Система показателей региональной устойчивости: принципы разработки и источники информации
Автор: Малафеевский Тимур Александрович, Семнов Виктор Павлович
Журнал: Петербургский экономический журнал @gukit-journal
Рубрика: Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Статья в выпуске: 3-4 (37-38), 2022 года.
Бесплатный доступ
Настоящая статья посвящена отбору показателей оценочной модели устойчивости и благосостояния субъектов Российской Федерации с учетом особенностей расчетного алгоритма методики TOPSIS. С помощью контент-анализа источников по исследуемому вопросу установлено, что имеет смысл формировать оценочные категории в основном на базе логики, используемой в сборниках Росстата, но с рядом доработок. Итоговая модель оценки содержит 61 показатель в рамках 23 оценочных категорий. Излагаются соображения по поводу вариантов использования оценочной модели в аналитических целях. Предполагается, что доработанная и опробованная модель могла бы быть применима для оценки межрегиональной дифференциации на уровне округов и страны, а также для оценки ее динамики, например, с помощью расчета дисперсий итоговых индикаторов устойчивости регионов, полученных за разные годы.
Устойчивость территорий, развитие регионов, благосостояние субъектов страны, метод topsis, устойчивое развитие, комплексная оценка регионального развития, объективные показатели благосостояния
Короткий адрес: https://sciup.org/140299826
IDR: 140299826
Текст научной статьи Система показателей региональной устойчивости: принципы разработки и источники информации
Acknowledgements. The authors express their gratitude to the anonymous reviewers for their work in assessing the suitability of this article for publication.
Введение .
Вопросы экономического развития регионов России и других стран мира, тесно переплетающиеся с темой благосостояния территорий и их населения, а также активно обсуждаемой в науке менеджмента качества темой устойчивого развития, на протяжении долгого времени вызывают исследовательский интерес у ученых-экономистов, менеджеров, представителей различных структур, изучающих актуальное состояние и динамику развития территорий. Оценка текущего уровня благосостояния, устойчивости территорий (что является вопросом более широким, нежели оценка только экономического развития), а также его ретроспективный анализ, способны помочь в формировании понимания реального уровня дифференциации регионов по тем или иным признакам, составить рейтинг территорий и увидеть проблемные области, над которыми стоит работать для обеспечения равного благосостояния, равной устойчивости территорий и сбалансированного развития, сглаживающего разницу уровня, качества и условий жизни между регионами.
Изучение имеющихся практик и источников информации позволяет утверждать о наличии множества подходов к нахождению комплексных оценок развития, благосостояния, устойчивости территорий. Среди примеров работ, посвященных данному вопросу, можно выделить: Regional Development Theory: Conceptual Foundations, Classic Works, and Recent Developments (C. Dawkins), Quality of Life and its Components’ Measurement (A. Dalia, J. Ruzevicius), Understanding the diversity of conceptions of well-being and quality of life (D. Gasper), On Subjective Well-Being and Quality of Life (L. Camfield, S. M. Skevington), Well-being in cities and regions: Measurement, analysis and policy practices (P. Veneri, A. J. E. Edzes), An Integrated Indicator System and Evaluation Model for Regional Sustainable Development (Y. Shi, X. Ge, X. Yuan и др.) и множество других работ [1, 2, 3, 4, 5, 6]. Однако следует отметить, что имеется ряд про- блем, связанных зачастую с полнотой охвата вопроса, сложностью некоторых методик для понимания, а также обоснованностью выбора элементарных показателей оценочных моделей. Можно отметить также весьма условную объективность присвоения весовых коэффициентов при формировании интегральных индексов.
В связи с этим, задачами настоящего ис следования являются обобщение принципов построения оценочной модели устойчивости регионов с учетом особенностей сбора стати стической информации в России и разработка системы показателей устойчивости на базе данных принципов. Основной идеей исследо вания является приведение системы показате лей к виду, в котором для них возможен синтез современных, но при этом доступных для по нимания методов и идей оценки устойчивости и благосостояния территорий для увеличения объективности оценки.
