ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ ИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНОВ

УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Для цитирования: Особенности оценки качества жизни населения индустриальных регионов // Управление в современных системах. 2022. № 3. С. 3-17.

Б01: 10.24412/2311-1313-35-3-17

УДК 332 ШЬ: Ю0

ББК 65.04

ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ ИНДУСТРИАЛЬНЫХ РЕГИОНОВ

Егорова А.А.1, ФГБОУ ВО Челябинский государственный университет Ужегов А.О.2, ФГБУНИнститут экономики УрО РАН

Аннотация

В статье рассматривается вопрос оценки качества жизни населения индустриальных регионов. Развивая и дополняя имеющийся методический инструментарий оценки качества жизни, авторами разработана методика оценки уровня технико -экономического развития применительно к регионам РФ. Авторская методика включает: 1) систему показателей, характеризующих уровень технико-экономического развития индустриальных регионов; 2) индексный метод оценки технико-экономического развития индустриальных регионов; 3) группировку индустриальных регионов РФ, характеризующихся различными уровнями технико-экономического развития (ТЭР) и качества жизни населения (КЖН); 4) позиционирование и типологию регионов по критериям «уровень технико -экономического развития» - «качество жизни населения».

Предложенные методические подходы позволили выявить неравенство в технико -экономической обеспеченности индустриальных регионов РФ на основе построения рейтинга регионов, а также дифференциацию регионов по качеству жизни населения, исходя из их экономического развития.

Авторами разработаны новые подходы к оценке уровня технико-экономического развития индустриальных регионов, что является одним из важнейших направлений создания современной информационной базы для принятия управленческих решений в сфере повышения качества жизни населения.

Ключевые слова: качество жизни, индустриальные регионы, оценка уровня технико-экономического развития, позиционирование регионов.

Введение

В экономическом плане индустриальные регионы обеспечивают рост производства, занятость, доходы населения. При этом важна оценка того, насколько регион конкурентоспособен, инвестиционно привлекателен, интересен для бизнеса, трудоспособного населения. Но возникает не менее важный вопрос: создают ли эти регионы условия для

1 Егорова Александра Анатольевна - к.э.н., доцент, ФГБОУ ВО Челябинский государственный университет; Россия, 454001, г. Челябинск, ул. Братьев Кашириных, 129; e-mail: aleksandra_csu@mail.ru; SPIN-код РИНЦ: 6688-6880; Author ID РИНЦ: 317406; Scopus Author ID: 57224213659; ORCID: 0000-0002-6291-9878

2 Ужегов Артем Олегович - младший научный сотрудник, Челябинский филиал ФГБУН Института экономики. УрО РАН; Россия, 454091, г. Челябинск, ул. Свободы, 155/1; e-mail: uzhegov.ao@uiec.ru; SPIN-код РИНЦ: 67391270; Author ID РИНЦ: 1023759; ORCID: 0000-0002-3244-2036

благополучия, комфортности и безопасности проживания всех граждан и конкретных социальных групп.

Вопросам развития промышленных регионов посвящены работы многих отечественных авторов, среди которых: П.С. Куклинова, В.В. Ильяшенко [2022], Т. А. Хорева [2008], П.Д. Косинский, А.Г. Чупрякова, Л.Б. Васильева [2014], Е.Б. Дворядкина, Е.В. Голошейкин [2010], Д. Г. Шишкин [2014], О. В. Михеенко, А. Б. Титов [2018], И. М. Голова, А.Ф. Суховей [2015], В.П. Чесноков [2005], П.В. Бочков [2009], Е.И. Еремеев, А.П. Шихвердиев, А.Г. Шеломенцев, В.Н. Беляев [2014].

В своем исследовании Ю.Г. Лаврикова, В.В. Акбердина и А.В. Суворова отмечают, что ключевая роль в процессе научно-технологического развития принадлежит индустриальным регионам, которые представляют собой основу развития любой национальной экономики: именно в них происходит трансформация технологий, смена укладов, модернизация производства и потребления [Лаврикова, Акбердина, Суворова, 2019].

К выводу о том, что развитые в экономическом отношении территории имеют больше возможностей для повышения качества жизни приходят В.В. Окрепилов и Н.Л. Гагулина. Это положение разделяется практически всеми исследователями, как и то, что социально-экономическая дифференциация создает проблемы для достижения качественной жизни населения отдельных территорий [Окрепилов, Гагулина, 2019]. Однако, регионы, различающиеся по своей отраслевой специализации, имеют разный потенциал своего развития. Представляется, что у индустриальных регионов до сих пор не исчерпаны возможности и резервы для улучшения социально-экономического положения населения.

