Поисковая типология стран мира. Часть 1. Выбор показателей
Автор: Кашепов А.В.
Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael
Рубрика: Экономические науки
Статья в выпуске: 9-1, 2025 года.
Бесплатный доступ
Серия статей посвящена разработке поисковой типологии стран мира для целей экономического и политического анализа. В первой статье раскрываются проблемы существующих типологий стран мира, которые исходят из их ранжирования на основе одного критерия– ВВП на душу населения. Типологии, известные в российской науке, либо были разработаны 30-50 лет назад, либо заимствованы у международных организаций. Поэтому тема разработки новой типологии является актуальной. Обоснована методология классификации стран мира, основанная на многокритериальном подходе и автоматической группировке объектов посредством кластерного анализа. Произведен обзор источников информации: ООН, МОТ, МВФ, ФАО, сайты-интеграторы статистических данных. Приведен список и предварительная оценка статистических показателей 197 стран мира, по которым может производиться анализ с целью разработки их новой классификации. Обосновано применение в качестве критериев типологии 60 статистических показателей по макроэкономике, отраслям хозяйства, демографии, урбанизации, человеческому потенциалу и трудовым ресурсам, уровню жизни, образованию и здравоохранению, обеспеченности населения наиболее важными товарами и услугами, средствами связи и интернетом. Сделаны предварительные выводы о возможностях последующего применения собранной базы данных в анализе дифференциации и классификации стран мира.
Страны мира, классификация, типология, статистические показатели
Короткий адрес: https://sciup.org/142245741
IDR: 142245741 | УДК: 339.91:339.97
Текст научной статьи Поисковая типология стран мира. Часть 1. Выбор показателей
Целью серии статей «Поисковая типология стран мира» является разработка новой версии разделения стран и территорий мира на типы для анализа и прогнозирования их социально-экономического развития.
Большинство известных типологий стран мира являются нормативными, как например, классификации ООН, МОТ, Всемирного банка. Под нормативной типологией подразумевается такая классификация социально-экономических объектов, которая направлена на достижение определенной цели. Целью может быть, например, разработка программ международной помощи, финансирования, приема или отказа в приеме в определенные союзы, блоки, прогнозирование и регулирование межгосударственных потоков товаров, трудовых мигрантов, туристов и т.д. Нормативные типологии являются, как правило, априорны-ми– то есть разделение объектов на группы в них возникает не самопроизвольно в процессе исследования, а субъективным решением разработчика.
Существует альтернатива нормативной (априорной) классификации социальноэкономических объектов- поисковая типология. Поисковая типология является автоматической и производится путем распознавания сходства и различия между объектами посредством кластерного анализа. Впервые в отечественной науке подобную методологию применили новосибирские социологи под руководством академика Т.И.Заславской в 1970-е годы для типологии областей, краев и республик СССР [1]. Содержательная интерпретация результатов кластерного анализа для стран мира и для регионов страны существенно различается, так как регионы страны представляют собой систему, в той или иной степени управляемую и централизованную правительством, а страны более автономны. Но на уровне статистических расчетов классификация любых объектов выглядит единообразно. Главное отличие поисковой типологии в том, что ее разработчик (эксперт), закладывая данные в компьютер, не знает, что получит в результате, в отличие от автора нормативной типологии, изначально ориентированной на решение определенной политической задачи.
Темой данной статьи, первой в серии, является краткий обзор истории и методологии типологических исследований с последующим переходом к отбору источников статистических данных и конкретных социально-экономических показателей. В последующих статьях будут показаны и интерпретированы результаты анализа данных и разработанная на их основе типология стран мира.
Материалы и методы исследования
В работе используются методы сравнительного, корреляционного, факторного, кластерного анализа, ориентированные на реализацию методологии типологиче- ской классификации. Статистические расчеты производятся в Excel и российской программе Stadia [2]. Используются статистические данные ООН, МВФ и других международных источников.
