Комплексная оценка благосостояния личности на территории проживания: учёт изменяющегося влияния показателей экономической безопасности

Автор: Куклин Александр Анатольевич, Охотников Сергей Александрович

Журнал: Уровень жизни населения регионов России @vcugjournal

Статья в выпуске: 4 т.17, 2021 года.

Бесплатный доступ

В статье рассмотрена обобщающая характеристика благосостояния личности на территории проживания, проведена оценка показателей по статданным и корректировка за счёт показателей безопасности. Использована авторская методика диагностики. Для этой цели применен метод экспресс-диагностики, позволивший отобрать из 12 модулей и 43 показателей экономической безопасности 8 наиболее значимых. Период диагностики составил 20 лет, начиная с 2000 года, наибольшее внимание уделено финансово-экономическому кризису 2008-09 годов и последним 5-ти годам, предшествующим пандемии коронавируса. Выполнен учёт скорости изменения каждого из 8 показателей, что позволило определить изменения данных показателей и предрасположенность к той или иной степени социально-экономического кризиса. Изменение тренда может приводить к получению обратного влияния этого показателя за счёт других основных влияющих показателей. Учитывается пограничное состояние показателя, а именно, его скорость роста или падения. Определена зона перелома тенденции изменения показателей. Это позволяет улавливать нелинейный характер поведения показателей, подбирать типовые траектории возможных изменений, т.е., находить резервы устойчивости социально-экономического положения. Авторами сделана попытка рассматривать при анализе не просто население территории (количество людей), но и оценивать личность с позиций её развития, обеспечения благами необходимыми для поддержания жизнедеятельности и степенью удовлетворения потребности населения. Полученные результаты могут быть использованы при текущей оценке социально-экономического положения в регионах России, а также при планировании и прогнозировании отдельных показателей благосостояния личности на территории проживания

Еще

Благосостояние личности, территория проживания, экономическая безопасность, социально-экономические угрозы, экспресс-диагностика, корректирующие коэффициенты

Короткий адрес: https://sciup.org/143178409

IDR: 143178409 | DOI: 10.19181/lsprr.2021.17.4.6

Текст научной статьи Комплексная оценка благосостояния личности на территории проживания: учёт изменяющегося влияния показателей экономической безопасности

За последние более чем два с половиной десятка лет Россия и её регионы пережили значительные изменения в уровне социально-экономического развития: от дефолта в 1998–99 годах, финансовоэкономического кризиса в 2008–09 годах и, наконец, пандемии коронавируса. Выбранная траектория в социально-экономическом развитии (как развивающегося и догоняющего государства) только усугубила последствия. Развитие характеризовалось в отдельные годы низкими темпами ВВП (не более 1,5 %), финансированием образования, науки, здравоохранения и культуры (всего около 10 % по сравнению с европейскими странами). Убыль населения привела ещё до начала эпидемии коронавируса к так называемому «русскому кресту», когда в течение года больше умирало населения, чем рождалось. Сопоставление с 2019 годом выполнено с целью ухода от искажающих сравнений с низкой базой 2020 года, когда эпидемия коронавируса усугубила негативные тенденции.

Президент России В.В. Путин отметил в Послании Федеральному собранию 21 апреля 2021 года: «Мы столкнулись с эпидемией в то время, когда совпали, наложились друг на друга послед- ствия демографических ударов 40-х и 90-х годов прошлого века»1.

Сокращение населения составило в 2019 году 0,3 млн чел. несмотря на то, что миграция дала 0,2 млн чел. прироста. Смертность составила 12,4 чел. на 1000 чел. населения ² .

Позиции России в международных рейтингах за 2019 год мало удовлетворительны:

46 место из 129 стран по индексу инноваций ³ ; 35 место из 50 стран в рейтинге национальных систем высшего образования.

Общество ожидают значительные перемены в ближайшие 30 лет, касающиеся демографическо го роста, благос остояния и структуры населения.

По оценке Pew Research Centre (анализ, приводимый в докладе 2019 года Организацией Объединённых Наций «Перспективы народонаселения») мир будет выглядеть через 30 лет совершенно иначе.

Все изменения ближайшего будущего будут усугубляться не только крупнейшим экономическим спадом и мировой пандемией коронавируса, но и вытекающими послекризисными последствиями с возможным завершением эпохи глобализации, ускоренной трансформацией социально-экономической системы и переходом к качественно новой структуре экономики.