О.В. Артемова и А.Н. Савченко [2020] отмечают, что связь между уровнем экономического развития регионов и качеством жизни населения есть, но не однозначная. В своем исследовании авторы приходят к выводу, что высокие экономические показатели регионального развития не всегда являются однозначным показателем высокого качества жизни населения, а неоднородность регионального пространства, меняя со временем формы, и сферы распространения, продолжает определять дифференциацию регионов и, в конечном итоге, неравенство в качестве жизни граждан на территории страны [Артемова, Ужегов, 2021; Саламатов, Даванков, Малыгин, 2022]. Такая ситуация актуализирует поиск механизмов сближения условий жизнедеятельности людей в регионах, представляет интерес в научном плане и имеет большое практическое значение.

Таким образом, целесообразно обратиться к вопросам оценки качества жизни населения индустриальных регионов.

Данные и методы

Для выявления уровня промышленного развития и уровня жизни населения нами были выбраны индустриальные регионы РФ. Критерием отнесения регионов к индустриальным является доля обрабатывающих производств в ВРП более 20% в 2019 г. Как отмечают Акбердина В.В. и Сергеева А.С. в качестве критерия отнесения к индустриальным регионам не следует использовать долю всей промышленности в ВРП, т. к. в данном случае мы сталкиваемся с регионами, которые можно обозначить как сырьевые, с высокой долей добывающего сектора [Акбердина, Сергеева, 2015]. Основные экономические показатели индустриальных регионов представлены в таблице 1.

Таблица 1

Основные экономические показатели индустриальных регионов

Индустриальные регионы РФ Валовой региональный продукт на душу населения

Тульская область 462903,4 38,4 112,4

Вологодская область 541318,7 38,4 102,3

Калужская область 541870,1 38 101,3

Красноярский край 938016,7 36,3 91,2

Липецкая область 499587,0 35,7 102,5

Новгородская область 457123,3 33,9 102,5

Омская область 399371,1 33,2 100,5

Владимирская область 394560,3 32,3 111,1

Челябинская область 445276,7 32,1 99,3

Свердловская область 586468,3 31,9 102,0

Республика Башкортостан 447535,2 31,4 98,2

Ленинградская область 657679,7 28,9 98,9

Пермский край 573894,3 28,8 97,5

Нижегородская область 505460,2 28,7 95,3

Ярославская область 482944,9 27,4 99,7

Рязанская область 392304,4 26,7 106,9

Кировская область 292171,6 26,5 104,1

Республика Марий Эл 300163,4 26,2 95,4

Чувашская Республика 278358,9 25,9 97,7

Ульяновская область 340581,4 25,4 96,4

Архангельская область 509917,0 24,5 99,1

Волгоградская область 384677,3 24,5 99,3

Республика Мордовия 332154,8 24,2 106,3

Костромская область 319404,6 22,9 90,1

Курганская область 280971,3 21,1 97,7

Калининградская область 515933,0 20,7 93,6

Самарская область 530579,4 20 96,3

Источник: Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации / Федеральная служба государственной статистики, 2021. URL:

https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf

Данные таблицы отражают высокий уровень доли обрабатывающей промышленности в ВРП регионов (от 20 до 38,4%), при этом крупнейшие предприятия этой отрасли сосредоточены в административных центрах регионов - городах-миллионниках.

По доле обрабатывающих производств в структуре ВРП области лидирует Тульская область (38,4%), что неудивительно, т. к. по итогам 2020 г. индекс промышленного производства Тульской области составил 112,4% (в РФ - 97,9%), в обрабатывающих производствах - 113,5% (в РФ - 101,4%). На втором и третьих местах расположились Вологодская и Калужская области с показателями в 38,4% и 38% соответственно. По показателям ВРП на душу населения (рублей) лидирует Красноярский край (1 место), далее расположилась Ленинградская область (2 место), Свердловская область (3 место), Пермский край (4 место) и Калужская область (5 место). При этом по индексу промышленного

производства лидером является Тульская область. Основные социально-демографические показатели индустриальных регионов представлены в таблице 2.

Таблица 1

Основные социально-демографические показатели индустриальных регионов, 2020 г.

