Определение значимости оценочных категорий в составе модели оценки регионального благосостояния методом анализа иерархий

Бесплатный доступ

Настоящая работа посвящена вопросу приложения метода анализа иерархий, разработанного Томасом Лори Саати, к задаче определения приоритетных для человека составляющих благосостояния региона и численной оценки уровня их значимости в целях выведения интегрального индекса благосостояния. В статье обосновано возникновение задачи установления численных значений для категорий оценки благосостояния, а также указаны преимущества применения метода Саати для ее решения. Описан набор оценочных категорий для модели оценки благосостояния региона. Обозначены основные принципы формирования анкеты, ее распространения и заполнения. Разработана анкета, собраны и обработаны ответы респондентов, данные в соответствии со шкалой интерпретации парных сравнений. В результате работы определены весовые коэффициенты для частных категорий оценки благосостояния региона. Особое внимание уделено вопросу определения согласованности полученных оценок, для чего проведены дополнительные расчеты. По итогу работы сделан вывод о ключевом значении показателей уровня жизни (доходы и темпы их роста), здравоохранения и образования для выбора индивидом места проживания среди множества иных составляющих благосостояния. Даны численные оценки удельного веса каждой составляющей благосостояния в интегральном индексе для дальнейшей разработки модели и методики комплексной оценки благосостояния региона не основе регулярно получаемых систематизированных данных государственной службы статистики Российской Федерации.

Еще

Благосостояние, модель, региональная экономика, категории оценки благосостояния, анализ иерархий, согласованность оценки, парные сравнения, интегральный индекс, комплексная оценка, шкала предпочтений, локальный вектор приоритетов

Короткий адрес: https://sciup.org/140303705

IDR: 140303705

Текст научной статьи Определение значимости оценочных категорий в составе модели оценки регионального благосостояния методом анализа иерархий

Для экономических исследований современности одной из характерных черт является неизбежное присутствие субъективного фактора при принятии решения. Каждый из нас, к примеру, в вопросе выбора наиболее привлекательного места для постоянного проживания руководствуется собственными субъективными причинами. В связи с этим, вероятно, задача оценки уровня благосостоянии региона в широком смысле не может быть решена на основе одной только официальной статистики и сравнения полученных значений. Таким образом, оценить уровень благосостояния того или иного региона, а также соотнести этот уровень с другими мы можем лишь условно, руководствуясь мнениями тех, кто является своего рода «потребителем» (граждан, которые в состоянии сравнить важность оценочных критериев). Кроме того, чтобы присвоить значения весов оценочным категориям, следует провести до стоверную оценку согласованности ответов респондентов и обеспечить достаточную статистическую мощность (объем выборки). В настоящей статье для решения поставленной задачи применен метод анализа иерархий Саати с проверкой согласованности оценок респондентов на базе выборки из 50

человек, собранной с помощью онлайн-форм сбора ответов и обработанной в офисном пакете. В результате сделаны соответствующие выводы о весовых коэффициентах, которые следует присвоить укрупненным оценочным категориям в модели оценки регионального благосостояния, разрабатываемой автором в рамках настоящего исследования.

Методы исследования

Авторы, исследующие тему оценки экономического благо со стояния региона, используют совершенно различные подходы. Например, кандидат экономических наук, доцент А. А. Угрюмова в работе «Оценка экономического благосостояния региона и возможностей его увеличения по ведущим точкам экономического роста» подходит к оценке экономического благосостояния в основном с точки зрения производственных факторов, а также налоговых доходов агломерации [1]. Заметим, что налоговый доход агломерации тем выше, чем выше средний уровень дохода и количество жителей. Количество жителей в агломерации может расти только в том случае, когда на ее территории удовлетворяются критически важные потребности населения. Здесь мы можем усмотреть точку соприкосновения социального и экономического благосостоя- ния, которые, как видится, неотделимы друг от друга. Данную идею разделяет Л. Б. Ковальчук в работе «Структура регионального благосостояния в контексте процессного подхода» [2].

Оценка социально-экономического благосостояния региона является комплексной деятельностью, требующей наличия соответствующей методики. Е. Н. Захарова и Е. П. Авраменко в статье «Основные методологические подходы к оценке экономического потенциала региона» утверждают, что двумя основными подходами к оценке являются воспроизводственный и поведенческий. При первом подходе регион рассматривается как закрытая система, при втором – учитываются взаимосвязи между регионами. Авторы считают, что для оценки следует использовать агрегированный индекс [3].