Понятия «классификации» и «типологии» достаточно близки, но между ними есть определенные различия. Распространено следующее определение классификации: это «система соподчиненных понятий (классов, объектов) какой-либо области знания или деятельности человека»1. Типология определяется как «метод научного познания, в основе которого лежит расчленение систем объектов и их группировка с помощью обобщенной идеализированной модели или типа»2. Различие состоит в том, что объекты классификации являются иерархически соподчиненными, а объекты типологии находятся на одном уровне иерархии. В настоящей работе понятия «классификации» и «типологии» рассматриваются как взаимодополняющие, но поисковая многокритериальная группировка изучаемых объектов, как правило, именуется «типологией».
Действующая схема мира ООН включает деление 249 государств и территорий мира на 6 региональных и 22 субрегиональных группы и на три уровня развития: экономически развитые страны, развивающиеся страны, страны с переходной экономикой. Многие самопровозглашенные государства в статистике ООН числятся территориями, которые признаны только частью членов этой организации. Схема мира разрабатывается и поддерживается Статистическим отделом ООН включает названия стран и коды, присвоенные каждой из них согласно стандарту UN M.49, который периодически пересматривается. Группировка государств по макрорегионам и субрегионам ООН используется в том числе в Общероссийском классификаторе стран мира, входящем в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) в Российской Федерации3.
Согласно МВФ, который является специализированным подразделением ООН, по экономическому статусу страны делятся на развитые (передовые) – «Advanced Economies», возникающие рынки– «Emerging Market» (сюда относится РФ) и развивающиеся- «Developing Economies»4. В качестве критерия выступает валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения. Согласно Всемирному банку, страны делятся на 4 группы по валовому национальному доходу (ВНД): «Страны с низким уровнем дохода» – ВНД на душу населения менее 11450 долларов; «Страны с доходом ниже среднего» – ВНД на душу населения от 11451 до 4515 долларов; «Страны с доходом выше среднего» - ВНД на душу населения от 4516 до 14005 долларов; «Страны с высоким уровнем дохода» – ВНД на душу населения более 14005 долларов5. Показатель РФ согласно оценке ВБ, в 2021 году составлял 8992,8 долларов на душу населения6. То есть классификации стран мира ведущими международными институциональными структурами являются однокри-териальными– каждая из них построена либо на ВВП, либо на ВНД. Однокритериальные классификации методологически не отличаются от рейтингов, которых существуют тысячи, они публикуются постоянно и представляют собой популярный метод представления практически любой статистической информации– например, рейтинг стран по потреблению мороженого на душу населения.
В СССР и РФ разработка типологии стран мира традиционно производилась экономико-географами. В.В.Вольский дал следующее определение: ««тип страны– объективно сложившийся относительно устойчивый комплекс присущих ей условий и особенностей развития, характеризующий её роль и место в мировом сообществе на данном этапе всемирной истории» [3]. А.С. Фетисов уточнил: «Тип в страноведе-нии– устойчивый комплекс особенностей той или иной страны, сложившийся в процессе адаптации её социума к внешним и внутренним условиям развития и опреде- ляющий её место и роль в мировом социально-экономическом и политическом сообществе» [5, с.260]. Страноведы изучают конкретные страны как с точки зрения сходства и различия между ними, так и межстрановых потоков финансовых ресурсов, товаров, населения [6;7].
Первый в отечественной науке список критериев для комплексного подхода к типологии стран мира разработал В.В.Вольский в 1968 году: «уровень развития производительных сил (структура хозяйства и степень его диверсификации, характер энергобаланса, степень электрификации, производство и потребление на душу населения электроэнергии, стали, цемента, нефтепродуктов, продуктов химии, бумаги, уровень развития машиностроения и приборостроения); степень развития капитализма в промышленности; роль различных форм капиталистических предприятий; развитие кооперации; уровень концентрации производства и капитала, степень национализации; средненациональная производительность труда в промышленности; уровень развития капитализма в сельском хозяйстве; степень развития внутреннего товарного рынка; степень развития рынка рабочей силы (трудовые миграции); степень участия государства в экономике страны; степень и характер участия страны в капиталистическом мировом хозяйстве (экспорт, импорт)» [4, с.160].