Индустриальные регионы РФ Площадь территории, тыс. Численность населения (оценка на конец Коэффициенты миграционного прироста на 10 000

года; тысяч человек) человек населения

Тульская область 25,7 1449,1 -3

Вологодская область 144,5 1151,0 -18

Калужская область 29,8 1001,0 68

Красноярский край 2 366,80 2855,9 5

Липецкая область 24 1128,2 -4

Новгородская область 54,5 592,4 32

Омская область 141,1 1903,7 -57

Владимирская область 29,1 1342,1 -13

Челябинская область 88,5 3442,8 -4

Свердловская область 194,3 4290,0 7

Республика Башкортостан 142,9 4013,8 -13

Ленинградская область 83,9 1892,7 168

Пермский край 160,2 2579,2 -20

Нижегородская область 76,6 3176,5 4

Ярославская область 36,2 1241,4 -9

Рязанская область 39,6 1098,3 7

Кировская область 120,4 1250,2 -13

Республика Марий Эл 23,4 675,3 -14

Чувашская Республика 18,3 1207,9 -20

Ульяновская область 37,2 1218,3 -9

Архангельская область 413,1 1082,7 -23

Волгоградская область 112,9 2474,6 13

Республика Мордовия 26,1 779,0 -47

Костромская область 60,2 628,4 3

Курганская область 71,5 818,6 -21

Калининградская область 15,1 1018,7 101

Самарская область 53,6 3154,2 -1

Источник: Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации / Федеральная служба государственной статистики, 2021. URL:

https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf

Процессы, происходящие в экономике региона напрямую связаны с социально -демографической ситуацией. По численности населения выделим Свердловскую область, как наиболее многочисленный индустриальный регион, где проживают 4,3 миллиона человек, а коэффициент миграционного прироста показывает повышение численности на 70000 человек в 2020 году. Положительная динамика коэффициента миграционного прироста наблюдается всего в 10 из 27 индустриальных регионов. По показателю площади территории лидером является Красноярский край с показателем в 2 366,8 тыс. км2.

В настоящее время широко используются индексные методы оценки различных объектов и явлений, в том числе определяющие уровень экономического развития отдельно взятых регионов. Отметим, что в некоторых из них используются следующие индексы:

Камалетдинов А.Ш. и Ксенофонтов А.А. в своей работе разработали индекс интенсивности налоговых поступлений, этот интегральный показатель отражает налоговые доходы по всем видам налогов и сборов. С помощью данного индекса авторы оценивают экономическую активность субъектов РФ [Камалетдинов, Ксенофонтов, 2016].

С целью использования индексного метода для оценки уровня экономической безопасности Сенчагов В.К. и Митяков С.Н. используют в интегральной оценке 35 показателей, разделенных на четыре группы (сфера реальной экономики, социальная сфера, денежно-финансовая сфера, внешнеэкономическая сфера) [Сенчагов, Митяков, 2011].

В своей работе Алексеев С.Г. для анализа затрат и результатов инновационной деятельности использует индексный метод, позволяющий сопоставить уровни соответствующих показателей. Автор предлагает две группы частных показателей: характеризующие инновационную активность региона и характеризующие уровень научного потенциала региона, а также рассчитанные с их помощью частные интегральные индексы [Алексеев, 2016].

Для комплексной оценки инвестиционной привлекательности социально-экономического субъекта Лосева О.В. и Федотова М.А. предлагают использовать сводный мультипликативный индекс, учитывающий изменения финансово-экономических и социально-экологических индикаторов [Лосева, Федотов, 2021 ].

В основе вышеперечисленных методик лежит формирование индекса методом анализа отдельных индикаторов уровня социально-экономического развития и определение интегральной (комплексной) оценки. По мнению авторов, общим недостатком вышеперечисленных методик является отсутствие сопоставимости авторских интегральных показателей, получившихся в результате оценки, с другими известными индексами. Таким образом, учитывая данные подходы и развивая методический инструментарий оценки экономической составляющей развития индустриальных регионов, авторами предложена методика оценки технико-экономического развития применительно к индустриальным регионам РФ.

Методика проводимого авторами исследования, составляющие и инструменты анализа представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Последовательность процедур оценивания технико-экономического развития индустриальных регионов Источник: авторская разработка

Итак, следуя методическим подходам к оценке технико -экономического развития индустриальных регионов, отметим последовательность процедур оценивания, которые были использованы в работе.

1. Сформирована система показателей, характеризующих уровень технико-экономического развития индустриальных регионов (табл. 3).