Имеющиеся на данный момент методики оценки (методика рейтингового агентства «Эксперт», методология Министерства экономического развития, методология «Инвестиционной газеты»), как и многие методики авторов статей по данному направлению, предполагают использование ряда показателей, среди которых всегда присутствуют финансовые показатели, показатели социальной сферы, такие как показатели здравоохранения, образования, безработицы, транспортной инфраструктуры, показатели бедности. В каждой из методик присутствуют различные показатели по данным укрупненным категориям. Одновременно с этим методики, как правило, достаточно сложны, а информационные ресурсы для составления выборки данных различны. Например, для применения методики оценки инвестиционной привлекательно сти регионов России компанией «РАЭКС-анали-тика» используются данные Минкомсвязи, Минприроды, МВД, Банка России, Казначейства России, Минфина, Госкомстата и Единой межведомственной информационной статистической системы. Отличительной чертой современных систем оценки является то, что присутствует очень большое количество абсолютных показателей, которые, например, не дают усредненной картины по региону. К тому же веса показателям присваиваются исключительно экспертным методом [4].

В проводимом исследовании автор настоящей статьи пытается соединить объективность оценки экономического благосостояния и субъективность оценок потребителя (т. е. резидента), обеспечив при этом наиболее полный охват показателей посредством использования единого информационного источника. В имеющихся в свободном доступе публикациях можно найти анализ методики TOPSIS с использованием множества информационных источников. Данный анализ показал возможность либо выполнить оценку весов всех показателей оценочной модели объективным методом на основе определения энтропии, либо поручить респондентам задачу присвоения веса каждой из укрупненных оценочных категорий, а затем в рамках каждой из них использовать присвоение весов с учетом энтропии [5]. В последнем случае значительно упрощается сбор информации от респондентов, по скольку собираются оценки только для верхнего уровня показателей. Также на данный момент имеется система оценочных показателей, собранная из обработанных показателей единого информационного источника (Росстат) [6], и предложено два метода присвоения весов укрупненным категориям: первый – на основе упоминания в публикациях, второй – на основе опроса респондентов.

Первый метод казался менее релевантным, поскольку при анализе названий категорий исследователь мог неверно их интерпретировать, учитывая, что многие названия категорий, отобранные исследователем в модели, скорее всего, названы иным образом в статьях других исследователей. Второй метод – проведение опроса респондентов. Сам опрос также мог проводиться различными способами. Например, для набора оценочных категорий респондентам достаточно было бы присвоить оценки, характеризующие важность по некой шкале, например, от 1 до 10, но в таком случае точность оценки могла бы быть значительно снижена. В связи с этим было принято решение использовать метод парных сравнений важности оценочных категорий методом Т. Л. Саати с последующей проверкой согласованности результатов [7].

Для сбора мнений респондентов были использованы Google-формы. Парные сравнения были применены к 23 категориям оценки регионального благосостояния в соответствии с их перечнем, определенным в одном из источников [6]. В связи с этим опросник содержит (1 + 22) · 22/2 = 253 вопроса на парное сравнение. Выборка составляет 50 респондентов возрастом от 15 до 65 лет, распределение по половому признаку: 34 % – мужчины, 66 % – женщины. Далее рассмотрим детали и результаты обработки проведенного анкетирования.

Результаты и дискуссия

Для того чтобы обеспечить до статочно точное сравнение важности оценочных категорий модели оценки регионального благосостояния, предусмотрено 9 вариантов ответов для численного сравнения приоритетности первой сравниваемой категории в паре с приоритетностью второй, среди которых:

  • •    1 – оценочные категории одинаково важны;

  • •    3 – оценочная категория А немного важнее категории B;

  • •    5 – оценочная категория А важнее категории B;

  • •    7 – оценочная категория А значительно важнее категории B;

  • •    9 – оценочная категория А настолько важнее категории B, что категорией B можно было бы пренебречь;

  • •    1/3 – оценочная категория B немного важнее категории A;

  • •    1/5 – оценочная категория B важнее категории A;

  • •    1/7 – оценочная категория B значительно важнее категории A;

  • •    1/9 – оценочная категория B настолько важнее категории A, что категорией A можно было бы пренебречь.