Объектом исследования является благосостояние личности на территории проживания. Выбраны субъекты Уральского федерального округа (УрФО).

Благосостояние (авторское определение) – это сложная социально-экономическая категория, которая объективно характеризует обеспеченность территории жизненно необходимыми благами и степень удовлетворения потребности населения [5; 6]. Можно выделить при оценке благосостояния следующие тенденции: а) благосостояние характеризует обеспечение жизнедеятельности человека, а также каналы, с помощью которых блага доводятся до человека и обеспечивают обладание этими благами; б) имеются трудности улавливания границ индивидуального и общественного благосостояния, когда об- щественное благосостояние сводится к сумме индивидуальных полезностей; в) все более преобладает тенденция рассмотрения гармонично развитой личности как высшей формы реализации общественного благосостояния; г) в условиях становления постиндустриального общества формируется новая система социального неравенства, новые подходы к информации и знаниям, когда благосостояние рассматривается через возможность использования человеческого потенциала. Поэтому, говоря о благосостоянии личности, мы рассматриваем личность через процесс социализации человека, когда становление личности связано с принятием индивидом выработанных социальных норм и правил поведения в социуме. Личность – это одновременно человек, носитель сознания [7: 93-103], общественный индивид, объект и субъект исторического процесса [2: 23-25], формирующаяся в течение жизни как совокупность индивидуальных психологических особенностей. Они присущи для данного человека и определяют своеобразное отношение к себе, обществу и окружающему миру [11: 224-228].

Авторами статьи разработан методический аппарат диагностики благосостояния личности на территории проживания [6], который включает более 90 показателей. На рисунке 1 представлена логическая схема диагностики. Далее будем использовать следующие уровни кризисов: Н – относительно нормальная ситуация (от -2 до 0);

Благосостояние населения в регионе

Духовный

Создаше уСЛОВЗШ ДЛЯ нравственного развития

Интеллект угль

образоваше

Религиозное образоваше

Создаше условзпз для эстетзнеасого образованы

Витальный

Продовольственное обеспечение

Экологическое благополучзе

Уровень насилия против лзнности

Эпзздемзологззческ ое благополучие

Социальный

Качество жизни

Уровеге жзгзни

Занятость населения и условия для нахождения труда

Условия жзгзни

С оциальное обслуживание и обеспечение населения

Модуль благополучия (I)

Жилищное благополучие

Потребит ельское благополучие

Имущественное благополучие

Финансовое благополучие

Ресурсный

Уровез* сохранения жспортнс-сырьевозЗ модели развития

Уровень состояния региональной финансовой сзгтемл

Уровень создания интегрированного ресурса иннов ащ:онно-ориентззрованного развзпия

Дет ермшамты внутренней и внешней мзграцзш

Эконолшко-полнтическзш

Участие государства в обеспечензпз зкономмеского роста

Ипотечное кредзпованз(е

О б пл яг уро вег* преступности

Маазпаб теневой экономаа!

Инфра структурный

Транспорт Связь Коммуникащп!

ЖКХ

Модуль благополучия (II)

Пре екктв енность техногенньк услсвзш прожзшанзтя

Уровень сбатанзироважол и зкономки и др. сфер

Бюджетная обеспеченность экономна!

Доступность высокот ехнал от знн ьк у'слсвзш

Рисунок 1. Блок схема диагностики благосостояния личности на территории проживания в регионе

Figure 1. Block Diagram of Diagnostics of the Citizen Wellbeing in the Territory of Residence in the Region

ПК1 – начальная стадия (от 0,001 до 0,332); ПК2 – развивающая стадия (от 0,333 до 0,665); ПК3 – критическая стадия, грозящая переходом в кризисную зону (от 0,666 до 0,999); К1 – нестабильная стадия (от 1 до 1,399); К2 – угрожающая стадия (от 1,4 до 1,799); К3 – чрезвычайная стадия (от 1,8 и более).

При учёте влияния экономической безопасности использованы исследования [8: 64-79; 9; 10: 97-106], в которых разработаны критерии экономической безопасности, включающие в себя оценки потенциала, уровень эффективности использования ресурсов капитала и труда.

Были также введены: уровень и качество жизни, темп инфляции, норма безработицы и дефицит бюджета [3; 1: 4-13].