Таблица 3

Система показателей, характеризующих уровень технико-экономического развития

индустриальных регионов

Показатель Основание включения в систему показателей Обозначение

Экономическая составляющая

Инвестиции в основной капитал на душу населения (в фактически действовавших ценах; рублей) Рассматривается как базовый индикатор обеспеченности экономическими ресурсами Xi

Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами - обрабатывающие производства на душу населения (в фактически действовавших ценах; миллионов рублей) Отражает уровень развития обрабатывающей промышленности индустриально развитого региона X2

Технологическая составляющая

Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций (в процентах) Демонстрирует инновационный потенциал индустриально развитого региона Хз

Затраты на инновационную деятельность организаций. В процентах от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг Отражает степень инновационного развития индустриально развитого региона Х4

Источник: Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации /

Федеральная служба государственной статистики, 2021. URL:

https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf

Данные показатели выбраны, принимая во внимание то, что они отражают главные компоненты технико-экономического развития индустриальных регионов.

2. Применен индексный метод оценки уровня технико-экономического развития индустриальных регионов.

Расчет индексов проводится в два этапа. На первом этапе осуществляется нормирование значений показателей для обеспечения их сопоставимости; определяется значение индекса по формуле 1:

х. = ^ ^

Л i тах л i min

где, xj - нормированное значение i-го показателя для любого региона страны в определенный год;

Xi max, Xi min - соответственно наибольшее и наименьшее значение i-го показателя среди всех регионов страны за исследуемый год.

На втором этапе на основе нормированных показателей проводится расчет интегрального индекса технико-экономического развития определенного индустриального региона.

Расчет агрегированного показателя (интегрального индекса) осуществляется по формуле средней арифметической.

!тэр = ^

где, Iтэу - интегральный индекс технико-экономического развития; X] -нормированный статистический показатель; п - число показателей.

3. Проведена группировка регионов РФ по «уровню технико-экономического развития» и «качеству жизни населения».

Информационной базой группировки регионов по качеству жизни населения (КЖН) послужили данные РИА Рейтинг1; для группировки регионов по уровню технико-экономического развития индустриальных регионов РФ использовались авторские интегрированные показатели технико-экономического развития (ТЭР). Все регионы по интегральным показателям КЖН и ТЭР были распределены на группы по уровням: выше среднего и ниже среднего.

4. Осуществлено позиционирование по критериям «уровень технико-экономического развития» - «качество жизни населения» и выделены основные типы регионов.

Позиционирование основывалось на том, что уровень технико-экономического развития во многом определяют качество жизни населения в данных регионах. В работе для позиционирования регионов использовался матричный и графический методы. Для построения матрицы авторы сопоставили уровень технико-экономического развития (как условие) и качество жизни населения индустриальных регионов (как результат), позволяющий оценить уровень социального развития индустриального региона.

Результаты

По предложенной авторами методике был проведен расчет интегральных индексов по уровню технико-экономического развития для каждого из 27 индустриальных регионов РФ за 2020 г. по формуле:

XI + Х2+ Х3+ Х4

1тэР =-4-

где 1тэр1 - интегральный индекс уровня технико-экономического развития 1-го региона. Наименования показателей Х1, Х2, Хз, Х4 представлены в таблице 3.

В результате по каждому из 27 индустриальных регионов был получен интегральный индекс, отражающий уровень технико-экономического развития. Динамика индекса технико-экономического развития индустриальных регионов с 2016-2020 гг. представлена в таблице 4.

Анализируя данные таблицы, отметим, что наибольший показатель технико-экономического развития в 2020 г. наблюдается в Нижегородской области (0,496) на втором месте расположилась Тульская область (0,396) на третьем Липецкая область (0,383). В целом динамика индекса технико-экономического развития неравномерна и отражает значительную дифференциацию индустриальных регионов.

1 Рейтинг качества жизни в российских регионах - 2020. РИА Рейтинг. [Электронный ресурс]. URL: https://riarating.ru/infografika/20210216/630194637.html

Таблица 4

Динамика индекса технико-экономического развития индустриальных регионов

№ Индустриальные регионы РФ 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г.