Теоретическая значимость исследования заключается в обобщении и систематизации правил, идей и методов выведения инте грального индекса устойчивости/благосо - стояния, определении пригодных для моде ли показателей. Практическая значимость заключается в получении возможности дальнейшей оценки устойчивости субъектов страны (так как в рамках исследования па раллельно с разработкой системы показате лей создана форма для расчета устойчивости на примере СЗФО с учетом ранее изученного и рассмотренного расчетного алгоритма TOPSIS) [7]. В дальнейшем подход может быть распространен на все регионы страны, а также применяться к различным времен ным периодам, что позволит на основании сравнимости делать выводы о динамике развития, а также динамике изменения меж региональной дифференциации, поскольку оцифрованные интегральные показатели дадут возможность оценки, например, дис персии, сравнивая значения которой, можно понять, увеличилась или уменьшилась диф ференциация устойчивости/благосостояния в целом по множеству показателей.
Слово «комплексная» в названии настоящей статьи указывает на характер отбора показате лей оценочной модели, предполагающий учет всех важных аспектов устойчивости, несмотря на количественные ограничения в наборе по казателей. Слово «объективные» использовано для показателей в силу того, что в статье рас сматривается только та часть оценки, которая реализуется на основе статистических данных, без субъективной составляющей (показателей, оцененных людьми с помощью анкетирования, опроса и тому подобных методов). Мнения в такой модели оценки могут учитываются только в присвоении весов оценочным груп пам, которых в предложенной модели 23, на итоговом шаге расчета. Заранее укажем, что хорошим методом при необходимости ис пользовать экспертные мнения или мнения жителей помимо или вместе с присвоением весов на основе встречаемости показателей и их категорий в научных публикациях, рассма тривающих комплексную оценку устойчиво сти, благосостояния или развития территорий, мог бы стать анализ иерархий Т. Л. Саати, но в настоящей статье мы хотели бы акцентировать внимание только на разработке показателей для оценочной модели.
Обзор литературы.
Выше мы отметили, что ранее одним из ав торов нашего коллектива была выполнена пу бликация, в которой в том числе рассматривал ся алгоритм методики TOPSIS, обсуждаемый в ряде источников, включая работу Е. Лобковой, Е. Таненковой и С. Козловой «Инструменты оценки устойчивости развития территорий с учетом кластерных эффектов» [8]. В допол нение к источникам, приведенным там, и по священным в основном методической части, в настоящей статье рассмотрено 20 источни ков, в том числе - англоязычных, по большей степени затрагивающих вопросы отбора по казателей для реализации алгоритма расчета. Предметом анализа при обзоре литературы являлись тематические блоки и показатели, применяемые авторами для вопросов оценки благосостояния, экономического развития и устойчивости территорий.
Так, в статье «Система показателей устой чивого развития региона» авторы Ю.М. Мак симов, С.Н. Митяков и Е.С. Митяков к тради ционно выделяемым в концепции устойчивого развития группам показателей добавляют ин новации [9]. Доцент кафедры управления и планирования социально-экономических про цессов СПбГУ В.М. Жигалов в статье «Стра тегический подход к оценке устойчивости регионов России» исследует ряд рейтинговых систем, используемых для регионов России, выводя собственные тематические оценочные блоки, в которые помимо стандартной триады входят «производство», «кадры», «финансы», «маркетинг», «инновации» и прочее (всего 12 блоков) [10]. Публикация «Индикативный и комплексный подходы к оценке устойчивого развития региона на примере города Санкт-Петербурга» одного из авторских коллекти вов содержит разбиение триады устойчивого развития на подразделы. Так, например, имеются разделы о масштабах деятельности промышленных предприятий, безопасности проживания, ущербе для окружающей среды [11]. В одном из интернет-источников, рас сматривающих комплексную оценку согласно целям, сформулированным ООН, говорится о шести группах показателей. Одна из них – общие показатели, в которую входят ВВП, размер территории и численность населения, а пять других включают триаду устойчивого развития, а также рыночные показатели и по казатели государственного управления [12]. Г.С. Ферару и А.В. Орлова (НИУ «БелГУ») в работе «Методика оценки уровня устой чивого социально-экономического развития регионов» выделяют 6 сводных показателей уровня развития регионов, рассматривая ин фраструктурный, инновационный и кадровый блоки. Экологическая часть представлена в виде природно-ресурсного блока [13]. Ряд источников дает разбиение групп показателей устойчивости практически в точном соот ветствии с триадой устойчивого развития, периодически отдельно выносятся «произ водство», «ресурсы», «инфраструктура» [6, 14, 15, 16, 17, 18].