Респондентам было предложено выбрать один из таких ответов при сравнениях двух оценочных категорий попарно таким образом, чтобы агрегировать ответы (рис. 1).

В результате проведения опроса и сбора оценок 50 респондентов по 253 вопросам, касающимся парного сравнения оценочных категорий модели оценки регионального благо со стояния, матрица, предполагаемая в методе анализа иерархий Саати, заполнена усредненными значениями оценок, полученных при парных сравнениях (рис. 2):

Матрицы, получаемые в ходе применения метода Саати, как неоднократно отмечалось многими авторами, требуют проведения проверки на согласованность ответов респондентов [8–10].

Для проведения расчетов согласованности ответов респондентов вычислено среднее геометрическое для значений оценок по каждой строчке матрицы, найден локальный вектор приоритетов по формуле

ЛВП i = n

n

  • • 1 - категории одинаково важны

  • % 3 - категория А немного важнее

категории В

5 - категория А важнее категории В ф 7 - категория А значительно важнее... ф 9 - категория А настолько более зна... ф 1/3 - категория В немного важнее ка... ф 1/5 - категория В важнее категории А ф 1/7 - категория В значительно важне... ф 1/9 - категория В настолько более зн...

Рис. 1. Пример агрегации информации по ответу респондентов

Fig. 1. An example of aggregation of information based on the respondents' response

Источник: составлено автором.

Source: made by author.

s

о

о

8

го

I

О

8

О'

О'

о.

8

В

8.

-

g

8

о

е

2

8.

8

о-

О'

2

О'

в

I*

s

s

3

3

R

5

а

5

го

3

3

5

5

2

го'

8

1

о

3

3

3

8

Я

Ч

ч

я

о

g

р

го

д

s

в

го

8

Ч

3

8

3

%

5

Я

ч

го

О

ГО

го

я

ч

О'

5

8

о

у

Д

8

я

«

го

о

го

m

8

О

о

з

О'

g

3

гч

8

я

R

й

Я

я

5

5

8.

ГО

3

3

го'

я

22

Я

5

3

8

я

8

5

8

О'

О

О'

О'

О

в

5

8

я

ч

О

с"

о

о

о

о

го'

3

3

3

S

8.

3

в

ч

го

о

8.

О'

О'

о

в

3

О'

О'

я

i

Г

s .1

Д

Я

я

g

ч

д

го

%

го

^

3

s

го

8

8

О'

3

О'

в

О'

О

О

я.

X

0

fj

я

3

о

8

а.

8

я

8

8.

О'

О'

о-

О'

Ч

5

о-

s'

I

s

5

$

я

S

я

го'

я

8

о

8.

О'

го

О'

О'

Й

3

8

8

|

1

5

о

S

8

я

3

5

5

5

5

8

О'

О'

О'

О'

О'

3

О'

О'

О'

S

го

£

S'

в

8

3

я

3

3

3

8

8

я

s

О'

О'

а

О'

о-

2

3

3

5

го

2

8.

о

О'

О'

О'

О'

О'

о-

О'

О'

О'

1

5

го

g

го

о

8

О'

S

О'

О*

о

О'

О'

О'

О

О'

$

a

8,

3

о

о

о

о"

о

о

о"

о

5

о*

о

з

8

5

6i

2

5

я

3

3

3

О

9

3

3

3

3

3

S

3

3

3

3

О'

3

h

2

S

$

го

8

3

3

о-

3

S

3

о"

3

О'

3

о"

в

X

3

о

8

8.

3

О'

3

3

S

3

3

3

3

5

3

3

О'

в

X

g

о

§

О

О

О

О'

<5

8

S

О*

В

О

3

X

о

8.

о

с?

О*

О

О'

О

3

О

S

О'

5

J

О

8

ft

8

8

О

3

3

О

О

О'

О'

О

О'

О*

О'

О'

8

О*

в

О'

8

1

X

8

О

8.

3

С?

О

О

о'

О'

О

8

X

5

1

3

э

о 1

ill

8

§

а г

I г

S S

У

8 S

1

5

к

X

8

1- 5

о

1 в

5-

1 i

i 2

R в

И

£

Источник: составлено автором.

Source: made by author.