1 Владимирская область 0,297 0,315 0,294 0,278 0,260

2 Калужская область 0,363 0,460 0,474 0,319 0,307

3 Костромская область 0,188 0,124 0,124 0,095 0,076

4 Липецкая область 0,514 0,507 0,420 0,369 0,383

5 Рязанская область 0,287 0,282 0,248 0,279 0,194

6 Тульская область 0,401 0,388 0,412 0,439 0,396

7 Ярославская область 0,253 0,310 0,302 0,235 0,236

8 Архангельская область 0,106 0,204 0,198 0,129 0,123

9 Вологодская область 0,252 0,251 0,260 0,258 0,222

10 Калининградская область 0,260 0,256 0,267 0,198 0,161

11 Ленинградская область 0,326 0,451 0,360 0,289 0,231

12 Новгородская область 0,261 0,290 0,327 0,203 0,225

13 Волгоградская область 0,258 0,244 0,236 0,182 0,141

14 Республика Башкортостан 0,258 0,282 0,255 0,214 0,303

15 Республика Марий Эл 0,169 0,186 0,174 0,181 0,179

16 Республика Мордовия 0,343 0,311 0,274 0,339 0,352

17 Чувашская Республика 0,410 0,370 0,407 0,329 0,289

18 Пермский край 0,340 0,328 0,318 0,238 0,259

19 Кировская область 0,212 0,262 0,230 0,219 0,253

20 Нижегородская область 0,445 0,574 0,559 0,487 0,496

21 Самарская область 0,290 0,268 0,331 0,291 0,313

22 Ульяновская область 0,175 0,227 0,285 0,254 0,278

23 Курганская область 0,134 0,168 0,188 0,156 0,198

24 Свердловская область 0,379 0,433 0,382 0,264 0,268

25 Челябинская область 0,307 0,365 0,360 0,259 0,262

26 Красноярский край 0,228 0,317 0,351 0,262 0,221

27 Омская область 0,296 0,432 0,463 0,253 0,262

Источник: рассчитано авторами на основе данных Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации / Федеральная служба государственной статистики, 2021. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf

В таблице 5 представлены интегральные индексы Топ-5 регионов-лидеров и Топ-5 регионов-аутсайдеров по уровню технико-экономического развития и качеству жизни населения.

Таблица 5

Топ-5 регионов-лидеров и Топ-5 регионов-аутсайдеров по уровню технико-экономического

развития и качеству жизни населения, 2020 г.

Регионы ТЭР Регионы КЖН

Топ-5 Лидеры

Нижегородская область 0,496 Ленинградская область 61,60

Тульская область 0,396 Калининградская область 59,25

Липецкая область 0,383 Липецкая область 57,87

Республика Мордовия 0,352 Нижегородская область 56,93

Самарская область 0,313 Свердловская область 56,59

Топ-5 Аутсайдеры

Костромская область 0,076 Курганская область 30,45

Архангельская область 0,123 Архангельская область 35,24

Волгоградская область 0,141 Костромская область 39,06

Калининградская область 0,161 Новгородская область 39,16

Республика Марий Эл 0,179 Кировская область 39,76

Источник: рассчитано авторами на основе данных Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации / Федеральная служба государственной статистики, 2021. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Region_Pokaz_2021.pdf

Рейтинг качества жизни в российских регионах - 2020. РИА Рейтинг. URL: https://riarating.ru/infografika/20210216/630194637.html

Анализ интегральных индексов технико-экономического развития позволил выявить значительную дифференциацию индустриальных регионов РФ.

В группе Топ-5 лидеров разница между первой позицией (Нижегородская область) и пятой позицией (Самарская область) разрыв индексов составляет 0,183 или 1,5 раза. В группе Топ-5 аутсайдеров разница между первой позицией (Костромская область) и пятой позицией (Республика Марий Эл) составляет 0,103 или 2,3 раза. Разброс индексов между регионом -лидером (Нижегородская область) и регионом-аутсайдером (Костромская область) - 6,5 раза.

Согласно предложенной методике в работе было рассмотрено технико-экономическое развитие индустриальных регионов как условие для обеспечения достойного качества жизни населения. Для этого были использованы данные по КЖН, представленные РИА Рейтинг за 2020 г. Авторы также проранжировали все регионы по качеству жизни населения, выделили из них Топ-5 регионов-лидеров и Топ-5 регионов-аутсайдеров (табл. 3). Это позволило сопоставить регионы-лидеры и регионы-аутсайдеры по КЖН.

Анализ качества жизни населения российских регионов показал незначительную дифференциацию индустриальных регионов. В группе Топ-5 лидеров разница между первой позицией (Ленинградская область) и пятой позицией (Свердловская область) составляет 5,01 балла. В группе Топ-5 аутсайдеров разница между первой позицией (Курганская область) и пятой позицией (Кировская область) составляет 9,31 балла. Разрыв между регионом-лидером (Ленинградская область) и регионом-аутсайдером (Курганская область) составляет 31,15 балла.

Отметим несовпадение состава регионов по ТЭР и КЖН в группе Топ-5 лидеров и группе Топ-5 аутсайдеров. Так, в группах лидеров по ТЭР и КЖН только два совпадения (Нижегородская область и Липецкая область), при этом только 1 регион имеет одинаковые рейтинги по ТЭР и КЖН (Липецкая область - 3). В группе аутсайдеров по ТЭР и КЖН два

совпадения (Архангельская область и Костромская область), при этом только Архангельская область имеет одинаковые рейтинги по ТЭР и КЖН.

