Оценка жилищных условий населения как основного фактора социальной комфортности проживания (на примере Приволжского федерального округа)

Жилище играет ключевую роль в жизни человека, поскольку каждый должен иметь свой кров, защиту от непогоды, свой семейный очаг, место, где будет храниться его имущество и куда можно будет возвращаться после работы. Жилищная проблема в России в настоящее время стоит достаточно остро, несмотря на активное жилищное строительство, поскольку цены на жилье продолжают оставаться достаточно высокими и делают для подавляющего большинства граждан мечты о собственном комфортном жилье практически недосягаемыми [2; 10].

Жилищная проблема на современном этапе развития российского общества стоит как никогда остро. Спрос на жилье со стороны населения постоянно возрастает, несмотря на снижение численности населения России. Люди стремятся жить все в более комфортных условиях, хотят иметь более просторные квартиры или собственные дома. В связи с этим можно утверждать, что тема, посвященная оценке жилищных условий населения, является в настоящее время актуальной и косвенно позволяет оценить уровень жизни населения в регионе.

Определив основные составляющие социальной комфортности, проанализировав её взаимосвязь с уровнем и качеством жизни, можно сделать вывод, что социальная комфортность проживания населения – условия жизни, пребывания, обстановка, обеспечивающие удобство, спокойствие и уют, связанные с жизнью и отношениями людей в обществе и обусловленные социальными факторами, которые, в свою очередь, формируются под воздействием отраслей социальной сферы, которая и обеспечивает оптимальные условия жизни населения [1].

Несмотря на относительную «молодость» статистики жилищных условий, она уже имеет достаточно разветвленную систему показателей, позволяющую охарактеризовать не только жилищный фонд и количество метров, приходящихся на одного гражданина страны, тарифы на жилищно-коммунальные услуги и стоимость квартиры, но и менее «материальные» понятия, которые характеризуют степень комфортности проживания граждан в своем регионе и стране в целом [3].

При проведении анализа жилищных условий населения можно использовать весь обширный аппарат математической статистики. Однако, поскольку показателей, характеризующих данные понятия, достаточно много, целесообразно обратить особое внимание на такие методы, как факторный и кластерный виды анализа, поскольку они не только позволяют определить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результирующий показатель, но также дают возможность сформировать типические группы по схожим признакам, а также выделить группы однородных факторов, оказывающих похожее влияние на исследуемое явление [4; 5].

Основными составляющими жилищных условий населения в регионах являются общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя, среднемесячный размер субсидий на оплату жилого помещения и коммунальных услуг на семью, руб.; удельный вес расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг, %; индекс цен на первичном рынке жилья. Выявление региональной дифференциации является важным звеном при формировании жилищной политики и программ развития регионов [7]. Для этого по вышеперечисленным показателям регионы Приволжского федерального округа методом кластерного анализа были разбиты на группы. Результаты классификации представлены на рисунке 1. Обработка исходной информации проводилась с использованием современных средств вычислительной техники с применением пакета прикладных программ STATISTICA 10.0, а для визуализации исходной информации был использован ГИС-пакет ArcGIS 10.0 [6].

Все регионы ПФО разбились на три группы по уровню жилищных условий проживания населения (см. рис. 1).

МЕТОД УОРДА

Рис. 1. Кластеризация регионов Приволжского федерального округа по показателям, характеризующим жилищные условия населения методом Уорда.

Регионы первого кластера (Ульяновская область, Пензенская область, Республика Мордовия) характеризуются высокими значениями общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, удельного веса расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг, значительным среднемесячным размером субсидий на оплату жилого помещения и коммунальных услуг на семью и самыми низкими индексами цен на первичном рынке жилья среди регионов ПФО.

Второй кластер (Саратовская, Кировская, Оренбургская области, Удмуртская, Чувашская и Республика Марий Эл) характеризуется средними значениями по всем выбранным показателям среди регионов ПФО.

Что касается третьего кластера (Самарская обл., Нижегородская обл., Пермский край, Республики Татарстан и Башкортостан), то в данных регионах отмечено среднее значение общей площади жилых помещений, приходящейся в среднем на одного жителя, высокий удельный вес расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг, высокий среднемесячный размер субсидий на оплату жилого помещения и коммунальных услуг на семью и самые высокие индексы цен на первичном рынке жилья среди регионов ПФО.

Условные обозначения

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА ПО ПОКАЗАТЕЛЯМ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИМ ЖИЛИЩНЫЕ УСЛОВИЯ НАСЕЛЕНИЯ

|   | Территории, выделенные в первый кластер

I | Территории, выделенные во второй кластер И Территории, выделенные в третий кластер

НАСЕЛЕННЫЕ ПУНКТЫ

Е 1 000 000 и более жителей

® от 500 000 до 1 000 000 жителей

® от 100 000 до 500 000 жителей

® от 50 000 до 100 000 жителей о менее 50 000 жителей

Казань Центры субъектов Российской Федерации Нефтекамск Прочие города ипоселки городского типа

ГРАНИЦЫ

• •»■ Российской Федерации

• -~ Федеральных округов

  ------ Административных единиц

ГИДРОГРАФИЯ

■''■''- Реки

Цифрами на кар те обозначены

• 1    Воронежская область

• 2    Тамбовская область

• 3    Рязанская область

• 4    Владимирская область

• 5    Ивановская область

б ярославская область

• 7    Курганская область.

Рис. 2. Оценка жилищных условий населения Приволжского федерального округа (по результатам кластерного анализа).

Для исследования взаимосвязи показателей, характеризующих исследуемый фактор социальной комфортности проживания населения регионов, по каждому выделенному кластеру были построены регрессионные модели степени влияния семи выбранных показателей на индекс цен на первичном рынке жилья [8; 9].

По результатам кластерного анализа была построена карта «Оценка жилищных условий населения Приволжского федерального округа» (см. рис. 2).