Список критериев В.В.Вольского был в большей мере программой по изучению стран мира, чем методикой их формальной классификации, потому что часть названных им критериев в те времена не могла быть обеспечена соответствующим набором статистических показателей. Последняя по времени публикации типология В.В.Вольского (2004 г.) делила страны мира на 4 типа - «экономически развитые», «со средним уровнем развития», «слаборазвитые», и «молодые освободившиеся». К «освободившимся» он причислял «наименее развитые» и «постсоциалистические» [4].
Многие авторы используют кластерный анализ для распределения стран на группы по небольшому числу критериальных показателей. Например, в работе Л. М. Григорьева, В. А. Павлюшиной (2018 г.) страны мира делятся на 7 кластеров по одному показателю – ВВП на душу населения по паритету покупательной способности (ППС) [8].
Таблица 1
Перечень 197 стран мира для разработки их типологии
Афганистан, Албания, Алжир, Андорра, Ангола, Антигуа и Барбуда, Аргентина, Армения, Аруба, Австралия, Австрия, Азербайджан, Багамы, Бахрейн, Бангладеш, Барбадос, Беларусь, Бельгия, Белиз, Бенин, Бутан, Боливия, Босния и Герцеговина, Ботсвана, Бразилия, Бруней-Даруссалам, Болгария, Буркина-Фасо, Бурунди, Кабо-Верде, Камбоджа, Камерун, Канада, Центральноафриканская Республика, Чад, Чили, Китай, Колумбия, Коморские острова, Демократическая Республика Конго, Республика Конго, Коста-Рика, Кот-д ‘Ивуар, Хорватия, Куба, Кипр, Чехия, Дания, Джибути, Доминика, Доминиканская Республика, Эквадор, Арабская Республика Египет, Сальвадор, Экваториальная Гвинея, Эритрея, Эстония, Эсватини, Эфиопия, Фиджи, Финляндия, Франция, Габон, Гамбия, Грузия, Германия, Гана, Греция, Гренада, Гватемала, Гвинея, Гвинея-Бисау, Гайана, Гаити, Гондурас, Гонконг, Китай, Венгрия, Исландия, Индия, Индонезия, Иран, Исламская Республика, Ирак, Ирландия, Израиль, Италия, Ямайка, Япония, Иордания, Казахстан, Кения, Кирибати, Корея, Республика, Косово, Кувейт, Кыргызская Республика, Лаосская Народно-Демократическая Республика, Латвия, Ливан, Лесото, Либерия, Ливия, Литва, Люксембург, Макао, Китай, Мадагаскар, Малави, Малайзия, Мальдивские Острова, Мали, Мальта, Маршалловы Острова, Мавритания, Маврикий, Мексика, Микронезия, Молдова, Монголия, Черногория, Марокко, Мозамбик, Мьянма, Намибия, Науру, Непал, Нидерланды, Новая Зеландия, Никарагуа, Нигер, Нигерия, Северная Македония, Норвегия, Оман, Пакистан, Палау, Панама, Папуа-Новая Гвинея, Парагвай, Перу, Филиппины, Польша, Португалия, Пуэрто-Рико, Катар, Россия, Румыния, Руанда, Самоа, Сан-Марино, Сан-Томе и Принсипи, Саудовская Аравия, Сенегал, Сербия, Сейшельские Острова, Сьерра-Леоне, Сингапур, Словацкая Республика, Словения, Соломоновы Острова, Сомали, Южная Африка, Южный Судан, Испания, Шри-Ланка, Сент-Китс и Невис, Сент-Люсия, Сент-Винсент и Гренадины, Судан, Суринам, Швеция, Швейцария, Сирийская Арабская Республика, Тайвань, Таджикистан, Танзания, Таиланд, Тимор-Лешти, Того, Тонга, Тринидад и Тобаго, Тунис, Туркмения, Тувалу, Уганда, Украина, Объединенные Арабские Эмираты, Великобритания, Соединенные Штаты, Уругвай, Узбекистан, Вануату, Венесуэла, Вьетнам, Западный берег и Газа (Палестина), Йемен, Замбия, Зимбабве
Источник: составлено автором.
