Композитный индекс человекоцентричности региональной экономики: разработка методики и апробация на регионах ПФО

Актуальность настоящего исследования обусловлена глобальной тенденцией перехода к человекоцентричной парадигме развития, признающей человека ключевым ресурсом и конечной целью экономического прогресса. В Российской Федерации этот подход закреплен на стратегическом уровне как основа достижения национальных целей, направленных на раскрытие человеческого потенциала для обеспечения устойчивого социально-экономического роста страны и регионов 1 . Челове-коцентричность подразумевает фокус на расширении возможностей человека для долгой, здоровой, творческой жизни и реализации личностных ценностей 2 , что позволяет говорить о человеческом капитале как о фундаментальном факторе регионального развития [1–3]. В центр современной экономики выводятся не технологии, а человек, на удовлетворение потребностей которого направлена эффективная управленческая система: от государственных структур (оказание государственных услуг, социальная и медицинская помощь, обеспечение безопасности и т. д.) до предприятий (возможность трудоустройства и самовыражения, достижение экономической стабильности и благополучия).

Теоретическая и практическая обоснованность разработки методики оценки подтверждается значительным объемом исследований. Теоретически концепция человекоцен-тричности утвердилась как ядро современной региональной экономики, где человек является центральным элементом экосистемы, интегрирующей экономическую, социальную, эко- логическую и цифровую подсистемы [4–6]. С. А. Гальченко с соавторами определяют ее как «необходимое условие экономики будущего» в условиях глобальных трансформаций [7]. Эмпирические исследования [1; 2] убедительно демонстрируют прямую корреляцию между уровнем развития человеческого капитала и экономическим ростом регионов, а также качеством жизни населения. Практически приоритет человекоцентричности закреплен в ключевых стратегических документах РФ, включая Стратегию пространственного развития до 2030 г.3, и реализуется через Национальные проекты («Образование», «Демография», «Молодежь и дети»)4, фокусирующиеся на развитии потенциала человека. Ставится задача улучшения условий жизни населения, повышения эффективности использования инфраструктуры регионов (социальной, транспортной, телекоммуникационной и иной) как залога достижения высоких стандартов жизни и самореализации граждан.

Анализ существующих методик оценки выявляет не только разнообразие подходов, но и значительный пробел.

Например, интегральные оценки качества жизни и устойчивости применяет ряд авторов (Л. С. Мазелис, Е. В. Красова, А. А. Бойко [8], М. А. Лебедева [9], Н. В. Ворошилов [10], С. М. Никоноров с соавторами [11], Р. А. Жуков с соавторами [12], A. P. Akanzerewai c соавторами [13], E. Živčicová с соавторами [14], Y. Chen с соавторами [15]), разрабатывая методики, основанные на нормировании показателей и расчете индексов (включая адаптированный Индекс человеческого развития – ИЧР ПРООН5), позволяющие выявлять дис- балансы и чувствительность развития к различным факторам. Международный опыт (ОЭСР – Better Life Index1, подходы Комиссии Стиглица–Сена–Фитусси2) также акцентирует многомерность оценки благополучия.

Оценка влияния человеческого капитала на производительность в методиках А. И. Та-таркина 3 , О. П. Смирновой и Л. К. Чеснюко-вой [16], Д. И. Усманова [17], O. D. Akinyele [18], X. Wang и соавторов [19] фокусируется на выявлении закономерностей вклада человеческого капитала в экономические результаты регионов.

Цифровизации уделяется внимание в работах О. С. Макарова и Е. А. Притыко [20], А. А. Володина [21], Т. Миролюбовой и Р. Николаева [22], P. Larsen [23], M. S. Hussen [24], H. Liu и соавторов [25], которые справедливо подчеркивают необходимость учитывать влияние цифровой трансформации на пространственное развитие в методиках анализа.

Обобщение научных работ показывает, что существующие подходы часто:

• 1)    фрагментарны и фокусируются на отдельных аспектах (качество жизни, человеческий капитал, производительность) без их синтеза в рамках единой человекоцентричной парадигмы [26];

• 2)    недостаточно отражают современные вызовы (в частности, слабо интегрируют факторы цифровой доступности 4 , качества социальной среды взаимодействия и возможностей самореализации в эпоху поколенческих смен);

• 3)    не обеспечивают целостности оценочного аппарата человекоцентричности на региональном управленческом уровне. Г. Б. Клейнер обоснованно указывает на снижение эффективности управления из-за несогласованности решений в разных сферах, влияющих

на человека [27; 28]. Требуется подход, оценивающий взаимосвязи подсистем региона (экономической, социальной, экологической, цифровой) с позиции их вклада в создание среды для раскрытия человеческого потенциала;

• 4)    имеют ограниченный спектр показателей. На наш взгляд, все указанные методики не в полной мере операционализируют ключевые аспекты человекоцентричности на региональном уровне, чтобы отразить потенциал региона для удовлетворения потребности населения в непрерывном повышении уровня человеческого капитала и качества жизни [4].

Таким образом, значительный пробел в исследованиях, объясняющий важность данной работы, заключается в отсутствии комплексной, интегрированной методики, которая направлена на оценку именно человекоцент-ричности региональной экономики как системного качества.

В широком смысле под человекоцентрич-ностью, как правило, понимается ориентированность на человека соответствующей социально-экономической системы, в конечном счете выступающая способом достижения стратегических и тактических целей ее эффективного функционирования. В работе [7] чело-векоцентричность раскрывается посредством подхода «человек – ценность – все для человека». В работе [29] авторы выходят за рамки понимания человекоцентричности через призму выгоды и представляют человекоцентрич-ность управления организацией как социокультурную составляющую управленческих отношений, в которой интересы и ожидания людей являются приоритетом. Согласимся с мнением, что человекоцентричность позволяет выстроить архитектуру управления таким образом, чтобы за целями, задачами, стратеги- ями менеджмент видел человека, его уникальность и интересы [30]. Причем, если на корпоративном уровне человекоцентричность управления обсуждается достаточно широко, то применительно к региональной экономике и управлению данный вопрос пока остается за рамками широких дискуссий. Подчеркнем, что национальные цели страны, поставленные Президентом России В. В. Путиным, включают народосбережение как главную цель функционирования федерального, регионального и муниципального управления1. Восполняя данный пробел, в более ранней работе авторы предложили следующее определение: человекоцентричная региональная экономика – это совокупность региональных подсистем (экономической, социальной, экологической, цифровой), взаимодействие элементов которых образует экосистему региона, позволяющую наиболее полно использовать потенциал региона и удовлетворять потребности населения в непрерывном повышении уровня человеческого капитала и качества жизни [4]. В этом смысле человекоцентричность является неотъемлемым системным качеством социальноэкономической системы региона, которое отражает, насколько в регионе учитываются реальные потребности и нужды населения.

