Теоретические и методологические проблемы измерения социальной комфортности: результаты эмпирического анализа на российских данных

Актуальность разработки теоретических аспектов латентной категории социальной комфортности, совершенствования методологии измерения ее компонентов обусловлена, прежде всего, тем, что используемых в настоящее время макроэкономических статистических показателей не достаточно, чтобы оценить реальный уровень благосостояния в динамике и измерить истинное качество жизни людей, с учетом не поддающихся непосредственному измерению, неявно выраженных ценностей в определенном социально-экономическом контексте. Данный тезис подтверждается результатами работы комиссии Стиглица-Сена-Фетусси, которая в 2009 году представила «Доклад об измерении экономического развития и социального прогресса», обосновывающий необходимость построения более точного и адекватного статистического инструментария для измерения качества жизни. Опираясь на выводы комиссии, ОЭСР и Евростат в 2010 году утвердили ряд документов, в которых странам предлагается развивать комплексную систему индикаторов качества жизни, в полном объеме использующих имеющуюся статистическую информацию о взаимовлиянии между различными аспектами жизни человека и пригодных для измерения благосостояния в контексте каждой из областей повседневной активности индивидов. В России в настоящее время продолжается процесс реформирования социальной статистики в соответствии со стандартами и рекомендациями ОЭСР.

Проблеме измерения многоаспектных категорий посвящены работы многих зарубежных:

Р. Истерлин [1], Б. Фрэй [2], Н. Пудхави [3], М. Мирингофф [4], Р. Лэйн [5], Р. Лэйард [6] и др., а также российских ученых: С. Айвазян [7], О. Антипина [8], Л. Родионова [9] и др.

В настоящее время известно большое число самых разнообразных интегральных измерителей качества жизни, благосостояния населения и пр. Общей для используемых методик выступает линейная свертка входящих переменных, которые агрегируются без весовых значений, либо с равными весами, либо с весами, определенными экспертной группой. Распространенной проблемой при построении композитных агрегатных индикаторов является слабая обоснованность весов показателей, входящих в состав индикаторов.

Предложенные методики линейной свертки различаются также типом используемых данных. Известны интегральные индексы, построенные на основе статистических показателей [4; 7; 10–15], данных социологических опросов [16; 17 и пр.], а также совмещающие субъективистскую и объективистскую информацию [18–21 и пр.].

Большим потенциалом для измерения сложных многоаспектных латентных категорий обладают большие данные ¹ [22–29]. Обсуждаются попытки использования данных Google при построении сводного индикатора благосостояния [30; 31]. В рамках проектов ОЭСР в марте 2016 года Я. Алган с коллегами с помощью больших данных построил «Индекс благосостояния Google» в Америке, чтобы понять, какие аспекты жизни связаны с негативными эмоциями, а какие – с позитивными. Многие исследования демонстрируют, что данные поисковых запросов, социальных сетей превосходят по качеству данные социологических опросов, так как исключают искаженные ответы респондентов [32; 33].

Преимущества данных Google Trends Data [34]:

• 1)    доступны с высокой периодичностью (частотой); можно наблюдать, как меняются настроения, предпочтения пользователей каждый день;

• 2)    поисковые запросы лучше выявляют установки индивида по сравнению с традиционными опросами. Многие респонденты отвечают на вопросы анкеты по альтруистическим причинам, так как нет мотива отвечать откровенно и глубоко [35]. Поисковые запросы способны раскрыть больше личной информации. Например, тема потери работы может быть весьма чувствительной для респондента, по ней он может не иметь желания общаться. С другой стороны, объем поиска по словам «найти работу», «поиск работы» показывает озабоченность этой проблемой для человека. Подчеркивается, что данные, полученные из поисковой системы, более объективны [36].

Для построения надежных категорий социальной комфортности необходимо отобрать данные, которые являются релевантными и не будут приводить к риску переобучения. Проблемы первичной обработки больших данных, сопоставимости, согласованности и адекватности обсуждаются в работах Н. Аскитаса, Х. Вэ-риана, С. Ремсбаха, Д. Пенна, Д. Бенджамина, С. Бэйкера [37–42].