Краткий анализ социально-экономического развития субъектов УрФО

Выбор субъектов УрФО в качестве полигона для исследований объясняется их типовым разнообразием (Свердловская и Челябинская области – промышленные индустриальные территории с высоким уровнем технологического и технического развития, ХМАО И ЯНАО – не-фте- и газодобывающие территории, Курганская область – территория с хроническим отставанием, которой присуши как с/х производство, так и промышленное производство).

Период 2005–2019 гг. (до начала пандемии коронавируса) показал, что состояние всех субъектов УрФО находилось в зоне предкризиса (ПК3) и кризиса (К1). Субъекты УрФО столкнулись с ситуацией, когда количество умерших превысило количество рождённых. Коэффициент естественного прироста снизился в Курганской области до -6,1 чел. на 1000 чел. населения, в Челябинской области до -3,2 чел. на 1000 чел. населения, а в Свердловской области до -2,7 чел. на 1000 чел. населения. Увеличился уровень регистрации заболеваний: по туберкулезу (худшие территории Курганская область и Свердловская область (соответственно 212,1 чел. на 100 тыс. человек населения и 179 чел. на 100 тыс. человек населения); по вирусному гепатиту – Ямало-Ненецкий автономный округ (ЯНАО) и Ханты-Мансийский автономный округ (ХМАО) (соответственно 1847 и 1614 чел. на 100 тыс. человек населения); по распространению ВИЧ-инфекции – Свердловская область (около 2300 чел. на 100 тыс. человек населения). Наибольший уровень регистрации больных наркоманией отмечен в Курганской области (279,4 чел. на 100 тыс. человек населения) [4].

По уровню жизни все субъекты УрФО находились в зоне кризиса (К1-К2). Причиной этого послужило низкое отношение среднедушевого до- хода к прожиточному минимуму. По показателю отношения среднего размера пенсии к прожиточному минимуму все субъекты УрФО находились в кризисной зоне (К3). Увеличение расходов на покупку продуктов питания и алкогольных напитков в общей величине потребительских расходов населения (более 35 %) и доли расходов на оплату жилищно-коммунальных услуг в среднедушевом доходе привело к тому, что положение субъектов УрФО по степени бедности было неустойчивым: худшие ЯНАО (К2) и Челябинская область (К1).

По состоянию экономической безопасности можно отметить следующее: наибольшее снижение по УрФО в целом наблюдалось по модулям производственной, инвестиционной, научно-технической безопасностей и уровню жизни населения.

Это характерно для Курганской области (К1-К2), Свердловской и Челябинской областей (ПК3-К1). Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВРП по УрФО составляла меньше 1 %, выше она только в Свердловской области – более 1,5 %. В кризисной зоне (К2-К3) находились большинство субъектов РФ по показателю «Доля инновационной продукции в общем объёме промышленной продукции» (относительно лучшее положение только в Свердловской области – К1).

Методический инструментарий

Основой проведения исследования взаимовлияния показателей явились работы по финансово-экономическому анализу в условиях развития рыночных отношений с позиции нелинейного взаимодействия большого количества исходных данных. В работах [14:86-96; 15: 1026-1037] кросс-корреляция использовалась для выявления латентных характеристик влияния изменения основной валюты на развитие банковской системы. В исследовании İşcanoğlu-Çekiç A. и Gulteki g n H. [16: 978-990] определено влияние валютной составляющей на социально-экономическое состояние государства.

Авторы в работах [17: 783-802, 18: 1026-1037] применили многоранговую функцию кросс-корреляции с мультифрактальностью длинных временных рядов, что позволило выявить внешнее воздействие на денежно-кредитную систему.

Анализ изменения каждого из отобранных показателей потребовал разбивать итоговые годовые результаты на 3 группы: а) показатели сохраняют свою траекторию независимо от изменения остальных отобранных показателей; б) показатель доминирует над остальными отобранными показателями и меняет их траекторию; в) скоростное поведение показателя независимо от влияния других показателей стационарно.

В основу определения таких изменений траектории, точки перелома и диагностики нового тренда положена работа [13: 138–166].

Методологической основой описания благосостояния личности на территории проживания и экономической безопасности стал кросс-корреляционный метод, используемый авторами данной статьи для определения из достаточно большого количества показателей минимального набора показателей.

Вычисляется проекция векторов показателей первичного и вторичного влияния на основной показатель:

х^ = Xj + Xj cos atj + xk cos atk , (1)

где cos α _ij – коэффициент взаимодействия между показателями, где α _ij – угол между двумя показателями, x _j – показатель первичного влияния, x _k – показатель вторичного влияния.