Авторы не ограничились анализом крайних групп регионов Топ-5 лидеров и Топ-5 аутсайдеров по ТЭР и КЖН. Далее была проведена группировка 27 индустриальных регионов РФ в зависимости от их интегральных показателей по ТЭР и КЖН. При этом границы интервалов при формировании групп регионов по уровню технико-экономического развития и качества жизни населения были выбраны с учетом средних значений ТЭР и КЖН среди выборки индустриальных регионов. В результате были сформированы группы регионов, которые обозначены как «Выше среднего» - В, и «Ниже среднего» - Н (таблица 6).

Таблица 6

Границы интервалов при формировании групп регионов (по уровню технико-экономического развития и качества жизни населения), 2020 г.

Группы Интегральный показатель «Выше среднего» - В «Ниже среднего» - Н

Интегральный показатель уровня технико-экономического развития (1тэр) (1тэр) > 0,255 (1тэр) < 0,255

Интегральный показатель качества жизни населения (1кжн) (1кжн) > 47,49 (1кжн) < 47,49

Источник: авторская разработка

Для конкретизации влияния уровня технико -экономического развития на качество жизни населения, было проведено позиционирование индустриальных регионов РФ, которое в матричной форме представлено в таблице 7. Позиционирование индустриальных регионов осуществлялось относительно средних значений соответствующих индикаторов по выборке в 2020 г. (для уровня технико-экономического развития - 0,255, для качества жизни населения - 47,49 баллов).

Таблица 7

Матрица позиционирование регионов РФ по уровню технико -экономического развития и качеству жизни населения, 2020 г.1

Уровень технико-экономического развития Число регионов

Группы регионов Ниже среднего Выше среднего

Качество жизни населения Выше среднего №2 (НВ) - 4 региона Ярославская область (0,236; 48,66) Ленинградская область (0,231; 61,60) Рязанская область (0,194; 50,02) Калининградская область (0,161; 59,25) №1 (ВВ) - 10 регионов Нижегородская область (0,496; 56,93) Тульская область (0,396; 53,71) Липецкая область (0,383; 57,87) Самарская область (0,313; 56,51) Калужская область (0,307; 53,02) Республика Башкортостан (0,303; 50,01) Ульяновская область (0,278; 47,73) Свердловская область (0,268; 56,59) Челябинская область 14

1 В матрице для регионов разного типа применены двумерные обозначения, например, «ВВ», где первая буква означает группу, в которой находится регион по уровню технико-экономического развития, вторая буква соответствует названию группы, характеризующей качество жизни населения.

Ниже среднего №4 (НН) - 9 регионов Кировская область (0,253; 39,76) Новгородская область (0,225; 39,16) Вологодская область (0,222; 41,07) Красноярский край (0,221; 45,36) Курганская область (0,198; 30,45) Республика Марий Эл (0,179; 39;87) Волгоградская область (0,141; 45,76) Архангельская область (0,123; 35,24) Костромская область (0,076; 39,06) №3 (ВН) - 4 региона Республика Мордовия (0,352; 43,22) Чувашская республика 0,289; 46,62) Омская область (0,262; 40,56) Пермский край (0,259; 44,98) 13

Число регионов 13 14 27

Источник: авторская разработка

Данные показывают число регионов, попавших в тот или иной квадрант матрицы. Так, например, наибольшее количество регионов (10) попало в квадрант №1 с высокими значениями показателей ТЭР и КЖН. На рисунке 2 представлена графическая интерпретация позиционирования регионов РФ по уровню технико-экономического развития и качеству жизни населения.

64.00

Калининградская область

Ленинградская ...

Липецкая область

59.00

54.00

Свердловская область

Ярославская областьЧ

н

е л е с а н и н з

« 44.00 т с е

еча

39.00

34.00

29.00

Рязанская область

Волгоградская область

N.

\

Красноярский край

\Самарска i

лябинская область

..мирская область t

Самарская область

Калужская область

Нижегородская область *

Тульская область Республика Башкортостан

Костромская область

/

V

Вологодская обласПермский край

Ульяновская область Чувашская Республика

Республика Мордовия

Республика Марий Эл

\

Омская область Кировская область

/

Новгородская область

Архангельская область

Курганская область

0.050 0.100 0.150 0.200 0.250 0.300 0.350 0.400 0.450 0.500

Экономические условия

Рисунок 2. Графическая интерпретация позиционирования регионов РФ по уровню технико-экономического развития и качеству жизни населения, 2020 г. Источник: авторская разработка

В квадранты матрицы попала совокупность регионов, характеризующихся близкими значениями: а) по интегральным показателям уровня технико-экономического развития; б) по интегральному рейтингу качества жизни населения регионов, это обстоятельство позволило определить тип регионов. Внутри квадрантов матрицы регионы расположены по мере убывания рангов, оценивающих уровень технико-экономического развития индустриальных регионов.