Целью данного исследования является разработка и апробация на примере регионов Приволжского федерального округа (ПФО) комплексной методики оценки человекоцен-тричности экономики региона. Методика призвана интегрировать оценку:

• –    удовлетворения базовых потребностей в благоприятной среде (инфраструктура, ЖКХ, транспорт, экология);

• –    доступности и качества ключевых услуг (образование, здравоохранение, возможности достойного трудоустройства, самореализации);

• –    уровня цифровой инклюзивности и адаптивности среды к изменениям;

  – сбалансированности и синергии экономической, социальной, экологической и цифровой подсистем региона с точки зрения создания условий для развития человека.

Новизна предлагаемой методики заключается в ее системном характере, фокусе именно на интегральном качестве «человекоцентрич-ности» как системном свойстве, учете современных цифровых и социодемографических тенденций. В качестве методической новизны представленного инструментария выступает предложение, состоящее в использовании штрафа за дисбаланс в подгруппах показателей, поскольку важнейшей характеристикой человекоцентричности экономики региона является сбалансированное развитие ее ключевых элементов.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Методологически исследование базируется на разработке композитного индекса че-ловекоцентричности ( IHC ), интегрирующего количественные и качественные показатели, характеризующие ключевые аспекты развития человеческого потенциала в регионе. Индекс охватывает пять концептуальных измерений: благосостояние и комфортная среда ( WCE ), здоровье и долголетие ( HL ), культура, образование и навыки будущего ( SF ), труд и возможности самореализации ( WSR ), инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура ( DII ).

Элементы композитного индекса и их назначение визуализированы на рис. 1.

Реализация методики расчета предполагает пять последовательных этапов.

Этап 1. Концептуализация и определение измерений. На данном этапе осуществляется формирование системы индикаторов для каждого субиндекса с учетом их взаимодополняемости и соответствия стратегическим документам.

Выбор показателей (табл. 1) произведен с учетом их релевантности концепции челове-коцентричности, способности отражать возможности реализации потенциала человека во всех сферах жизни, современных вызовов цифровизации и смены поколений, а также корреляции с важнейшими показателями, ха- рактеризующими эффективность экономики (валовой региональный продукт на душу населения в постоянных ценах) и привлекательность региона для жизни и труда (количество въехавших в регион из других регионов и стран).

Совокупность первоначальных 47 показателей после стандартизации была подвергнута проверке на мультиколлинеарность. Такой подход позволил отобрать только наиболее важные (23 показателя). Для учета региональной дифференциации и инфляции ряд показателей был очищен с использованием региональных дефляторов, что позволило учесть дифференциацию цен между регионами.

Субиндекс «Благосостояние и комфортная среда» позволяет оценить уровень обеспеченности базовых потребностей населения, определяется в первую очередь показателем «среднедушевые денежные доходы», отражающим способность населения удовлетворять свои потребности, а также повышать комфорт и качество жизни. Чтобы дополнительно охарак- теризовать комфортность среды, авторы предлагают включить показатель «удельный вес жилых домов, возведенных населением на собственные и привлеченные средства». Такой индикатор отражает не только финансовую способность граждан самостоятельно формировать жизненное пространство, но и потенциал создания устойчивой, удобной застройки, откуда люди реже стремятся уезжать, так как она строится с учетом их реальных запросов.

Наряду с доходными характеристиками населения важным индикатором выступают расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ на жилищно-коммунальное хозяйство и охрану окружающей среды. Данная группа показателей позволяет оценить уровень бытовых удобств, качество среды обитания и экологическую привлекательность территории. Состояние атмосферы, водных ресурсов и земель непосредственно влияет на устойчивость социально-экономического развития региона и его инвестиционную привлекательность.

Источник: разработано авторами . Source : designed by the authors.

Рис. 1. Структура композитного индекса для оценки человекоцентричности социально-экономического развития региона

Fig. 1. Composite index structure for assessing the human-centricity of the socio-economic development in the region

Табл. 1. Субиндексы и состав показателей для оценки человекоцентричности региона

Table 1. Subindexes and composition of indicators for assessing the region’s human-centricity

Наименование

Индикатор для расчета субиндекса

Среднедушевые денежные доходы населения, руб./мес. ( очищенные от инфляции );

удельный вес жилых домов, построенных населением за счет собственных и заемных

Благосостояние средств; удельный вес расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных л г т яни       услуг от общей суммы потребительских расходов; количество преступлений, зарегистри- и комфортная среда

(WCE)              рованных в отчетном периоде на 10 000 человек населения; протяженность транспорт ной сети (авто + водные + ж/д), км; расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ на ЖКХ, млн руб. (очищенные от инфляции); расходы на охрану окружающей среды, тыс. руб. (очищенные от инфляции)

Мощность амбулаторно-поликлинических организаций на 10 000 человек населения (–0,399; –0,492); ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет; заболевае-

Здоровье и долголетие мость на 1000 человек населения, всего; число ФАП на конец года на число населенных (HL)                 пунктов от 100 до 1000 жителей в зависимости от удаленности; расходы консолидирован ных бюджетов субъектов РФ на здравоохранение, млн руб. (очищенные от инфляции); число спортивных сооружений, всего

Численность зрителей театров на 1000 человек населения; число посещений музеев Культура, образование на 1000 человек населения; охват детей дошкольными образовательными организациями;

и навыки будущего выпуск бакалавров, специалистов, магистров, тыс. человек; расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ на образование, млн руб. (очищенные от инфляции)

Труд и возможности Ежегодный рост высокопроизводительных рабочих мест по субъектам РФ, %; инвести-самореализации ции в основной капитал на душу населения, руб. ( очищенные от инфляции ); оборот МСП ( WSR )               на одного занятого в МСП, млн руб./чел. ( очищенный от инфляции )

Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.;

Инновации, цифровая внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн руб. (очищенные инклюзивность и ин- ф аст кт а (DII)   от инфляции); затраты на информационные и коммуникационные технологии, млн растру тура        руб. (очищенные от инфляции)

Источник: разработано авторами. Source : compiled by the authors.