Для типологии регионов СССР в работе Т.И. Заславской с соавторами (1980 г.) для разбиения на группы областей СССР было использовано 27 экономических, демографических, социальных статистических показателей [1, c.56]. В работе А.В. Кашепова (2024 г.) для кластеризации регионов РФ использовалось 26 экономических и социальных показателей [9]. В данной серии статей предполагается собрать и проанализировать широкий круг статистических показателей по странам, применяя для их обработки корреляционный, факторный и кластерный анализ.
Приоритетными источниками данных о странах мира для российских ученых являются Росстат и Статкомитет СНГ. К сожалению, в последнем по времени сборнике Росстата «Россия и страны мира. 2024» отражена информация только по 67 странам [10, c.18]. В последнем ежегоднике Статкомитета СНГ представлены 55 стран [11, c.578]. Поэтому базы данных Росстата и Статкомитета СНГ в настоящей статье не используются.
В качестве основного источника макроэкономических данных по странам используются данные МВФ (IMF)7. Будучи частью системы ООН, МВФ использует и продвигает в своем World Economic Outlook (WEO) международный конвенциальный список экономических субъектов, в котором насчитывается 196 единиц. Мы добавили в этот список Кубу, таким образом 197 стран составили номенклатуру объектов изучения в данной серии статей (таблица 1).
Перечень собранных и обработан -ных данных (статистических показателей) для типологического исследования и основные источники данных показаны в таблице 2. Для удобства использования в расчетах показателям присвоены идентификаторы Х1-Х60. Как правило, в пу- бликациях ООН-МВФ-МОТ, доступных с конца 2024 г., отчетный период привязан к 2023 г., поэтому в таблице 2 данный год указан как базовый. Отметим, что согласно широко распространенной практике международной статистики по некоторым странам в последних по времени публикациях в качестве отчетного указывается показатель за 2022 год или даже какой-либо из более ранних годов. Предположительно, данная особенность не может существенно повлиять на результаты исследования – во-первых потому, что это касается небольшой части стран, во-вторых, потому, что локальные искажения и пропуски данных в отдельных строках и столбцах относительно мало влияют на общую дисперсию 60 показателей по 197 объектам. Тем не менее, в таблице 2 указан охват стран по каждому из используемых показателей.
Поскольку собрать и обработать с помощью доступных средств все существующие в мире статистические метрики невозможно, для типологии регионов желательно выбирать комплекс экономических, демографических, социальных показателей. Отсутствие некоторых из них существенно не повлияет на результаты, но если опустить наиболее важные экономические или ключевые демографические показатели, то классификация может существенно деформироваться. Большое значение имеют также показатели, отражающие качество жизни населения, его цивилизационный статус– например, уровни автомобилизации и обеспеченности интернетом. Для типологии стран имеет значение их географическое положение - в данной работе его характеризовали среднегодовая температура и площадь территории.
В таблице 2 собраны все показатели и указаны их основные характеристики, в том числе источники и охват ими стран (покрытие).
Основные макроэкономические показатели Х1-Х15 заимствованы из базы данных МВФ (IMF) или рассчитаны по этим данным8. Ключевой показатель статистики МВФ «валовой внутренний продукт (GNP)
на душу населения» доминирует в экономических публикациях как индикатор уровня производства, конкурирующий показатель Всемирного банка «валовой национальный доход (GNI) на душу населения» в большей степени показывает уровень потребления. GNI для целей данной серии статей не использовался. Некоторые другие показатели из базы данных WDI Всемирного банка заимствовались у вторичных агрегаторов и использовались.
Среди вторичных агрегаторов был использован американский правительственный справочник CIA World Factbook9. Данные по структуре экономики Х16-Х18, уровню урбанизации Х30, уровню бедности Х49 и неравенству в доходах населения (индекс Джини) Х50, подушевому потреблению энергии Х51 - взяты из этого источника. Из этого же сборника были взяты экономические данные по Кубе, которые отсутствовали в базе МВФ.