В квадранте №1 «ВВ» - 10 регионов, которые характеризуются одновременно высоким уровнем технико-экономического развития и высоким уровнем качества жизни населения. Следует отметить, что в этой группе наблюдается самый значительный уровень дифференциации регионов. Так, разрыв между лидером группы (Нижегородская область) и аутсайдером группы (Владимирская область) по уровню технико -экономического развития достигает 0,236 балла, по уровню качества жизни населения разрыв между лидером (Липецкая область) и аутсайдером (Ульяновская область) составляет 10,14 балла. Нижегородская, Тульская, Липецкая и Самарская области отличаются самыми высокими бальными оценками как по уровню технико-экономического развития, так и по качеству жизни населения. Остальные регионы, попавшие в группу, отличаются высоким уровнем инвестиций в основной капитал на душу населения, имеют высокие показатели объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами

(обрабатывающие производства) на душу населения, а также затрат на инновационную деятельность организаций. Все это характеризует высокий уровень технико-экономического развития, возможности для социального развития населения, проживающего на территории.

Квадрант матрицы №2 «НВ» - 4 региона, представляющих данную группу, демонстрируют низкий уровень показателя технико-экономического развития, но при этом высокий уровень качества жизни населения. В сфере ТЭР основными ограничивающими факторами для этой группы регионов являются недостаточные затраты на инновационную деятельность организаций, а также низкий удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций.

Квадрант матрицы №3 «ВН» - 4 региона, где высокий уровень технико-экономического развития «не согласуется» с низким качеством жизни населения. Несмотря на высокое технико-экономическое развитие в данных регионах наблюдается существенное отставание по показателю качества жизни людей.

Квадрант матрицы №4 «НН» - вторая по многочисленности группа, включающая 9 субъектов РФ. Кировская область, попавшая в группу, имеет наибольшее значение индикатора в этой группе по технико-экономическому развитию (0,253), но при этом имеет низкое значение по качеству жизни населения (39,76). Находится на последнем месте в группе по технико-экономическому развитию Костромская область (ее интегральный показатель 0,076 -разрыв от региона-лидера в группе, Кировская области, составляет 0,177 балла). По качеству жизни населения разрыв между лидером (Волгоградская область) и аутсайдером (Курганская область) составляет 15,31 балла.

Матричный анализ показал, что, используя интегральные показатели по ТЭР и КЖН индустриальных регионов, возможно определять тип региона и позиционировать любую группу регионов.

Заключение

Авторами разработаны новые подходы к оценке уровня технико-экономического развития регионов, что является одним из важнейших направлений создания современной информационной базы для принятия управленческих решений в сфере повышения качества жизни населения.

Разработана методика исследования, которая включает: формирование системы показателей, индексный метод оценки уровня технико-экономического развития индустриальных регионов; определение интегрального показателя ТЭР регионов, их группировку, проведение позиционирования и определение типов регионов по критериям «уровень технико-экономического развития» - «качество жизни населения».

Благодарности

Исследование выполнено при финансовой поддержке ФГБОУ ВО «Челябинского государственного университета» в рамках гранта фонда перспективных научных исследований приказ № 129-1 от 01.03.2022 по теме: «Механизм «тройной спирали» как инструмент повышения качества жизни населения индустриальных регионов».

Список источников

1. Акбердина В.В., Сергеева А.С. Индустриальные регионы России: сравнительный анализ // Вестник Забайкальского государственного университета. 2015. №7 (122). С. 98-117.

2. Алексеев С.Г. Оценка инновационной активности и научного потенциала региона // Инновации и инвестиции. 2016. №9. С. 77-82.

3. Артемова О.В., Савченко А.Н. Неоднородность регионального пространства и ее влияние на качество жизни населения в субъектах Российской Федерации // Социум и власть. 2020. № 2 (82). C. 65-79.

4. Артемова О.В., Ужегов А.О. Дифференциации регионов РФ по социально-экономическому положению (компаративный анализ) / Межтерриториальное неравенство: проблема или драйвер развития: Материалы VI Международного симпозиума по региональной экономике, Екатеринбург, 23-25 июня 2021 года. - Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН, 2021. - С. 79-86.