Определение благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировки осуществлялось в два этапа:

1. Расчёт корректирующих коэффициентов отдельных модулей и коэффициента корректировки вычисляется согласно формуле

K(t)=1-sign(Vi(t)) * ai(t) * xi(t), (2)

где K(t) – коэффициент корректировки, sign(Vi(t)) – знак скорости в год t, ai(t) – ско- ростные коэффициенты, xi(t) – значение нормализованной оценки одного из отобранных показателей.

Скоростные коэффициенты определяют вклад и степень влияния показателей не только по модулю, но и по направлению, а также степень влияния на входе и выходе в течение года. Более точно удаётся уловить переходы между уровнями кризиса (Н-К3) и вероятную точку перелома тенденции: а) учесть нелинейный характер поведения показателей; б) составить типовые траектории возможных изменений анализируемых показателей; в) своевременно в течение года принять меры по нейтрализации угрозы, если она диагностируется.

Расчёт обобщённой нормализованной оценки благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок экономической безопасности вычисляется по формуле:

ИБС(t) = ИБ(t) * KЭБ(t), (3)

где ИБ(t) – значение индекса благосостояния личности на территории проживания без корректировки в год t, ИБС(t) – значение индекса благосостояния личности на территории проживания с корректировкой в год t, K _ЭБ (t) – корректирующие коэффициенты по экономической безопасности.

Данные вычисления производились с учётом основных видов кризисов, представленных в таблице 1.

Таблица 1

Основные виды кризисных переходов

The Main Types of Crisis Transitions

Table 1

Схема перехода	Основные характеристики	Описание
Годовой кризис
ПК3→К1 (1/3) →ПК3	Скорость входа: 0.334≤V≤0.466 Скорость возврата: V≤0.466	Малоскоростное поведение показателя с преодолением зоны К1 не более чем на 1/3
ПК3→К1 →ПК3	Скорость входа: 0.466≤V≤0.733 Скорость возврата: V≤0.733	Быстроскоростное поведение показателя с преодолением зоны К1 более чем на 1/3
ПК3→К2→ПК3	Скорость входа: 0.733≤V≤1,333 Скорость возврата: V≤0.733	Быстроскоростное поведение показателя с пробиванием зоны К2 более чем на 1/3
Трёхлетний кризис
ПК3→К1→ К1→ К1→ПК3	Скорость входа: 0.001≤V≤0.166 Скорость возврата: V≤0.733	Трёхлетний кризис, приводящий к преодолению зоны К1, но не достигающий зоны К2

Продолжение таблицы 1

Схема перехода	Основные характеристики	Описание
ПК3→К1→ К2→ К1→ПК3	Скорость входа: 0.166≤V≤0.399 Скорость возврата: V≤0.733	Трёхлетний кризис, приводящий к преодолению зоны К1, но не достигающий зоны К2
ПК3→К2→ К3→ К2→ПК3	Скорость входа: 0.401≤V≤1.133 Скорость возврата: V≤1.133	Трёхлетний кризис, приводящий к преодолению зоны К1, но не достигающий зоны К2
Пятилетний кризис
ПК3→К1→ К2→ К2→ К2→ ПК3	Скорость входа: 0.401≤V≤1.133 Скорость возврата: V≤1.133	Плавное скоростное изменение показателя, приводящее к переходу в зону К1, а затем слабоскоростное изменение в зоне К2

Источник: расчёты авторов.

Для структурных изменений показателей используем не только значения показателя по модулю, но и по направлению. К данной характеристике относится относительное изменение показателя в единицу времени, т. е. производная по времени V(t)=dX(t)/dt, где X(t) – значение показателя. Она позволяет уловить резкие скачки показателя (например, от уровня ПК до К или наоборот). Зависимость скорости изменения показателя от значения показателя позволяет выявить наиболее вероятные значения (точки равновесия) (табл. 2).

В таблице 2 представлены основные схемы переходов между уровнями и интервальные характеристики скорости для показателей. Для об- ратных переходов характерны изменения с противоположными знаками.

Зона перелома – резкая смена тенденции основного показателя, за счёт скоростного изменения взаимодействия с показателями первичного и вторичного влияния и нахождением показателя в той или иной зоне кризисности.

На рисунке 2 представлена типовая ситуация 2-х видов зон перелома с учётом влияния первичного и вторичного уровня.

Штрихпунктирная линия на рисунке 2 отражает скрытые латентные изменения основного показателя за счёт скоростного изменения, взаимодействия с показателями первичного и вторичного влияния.