Примечание : в скобках указаны коэффициенты корреляции с ВРП на душу населения в постоянных ценах и числом прибывших в регион. Note: correlation coefficients with GDP per capita expressed in constant prices and the number of migrated citizens to the region are given in the brackets.

Особую значимость в системе оценки приобретает показатель протяженности транспортной сети, характеризующий территориальную доступность региона. Развитие транспортной инфраструктуры определяет потенциал пространственного развития территории, формирует условия для строительной деятельности, развития логистических систем и обеспечивает физическую доступность объектов социальной инфраструктуры (образовательных, медицинских учреждений, торговых объектов). Данный показатель выступает базовым фактором территориальной связности и экономической интеграции региона.

Субиндекс «Благосостояние и комфортная среда» находится в тесной взаимосвязи с суб- индексом «Здоровье и долголетие», выступая детерминантой его роста. Человекоцентричный подход в сфере здравоохранения реализуется через комплекс мер, направленных на охрану здоровья различных демографических групп населения, прежде всего представителей старших возрастных когорт и детского населения, что находит отражение в положительной динамике показателя ожидаемой продолжительности жизни.

Формирование здоровьесберегающей среды обусловлено совокупностью факторов инфраструктурного обеспечения. К числу базовых элементов относятся мощность амбулаторно-поликлинических организаций, обеспечивающих первичную медико-санитарную помощь, а также охват территорий фельдшерско-акушерскими пунктами (ФАП), что особенно значимо для труднодоступных и малонаселенных территорий. Существенную роль в укреплении общественного здоровья играет развитие сети спортивных сооружений, расширение которой способствует формированию культуры здорового образа жизни и профилактике социально значимых заболеваний.

Сохранение и развитие институтов культуры и образования являются одними из ключевых стратегических задач устойчивого развития региональных экосистем для формирования навыков будущего. В 2025 г. Нобелевские лауреаты Дж. Мокир ( J. Mokyr ), Ф. Агион ( Ph. Aghion ) и П. Ховитт ( P. Howitt ) 1 доказали взаимосвязь инновационного экономического роста с «институциональными и культурными условиями, поощряющими обмен знаниями и инновациями», а также с «теорией творческого разрушения», объясняющей, что экономический рост базируется на смене устаревших технологий новыми с учетом социальных последствий. Это подтверждает представления авторов о тесной корреляции культурно-досуговой сферы и образования с человекоцен-тричностью регионального развития, важной как для сохранения культурного кода, так и для патриотического воспитания молодого поколения, приращения моральных ценностей и гармоничного развития личности. Такой подход обеспечивает всестороннее улучшение качества жизни и формирование устойчивых социальных и экономических экосистем в регионах, где человек стоит в центре всех процессов.

Ключевым индикатором оценки образовательного потенциала региона выступает показатель выпуска бакалавров, специалистов и магистров в расчете на 10 000 человек населения. Данный показатель характеризует привлекательность региона для получения высшего образования как для местных жителей, так и для образовательных мигрантов. Во-первых, высокие значения индикатора свидетельствуют о развитой образовательной ин- фраструктуре и возможностях региона. Во-вторых, межрегиональная образовательная миграция создает предпосылки для закрепления выпускников на территории получения образования, что способствует увеличению трудового потенциала и стимулирует социально-экономическое развитие региона.

Субиндекс «Культура, образование и навыки будущего» формирует базис для развития трудового потенциала и возможностей самореализации населения региона. Качество образовательной среды, охватывающей систему дошкольного образования, внедрение моделей дуального обучения и уровень доступности образовательных услуг, выступает определяющим фактором интенсивности насыщения региональной экономики квалифицированными кадрами. Стратегический приоритет региональной политики заключается не только в обеспечении подготовки специалистов, но и в создании условий для их закрепления на региональном рынке труда. Данная задача требует учета специфики ценностных ориентаций молодого поколения, уровня цифровой трансформации экономики и степени развития социально-экономической инфраструктуры территории.

Формированию привлекательной среды для молодых специалистов способствует динамика инвестиций в основной капитал, а также рост оборота субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП). Данные показатели непосредственно влияют на создание высокопроизводительных рабочих мест и темпы их прироста, что находит отражение в показателе валового регионального продукта на душу населения в постоянных ценах.

Что касается показателей, выбранных для расчета субиндекса «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура», то они выступают связующим звеном между людьми и жизненно важными услугами. Доступность цифровых госуслуг формирует удобную среду взаимодействия, особенно для молодежи, стремящейся к быстрому результату.

Инвестиционная привлекательность региона для высококвалифицированного научного персонала определяется совокупностью факторов инфраструктурного и финансового обеспечения. К числу ключевых детерминант относятся уровень развития научно-исследовательской инфраструктуры, объем финансирования информационно-коммуникационных технологий, а также величина внутренних затрат на научные исследования и разработки.

Поэтому важно не только развивать цифровую инфраструктуру, но и анализировать инвестиции регионов и бизнеса в технологии (ИИ, BigData , IoT ), что стимулирует инновации, экономику и создание рабочих мест [32]. Указанное обусловило необходимость анализа уровня затрат, характеризующего готовность региональных властей и бизнеса развивать цифровизацию, внедрять современные технологии (ИИ, BigData , IoT , облачные сервисы) во все сферы жизнедеятельности людей. Важно отметить, что синергетический эффект данных факторов обеспечивает формирование конкурентоспособной инновационной среды, позволяющей концентрировать интеллектуальный капитал на территории региона.

На наш взгляд, представленный комплекс показателей будет помогать решению важнейшей для регионов задачи, а именно привлечению и закреплению кадров на местах.

Основой для расчетов послужили официальные статистические данные Росстата и его региональных подразделений за 2023 г. Критериями отбора показателей стали релевантность парадигме человекоцентричности, актуальность, надежность источника.

Этап 2. Нормализация данных. На втором этапе разнородные показатели были приведены к сопоставимому безразмерному виду [0; 1] с использованием минимаксного преобразования по формулам (1)–(2).