В «Докладе о человеческом развитии в Российской Федерации», посвященном анализу и адаптации целей устойчивого развития (ЦУР) ООН к российским реалиям, подтверждается доминирование социальных целей над экономическими и экологическими. В парадигме устойчивого развития более важной становится роль реализации человеческого потенциала. В связи с этим возрастает необходимость проведения мониторинга реализации ЦУР, который зависит от развития статистической базы, массива больших данных, индикаторов и агрегированных индексов. Несмотря на то что самым популярным индексом для оценки человеческого потенциала является Индекс человеческого развития, рассчитываемый ООН, поиск наиболее универсального способа оценки благосостояния, качества жизни, удовлетворенности жизни и прочих латентных категорий продолжается.

Целями научной работы являются развитие теоретических и методологических основ социальной комфортности как латентной категории в дискурсе социальных процессов и апробирование ее оценки с помощью метода обобщенных главных компонент.

Для достижения указанной цели определены следующие задачи:

• 1)    уточнение коннотаций и развитие аксиоматики для новой категории «социальная комфортность» в контекстуальных условиях регионов России;

• 2)    систематизация актуальных международных опросов и формирование надежных категорий, обеспечивающих валидность результатов при построении системы семантического поиска информации о компонентах социальной комфортности;

• 3)    анализ матричнозначных временных рядов на основе информации об уровне социальной комфортности в регионах России посредством метода STATIS.

Теоретико-методологический обзор

Термин «комфорт» в социальных теориях восходит к французскому conforter/confort, что означает физическую и эмоциональную поддержку, утешение, успокоение, и не связан с физическими или материальными удобствами. Именно в указанной коннотации, согласующейся с фундаментальной парадигмой достижения ЦУР, в центре которой находится Человек, следует анализировать категорию социальной комфортности и степень ее достижения для индивида в конкретном контексте социально-экономической, культурной и институциональной среды. Проследим, как менялась этимология категории «комфорт» (табл. 1) .

Таблица 1. Этимология категории «комфорт»

Век	Значение
XVI	Р. Йосселин: «Термин „комфорт” характеризует состояние духовного единения с Богом» [43]
XVII	Правовые документы: «Термин „удобный” (comfortable), означающий необходимое материальное и физическое обеспечение, которое заключается в чистой одежде, правилах гигиены и пр.» [44]
	Дж. Уинстенли: «Комфорт – умственное и физическое благополучие. Комфорт «для тела и ума», по Дж. Уинстенли – это «конечный результат права, связанного с политической и экономической свободой» [45]
XVIII	Экономисты-теоретики: «Комфорт – мера выполнения стандартов удовлетворения человеческих потребностей. Создается „индекс десяти предметов”, который служит для оценки уровня обеспечения комфорта и чистоты. В состав этого индекса входит пользование следующими предметами: матрац, кровать, постельное белье, стол, один или несколько стульев, горшки для кипящей пищи, другая утварь для приготовления пищи, некоторые керамические изделия, столовые вилки и средства внутреннего освещения» [44]
	А. Смит: «Термин „удобство” – владение набором материальных благ» [46]
	Т. Мальтус: «Состояние комфорта – это счастье, которое достигается с повышением уровня жизни, ростом материального благополучия» [44]
XIX	Комфорт – стандарт добродетельной жизни, поддерживает нормы бережливости, морали и политической праведности [47]
	Развивается понимание термина «комфорт» с точки зрения материальной стороны вопроса [44]
XX	Поиск комфорта, или комфортных условий, является мотивом человеческой деятельности, признается, что комфорт может быть испытан несколькими способами: физически (облегчение боли), физиологически (непроизвольная реакция на дискомфортные условия окружающей среды, например кашель) и психологически (душевное спокойствие) [48]
	Коннотация комфорта означает все большую связь с новыми технологиями и инновациями, что напрямую влияет на модели поведения индивида, а следовательно, культура комфорта может быть изучена и продемонстрирована как признак социального прогресса [44]
	Комфорт представляет многомерную категорию, вмещающую три компоненты: физическую, физиологическую и психологическую [49]
	Создается дисциплина «Теория комфорта», используемая в практике ухода за больными в настоящее время. Комфорт – состояние полного благополучия, которое является результатом терапевтического ухода медсестер. Существует три уровня комфорта: облегчение, легкость, трансцендентность [50]
XXI	Широкое применение находят категории «экологическая комфортность», «комфортность ландшафта». Комфортность – совокупность положительных психофизиологических ощущений человека в результате взаимодействия с внешней средой [51; 52]
	Эколого-социальная комфортность – комплекс условий, удовлетворяющих основные физиологические потребности человека, территориальная организация социальной инфраструктуры [53]