В двух из рассмотренных публикаций по казатели регионального развития и благосо стояния даются без разбивки на тематические группы, на наш взгляд, не в полной мере по зволяя охватить всю комплексную суть необхо димой оценки, несмотря на методы, которыми эти показатели обработаны [19, 20].
Встречаются сильно категорированные оценочные модели, включающие более 10 или даже 20 категорий, такие как работы «Methodical approach to measuring the life quality in region» и «Возможности оцен ки благосостояния населения региона в рам ках сравнительного и доходного подходов» [21, 22].
Авторами предлагаются и собственные разбиения на группы показателей, несмотря на то, что есть классическое триединое по нятие устойчивого развития. Так, например, В.И. Меньщикова и Н.В. Синополец в своей работе «Система индикаторов оценки устойчи вого развития экономики региона» предлагают следующие разделы: «Существование», «Эф фективность», «Свобода действий», «Безопас ность», «Адаптивность», «Сосуществование» [23]. Некоторые другие комплексные системы оценки, близкие к рассматриваемой тематике, тоже содержат тематическое разбиение на 2-5 блоков, так или иначе затрагивающих до ходы и социально-демографические вопросы [24, 25, 26, 27].
Нами не ставилась задача подробно рассма тривать в данном материале историю развития оценочных подходов, поскольку это уже сделано нами ранее [28]. Результаты наших более ранних исследований показали актуальность комплекс ного подхода к оценке, причем для России его применение как нельзя лучше обеспечивается структурированной региональной статистикой, предоставляемой Росстатом, что подтверди лось еще раз тем, что показатели, предлагаемые авторами рассмотренных выше работ, хорошо соответствуют соответствующим показателям в структурных блоках сборников Росстата.
Методы исследования.
Добиться более высокого уровня качества экономического исследования можно разны- ми способами, основными из которых являются учет максимально возможного числа мнений исследователей, проводивших свои изыскания ранее (в случае необходимости получения весовых коэффициентов), а также применение универсальных математических методов присвоения весовых коэффициентов и выведения интегрального индекса, не зависящих от экспертных оценок, и выполняемых только на основе имеющихся данных выборки. Обзор литературы в настоящей статье направлен на выявление обоснованных весовых коэффициентов укрупненных групп показателей устойчивости. Статьи, рассмотренные в разделе «обзор литературы», отличаются тем, что связаны с интегральными оценками благосостояния, регионального развития и устойчивости территорий. Следовательно, есть основания полагать, что контент-анализ на предмет используемых показателей с последующим обобщением и присвоением весовых категорий оценочным группам позволит сбалансировать набор показателей оценочной модели на основе их популярности и востребованности. Нами на основании 20 источников показано, каким образом можно оценить примерное начальное соотношение количества показателей различных групп и определить вес группы. Кроме того, зная количественные соотношения показателей, мы можем назначить только их число в одной, например, самой популярной группе, и получить расчет, показывающий, сколько показателей иных групп следует взять в оценочную модель с данной шириной охвата для ее балансировки по востребованности оценочных блоков. Данный метод можно комбинировать с экспертным методом либо опросом большой выборки населения, либо сочетать три этих подхода. Мы сопоставили данные, полученные при контент-анализе, с теми показателями и их тематическими блоками, которые имеются в сборниках статистической отчетности Росстата и пригодны для оценки устойчивости, благосостояния и развития регионов, определив, сколько раз авторы публикаций упоминают те или иные категории, применяя свои оценочные модели и ориентируясь на иные исследования. В дальнейшем при необходимости литературную базу можно расширить, тем самым повысив достоверность присвоения весов оценочным категориям. На основе вышеуказанных действий были определены удельные веса оценочных категорий при целевом исходном количестве показателей, равном 75.
Уточним, что для ознакомления с исходными материалами исследования в виде файла, а также по мере добавления данных - вычислениями оценки устойчивости, которые на момент написания данной статьи еще только начинают выполняться, и вероятно, будут опубликованы позже, но не в рамках данного материала, читатель может использовать ссылку: Для полного понимания расчётного алгоритма и обозначений в нем читателю предлагается пользоваться материалами, доступными по ссылке, а также источниками 7 и 8, принимая во внимание группировку показателей в тематические блоки.