Основные демографические метрики Х19-Х29 в таблице 2 взяты из базы данных Отдела народонаселения ООН (UNPD)10. Данные по человеческому потенциалу Х31-Х33 заимствованы с сайта Программы развития ООН (UNDP)11. Данные о трудовых ресурсах, занятости и заработной плате Х34-Х38 взяты из базы данных МОТ (ILO)12. Среднегодовая температура Х40– в группе Мирового банка «Портал знаний об изменении климата»13. Обеспеченность автомобилями Х41 взята из базы данных агрегатора демографической информации World Population Review 14.
ед
|
* я « н а я ^ & " с S © ч_^ |
* * 04 |
40 |
40 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
40 04 |
04 |
04 |
|
1 |
^ О сч |
s |
s |
и |
и |
g |
и |
и |
и |
g |
|||||||
|
я я я ? S |
н о о я а |
а § |
S |
а |
а S |
а |
а S |
а |
а |
а S |
а S |
а S |
н О о я а |
о ^ |
о ^ |
||
|
5 Б И s |
я ч а я S |
я g я о Я' о а К |
я я о Я' К |
я а я S |
я g я о Я' а К |
я я о Я' а К |
я g я о Я' а К |
я я о Я' а К |
я я о Я' а К |
я g я о Я' а К |
я g я о Я' а К |
я g я о Я' а К |
О ПС о |
я я о Я' а К |
я я о а К |
||
|
5 я я S = й © и о н “ я я И |
из о О & 3 в о я ’а о 1 & о оз О 45 из 03 5 |
о я а Q О о а 1 из Я О о оз 03 Q НА ЭД ЭД Я О О О а >, ~я а § 9 |
(Л СЗ "о та л л й Рн Q О |
03 о О а S о в о м ’а я о а 1 р а о 03 о S 45 03 03 р 5 |
я 03 а а 5й Я ’о 45 а а а а Ф |
о 'я Я о 45 1 р а о 03 о S 45 03 03 р 5 |
03 о а 03 я О о ед я £ я" |
"я о 45 О £ О о а 03 а а а я О 45 о 03 Я а ф |
o' Я о В о "я 1—1 я о в о .S S 03 о • 1—1 Те о £ Рн oQ оФ ^ й Сй S |
я о В о .S й Q О й • 1—1 03 ед я 03 "я Я О я я 03 3>ч 2 с ЭД 2 'о § о о ^ я с^ -2 |
о о р S о о ед 3 Я о ф |
о & о "я о S о о ед 3 Я о ф |
"о 45 03 03 р ед S о о ед 3 Я о ф |
я я o' & 3 о 1 я о н о я К а а 5 и я К ga о g О я о й F ч |
о я 3 ед я я ’ед о 3 о о 03 Я О • и 03 & о о Рн Q О |
03 -g 3 я ’ед о 3 о о 03 я" О • и 03 & о о Рн Q О |
|
|
Я © Л го Я Ф И © й Я я ф Я © S я я и |
зЯ Я я o' а я S о в о н о я К К a а a а |
К а а н о я я я ЗЯ й й |
н о я МО я со к а а о о я я я я н о а а К |
6 я ю я о ЗЯ я 5 я ЙО §-к и д к Я m и |
Я я я о я о о я я В: й я я К а а зН Я Я я я я я я к |
W я я о Я о о я я £ я я и К К К а а |
К а а а н я я ^ о |
« я ч о а я я 2 я я о я о о я к яг я я # « s S |
к PQ PQ S S & 3 S § В в к к к PQ Я |
К а а н о я я ч зН я я я о я я £ о я ю о ЗН з ю о |
я я к я я о о а Ю О о я я я я я я а я я о § а PQ о |
к а а н о Я я я ч о X ч о я я я о я н а я о й |
к а а н о Я я я ч 2 о я а о я я я о я н а я о й |
к а а н о Я я ЗЯ я я я о я н о а я о й |
В § я я я я о я я я я я о я о я н о |