Окончание таблицы 1

Век	Значение
XXI	Комфорт как стабильное сбалансированное состояние, которое иногда именуется «зоной комфорта» [54]
	Уровень комфорта зависит от пола, социальной компетентности, стиля жизни, национальной принадлежности [55]
	Комфорт как положительные эмоции, определяемые чувством непринужденности [56]
	Потребительский комфорт – условия, которые помогают потребителю совершать покупки [57]
	Социальный комфорт выходит за рамки индивидуального комфорта и рассматривается сквозь призму коллективного понимания испытываемого комфорта и совместного развития средств достижения комфорта, так как суждение о комфорте формируется на основе норм и стандартов, которые разделяются между членами социума. Область изучения комфорта выходит за рамки пассивного ощущения и восприятия [58]
	Комфортность – это процесс оптимизации, осуществляемый через активное взаимодействие индивида с социальной и физической окружающей средой посредством восприятия и ее изменения. Все действия индивида, в итоге, направлены на создание лучшей среды, в которой он достигает экологическую удовлетворенность и комфорт. Этот процесс рассматривается как непрерывный и циклический [59]

Источник: составлено авторами.

Исследование эпистемологических основ термина «комфорт» показывает достаточно сложный характер данного явления. Социальная комфортность выступает латентной многомерной категорией, обладающей динамичным характером развития и сочетающей субъективные и объективные оценки [60; 61; 62].

Стремление индивида к комфортным условиям рассматривается в ряде дисциплин: психологии, социологии, медицине и др. В исследованиях по психологии утверждается, что поиск комфорта является основой человеческого поведения от рождения до смерти [49].

Таким образом, современное понимание концептуализирует комфорт как процесс оптимизации, осуществляемый посредством активного восприятия, интерпретации и изменения социально-физической среды. Однако у большинства исследователей может возникнуть вопрос о целесообразности введения в научный глоссарий категории «социальная комфортность», когда есть удовлетворенность жизнью, экономическое благополучие, качество жизни, уровень счастья, субъективное благополучие и т. д. В работе М.В. Лещайкиной [63] проводится разграничение трех категорий: социальная комфортность, качество жизни, уровень счастья – и рассматриваются проблемы их измерения как для отдельного индивида, так и конгломератов индивидов. Отличие заключается в структуризации входящих индикаторов и использовании подходов к оцениванию, что связано с различным составом опросных листов, например, для изучения уровня счастья, на основе которых формируются компоненты итогового измерителя. В частности, если в оценке уровня счастья первостепенное значение придается исследованию внутреннего мира индивида, его психофизиологическим ощущениям, в оценке качества жизни – вопросам благосостояния, то в оценке социальной комфортности –контекстуальным условиям социальной жизни индивида, «мотивирующим к различным формам позитивной активности и выражающимся в балансе предпочтений, социальных свойств среды и склонностей индивида» [63]. Кроме того, вводимая категория определяется как оптимизационный процесс взаимодействия человека и внешней среды, направленный на максимизацию состояния комфорта. Если комфортность – это целевая функция, которую индивид максимизирует, то составляющие комфорта (различного рода активности индивида) – это параметры целевой функции. Задача – найти целевые значения параметров при действующих ограничениях на каждый вид активности. Максимум целевой функции социальной комфортности достигается не максимизацией отдельных активностей индивида, а посредством поиска оптимальных наборов данных активностей с учетом жизненных приоритетов индивида, встроенных в контекст его институциональной среды. Сложность вводимой категории подразумевает использование новых методов измерения и оценки.