После определения весов оценочных ка тегорий, мы выбрали ширину охвата модели, ориентируясь на число показателей, равное 75. Количество показателей выбиралось про порционально весам категорий, с округлени ем по математическим правилам (функция «Округл»).
По нашим расчетам, наиболее подходящим для балансировки модели при наличии 6 показателей раздела «Уровень жизни населения» (самый многочисленный раздел) количеством показателей, при этом близким к 75 является 73. Поэтому изначально мы стремились набрать показатели в оценочную модель согласно следующим расчетным количествам: Население: 4, Труд, занятость и безработица: 5, Уровень жизни населения: 6, Образование: 3, Здравоохранение: 5, Культура, отдых, туризм: 1, Охрана окружающей среды: 4; ВРП: 5, Инвестиции: 4; Основные фонды: 4, Предприятия и организации: 4, Промышленное производство: 3, Сельское, лесное хозяйство, рыболовство, рыбоводство: 2, Строительство: 2, Торговля и услуги населению: 2, Транспорт: 2; ИКТ: 1, Наука и инновации: 3, Финансы: 2, Цены и тарифы: 2; Внешняя торговля: 3, Безопасность и преступность: 3, Потребление: 1, Доступность ресурсов: 2. Итого планировалось использовать 73 показателя.
При внесении показателей в модель, мы руководствовались следующими принци пами:
-
1) Показатели являются либо долями, либо процентами, либо индексами для устра нения абсурдных итоговых результатов (на пример, численность научного персонала в ре гионе не берется как показатель сама по себе, а соотносится с произведением численности населения на площадь территории региона). Такие показатели, как, например, размеры пенсий и среднедушевые доходы, сами по себе являются отнесенными на единицу населения, поэтому дополнительное соотнесение с чем-либо не требуется.
-
2) При отсутствии показателей, удовлет воряющих первому условию, они выводятся из имеющихся в статистическом сборнике с задействованием данных из иных категорий, в основном связанных с территорией и насе лением. При невозможности их вывести, или при неизбежном появлении очевидной колли неарности показателей, новые показатели не вводятся.
-
3) При невозможности найти необходимые расчетные данные, чтобы сформировать хотя бы один показатель категории, используются дополнительные статистические источники. При их отсутствии группа показателей удаля ется. Мы так и поступили с группой «Доступ ность ресурсов» в силу отсутствия данных по регионам. Затем пересчитали веса категорий с учетом изъятия категории из модели.
-
4) Не применяются явно коллинеарные по казатели. Например, нет смысла использовать показатель «Уровень безработицы» и показа тель «Процент работающих» одновременно.
-
5) Если это возможно, показатели приво дятся к смыслу «Больше-лучше». Например,
«Уровень безработицы» трансформируется в «Уровень занятости» известным расчетом. Это нужно для того, чтобы исключить ча стую необходимость переделывать расчетные формулы для линейного масштабирования показателей и нахождения позитивного и нега тивного идеальных решений при применении метода TOPSIS в формулы для показателей со смыслом «Меньше-лучше».
Показатели также были проверены на то, чтобы информацию для их расчета можно было найти. Нами выбран статистический сборник Росстата 2021, в котором содержатся итоговые данные на конец 2020 года, а также ряд иных вспомогательных источников [29, 30, 31, 32, 33].
Полученную систему показателей рассмо трим далее в табличном виде с необходимыми пояснениями.
Результаты и дискуссия.
Для наглядности результатов работы с пре образованием показателей по описанным ранее правилам, мы использовали табличный вид (табл. 1).
Мы осуществили отбор показателей по те матическим блокам, основываясь, во-первых, на встречаемости данных показателей в публи кациях, во-вторых – на их смысле, глобально сти и значимости, заметности в повседневной жизни, поскольку устойчивость и благосо стояние территорий, как нам представляется, должны быть ощущаемы, а показатели данных категорий - важны для общества.
Итоговое число показателей, вошедших в модель оценки, равно 61, при том, что мы стремились добрать показатели по возмож ности близко к полученным в ходе анализа публикаций соотношениям. Это, однако, не отменяет того факта, что веса категорий все равно присвоены согласно результатам кон - тент-анализа.