Для показателей с критерием «чем больше, тем лучше» применятся формула (1):

• Y ( X ) = x - x min , (1) x - x .

max min где xi – значение показателя в i-м регионе; xmax, xmin – максимальное и минимальное значения соответственно.

Для показателей с критерием «чем меньше, тем лучше» используется формула (2):

• Y ( X ) = x max ^{- X} i , (2) ^X max — ^X min

где x i – значение показателя в i -м регионе; x max , x min – максимальное и минимальное значения соответственно.

Для преодоления проблемы нулевых значений применена регуляризация с введением ε-малого параметра (10 ⁻ ²).

Этап 3. Расчет субиндексов. На данном этапе проведена агрегация в субиндексы методом скорректированного среднего. В отличие от традиционных методов, таких как среднее арифметическое или среднее геометрическое, индекс скорректированного среднего учитывает степень сбалансированности между компонентами субиндексов. Этот индекс является наиболее подходящим инструментом для построения композитного индекса чело-векоцентричности региона, поскольку в действительно человекоцентричном регионе отсутствуют значительные отклонения по ключевым аспектам жизни людей, даже если по другим показателям у него высокие результаты.

Предложим следующую формулу расчета индекса скорректированного среднего:

AM = ( 1 -a ) x M + ax G , (3)

где M – среднее арифметическое нормализованных значений субиндексов для данного региона; G – среднее геометрическое нормализованных значений субиндексов для данного региона; α ( alpha ) – коэффициент корректировки, определяющий «силу штрафа» за дисбаланс, диапазон коэффициента: 0 ≤ α ≤ 1.

При α > 0 регионы с неравномерным развитием (например, высокие показатели образования при низком уровне здравоохранения) получают сниженную оценку. Значение α = 0,6

выбрано по результатам анализа чувствительности для обеспечения умеренного учета сбалансированности.

Таким образом, АМ обеспечивает «штраф» за дисбаланс между компонентами: он «штрафует» регионы с сильными дисбалансами (например, высокие показатели в образовании, но очень низкие в здравоохранении).

В результате индекс скорректированного среднего демонстрирует более точную и адекватную оценку уровня человекоцентричности региона, отражая не только совокупный уровень развития, но и гармоничность межсубъектных взаимодействий и сбалансированность социальных, экономических и технологических факторов. Это делает данный индекс эффективным инструментом для мониторинга, сравнительного анализа и принятия управленческих решений, направленных на комплексное развитие человеческого потенциала и повышение устойчивости региональной экономики.

Этап 4. Агрегация в композитный индекс. На этом этапе проводится расчет итогового композитного индекса.

Композитный индекс – это интегральный показатель, состоящий из пяти субиндексов, который позволяет оценить, при каких значениях показателей возможно раскрытие человеческого потенциала региона. Авторы предлагают формулу (4) для его расчета:

IHC = WCE + HL + SF + WSR + DII , (4)

где IHC – композитный индекс человекоцен-тричности региона; WCE – субиндекс «Благосостояние и комфортная среда»; HL – субиндекс «Здоровье и долголетие»; SF – субиндекс «Культура, образование и навыки будущего»; WSR – субиндекс «Труд и возможности самореализации»; DII – субиндекс «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура».

Этап 5. Анализ полученных значений и их интерпретация. На данном этапе осуществляется анализ полученных значений IHC , ранжирование регионов, выявление сильных и слабых сторон через декомпозицию индекса.

Расчет индекса дает возможность выявить сильные и слабые стороны региональной политики в области формирования условий для раскрытия потенциала человека, а также служит инструментом мониторинга динамики развития и принятия обоснованных управленческих решений для повышения устойчивости и сбалансированности социально-экономического развития региона.

Таким образом, композитный индекс выступает интегральным показателем, который отражает синергетический эффект взаимодействия различных социальных, экономических и технологических факторов, в свою очередь влияющих на качество жизни и эффективность использования человеческого капитала в конкретном регионе.

Полигоном для апробации методики послужил Приволжский федеральный округ, в состав которого входят разные по уровню экономического развития регионы: и лидеры многих рейтингов (например, Республика Татарстан, Нижегородская область), и регионы, характеризующиеся достаточно низким уровнем экономического развития (например, Кировская область).

РЕЗУЛЬТАТЫ

После построения рейтинговой оценки субиндексов рассчитан композитный индекс человекоцентричности региона путем суммирования частных субиндексов.

На длительном временном отрезке анализ динамики индекса человекоцентричности выступает инструментом оценки дисбалансов в уровне социально-экономического развития регионов. Высокий уровень индексов AM и IHC свидетельствует об относительно сбалансированном развитии всех ключевых сфер. Низкие значения индексов говорят либо о низком уровне по всем направлениям, либо о наличии серьезных диспропорций (очень высокие оценки в одних сферах компенсируются очень низкими в других) в развитии региона (табл. 2).

Табл. 2. Динамика композитного индекса человекоцентричности регионов Приволжского федерального округа за 2014–2023 гг.

Table 2. Composite index dynamics of the Volga Federal District regions’ human-centricity for 2014–2023

Регион	Минимальный ранг в 2014–2023 гг.		Максимальный ранг в 2014–2023 гг.		Среднее за период
	Год	Ранг	Год	Ранг
Республика Башкортостан	2020	5	2022	2	2,495
Республика Марий Эл	2015–2019, 2021, 2023	14	2014, 2020, 2022	13	1,045
Республика Мордовия	2023	13	2015–2018, 2022	9	1,364
Республика Татарстан	2014–2023	1	2014–2023	1	3,591
Удмуртская Республика	2018, 2020, 2022	10	2015, 2021	6	1,591
Чувашская Республика	2014, 2020	14	2023	11	1,181
Пермский край	2017	6	2019, 2022, 2023	3	2,345
Кировская область	2015, 2018, 2020	12	2022	7	1,387
Нижегородская область	2022	4	2014–2021, 2023	2	3,029
Оренбургская область	2017	12	2023	5	1,475
Пензенская область	2023	12	2018, 2022	8	1,452
Самарская область	2023	6	2020	3	2,239
Саратовская область	2021, 2023	8	2016, 2018–2020, 2022	6	1,718
Ульяновская область	2022	14	2014	6	1,560
Среднее по всем регионам					1,891

Источник : составлено авторами. Source : compiled by the authors.