o' я о ЗЯ я я я о о я я о о я я 1 н m к Й м и « |
н о я я о я а я я я я Й м и « |
|
ег S |
Й |
и |
и |
мо и |
40 X |
и |
ОО и |
04 X |
о X |
Й |
Й |
40 X |
Й |
|
* я « н а я ^ а? с S © ч_и |
оп |
3 |
он |
оп |
оп |
он СП. |
он СП. |
о СП. |
|||||||||||
|
1 |
s |
СИ О сч |
g |
s |
s |
s |
s |
s |
s |
s |
й |
||||||||
|
я я я я ? S |
Л о ^ |
Q Ян § |
н о я а |
Q § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
Q Ян § |
< * о ^ |
Q Ян § |
Ян § |
Ян § |
о |
о |
о |
|
я © 5 Б И s |
я к о д а к |
я о Я 6 Е^ |
я к о д К |
& ей S Я & Я о F |
н о 3 |
я g я о Д а К |
о Я Я Я О а К |
о Я Я Я О а К |
д я я я д и |
о Я Я Я а К |
н о 3 |
о Я Я Я а К |
я я о Д О а К |
о я Я а К |
я Д НН я з Я Я О ч |
н о 3 |
я о Я 6 |
я о Я 6 Е^ |
и я о д а К |
|
5 со X S = й © и о н S я я И |
из о о £ из Я ’ад о о о о из Я • и ел ^ о о Ян Q О |
^ 'о <73 я" я 3 & а 3 g |
1 1 из а а о Z. сЗ Q 1 а |
я о 3 3 <73 Я ад < 1 ■5 S |
ад я 3 о о ^а о я (3 1 о О о 3 3 а а |
3 о я 3 а о а о о ^а ад -Я О 3 я 3 Z о о 3 ^ |
3 о 3 3 а о а о о о а ел -Я 1 о 3 3 -Я PQ О Д5 S о |
? о а ел t о 3 3 3 о а 3 g |
3s о 3 3 а о а о о о ё а ел -Я 3 3/ О 3 3 а 3 о Q о я S о |
о ел О X о ел -Я д я 3 о я я о а X И ^ |
в> о о о а ел 3 Д5 1 ^ о 3 ^ 3 3 я 3 з з НН JD |
хо 0х я о 3 3 а а 1 5 |
3s 3 3 а а о о о .а о 3 (3 я 3 ад S 3 z |
Q & X о 1 § Ян 3 о Q я я и |
ад .я 3 о а ел О 5й я я я о S |
+ я 3 3 а а о ад ьо я ^ |
S ^ Р "Рн и |
3 о 3 я о 3 а о а я ел Я Я ^ р "Зи о ьо й О |
|
|
Я © л ГО Я Я Ф И Ф й й Я я ф Я ф S я я и |
К да да н о я я д s' я о я X Я я к о |
Я ч о я я к я к я Я к о я о о я к н о к к о я о Я 3 |
н о Я ш я со Я Я о я о я к н о о а а К |
я о Я о о я я я н о я я к |
3х я я я д о я я я о я о о я я н я а со Я зЯ Я Я д о а и |
я я я о Я о о я я я н о а я а я я о Н |
н о о а я а я зн я я о я н о о н о а |
Я н о о о я д ^ а н Я о Я Д Я л л СП § зН Я 3 ю О |
Я н о о о я д ^ а н Я о Я д я ^ СП § зН я & 3 о |
Я н о о я н а о о н я о Я Д Я л л СП § зН 3 ю О |
ЗН 3 S & § Й 8 д & 3 о к |
Я я н а о S о ЗЯ о я о д я £ н я о к д л л СП ^ |
о Я s 2 я 2 Я я я х ю 3 а Д я я а 3 >33 |
я н о а а я 2 о я £ н я о 3 * 3 я я к ей 2 Я |
а К к я н я со я а о о о о я о о д я к |
а д к о я я н о о о я к я я о я ^ о о а я о о Я Д о а О |
2 о я ю S & я о Я о я я я н о Я 2 я я О 4-й 3 з Я PQ |
Я я я о я о я я 2 я я я со Я н о о я я о я о я 3 |
Я я я о я о а я и я я я со я я и |
|
S |
ОО Й |
о й |
о Я |
й |
й |
й |
й |
ш й |
чо й |
й |
ОО й |
о |
и |
и |
й |
и |
ш и |
40 |
|
* & " с S © ч^ |
он 04 |
чо 40 |
04 |
04 |
ОО |