Имеются ли статистически коррелирующие друг с другом показатели в полученном на боре – это отдельный вопрос, тем не менее, возможно, не требующий изучения, посколь ку каждый из взятых показателей значим для общества, а явно взаимосвязанные показа -
Таблица 1 – Итоговый набор показателей оценочной модели Table 1 – The final set of metrics of the scoring model
Название раздела и пояснение № Название показателя Источник данных 1. Население (Раздел затрагивает популяционные показатели субъектов, продолжительность жизни и рождаемость) 1.1 Ожидаемая продолжительность жизни (оба пола), лет Статистический сборник 2021 R 04 4.2, R 02 2.1 1.2 Суммарный коэффициент рождаемости 1.3 Младенческая выживаемость, промилле 1.4 Плотность населения, чел./км2 2. Труд, занятость и безработица (Затрагивает рабочий потенциал и текущую занятость) 2.1 Доля рабочей силы в численности населения Статистический сборник 2021 R 05 5.3, R 04 4.2 2.2 Уровень занятости, % 2.3 Зарегистрированная занятость, % 3. Уровень жизни населения (Затрагивает показатели дохода и возможности приобретения жилплощади) 3.1 Среднедушевой доход, руб. Статистический сборник 2021 R 06 6.2, https://www. indicator/31452 3.2 Темп роста реального дохода населения к прошлому году, % 3.3 Среднемесячная номинальная З/П, руб. 3.4 Темп роста реальной начисленной З/П, % 3.5 Средняя пенсия, руб. 3.6 Доля населения с доходом выше прожиточного минимума 3.7 Отношение стоимости жилья к среднедушевому доходу 4. Образование (Раздел отражает относительную обеспеченность населения образованием различных уровней) 4.1 Отношение числа обучающихся в дошкольных учреждениях к численности населения Статистический сборник 2021 R 07 7.2, R 04 4.2 4.2 Отношение числа обучающихся по программам основного, среднего общего и начального образования к численности населения 4.3 Отношение числа бакалавров, магистров и специалистов к численности населения 5. Здравоохранение (Содержит показатели обеспеченности населения и территории медицинскими специалистами и учреждениями) 5.1 Число врачей на 10000 человек Статистический сборник 2021 R 08 8.11, R02 2.1 5.2 Число среднего медперсонала на 10000 населения 5.3 Число медицинских организаций на квадратный километр территории субъекта 5.4 Число больничных коек на 10000 населения 5.5 Средняя мощность амбулаторнополиклинических организаций (посещений в смену) 6. Культура, отдых, туризм (Содержит показатели, характеризующие рекреационную привлекательность) 6.1 Число объектов культурного, археологического наследия, библиотек и досуговых организаций на квадратный километр территории Статистический сборник 2021 R 09 9.14, R 02 2.1 7. Охрана окружающей среды (Содержит относительные показатели загрязнения, Есть показатели типа показателей – «меньшелучше») 7.1 Величина сброса загрязненных сточных вод (млн. м3) на квадратный километр Статистический сборник 2021 R 03 3.7, R 02 2.1 7.2 Величина выбросов в атмосферу от стационарных источников (тыс. т) на квадратный километр 7.3 Величина уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ (тыс. т.) на квадратный километр
Продолжение табл. 1
Название раздела и пояснение |
№ |
Название показателя |
Источник данных |
8. ВРП (Содержит показатели параграфа «Национальные счета») |
8.1 |
ВРП на душу населения, руб. |
Статистический сборник 2021 R 12 12.22, R 2 2.1 |
8.2 |
Отношение ВРП к площади субъекта, млн. руб./ км2 |
||
9. Инвестиции (Содержит показатели объема и динамики инвестиций) |
9.1 |
Отношение инвестиций в основной капитал к произведению площади территории на население |
Статистический сборник 2021 R 13 13.8, R 2 2.1, R 4 4.2 |
9.2 |
Темп роста инвестиций в основной капитал (к предыдущему году) |
||
10. Основные фонды (Содержит показатели величины, динамики и годности основных фондов) |
10.1 |
Величина основных фондов на душу населения |
Статистический сборник 2021 R 14 14.8, R 4 4.2 |
10.2 |
Ввод основных фондов на душу населения |
||
10.3 |
Процент годности основных фондов |
||
11. Предприятия и организации (Содержит показатели концентрации и прибыльности предприятий и организаций) |
11.1 |
Отношение числа организаций и предприятий к произведению населения и территории |
Статистический сборник 2021 R 15 15.3, R 4 4.2, R 2 2.1, R 15 15.7 |
11.2 |
Доля прибыльных организаций в общем числе организаций |
||
12. Промышленное производство (Содержит показатели, отражающие результат промышленной деятельности) |
12.1 |
Индекс промышленного производства (к предыдущему году) |
Статистический сборник 2021 R 16 16.3, R 05 5.3 |