Траектория изменения композитного индекса человекоцентричности за десятилетний период определяется совместным воздействием социально-экономических факторов, приоритетов региональной политики и объемов инвестирования в развитие человеческого потенциала в каждом субъекте РФ.

Согласно данным табл. 2, в 2014–2023 гг. наблюдается существенная дифференциация регионов ПФО по уровню человекоцентрич-ности. Республика Татарстан занимает лидирующую позицию, удерживая первое место на протяжении всего анализируемого периода. Это свидетельствует о последовательной реализации человекоцентричной политики и комплексном подходе к территориальному развитию.

Группа регионов с высоким потенциалом включает Республику Башкортостан, Нижегородскую область, Пермский край и Самарскую область, которые показывают значения индекса выше среднего по округу. Эти территории характеризуются диверсифицированной экономикой, развитой социальной инфраструктурой и активными инвестициями в человеческий капитал. Наиболее низкие показатели человекоцентричности демонстрируют Республика Марий Эл, Чувашская Республика и Ульяновская область. Для большинства регионов характерна неустойчивая динамика, что говорит об отсутствии стабильности в компонентах, но не всегда отрицательно характеризует человекоцентричность региональной экономики. Так, положительная динамика наблюдается в Пермском крае, который значительно нарастил темпы развития, заняв в 2022– 2023 гг. третье место среди регионов ПФО.

По результатам 2023 г. на заключительном этапе оценки человекоцентричности экономик регионов ПФО проведено ранжирование – присвоение ранга каждому региону по индексу человекоцентричности ( IHC ) (табл. 3).

Табл. 3. Расчет композитного индекса человекоцентричности регионов ПФО за 2023 г., балл

Table 3. Calculation of the composite index of the

Volga Federal District regions’ human-centricity for 2023, points

Регион	AM [ WCE ]	Ранг [ WCE ]	AM [ HL ]	Ранг [ HL ]	AM [ SF ]	Ранг [ SF ]	AM [ WSR ]	Ранг [ WSR ]	AM [ DII ]	Ранг [ DII ]	IHC	Ранг
Республика Татарстан	0,699	2	0,537	1	0,604	1	0,686	2	0,498	2	3,022	1
Нижегородская область	0,569	3	0,222	8	0,409	2	0,836	1	0,871	1	2,906	2
Пермский край	0,402	5	0,308	3	0,346	3	0,550	3	0,293	3	1,899	3
Республика Башкортостан	0,708	1	0,276	5	0,237	8	0,148	12	0,232	5	1,601	4
Оренбургская область	0,439	4	0,153	11	0,109	12	0,543	4	0,052	9	1,295	5
Самарская область	0,269	8	0,285	4	0,212	9	0,182	11	0,273	4	1,222	6
Удмуртская Республика	0,181	11	0,164	10	0,313	4	0,451	5	0,062	8	1,171	7
Саратовская область	0,367	6	0,343	2	0,092	13	0,220	9	0,103	7	1,125	8
Кировская область	0,290	7	0,142	12	0,282	5	0,349	7	0,043	11	1,107	9
Ульяновская область	0,264	9	0,209	9	0,118	11	0,252	8	0,119	6	0,962	10
Чувашская Республика	0,188	10	0,125	13	0,244	6	0,379	6	0,022	12	0,958	11
Пензенская область	0,150	13	0,222	7	0,089	14	0,138	13	0,050	10	0,650	12
Республика Мордовия	0,171	12	0,233	6	0,143	10	0,061	14	0,007	13	0,616	13
Республика Марий Эл	0,069	14	0,047	14	0,241	7	0,218	10	0,005	14	0,579	14

Источник: рассчитано авторами по результатам исследования. Source : calculated by the authors from the results of the study

Согласно полученным результатам, в 2023 г. высокий композитный индекс человекоцен-тричности (табл. 3) отмечается у Республики Татарстан (3,022), Нижегородской области (2,906), Пермского края (1,899).

Самарская область находится на шестом месте среди регионов ПФО с показателем 1,222, уступив одну позицию Оренбургской области (1,295).

В 2023 г. среди регионов со значительными дисбалансами в подгруппах можно выделить Республику Башкортостан и Саратовскую область. Так, в Республике Башкортостан самое высокое среди регионов ПФО значение субиндекса «Благосостояние и комфортная среда», в то время как по субиндексу «Труд и возможности самореализации» регион находится на низкой 12-й позиции среди субъектов ПФО и на восьмом месте по культуре и образованию (0,237). Саратовская область также демонстрирует яркий пример несбалансированного развития. При втором месте по здоровью и долголетию (0,343) регион занимает лишь

13-е место по культуре и образованию (0,092) и 9-е место – по труду (0,220). Такая асимметрия указывает на необходимость перераспределения ресурсов и усиления внимания к образовательной сфере при сохранении достижений в здравоохранении.

Судя по результатам, Республика Мордовия и Оренбургская область также находятся в зоне нестабильного человекоцентричного развития. В Республике Мордовия целесообразно обратить особое внимание улучшению благосостояния населения (12-е место), расширению возможности человека к труду (14-е место) и доступу к цифровым благам и инновационной деятельности (13-е место). В Оренбургской области не все благополучно с возможностями для обеспечения физического и ментального благополучия здоровья населения, а также для реализации культурного развития человека, адаптивности к изменениям на рынке образовательных услуг.

В табл. 4 представлены тройки лидеров и отстающих регионов.

Табл. 4. Анализ рейтинговых позиций по субиндексам за 2023 г.

Table 4. Subindex rating position analysis for 2023

Лучший рейтинг	Худший рейтинг
Субиндекс «Благосостояние и комфортная среда», WCE
Республика Башкортостан	Республика Мордовия
Республика Татарстан	Пензенская область
Нижегородская область	Республика Марий Эл
Субиндекс «Здоровье и долголетие», HL
Республика Татарстан	Кировская область
Саратовская область	Чувашская Республика
Пермский край	Республика Марий Эл
Субиндекс «Культура, образование и навыки будущего», SF
Республика Татарстан	Оренбургская область
Нижегородская область	Саратовская область
Пермский край	Пензенская область
Субиндекс «Труд и возможности самореализации», WSR
Нижегородская область	Республика Башкортостан
Республика Татарстан	Пензенская область
Пермский край	Республика Мордовия
Субиндекс «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура», DII
Нижегородская область	Чувашская Республика
Республика Татарстан	Республика Мордовия
Пермский край	Республика Марий Эл
Источник : составлено авторами по результатам проведенных расчетов . Source : compiled by the authors from the calculated results.