ОО |
04 |
3 |
04 ОО |
2 |
40 ОО |
о он |
о он |
ОО |
|
|
s |
s |
s |
s |
||||||||||||
|
я я я я S |
о |
О |
о о ^ |
СТ ’СТ |
я 3^ ^ Ян « Ян |
о |
о и |
о и |
о |
О |
о |
о ел И § |
о о ^ |
о ^ |
|
|
я © 5 Б И s |
g к о ст СТ к |
я Я Я |
X я X 6 Н |
я о ст ^ |
я й ст й Я о К Я И о |
я g ст 2 СТ о н Ян о К |
й W а 2 я о я ж Йо^ й о Д я Яд к |
Н я 5 я я Я® в я |
я Я к |
я к о СТ ст СТ |
я я о СТ ст СТ |
я g я о СТ ст СТ |
я я о СТ ст СТ |
я ст „ ад 5 й и ч |
СТ S^s Я4 о й ей О S * g |
|
5 со я S = И © и о и ж н S я я И |
S о S о |
о Ян Ян Я • 1—1 из о о о & о о из я3 1 га О О Я ей о ° С <4 О |
я ^ |
о в 'я & >> ад 3 |
из о Зи О Ри о о о Ри из О 3 СТ £ |
из г ’СТ й Ри X О СТ "я о СТ 'В В о |
ел Я О ’СТ ел Й Я ’о ел Й СТ |
ел Й О ’СТ ’СТ о 3 ст ел СТ |
о ст я ’ст я о ст й о ел Й О О -й о о < |
о h о й о о ст 1 я ^ ел О О |
о ел я О я g |
о в & о й о я -§ и |
о Й £ ст £ 3 й о 'я 3 ст ст |
3 1 3 й ’5 ел Я 3 ’о 6 о X о ад д о § |
Я ’ст о ст й 't ел Й О О ^ И |
|
Я й © л ГО Я Я Ф Я Ф й й Я я ф Я ф S я я и |
3 ст я н ю я со ко к о я |
X га га ст я я £ я я й И га Я ко га со Я СТО а В ОК |
к о я ст я в й к |
1 к я Ри н О о с я Ри Ри О С £ н я ст к ст о Ри О |
Я Я СТ я со Я й Я ю я я я |
о Я К о К Я Ри X я Ри ст со я к я ст X ст |
Я Я Ри я я н о о я о с о о ю о |
Я ст Я я Я й 40 я н о о я о с о о ю о |
й Я к о й о о я к 1 ст я к й й 2 § о Я К о о К д |
6 й о ст со Я Я ст о ст о й Я о ст о о Я &S о О о я £ S |
я я о й я я н о й й ст я ю я н о я я X я |
с ст ст я о я я я я со Я СТ ю о я я 3 ст 2 £ ст |
й я я S 2 й я я ст я я о я о § S о о Й о 2 ст СТ ю |
я СТ Я ст о эЯ о й ст я" я о о ст я к |
й я о й о о я 1 ст я я я я ст СП о Я я & СТ |
|
4) S |
и |
ОО и |
о X |
о X |
и |
ш |
40 * |
ОО и |
04 * |
о он X |
и |
|
* я « и а а? с S © ч_^ |
04 |
чо 04 |
40 04 |
о |
ОО |
2 |
40 |
||
|
1 |
|||||||||
|
я я я я ? S |
я 3^ 33 > > & « |
я 3^ 33 > |
й |
§3 £ а® > й = о ~ |
о £ |
о |
ей ^ |
'ел -а 2 ^ g м |
£2 5° |
|
я © 5 Б И s |
я я я я я я Я о ® ч ч w S |
« ч ч О о я о я я R Я Я |
Sk о н & о К |
Я' И |
Я ей О 5 X е &а о 2 Я « а * а § g Я 2 ® |
§ о Я ей Я Я й |
эН Я Я Я чч о а л Я & ° Р ^ g § S Я' |
Я' я я я и |
Я я и |
|
5 со X S = И © и о н S я я И |
& £ о ’Ни & о о Й & Я "ей о 1 о о ?1 Sa |
5й из я о S о Д |
я О о S у & еЛ ей 1 о о & о га S 2 |
е О "о > о о сЛ ей 45 ел Я о 45 а о |
^ "а ей О "ей д g ел ^ & ей У Q |
о ^ 5й У я 3b -У ел Я о "ей S |
X о 45 .S о 'ей X |
я .2? ,я 'ел S О Я о и -Я Н X о 45 ;Я У* ей О Q3 |
^ я о 2 ел еЛ О я я ей К 3 1 |
|
Я © л ГО Я Я Ф Я Ф й й Я я ф Я ф S я я и |