12.2 |
Отношение величина суммарного объема отгруженных товаров и выполненных услуг к рабочей силе |
||
13. Сельское, лесное хозяйство, рыболовство, рыбоводство (Содержит данные о величине и динамике с/х производства) |
13.1 |
Индекс производства С/Х продукции (к предыдущему году) |
Статистический сборник 2021 R 17 17.4, R 4 4.2 |
13.2 |
Отношение величины суммарного производства с/х продукции по всем категориям к численности населения |
||
14. Строительство (Содержит сведения о вводе в эксплуатацию жилых помещений) |
14.1 |
Удельный вес площади жилых домов, построенных не за средства населения и привлеченные им средства в общей построенной площади |
Статистический сборник 2021 R 18 18.13 |
14.2 |
Величина введенной жилой площади на 1000 человек населения, м2 |
||
15. Торговля и услуги населению (Содержит показатели объема и динамики торгового оборота) |
15.1 |
Отношение суммарного торгового оборота к численности населения |
Статистический сборник 2021 R 19 19.7 |
15.2 |
Взвешенный индекс физического объема к предыдущему году по всем разделам (Взвешивается согласно денежному выражению разделов) |
||
16. Транспорт (Содержит показатели транспортной инфраструктуры и объема грузовых поставок) |
16.1 |
Удельный вес автодорог с твердым покрытием в общей протяженности автодорог общего пользования |
Статистический сборник 2021 R 20 20.2 |
16.2 |
Индекс роста грузооборота автотранспортом (к предыдущему году) |
Окончание табл. 1
Название раздела и пояснение № Название показателя Источник данных 17. ИКТ (Содержит показатели, характеризующие доступность ИКТ для населения) 17.1 Процент домохозяйств с широкополосным доступом в Интернет Статистический сборник 2021 R 21 21.17 18. Наука, инновации (Содержит показатели научного потенциала и активности) 18.1 Отношение численности научного персонала к произведению площади территории на численность населения Статистический сборник 2021 R 22 22.33, R 2 2.1, R 4 4.2 18.2 Уровень инновационной активности организаций, % 18.3 Удельный вес инновационных товаров и услуг в общем объеме 19. Финансы (Содержит показатели использования бюджета, имеет в том числе показатель характера «меньше-лучше) 19.1 Положительная разница доходов и расходов бюджета, отнесенная к произведению площади территории и численности населения (если отрицательная, то берется 0) article/ 19.2 Расходы бюджета на душу населения 20. Цены, тарифы (содержит индексы, характеризующие рост цен, являются показателями типа «меньше-лучше») 20.1 Индекс потребительских цен Статистический сборник 2021 R 24 24.2 20.2 Сводный индекс цен на продукцию инвестиционного назначения 21. Внешняя торговля (Содержит экспортноимпортные показатели торговли со странами СНГ и дальнего зарубежья) 21.1 Отношение величины экспорта при торговле со странами СНГ к площади территории Статистический сборник 2021 R 25 25.4 R2 2.1 21.2 Отношение величины импорта при торговле со странами СНГ к площади территории 21.3 Отношение величины экспорта при торговле со странами дальнего зарубежья к площади территории 21.4 Отношение величины импорта при торговле со странами дальнего зарубежья к площади территории 22. Безопасность, преступность (Содержит показатели по относительному числу и тяжести преступлений и наличию криминальных элементов) 22.1 Отношение количества преступлений к произведению площади территории на численность населения https://epp. /web/gprf/ activity/ crimestat, статистический сборник 2021 R 4 4.2, R 2 2.1 22.2 Отношение количества преступлений особой тяжести к произведению площади территории на численность населения 22.3 Отношение количества лиц, совершивших преступление к произведению площади территории на численность населения 23. Потребление (Содержит показатели, характеризующие способность потребления повседневных товаров) 23.1 Отношение величины среднедушевого дохода к величине прожиточного минимума (в среднем по 4 категориям источника) makroekonomika /prozitochniy-minimum
Источник – выполнено автором тели нами из модели исключены. Открытым остается вопрос повышения объективности взвешивания укрупненных категорий, который должен быть, на наш взгляд, решен с помощью анализа большой выборки источников, получения большой выборки экспертных мнений или (и) мнений граждан и последующей корректировки весовых коэффициентов. Ограничение числа категорий двадцатью тремя, а также четкое выделение показателей позволит респондентам в случае необходимости быстрее и объективнее принять решение в случае, например, использования метода Саати.
