naydenov, A. S., Nikulina, N. L. & Tarasyeva, T. V.

8. Bentham, J. (1970). An Introduction to the Principles of Morals and Legislation. London: General Books LLC, 158.

9. Rawls, J. (1971). A Theory of Justice. Cambridge: Harvard University Press, 607.

10. Nozick, R. (1974). Anarchy, state and utopia. Oxford: Blackwell, 384.

11. Petty, W. (1662). A Treatise of Taxes and Contributions. London: Printed for N. Brooke, at the Angel in Cornhill, 896.

12. Smith, A.

13. Ricardo, D. (1996). On the Principles of Political Economy and Taxation. Amherst, New York: Prometheus Books, 306.

14. Pareto, V. (1953). On the economic phenomenon. International Economic Papers, 3, 188-194.

15. Pigou, A. (1932). The Economics of Welfare. London: Macmillan and Co., 183.

16. Rostow, W. (1960). The Stages of Economic Growth: A Non-Communist Manifesto. Cambridge: University Press, 272.

17. Galbraith, J. (1962). The Affluent Society. Harmondsworth: Penguin Books, 302.

18. Samuelson, R. & Nordhaus, W. (2008). Economics. New York: McGraw-Hill Educationl, 808.

19. Mill, J. (1909). Principles of Political Economy. London: Longmans, Green and Co, 450. Retrieved from: http://www. econlib.org/library/Mill/mlP.html (date of access: 7.04.2017).

20. Sidgwick, H. (1981). The Methods of Ethics. Indianapolis, Cambridge: Hackett Publishing Company, 568.

21. Tawney, R. (1964). Equality. London: Allen and Unwin, 255.

22. Averkieva, E. S.

23. Minakir, P. A.

24. Zubarevich, N. V.

25. Malkina, M. Yu.

26. Ayvazyan, S. A., Stepanov, V. S. & Kozlova, M. I.

27. Kuklin, A. A., Chichkanov, V. P., Chistova, E. V. et al.

28. Ustyugov, Yu. A. & Glushakova, O. V.

29. Belyaeva, L. A.

30. Domnina, S. V.

31. Glushchenko, N. P.

32. Saati, T. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83-98. DOI: 10.1504/IJSSCI.2008.017590.

33. Suspitsyn, S. A.

34. Novikova, N. I.

35. Belousova, A. V.

Authors

Svetlana Nikolaevna Naiden — Doctor of Economics, Professor of RAS, Chief Research Associate, Laboratory of Regional and Interregional Socio-Economic Research, Economic Research Institute of the Far Eastern Branch of RAS; Scopus AuthorID: 35111642600; ORCID: 0000-0002-1647-7853 (153, Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation; e-mail: nayden@ecrin.ru).

Anna Vasilyevna Belousova — PhD in Economics, Senior Research Associate, Laboratory of Regional and Interregional Socio-Economic Research, Economic Research Institute of the Far Eastern Branch of RAS; ORCID: 0000-0002-8780-8146 (153, Tikhookeanskaya St., Khabarovsk, 680042, Russian Federation; e-mail: belousova@ecrin.ru).