Табл. 1 . Значения случайной согласованности для матриц порядка от 1 до 15

Tab. 1. Random consistency values for matrices of the order from 1 to 15

Порядок матрицы

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

СС

0

0

0,58

0,9

1,12

1,24

1,32

1,41

1,45

1,49

1,51

1,54

1,56

1,57

1,59

Источник: составлено автором на основе [10, 11].

Source: compiled by the author based on [10, 11].

где ЛВП i – локальный вектор приоритета для оценочной категории, взятой в i -й строке матрицы парных сравнений (в нашей матрице при i = 1 это – население); n – размерность матрицы; Pij – оценка в i -й строке и j -м столбце матрицы парных сравнений; i – переменная – счетчик для строчек; j – переменная – счетчик для столбцов.

Индекс согласованности суждений по матрице вычислен следующим образом:

ИС = λmax -n n-1

где λ max является расчетным значением и вычисляется по следующему алгоритму:

– оценки каждого столбца матрицы парных сравнений суммируются;

– сумма оценок первого столбца умножается на ЛВП1, второго – на ЛВП2 и т. д.;

– находится сумма полученных произведений.

ИС сравнивается с экспериментально установленной величиной, где ИС рассчитывается как среднее значение для 500–1000 экспериментальных вариантов заполнения матриц такого же размера (случайная согласованность – СС). Для того чтобы считать мнения экспертов, заполнивших матрицы, согласованными, нужно, чтобы отношение ИС/СС не превышало 0,1.

В открытых источниках удалось найти значения СС для матриц размерностью до 15 × 15 [10; 11] (табл. 1).

Из табл. 1 видно, что с повышением ранга матрицы величина СС увеличивается, а значит для нашего случая ( n = 23) достаточно проверить отношение для СС, скажем, равного 1,59, поскольку чем выше СС, тем меньше соотношение ИС/СС. Проверка по СС, полученной для матрицы 15 ранга, является более надежной, кроме того, для матрицы ранга 23 в открытых источниках нет индекса СС. Для

Табл. 2 . Ранжирование значимости оценочных категорий согласно ответам респондентов

Tab. 2. Evaluation categories significance ranking according to the respondents’ answers

Категория

ЛВП

Нормированный ЛВП

Категория

ЛВП

Нормированный ЛВП

1

Уровень жизни

0,089

1,000

13

Сельское хозяйство

0,035

0,394

2

Здравоохранение

0,086

0,973

14

Транспорт

0,033

0,371

3

Образование

0,078

0,878

15

Строительство

0,033

0,367

4

Труд и занятость

0,070

0,793

16

Цены, тарифы

0,033

0,366

5

Население

0,060

0,670

17

Торговля и услуги населению

0,031

0,353

6

Охрана окружающей среды

0,058

0,648

18

Безопасность, преступность

0,029

0,327

7

ВРП

0,044

0,494

19

Финансы

0,029

0,321

8

Культура, отдых, туризм

0,041

0,463

20

ИКТ

0,027

0,302

9

Инвестиции

0,040

0,447

21

Наука, инновации

0,027

0,299

10

Промышленное производство

0,040

0,447

22

Потребление

0,026

0,289

11

Предприятия и организации

0,039

0,442

23

Внешняя торговля

0,018

0,202

12

Основные фонды

0,037

0,414

Источник: составлено автором.

Source: made by author.

нашего случая λmax = 24,5617, а ИС = 0,07099. Следовательно, если делить это число на 1,59, получаем 0,047643, что значительно меньше, чем 0,1. Значит, мы можем считать ответы респондентов согласованными и пригодными для использования при интерпретации. В табл. 2 оценочные категории ранжированы по величине ЛВП по итогам обработки результатов опроса.

Полученные результаты позволяют сделать ряд выводов, связанных как с темой разработки модели оценки регионального благосостояния, так и с темой выявления личных предпочтений людей в сложившихся социально-экономических условиях.

Первое место, присвоенное категории «Уровень жизни», показывает, что люди в основном выбирают место постоянного проживания исходя из среднестатистических величин дохода населения на выбираемой территории. Практически одинаковую важность имеет категория «Здравоохранение», категории «Образование» и «Труд и занятость» имеют более низкую оценку.