Таблица 2

Схема переходов между уровнями

Between Levels Transition Diagram

Table 2

Виды перехода	Значения скорости	Виды перехода	Значения скорости
Н→ПК1	0.001≤V≤0.332	ПК2→ПК3	0.001≤V≤0.666
Н→ПК2	0.333≤V≤0.665	ПК2→К1	0.335≤V≤1.066
Н→ПК3	0.666≤V≤0.999	ПК2→К2	0.735≤V≤1.466
Н→К1	1≤V≤1.399	ПК2→К3	1.135≤V
Н→К2	1.4≤V≤1.799	ПК3→К1	0.001≤V≤0.733
Н→К3	1.8≤V	ПК3→К2	0.401≤V≤1.133
ПК1→ПК2	0.001≤V≤0.664	ПК3→К3	0.801≤V
ПК1→ПК3	0.334≤V≤0.998	К1→К2	0.001≤V≤0.799
ПК1→К1	0.668≤V≤1.398	К1→К3	0.401≤V
ПК1→К2	1.068≤V≤1.798	К2→К3	0.001≤V
ПК1→К3	1.468≤V

Источник: расчёты авторов.

Рисунок 2. Временная динамика объёма просроченной задолженности по ипотечным жилищным кредитам в общем объёме выданных ипотечных жилищных кредитов (на примере Свердловской области)

Примечание: основной показатель – объём просроченной задолженности по ипотечным жилищным кредитам в общем объёме выданных ипотечных жилищных кредитов (- О - О -); показатель первичного влияния - уровень общей безработицы (- □ - □ -); показатель вторичного влияния - доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума ( - ∆ - ∆ - ); основной показатель с учётом проведённых корректировок на первичный и вторичный показатели влияния (пунктирная линия). Зона 1 – точка перелома при смене вектора основного показателя от падения к росту. Зона 2 – точка перелома при смене вектора основного показателя от роста к падению.

Figure 2. The Trend in the Volume of Overdue Debt on Mortgage Loans in the Total Volume of Issued Mortgage Loans in the Sverdlovsk Region.

Результаты исследования

В исследовании рассмотрены периоды 2008– 2010 гг. и 2016–2020 гг. (табл. 3). Выбор данных периодов соответствовал наиболее кризисным изменениям социально-экономической системы регионов.

Проанализированы все 6 территорий Уральского федерального округа, причём учтено влияния корректирующего индекса и 8 отобранных методом кросс-корреляции показателей экономической безопасности. Наибольшее дестабилизирующее влияние на индекс благосостояния личности на территории проживания оказывали в 2008–2010 гг. «Индекс потребительских цен», «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении», «Отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму», а в 2016– 2020 гг. – «Отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму» и «Степень износа основных производственных фондов».

Отобранные показатели влияния экономической безопасности разбиты на две группы: 1. Для показателей (индекс потребительских цен, уровень общей безработицы, удельные выбросы вредных веществ в атмосферу, отходящие от ста- ционарных источников загрязнения, степень износа основных производственных фондов) рост в течение анализируемого года говорит об ухудшении индекса благосостояния личности на территории проживания (↑ → ↓). 2. Для показателей (ожидаемая продолжительность жизни при рождении, отношение экспорта продукции территории к ВРП, отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму, степень душевого удовлетворения потребности в основных видах сельскохозяйственной продукции в соответствии с медицинскими нормами питания) рост в течение анализируемого года говорит об улучшении индекса благосостояния личности на территории проживания (↑ → ↑).

Появление эпидемии коронавируса привело к ухудшению общего индекса экономической безопасности (ПК2 → ПК3) и корректирующих показателей («Индекс потребительских цен», «Уровень общей безработицы», «Отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму»), определяющих безопасное развитие ситуации в Свердловской области. Как следствие, Свердловская область приблизилась к границе

Таблица 3

Обобщённая оценка благосостояния личности на территории проживания (на примере Свердловской области)

Generalized Assessment of Personal Wellbeing in the Territory of Residence (on the Example of the Sverdlovsk Region)