Из приведенных в табл. 4 данных видно, что для повышения уровня развития челове-коцентричности Республике Мордовия необходимо обратить особое внимание на показатели благосостояния и комфортной среды, инноваций, цифровой инклюзивности и инфраструктуры. Пензенская область в числе отстающих сразу по трем субиндексам: «Благосостояние и комфортная среда», «Культура, образование и навыки будущего», «Труд и возможности самореализации». Серьезную работу по повышению уровня человекоцентричности экономики предстоит провести Республике Марий Эл, Оренбургской и Кировской областям, Чувашской Республике.

Визуализация полученных результатов по каждому субиндексу регионов представлена с помощью «паутинной диаграммы». Данный метод позволил наглядно увидеть сильные и слабые стороны оцениваемых регионов (рис. 2).

Лидер по значению композитного индекса, а именно Республика Татарстан (осевой евразийский регион России), проводит стратегию развития, имеющую ярко выраженный человекоцентричный фокус, поскольку якорным направлением выступает развитие экономики знаний, основанной на инновациях и технологиях, «создании комфортного пространства для развития человеческого капи-тала» 1 . За период 2013–2023 гг. в республике отмечается:

– устойчивое значение субиндекса «Здоровье и долголетие» (1-е место среди регионов ПФО) – увеличилась ожидаемая продолжительность жизни с 72,12 до 75,23 лет, снизилась общая заболеваемость населения на 1000 человек с 831,6 до 828,6, что отразилось в сокращении нагрузки на поликлиники с 243,5 до 238,2 на 10 000 человек населения;

– наличие дисбалансов в сфере «Культура, образование и навыки будущего». Если в сфере культуры наблюдается только прирост показателей, в частности кратный рост (в 2,8 раза) числа посещений музеев 1000 человек населения с 779 до 2230, то в сфере образования, несмотря на лидирующие позиции по индексу человекоцентричности, на фоне роста расходов на образование (очищенных от инфляции) с 60 035,2 млн руб. до 86 545,9 млн руб., роста охвата детей дошкольным образованием с 68,50 до 77,60 % и ежегодного роста численности населения с 3838,0 до 4003,0 тыс. человек, наблюдается сокращение числа выпускников вузов (бакалавров, специалистов, магистров) с 38,7 до 28,7 тыс. человек. Безусловно, показатели числа посещений музеев, выпуска лиц с высшим образованием обеспечиваются не только жителями республики, но и за счет гостей региона. Тем не менее один из самых высоких показателей прибывших в регион не только в Приволжском федеральном округе, но и в Российской Федерации в целом обусловлен в том числе имеющимися возможностями культурного обогащения и получения качественного образования;

– рост среднедушевых денежных доходов населения (очищенных от инфляции) с 27 006,00 до 28 604,77 руб./мес. свидетельствует о повышении финансового благосостояния жителей республики. Однако этого оказывается недостаточно для активизации строительства собственных жилых домов, о чем говорит сниже- ние удельного веса показателя в общем вводе жилья с 58,3 до 49,4 %;

– двухкратное увеличение затрат на информационные и коммуникационные технологии (очищенных от инфляции) (с 17 983,4 до 40 157,85 млн руб.) способствует расширению охвата интернетом и доступа населения к получению государственных и муниципальных услуг онлайн.

Как видим, Республика Татарстан укрепляет свои лидерские позиции по уровню че-ловекоцентричности в Приволжском федеральном округе, сочетая инновационное развитие, социальную поддержку и модернизацию инфраструктуры как основу для раскрытия потенциала своих граждан и повышения уровня их благополучия.

Республика Башкортостан

Ульяновская область

еспублика Марий Эл

Саратовская область

Самарская область

Республика Татарстан (Татарстан)

Пензенская область

Удмуртская Республика

Оренбургская область

Чувашская Республика

Нижегородск область

Пермский край

Кировская область

WSR - Труд и возможности самореализации

-■- WCE - Благосостояние и комфортная среда SF - Культура, образование и навыки будущего HL - Здоровье и долголетие

DII - Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура

Источник : рассчитано авторами. Source : plotted by the authors.

Рис. 2. Диаграмма распределения регионов ПФО по субиндексам за 2023 г., балл

Fig. 2. Distribution diagram of the Volga Federal District regions by subindices for 2023, points

Нижегородская область показывает не менее привлекательные результаты по показателю человекоцентричности, в частности за десятилетний период, с 2013 по 2023 г.:

– оборот малого и среднего предпринимательства на одного занятого в МСП (очищенный от инфляции) увеличился с 2,46 млн руб./ чел. до 3,22 млн руб./чел. 1 , что отражает рост предпринимательской активности и экономической самореализации населения;

– на фоне снижения инвестиций в основной капитал на душу населения (очищенных от инфляции) со 137 262,00 до 126 220,53 руб. наблюдается замедление темпов ежегодного роста высокопроизводительных рабочих мест, что может являться негативным сигналом для будущего;

– увеличение затрат на информационные и телекоммуникационные услуги в расчете на одного занятого за 10-летний период (с 20 770,9 до 26 433,7 млн руб.) свидетельствует о развитии цифровизации и повышении доступности современных коммуникационных технологий как важного элемента человекоцентричного развития;

– благодаря региональной программе «Модернизация систем коммунальной инфраструктуры (2023–2027 гг.)» 2 расходы на жилищнокоммунальные услуги (очищенные от инфляции) возросли практически в 2,2 раза (с 7396,7 до 16 044,4 млн руб.), что благоприятно повлияло на улучшение качества коммунальных услуг в регионе.

Эти изменения создают условия для повышения качества жизни населения региона через улучшение инфраструктуры, расширение цифровых возможностей и стимулирование экономической активности.