Заключение.
В данной работе нами выполнен отбор по казателей для модели оценки устойчивости, благополучия и развития регионов на основе ряда разработанных правил. В перспективе планируется проведение оценки на основе данных, взятых из указанных в статье ис точников. Таблица для данной процедуры практически подготовлена в ходе выполнения статьи. Считаем, что метод оценки, о котором
мы вели речь, при применении данного набо ра показателей даст наглядное представление об устойчивости субъектов РФ, которые будут подлежать оценке. Кроме того, возможны также сравнения за различные периоды. Про блемой применения данного метода является отсутствие уже подготовленных к анализу данных, а ручное их нахождение и внесение очень сильно влияет на скорость получения выводов. В связи с этим, считаем, что для понятной и прозрачной оценки устойчи - вости территорий на уровне государства следует проработать механизм приведения показателей в пригодный для сравнения вид по правилам наподобие предложенных в настоящей статье, а также обеспечить авто матизированный их сбор и задать правила расчета, определив веса оценочных категорий при помощи обширного социологического опроса, контент-анализа научных публикаций и литературы и сбора экспертных мнений авторитетных экспертов в области оценки регионального развития.
Список литературы Система показателей региональной устойчивости: принципы разработки и источники информации
- Dawkins С. Regional Development Theory: Conceptual Foundations, Classic Works, and Recent Developments // Journal of Planning Literature. 2003, том 18, № 2. С. 131–172.
- Dalia A., Ruzevicius J. Quality of Life and its Components’ Measurement // Engineering Economics. 2007, том 52, № 2. С. 317–334.
- Gasper D. Understanding the diversity of conceptions of well-being and quality of life // Journal of Socio-Economics. 2010, том 39, № 3. С. 351–360.
- Camfield L., Skevington S. M. On Subjective Well-Being and Quality of Life // Journal of Health Psychology. 2008, том 13, № 6. С. 764–775.
- Veneri P., Edzes A. J. E. Well-being in cities and regions: Measurement, analysis and policy practices // REGION, European Regional Science Association. 2017, том. 4, № 02. С. 001–005.
- An Integrated Indicator System and Evaluation Model for Regional Sustainable Development / Y. Shi, X. Ge, X. Yuan и др. // Sustainability. 2019, том 11, вып. 7, № 2183. С. 1–23.
- Малафеевский Т.А. Интеграция процессного подхода и методики TOPSIS для оценки благосостояния регионов России // Петербургский экономический журнал. 2022, № 1-2. С. 6–16.
- Инструментарий оценки устойчивости развития территорий с учетом кластерных эффектов / И. С. Ферова, Е. В. Лобкова, Е. Н. Таненкова и др. // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: гуманитарные науки, 2019, том 12, № 4. С. 600–626.
- Максимов Ю. М., Митяков С. Н., Митяков Е. С. Система показателей устойчивого развития региона // Экономика региона. 2011, том 2, № 26. С. 226–231.
- Жигалов В. М. Стратегический подход к оценке устойчивости регионов России // Проблемы современной экономики. 2019, том 4, № 72. С. 114–119.
- Индикативный и комплексный подходы к оценке устойчивого развития региона на примере города Санкт-Петербурга / А. С. Голубева, А. Р. Голубев, С. А. Черникова и др. // Креативная экономика, 2022, том 12, № 4. С. 600–626.