Table 3

Показатели/Годы	2008	2009	2010	2016	2017	2018	2019	2020
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,12 К1 (н)	1,21 К1 (н)	1,01 К1 (t)	0,85 ПК3 (^)	0,89 ПК3 (^)	0,91 ПК3 (^)	0,91 ПК3 (^)	1.12 К1 (^)
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	0,75 ПК3 (н)	1,11 К1 (^	0,64 ПК2 (t)	0,57 ПК2 (^)	0,50 ПК2 (^)	0,56 ПК2 (^)	0,58 ПК2 (^)	0,76 ПК3 ⁽^)
в том числе за счёт показателей:	-	-	-	-	-	-	-	-
1. Индекс потребительских цен	0,61 ПК2 ⁽^)	0,18 ПК1 (t)	0,26 ПК1 ⁽^)	-0,01 Н (t)	-0,04 Н (t)	-0,02 Н ⁽^)	-0,02 Н (^)	0,02 ПК1 (^)
2. Уровень общей безработицы	-0,17 Н ⁽^)	0,46 ПК2 (t)	0,50 ПК2 (н)	0,08 ПК1 (t)	-0,05 Н (t)	-0,17 Н (t)	-0,28 Н (t)	0,01 ПК1 ⁽^)
3. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении	0,40 ПК2 ⁽^)	0,28 ПК1 (t)	0,20 ПК1 (н)	0,01 ПК1 (t)	-0,17 Н (t)	-0,18 Н (^)	-0,25 Н (t)	-0,03 Н ⁽^)
4. Удельные выбросы вредных веществ в атмосферу, отходящие от стационарных источников загрязнения	0,33 ПК1 ⁽^)	0,17 ПК1 (t)	0,20 ПК1 (н)	-0,07 Н (t)	-0,04 Н (t)	-0,12 Н (t)	-0,15 Н (^)	-0,20 Н (^)
5. Степень износа основных производственных фондов	0,887 ПК3 (н)	0,887 ПК3 (^)	0,973 ПК3 ⁽^)	1,14 К1 (t)	1,233 К1 ⁽^)	1,313 К1 ⁽^)	1,313 К1 (^)	1,39 К2 ⁽^)
6. Отношение экспорта продукции территории к ВРП	0,198 ПК1 ⁽^)	0,11 ПК1 (н)	0,315 ПК1 ⁽^)	0,502 ПК2 (^)	0,92 ПК3 ⁽^)	0,536 ПК2 (t)	0,932 ПК3 (^)	0,659 ПК2 (t)
7. Отношение среднедушевого денежного дохода к прожиточному минимуму	0,893 ПК3 (н)	0,915 ПК3 (^)	0,907 ПК3 (^)	0,99 ПК3 (^)	0,993 ПК3 (^)	0,986 ПК3 (^)	1,002 К1 (^)	1,03 К1 (^)
8. Степень душевого удовлетворения потребности в основных видах сельскохозяйственной продукции в соответствии с медицинскими нормами питания	-0,023 Н (t)	0,001 ПК1 ⁽^)	-0,117 Н (t)	-0,335 Н (t)	-0,323 Н (^)	-0,326 Н (^)	-0,332 Н (^)	-0,339 Н (^)
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	0,78 ПК3 ⁽^)	1,52 К2 ⁽^)	1,04 К1 (t)	1,11 К1 (^)	0,95 ПК3 (t)	1,23 К1 (^)	1,24 К1 (^)	1,39 К1 ⁽^)

Источник: расчёты авторов.

К2, т.е. экономическая безопасность территории перестала быть «подушкой» безопасности.

Для более полного анализа состояния субъектов УрФО была рассчитана обобщённая нормализованная оценка благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировки на экономическую безопасность, представленная в таблице 4.

Для Свердловской и Челябинской областей, ХМАО и ЯНАО 2008–2009 гг. за счёт взаимодей- ствия характерно ухудшение нормализованной оценки скорректированного благосостояния личности на территории проживания по сравнения со значениями статданных (К1→К2), что не гарантирует безопасного развития данных территорий.

Курганская область и Тюменской области (юг) находились в неизменном кризисном состоянии К1 с некоторым приближением к К2.