Пермский край занимает третье место с интегральным показателем IHC = 1,899, демонстрируя относительно сбалансированное разви- тие по всем пяти компонентам, кроме субиндекса «Благосостояние и комфортная среда» (5-е место за 2021–2023 гг.):

– уровень среднедушевых доходов населения края исторически отстает от показателей лидеров ПФО (Республики Татарстан и Нижегородской области) – за 10 лет реальный уровень среднедушевых денежных доходов населения (очищенных от инфляции) снизился с 25 481,12 руб./мес. до 24 364,00 руб./мес.;

– развитие комфортной городской среды в крае происходило в рамках национальных проектов «Жилье и городская среда», «Безопасные качественные дороги», что способствовало практически двукратному увеличению затрат на модернизацию жилищного фонда (с 6901,6 млн руб. до 13 254,3 млн руб.), благоустройство общественных пространств и улучшение транспортной инфраструктуры. Протяженность транспортной сети увеличилась с 23 478,8 км до 27 092,9 км. Это один из ключевых показателей, который обеспечивает доступность территории, в частности для застройки за счет собственных и заемных средств (прирост на 17,2 % за 2013–2023 гг.), что свидетельствует о благоприятной обстановке в регионе, возможности и желании людей инвестировать в комфортное проживание (свое и своей семьи) на территории региона;

– улучшение территориальной доступности отразилось и на сфере оказания медицинской помощи населению отдаленных и труднодоступных территорий. Исследование показало увеличение числа ФАП с 2,4 до 39,7 на число населенных пунктов от 100 до 1000 жителей. Заметим, что, хотя на рост показателя повлияло проводимое в рамках территориально-административной реформы укрупнение населенных пунктов, все же для Пермского края развитие сети ФАП является оптимальной стратегией обеспечения базовых медицинских услуг, особенно повышения вы-являемости заболеваний на ранних стадиях благодаря регулярным профилактическим осмотрам и диспансеризации населения, проводимым на базе ФАП. Это повлекло за собой рост посещений с 215,8 до 242,8 за одну смену амбулаторно-поликлинических организаций на 10 000 человек населения.

По остальным субиндексам регион стабильно занимает третью позицию, сохраняя диспропорции в сфере труда и возможностях самореализации. Оборот МСП (очищенный от инфляции) на одного занятого в МСП вырос с 2,34 до 3,14 млн руб./чел., при этом инвестиции в основной капитал (очищенные от инфляции) снизились за 10 лет на 11 041,47 руб. (со 137 262,00 руб. до 126 220,53 руб. в 2023 г.), что отразилось на некотором замедлении роста высокопроизводительных рабочих мест (со 104,6 до 103,9 %).

Самарская область является промышленным и инвестиционно активным центром, входит в пятерку регионов по субиндексам « Здоровье и долголетие» и «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура», занимая четвертое место в обеих сферах в 2023 г.

В 2023 г. по сравнению с 2013 г. показатель «Выпуск бакалавров, специалистов, магистров» сократился с 30,5 до 18,5 тыс. человек, что привело к низкой позиции в рейтинге регионов ПФО по субиндексу «Культура, образование и навыки будущего» (9-е место). Причины кроются, во-первых, в негативных общероссийских демографических тенденциях, а во-вторых, в переориентации современной молодежи на альтернативные образовательные траектории и формы занятости, в том числе краткосрочные профессиональные программы, самозанятость без получения диплома о высшем образовании.

Данные тенденции стали причиной диспропорций по субиндексу «Труд и возможности самореализации», что выражено в росте оборота МСП (очищенного от инфляции) на одного занятого в МСП с 2,44 до 3,12 млн руб./ чел. на фоне снижения коэффициента мигра- ционного прироста на 10 000 человек с 22,4 до 11 %. По субиндексу «Благосостояние и комфортная среда» Самарская область занимает позицию ниже среднего уровня по ПФО – 8-е место (0,269 балла), что говорит о наличии серьезных диспропорций в социально-экономическом развитии региона. На фоне снижения среднедушевых денежных доходов населения (очищенных от инфляции) за 2013–2023 гг. с 26 341,00 до 21 328,78 руб./мес. (–19,0 %), сокращения инвестиций в основной капитал и замедления роста высокопроизводительных рабочих мест население региона активно строило индивидуальное жилье, что подтверждается ростом удельного веса собственного жилья с 38,1 до 58,9 % за рассматриваемый десятилетний период.

Однако выявленные диспропорции между высокой активностью населения в сфере индивидуального жилищного строительства и низкими показателями материального благосостояния, инвестиционной активности и создания качественных рабочих мест негативно влияют на общий композитный индекс человекоцен-тричности Самарского региона ( IHC = 1,222; 6-е место).

Худшие позиции по данным расчета IHC в 2023 г. занимали Республика Мордовия (0,616; 13-е место) и Республика Марий Эл (0,579; 14-е).

Несмотря на низкий уровень композитного индекса человекоцентричности (IHC), Республика Мордовия лидирует в ПФО по показателю численности врачей всех специальностей на 10 000 человек населения, что достигнуто за счет реализации целенаправленной кадровой политики в сфере здравоохранения. Данная политика включает федеральные и региональные программы привлечения и удержания медицинских работников, особенно в сельских территориях, в том числе программы «Земский доктор» и «Земский фельдшер», предусматривающие единовременные компенсационные выплаты специалистам, прибывающим на работу в сельскую местность. В 2023 г. по субиндексу «Здоровье и долголетие» республика заняла позицию выше средней по Приволж- скому федеральному округу: 6-е место с показателем 0,233 балла, что говорит об эффективности инвестиций в развитие системы здравоохранения и доступности первичной медикосанитарной помощи для населения.

В сфере образования в республике наблюдаются позитивные тенденции: увеличился охват детей дошкольными образовательными организациями с 63,6 до 81,3 %, что соответствует современным требованиям обеспечения доступности дошкольного образования для всех возрастных групп детей. Возросли удельные расходы на образование (очищенные от инфляции) с 9058,7 млн руб. до 9367,8 млн руб., что отражает приоритетность данного направления в региональной социальной политике. Однако в республике отмечается существенное снижение числа выпускников высших учебных заведений на 10 000 человек населения за десятилетний период: на 25,63 % – с 7,7 до 5,3 тыс. Негативная динамика приводит к снижению потенциального притока квалифицированных кадров на рынок труда и может отрицательно сказаться на численности и качестве экономически активного населения региона в будущем.