5. Бочков П.В. Развитие промышленно-транспортной инфраструктуры Уральского региона в условиях экономического кризиса // Региональная экономика: теория и практика.

2009. №25. С. 32-37.

6. Голова И.М., Суховей А.Ф. Инновационно-технологическое развитие промышленных регионов в условиях социально-экономической нестабильности // Экономика региона. 2015. №1. С. 131-144.

7. Дворядкина Е.Б., Голошейкин Е.В. Методический подход к анализу экономического развития традиционно-промышленного региона // Journal of new economy.

2010. №5 (31). С. 115-118.

8. Еремеев Е.И., Шихвердиев А.П., Шеломенцев А.Г., Беляев В.Н. Методология развития промышленно-сырьевых агломераций в северных регионах // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2014. №3. С. 120-141.

9. Камалетдинов А.Ш., Ксенофонтов А.А. Оценка экономического состояния субъектов РФ на основе индексного метода // Финансы: теория и практика. 2016. №6. С. 6370.

10. Косинский П.Д., Чупрякова А.Г., Васильева Л.Б. Эффективность управления социально-экономическим развитием промышленного региона в посткризисный период // ПСЭ. 2014. №1 (49). С. 157-162.

11. Куклинова П.С., Ильяшенко В.В. Влияние режима инфляционного таргетирования на экономическое развитие промышленного региона // Journal of new economy. 2022. №2. С. 125-141.

12. Лаврикова Ю. Г., Акбердина В. В., Суворова А. В. Согласование приоритетов научно-технологического и пространственного развития индустриальных регионов // Экономика региона. 2019. Т. 15, вып. 4. С. 1022-1035.

13. Лосева О.В., Федотова М.А. Оценка инвестиционной привлекательности социально-экономических субъектов // Имущественные отношения в РФ. 2021. №3 (234). С. 58-67.

14. Михеенко О.В., Титов А.Б. Экономическое развитие регионов России в контексте реализации современной промышленной политики // Экономика. Информатика. 2018. №1. С. 15-23.

15. Окрепилов В.В., Гагулина Н.Л. Развитие оценки качества жизни населения региона // Журнал экономической теории. 2019. Т. 16. № 3. С. 318-330.

16. Саламатов А.А., Даванков А. Ю., Малыгин Н.В. Социально-экономические последствия пандемии COVID-19: качество жизни населения в Челябинской области в сравнении с Уральским федеральным округом и Россией // Вестник Челябинского государственного университета. 2022. № 4 (462). Экономические науки. Вып. 76. С. 72-80.

17. Сенчагов В.К., Митяков С. Н. Использование индексного метода для оценки уровня экономической безопасности // Вестник экономической безопасности. 2011. №5. С. 4150.

18. Хорева Т.А. Роль промышленного производства в социально -экономическом развитии региона // ГИАБ. 2008. №10. С. 154-160.

19. Чесноков В.П. Совершенствование механизма управления потенциалом развития промышленно-экономической системы региона // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2005. №3-4. С. 139-140.

20. Шишкин Д.Г. Развитие малого предпринимательства в промышленно-развитом регионе в условиях экономического кризиса (на примере Пермского края) // Управление экономическими системами. 2014. №11 (71). С. 53.

FEATURES OF ASSESSING THE QUALITY OF LIFE OF THE POPULATION IN

INDUSTRIAL REGIONS

Egorova A.A., Chelyabinsk State University Uzhegov A.O., Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Abstract

The article deals with the issue of assessing the quality of life of the population of industrial regions. Developing and supplementing the existing methodological tools for assessing the quality of life, the authors have developed a methodology for assessing the level of technical and economic development in relation to the regions of the Russian Federation. The author's methodology includes: 1) a system of indicators characterizing the level of technical and economic development of industrial regions; 2) index method for assessing the technical and economic development of industrial regions; 3) a grouping of industrial regions of the Russian Federation, characterized by different levels of technical and economic development and quality of life of the population; 4) positioning and typology of regions according to the criteria «level of technical and economic development» - «quality of life of the population».

The proposed methodological approaches have made it possible to identify inequality in the technical and economic provision of the industrial regions of the Russian Federation based on the construction of a rating of regions, as well as the differentiation of regions in terms of the quality of life of the population, based on their economic development.

The authors have developed new approaches to assessing the level of technical and economic development of industrial regions, which is one of the most important areas for creating a modern information base for making managerial decisions in the field of improving the quality of life of the population.

Keywords: quality of life, industrial regions, assessment of the level of technical and economic development, positioning of regions.