Таблица 4

Обобщённая оценка благосостояния личности на территории проживания (на примере субъектов УрФО)

Generalized Assessment Personal Wellbeing in the Territory of Residence (on the Example of the Ural Federal District)

Table 4

Показатели / Годы	2008	2009	2010	2016	2017	2018	2019	2020
Свердловская область
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,123 К1	1,211 К1	1,013 К1	0,847 ПК3	0,888 ПК3	0,911 ПК3	0,911 ПК3	1.12 К1
Корректирующий модуль:
Индекс экономической безопасности (в целом)	0,753 ПК3	1,113 К1	0,639 ПК2	0,565 ПК2	0,499 ПК2	0,559 ПК2	0,575 ПК2	0,762 ПК3
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	0,780 ПК3	1,522 К2	1,044 К1	1,110 К1	0,949 ПК3	1,234 К1	1,243 К1	1,399 К1
Челябинская область
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,220 К1	1,310 К1	1,203 К1	1,059 К1	0,935 ПК3	0,968 ПК3	0,992 ПК3	1,20 К1
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	1,013 К1	1,311 К1	0,914 ПК3	0,949 ПК3	0,734 ПК3	0,764 ПК3	0,785 ПК3	0,780 ПК3
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	0,812 ПК3	1,647 К2	1,283 К1	1,371 К1	1,015 К1	1,074 К1	1,356 К1	1,42 К2
Курганская область
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,267 К1	1,264 К1	1,267 К1	1,222 К1	1,178 К1	1,212 К1	1,214 К1	1,39 К1
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	1,100 К1	1,265 К1	1,263 К1	1,065 К1	1,260 К1	1,046 К1	1,036 К1	1,110 К1
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	1,01 К1	1,12 К1	1,298 К1	1,007 К1	1,350 К1	1,423 К2	1,544 К2	1,600 К2

Продолжение таблицы 4

Показатели / Годы	2008	2009	2010	2016	2017	2018	2019	2020
Тюменская область (юг)
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	0,99 ПК3	1,245 К1	0,98 ПК3	1,016 К1	1,012 К1	1,102 К1	1,084 К1	1,37 К1
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	1,064 К1	1,087 К1	1,043 К1	1,001 К1	0,97 ПК3	0,997 ПК3	1,050 К1	1,147 К1
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	0,755 ПК3	1,378 К1	0,825 ПК3	1,509 К2	0,732 ПК3	0,667 ПК3	1,560 К2	1,66 К2
Ханты-Мансийский АО
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,057 К1	1,163 К1	1,031 К1	0,977 ПК3	1,133 К1	1,130 К1	1,140 К1	1,37 К1
Корректирующий модуль:
Индекс экономической безопасности (в целом)	1,072 К1	1,065 К1	1,066 К1	1,192 К1	1,125 К1	1,126 К1	1,134 К1	1,130 К1
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	1,149 К1	1,516 К2	1,362 К1	0,787 ПК3	1,007 К1	1,465 К2	1,517 К2	1,599 К2
Ямало-Ненецкий АО
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,263 К1	1,304 К1	1,128 К1	1,199 К1	1,199 К1	1,167 К1	1,172 К1	1,201 К1
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	1,249 К1	1,238 К1	1,122 К1	1,224 К1	1,184 К1	0,998 ПК3	1,045 К1	0,989 ПК3
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	1,047 К1	1,476 К2	1,349 К1	1,007 К1	1,399 К1	0,980 ПК3	1,4 К1	1,3 К1
УрФО
I. Индекс благосостояния личности на территории проживания (по статданным, нормализованная оценка)	1,131 К1	1,304 К1	1,050 К1	0,966 ПК3	0,926 ПК3	1,002 К1	1,002 К1	1,37 К1
Корректирующий модуль:	-	-	-	-	-	-	-	-
Индекс экономической безопасности (в целом)	0,97 ПК3	1,104 К1	0,938 ПК3	0,840 ПК3	0,806 ПК3	0,848 ПК3	0,822 ПК3	1,020 К1
II. Индекс благосостояния личности на территории проживания с учётом корректировок (в целом)	0,751 ПК3	1,712 К2	1,096 К1	0,807 ПК3	0,779 ПК3	1,332 К1	1,350 К1	1,407 К2

Источник: расчёты авторов.

Заключение

1. В статье рассмотрено благосостояние личности на территории проживания в зависимости от изменения трендов основных показателей за последние 20 лет. Особо выделено состояние региональной социально-экономической системы в 2008–2009 гг. (финансово-экономический кризис) и 2018–2020 гг. (резко обострившаяся кризисная ситуация в связи с коронавирусом).
2. Анализ поведения основных показателей благосостояния личности на территории проживания выявил следующие типы взаимовлияния с экономической безопасностью: положительное, негативное и нейтральное.
3. Выявлены два возможных поведения основного показателя: смена тенденции от падения к росту и наоборот и определены основные показатели (точка перелома).
4. Скорректированный индекс благосостояния личности на территории проживания по-
казывает надёжность/ненадёжность с позиции безопасного развития региона.
5. Для Свердловской и Челябинской областей, ХМАО и ЯНАО в 2008–2009 гг. за счёт взаимодействия характерно отсутствие безопасного развития регионов (К1 → К2).
6. Курганская область и юг Тюменской области находились в неизменном кризисном состоянии К1 с некоторым приближением к К2.
7. Данный инструментарий позволяет своевременно (в течение года) принимать меры по нейтрализации угроз.

Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ: грант №19-010-00100 «Гармонизация триады "население-власть-бизнес" как основа поступательного социально-экономического развития регионов России».

Список литературы Комплексная оценка благосостояния личности на территории проживания: учёт изменяющегося влияния показателей экономической безопасности

Абалкин Л.И. Экономическая безопасность России. Угрозы и их отражение // Вопросы экономики. 1994. №12. С.4-13.
Ананьев Б.Г. Избранные психологические труды: в 2 т. / под ред. А.А. Бодалева, Б.Ф. Ломова, Н.В. Кузьминой. М.: Педагогика. 1980. Том 2. 286 с.
Глазьев С.Ю. Геноцид. Россия и новый мировой порядок. Стратегия экономического роста на пороге XXI века. М.: Астра семь. 1997. 188 с.
Куклин А.А., Клевакин А.Н. Социально-экономические последствия незаконного оборота психоактивных веществ в регионе. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2019. 257 с.
Куклин А.А., Охотников С.А. Оценка экономической безопасности региона: реальное состояние или присутствие феномена псевдобезопасности // Журнал экономической теории. 2020. Том 17. №3. С. 600-613. DOI: 10.31063/2073-6517/2020.17-3.7.
Комплексная методика диагностики благосостояния личности и территории проживания / Куклин А.А., Чичканов В.П. и др.; под ред. А.А. Куклина и В.П. Чичканова. 2-е изд., Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2017. 164 с.
Платонов К.К. Структура и развитие личности. М.: Наука. 1986. 256 с.
Сенчагов В.К. Экономическая безопасность как основа обеспечения национальной безопасности России // Вопросы экономики. 2001. № 8. С. 64-79.
Сенчагов В.К. Экономическая безопасность России. Общий курс: учебник. М.: Дело, 2005. 896 с.
Сенчагов В. О сущности и основах стратегии экономической безопасности России // Вопросы экономики. 1995. №.1. С. 97-106.
Щербатых Ю.В. Общая психология // Завтра экзамен. СПб. 2008. 272 с.
Blanchard O., Katz L. Regional Evolutions // Brookings Papers on Economic Activity. 1992. №1. P. 1-75. DOI: 10.2307/2534556.
Doran J., Fingleton B. Economic shocks and growth: Spatio-temporal perspectives on Europe’s economies in a time of crisis // Papers in Regional Science. 2014. Vol. 93 (Suppl. 1). P. 137-166. DOI: 10.1111/pirs.12048.
Ferreira P., de Area Le?oPereira ?.J., Fernandes da Silva M., Borges Pereira H. Detrended correlation coefficients between oil and stock markets: The effect of the 2008 crisis // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019. Vol. 517. P. 86-96. DOI: 10.1016/j.physa.2018.11.021.
Galbraith J. The Affluent society. Cambridge: The Riverside Press. 1958. 286 p.
??cano?lu-?eki? A., G?lteki?n H. Are cross-correlations between Turkish Stock Exchange and three major country indices multifractal or monofractal? // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2019. Vol. 525. P. 978-990. DOI: 10.1016/j.physa.2019.03.074.
Dean R.T., Dunsmuir W.T.M. Dangers and uses of cross-correlation in analyzing time series in perception, performance, movement, and neuroscience: The importance of constructing transfer function autoregressive model. Behavior Research Methods. 2016. Vol. 48. №2. P. 783-802. DOI: 10.3758/s13428-015-0611-2.
Qin J, Ge J, Lu X. The effectiveness of the monetary policy in China: New evidence from long-range cross-correlation analysis and the components of multifractality // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 506. P. 1026-1037. DOI: 10.1016/j.physa.2018.04.068.
Zhang N., Lin A., & Yang P. Detrended moving average partial cross-correlation analysis on financial time series // Physica A: statistical mechanics and its applications. 2020. Vol. 542. P. 122960. DOI: 10.1016/j.physa.2019.122960.

Еще

Статья научная