Стоит также обратить внимание на Республику Марий Эл, рейтинговые показатели субиндексов которой находятся на низком уровне практически по всем позициям. Если же рассматривать субиндекс «Благосостояние и комфортная среда», то рост среднедушевых денежных доходов с 14 545,00 до 15 322,75 руб./ мес. не повлиял на удельный вес жилых домов, построенных населением за счет собственных и заемных средств. Наоборот, доля строительства собственного жилья за 10 лет снизилась с 59,7 до 49,5 %.

Лучшая позиция у Республики Марий Эл наблюдается по субиндексу «Культура, образование и навыки будущего»: 7-е место в 2023 г. Отмечается рост расходов (очищенных от ин- фляции) бюджета на образование с 7980,8 до 8118,4 млн руб., рост охвата дошкольным образованием с 67,40 до 82,90 % наряду со стагнацией показателя выпуска бакалавров, специалистов, магистров с 5,4 до 3,1 тыс. человек за 10 лет.

В сфере «Здоровье и долголетие» отмечаются следующие негативные тенденции, характеризующие уровень человекоцентричности за период 2013–2023 гг.: выросла заболеваемость на 1000 человек населения (всего) с 869,8 до 971,7; расходы на здравоохранение (очищенные от инфляции) сократились с 3260,70 до 1913,66; число ФАП также снизилось с 2,2095 до 2,0196 на число населенных пунктов от 100 до 1000 жителей.

В структуре субиндекса «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура» сократилось финансирование научных исследований и разработок (очищенное от инфляции) со 180,75 до 157,77 млн руб. вместе со снижением числа научных сотрудников со 171 до 167 человек 1 . Низкая развитость транспортной инфраструктуры подтверждена небольшим ростом протяженности транспортной сети за 10 лет: всего лишь с 5230,4 до 5721,1 км.

Выявленные дисбалансы развития Республики Марий Эл формируют ключевые проблемы человекоцентричности в регионе, обусловленные ограничениями как социальной инфраструктуры, так и экономических возможностей для населения.

Полученные результаты согласуются с практикой. Так, ранее Правительством РФ2 были выделены регионы с наиболее низким уровнем социально-экономического развития, за которыми закреплены кураторы для наблюдения за ходом реализации региональных и национальных проектов. В ПФО к таким регионам были отнесены республики Мордовия и Марий Эл, Саратовская и Пензенская области, в которых требуется повысить доступ к каче- ственной медицине, образованию, создать достойные условия для жизни и труда.

Для дополнительной проверки был рассчитан коэффициент корреляции композитного индекса с ВРП на душу населения в постоянных ценах и с числом прибывших (всего) (внешняя и внутренняя миграция). В первом случае коэффициент корреляции равен 0,795 (высокая корреляция по шкале Чеддока), во втором – 0,637 (умеренная корреляция).

Таким образом, верификация полученных оценочных результатов по данным статистики и документам стратегического характера подтверждает практическую применимость предложенной методики.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование подтвердило работоспособность предложенной методики оценки человекоцентричности региональной экономики, основанной на композитном индексе ( IHC ), интегрирующем пять ключевых измерений: благосостояние и комфортная среда ( WCE ), здоровье и долголетие ( HL ), культура, образование и навыки будущего ( SF ), труд и возможности самореализации ( WSR ), инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура ( DII ). Апробация на официальных данных статистики за 2023 г. по регионам ПФО выявила значительные межрегиональные различия и внутренние дисбалансы, подтверждая необходимость системного подхода к оценке.

Проведенное исследование позволило получить следующие основные результаты.

Расчеты выявили объективную дифференциацию регионов Приволжского федерального округа. Лидером выступает Республика Татарстан, где достигнута сбалансированность всех компонентов, особенно таких, как «Здоровье и долголетие», «Культура, образование и навыки будущего». Нижегородская область и Пермский край демонстрируют синергию экономических и инфраструктурных факторов, замыкая тройку регионов-лидеров человекоцентричного развития.

Метод скорректированного среднего подтвердил свою эффективность, «штрафуя» регионы с перекосами. Так, Республика Мордовия при лидерстве в сфере обеспечения здоровья и долголетия, условий для получения образования и навыков будущего имеет критически низкий уровень доступа к цифровым благам и инновационной деятельности. Самарская область, лидируя по субиндексам «Здоровье и долголетие» и «Инновации, цифровая инклюзивность и инфраструктура», отстает по субиндексам «Труд и возможности самореализации» и «Культура, образование и навыки будущего» из-за недостаточной интеграции инновационного и образовательного потенциала региона с потребностями рынка труда и стратегическими приоритетами человекоцентричного развития. Республика Марий Эл показала системные проблемы во всех измерениях.

Полученные результаты коррелируют со стратегиями развития регионов, а также показывают высокую корреляцию с численностью въехавших в регион и уровнем валового регионального продукта на душу населения в постоянных ценах. Так, рост IHC в Республике Татарстан и Нижегородской области обусловлен целевыми инвестициями в инфраструктуру и цифровизацию, а низкие показатели Республики Марий Эл объясняются сокращением расходов на здравоохранение.

Для регулирования выявленных дисбалансов:

• 1)    регионам с дисбалансами (Республика Башкортостан, Саратовская область, Республика Мордовия и Оренбургская область) важно скорректировать стратегии, усилив отстающие компоненты, такие как цифровизация, здравоохранение, транспорт;

• 2)    индустриальным лидерам (Самарская область) целесообразно уделить больше внимания социальному сектору для снижения миграционного оттока и роста качества жизни;

• 3)    регионам с низкими значениями композитного индекса в нескольких подгруппах (Республика Марий Эл) можно предложить

разработать комплексные программы поддержки человеческого капитала с фокусом на создание рабочих мест и модернизацию инфраструктуры.

Таким образом, предложенный композитный индекс человекоцентричности ( IHC ) позволяет не только комплексно оценивать уровень сбалансированности и развития человекоцентричных компонентов региональной экономики, но и выявлять системные закономерности, отражающие сильные и слабые стороны каждого региона.

Преимущества рассматриваемого подхода заключаются в его комплексности, возможности учитывать «эффект компенсации» при неравномерном развитии подсистем, региональную специфику.