^ о н о Я ю S |
я н о Я & о н Я Я Я со Я К |
К да m н о я я ч я ч о ей & о я я о m |
6 я S я н о я я ю н о ЭЯ я я § s п ш « р К д |
ей Я ей Я Я н о я я о я о я о ю о X О я Н В! о Я я ш а га 2 н Г) я |
ч о я о я я ей О К £ Я я 2 К |
у X К ей Я Я н я Я' о о я Ей1 я о ч я к |
Я' я я ч о 'ел S О Я о и -Я Н я я Й я о о ч о X о ч я к |
i ей ф 3 X О я о ей Я О О X о ч я к |
|
S |
и |
и |
и |
40 <п X |
ОО <п и |
о <п X |
о 40 X |
С сайтов Всемирной организации здравоохранения были получены данные об охвате населения услугами здравоохранения Х42-Х4415, потреблении алкоголя (Х45)16, ожирении (Х46)17, курении (Х47)18.
Доля расходов на образование в ВВП взята из доклада ЮНЕСКО19.
Обеспеченность мобильными телефонами Х52 - с сайта агрегатора демографической и социальной информации «World population review»20. Также с этого сайта были заимствованы данные о числах подписок на интернет Х5321.
Доля военных расходов в ВВП Х54 была заимствована из публикаций Стокгольмского института проблем мира (SIPRI)22.
Индекс политической стабильности и отсутствия терроризма Всемирного бан- ка был получен с сайта агрегатора «World population review»23.
Данные о потреблении продуктов питания Х56-Х57 взяты с сайта Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН- FAO24. Кроме того, индекс научного цитирования в естественных науках Х58, отражающий научную базу для экономического развития, взят с сайта журнала Nature25, «индекс демократии» Х59 с сайта журнала The Economist26. «Индекс счастья» X60, который публикуется Центром благополучия Оксфорда в партнёрстве с Gallup, SDSN и независимой редколлегией (с 2024 г.) был взят с сайта The World Happiness Report27.
Заключение
В настоящее время в российской литературе присутствуют официальные нормативные типологии стран ООН, МВФ, МОТ, Всемирного банка которые классифицируют страны по уровню производства ВВП или ВНД на душу населения. Актуальной является задача разработки комплексной многокритериальной типологии, методология которой выходит за рамки одного статистического показателя. В статье обосновано применение в качестве критериев типологии 60 статистических показателей по макроэкономике, отраслям хозяйства, демографии, урбанизации, человеческому потенциалу и трудовым ресурсам, уровню жизни, образованию и здравоохранению, обеспеченности населения наиболее важными товарами и услугами, средствами связи и интернетом. В следующих статьях серии будут представлены корреляционный, факторный и кластерный анализ перечисленных показателей.