В настоящее время наблюдается тенденция к появлению у людей желания пробовать и испытывать свои возможности. Учитывая, что к опросам, подобным проведенному в настоящем исследовании, привлекаются люди, способные разобраться, для чего данные опросы нужны, респондентов следует считать достаточно интеллектуально развитыми и активными людьми. Их менее сильно заботит показатель безработицы, чем показатели, характеризующие предельные возможности населения по увеличению дохода и обеспеченности качественного здравоохранения и образования (инвестиции в самих себя). Интересно, что показатели величины потребления (расходов населения), развития ИКТ, науки и инноваций и даже показатели преступности в меньшей степени волнуют респондентов. Это говорит о склонности современного экономически активного населения принимать риски, вероятность которых оценивается ниже среднего уровня, а также об оптимистичном взгляде на социально-экономические процессы. Респонденты в целом считают, что негативные аспекты жизни вряд ли их коснутся, а ради возможностей можно пренебречь вероятностью появления негативных факторов.

Заключение

Проведенное исследование, дополнив уже проведенный анализ возможных для применения квалиметрических показателей регионального благосостояния, позволило сформировать подход к определению предпочтений населения, связанных с характеристиками регионов, при рассмотрении вопроса о выборе места постоянного проживания. На основе обработки ответов респондентов проведено ранжирование приоритетности оценочных категорий разрабатываемой модели оценки благосостояния регионов. Согласованность данного ранжирования проверена соответствующим методом анализа уровня согласованности. Результат проверки показал, что ответы респондентов и полученные оценки надежны и их интерпретация в достаточной степени достоверна. Применение метода анализа иерархий Саати для рассматриваемого социально-экономического вопроса, где необходим учет субъективного фактора, позволяет обеспечить до статочный уровень объективности для того, чтобы считать результаты пригодными к использованию.

Результаты, полученные в данном практико-ориентированном исследовании, предполагается применить при оценке уровня благо со стояния регионов в рамках диссертационного аспирантского исследования совместно с элементами методики TOPSIS для обеспечения баланса субъективной и объективной составляющих оценки, являющихся неотъемлемыми частями любого исследования, так или иначе затрагивающего социально-экономические вопросы.

Список литературы Определение значимости оценочных категорий в составе модели оценки регионального благосостояния методом анализа иерархий

  • Угрюмова А. А. Оценка экономического благосостояния региона и возможностей его увеличения по ведущим точкам экономического роста // Финансы и кредит. 2005. № 13. С. 82–88.
  • Ковальчук Л. Б. Структура регионального благосостояния в контексте процессного подхода // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 637.
  • Захарова Е. Н., Авраменко Е. П. Основные методологические подходы к оценке экономического потенциала региона. URL: https://www.rusnauka.com/27_NPM_2012/Economics/13_116629.doc.htm (дата обращения: 04.01.2024).
  • Методика составления рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России компании «РАЭКС-Аналитика». URL: https://clck.ru/37Fc7k (дата обращения: 05.01.2024).
  • Малафеевский Т. А. Интеграция процессного подхода и методики TOPSIS для оценки благосостояния регионов России // Петерб. экономич. журн. 2022. № 1–2. С. 8–16. DOI: 10.24412/2307-5368-2022-1-2-6-16
  • Малафеевский Т. А., Семенов В. П. Система показателей региональной устойчивости: принципы разработки и источники информации // Петерб. экономич. журн. 2022. № 3–4. С. 75–88.
  • Теория принятия решений. Принятие решений на основе метода анализа иерархий. URL: https://ppt-online.org/529405?ysclid=lqidej3ya990565962 (дата обращения: 05.01.2024).
  • Тихомирова А. Н., Сидоренко Е. В. Модификация метода анализа иерархий Т. Саати для расчета весов критериев при оценке инновационных проектов // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 2. С. 261.
  • Коляда М. Г., Бугаева Т. И. Принятие педагогических решений на основе анализа иерархий по методу Саати // Образовательные технологии и общество. 2015. № 2. С. 542–554.
  • Лекция 1. Метод анализа иерархий (метод Т. Л. Саати). URL: https://edu.tltsu.ru/sites/sites_content/site216/html/media67140/lec1_is-2_2020%20(1).pdf. (дата обращения: 05.01.2024).
  • Метод парных сравнений. Мера согласованности. Вектор приоритетов. URL: https://studopedia.su/13_41594_metod-parnih-sravneniy-mera-soglasovannosti-vektorprioritetov.html?ysclid=lr0jofnc2661933074 (дата обращения: 05.01.2024).
Еще
Статья научная