- Методы оценки устойчивого развития региональных социально-экономических систем // revolution.allbest.ru. URL: https://revolution.allbest.ru/economy/00999959_0.html (дата обращения: 10.11.2022).
- Ферару Г. С., Орлова А. В. Методика оценки уровня устойчивого социально-экономического развития регионов // Современные проблемы науки и образования. 2014, № 1. С. 292.
- Голованов Е. Б. Методический подход в оценке устойчивого развития региональной экономики // Современные технологии управления. 2015, том 3, № 51. С. 23-29.
- Третьякова Е. А., Осипова М. Ю. Оценка показателей устойчивого развития регионов России // Проблемы прогнозирования. 2018, том 2, № 167. С. 24-35.
- Лобкова Е. В. Применение метода TOPSIS при решении задачи оценки устойчивости развития территорий // Экономические науки. 2018, № 172. С. 47-51.
- Сердюкова О. И., Эркенова Л. З. Моделирование региональной устойчивости и регионального развития // Вопросы экономики и права. 2012, № 54. С. 121-125.
- Найден С. Н., Белоусова А. В. Методический инструментарий оценки благосостояния населения: межрегиональное сопоставление // Экономика региона. 2018, том 14, № 1. С. 53-68.
- О. А. Козлова, Т. В. Гладкова, М. Н. Макарова [и др.]. Methodical Approach to Measuring the Life Quality in Region. URL: https://www.researchgate.net/publication/283103607_Methodical_Approach_to_Measuring_The_Life_Quality_in_Region/link/57176ea208ae09ceb2649d38/download (дата обращения: 12.11.2022).
- Менщикова В. И., Синополец Н. В. Система индикаторов оценки устойчивого развития экономики региона // Социально-экономические явления и процессы. 2011, № 5-6 (27-28). С. 155-160.
- Spatial multicriteria analysis for sustainability assessment: A new model for decision making / A. Boggia, G. Massei, E. Pace и др. // Land use policy, 2018, № 71(71). С. 281–292.
- Домнина С. В. Возможности оценки благосостояния населения региона в рамках сравнительного и доходного подходов // Вестник Самарского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2012, том 1 № 92. С. 29-36.
- Артур Батчаев. Российские рейтинги регионов, рекомендуемые для использования при стратегическом планировании // docs.yandex.ru. URL: https://clck.ru/32kuXZ (дата обращения: 14.11.2022).
- О критериях и показателях экономического развития / А. В. Графов, А. Д. Моисеев, Г. Ф. Графова и др. // Фундаментальные исследования, 2015, том 7, № 2. С. 376–381.
- Айвазян С. А., Афанасьев М. Ю., Кудров А. В. Indicators of Regional Development Using Differentiation Characteristics // Montenegrin Journal of Economics. 2018, том 14, № 3. С. 7-22.
- Rural economic development indicators // docs.yandex.ru. URL: https://clck.ru/32kueD (дата обращения: 15.11.2022).
- Зотова А. И., Кириченко М. В. Устойчивость финансовой системы региона: сущность, факторы, индикаторы // Теория и практика общественного развития. 2017, № 5. С. 76-82.
- Малафеевский Т. А., Семенов В.П. Модели и подходы к измерению уровня территориального благосостояния. Современные проблемы менеджмента: тез. докл. XVI международной научно-практической конференции, СПб, 21 апреля 2022 г. / СПбГЭТУ «ЛЭТИ», СПБ, 2022, С. 282–287.
- Россия в цифрах (выпуск завершен в 2021 году) // rosstat.gov.ru. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/12993 (дата обращения: 16.11.2022).
- ЕМИСС Государственная статистика // www.fedstat.ru. URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31452 (дата обращения: 16.11.2022).
- Бюджеты субъектов РФ в цифрах // bujet.ru. URL: https://bujet.ru/article/396309.php (дата обращения: 17.11.2022).
- Генеральная прокуратура Российской Федерации // epp.genproc.gov.ru. URL: https://epp.genproc.gov.ru/web/gprf/activity/crimestat (дата обращения: 18.11.2022).
- Деловая жизнь. Прожиточный минимум в 2020 году по регионам России // bslife.ru. URL: https://bs-life.ru/makroekonomika/prozitochniy-minimum2020.html (дата обращения: 18.11.2022).