Статистическая конкретизация социальной комфортности частично характеризуется свойствами смежных категорий «удовлетворенность жизнью», «качество жизни» и др., однако концептуально представляет непрерывный динамический процесс поиска оптимального набора жизненных приоритетов индивида в отличие от статичных категорий «удовлетворенность жизнью» или «качество жизни». В связи с этим социально-экономический контекст вводимой категории будет отличаться функциональной принадлежностью рассматриваемых показателей. Отмечается, что оценка социальной комфортности должна формироваться с учетом информации о социальных условиях жизни и инфраструктуре, в которую входят социальная, транспортная, информационная, технологическая, энергетическая и культурно-развлекательная составляющие [63]. Существенным ограничением работы, на наш взгляд, является отсутствие в иерархической структуре категории блока индикаторов, характеризующих финансовое благополучие индивида. Данную сторону вопроса нельзя упускать из внимания, так как одной из определяющих активностей индивида выступает процесс достижения материального благополучия. Т. Скитовский отмечает, что комфорт – это снятие напряжения, снижение возбуждения. Вследствие того что экономика – наука, изучающая распределение обществом ресурсов с целью снижения напряженности, вызванной их ограниченным количеством, непосредственно с комфортом связаны поведенческие аспекты потребления и производства [64].

Эмпирическая база исследования

Социальная комфортность – сложная многоаспектная категория, требующая новых подходов к оценке, а также актуализации, инновационности в выборе индикаторов. В связи с этим предлагается провести анализ существующих международных и российских баз данных. Систематизация актуальных опросов позволит сформировать надежные категории, обеспечивающие валидность результатов при построении системы семантического поиска информации о компонентах социальной комфортности.

Далее исследуем наиболее известные базы микроданных (табл. 2) .

Кабинетный анализ состава переменных, содержащихся в программах выборочных наблюдений по социально-демографическим проблемам, позволяет произвести статистическую конкретизацию компонентов социальной комфортности. Отмечается, что контекстуальные условия окружающей среды являются не фоном, где происходят различные формы и виды человеческих активностей, а фактором, определяющим человеческие действия и суждения [59], в связи с чем расширяются направления изучения комфортности. Разбирая эпистемологические начала контек-стуальности, следует сказать о невозможности достоверного обоснования постоянно существующего неизменно действующего набора факторов, определяющих ту или иную ситуацию в реалии [67]. Контекстуальные условия социальной комфортности должны оцениваться не только в данный момент времени, но и в динамике. Состав индикаторов социальной комфортности охватывает широкий спектр экономических, экологических, социальных, политических, институциональных и других условий в городе, регионе, стране в целом. На данном этапе исследования мы формируем компоненты социальной комфортности таким образом, чтобы они характеризовались комплексностью охвата контекстуальных условий и субъективных, психологических оценок индивида, в связи с чем используются ключевые компоненты условий жизни, личного самочувствия индивида из перечисленных баз данных. Дальнейшему анализу и формированию редуцированного набора индикаторов на макроуровне, а также на основе использования больших данных будут посвящены отдельные исследования. Обобщенный набор компонентов (или входящих категорий) изучаемой социальной комфортности можно представить в виде схемы (рис. 1) . Необходимость использования субъективистской информации в последующей оценке и моделировании объясняется концептуальными особенностями и функциональной обусловленностью социальной комфортности.

Таблица 2. Систематизация актуальных международных и российских опросов

1 ГО н 1 ro О	i~ of О о g ГО e d § О с 5^5 ГО co 2 f В § ° ^ ^ о S p d ro o”2 5 of s § x d 5 g S g of 2 ё 1 - о   § о c ^ о ™ of з § i g	2  Q  CD~ Е~ 05 ° i i ? « И S. ё 5    S- S g ГО X X 5   2 g S о s « 2 о °    =г 5 S    го о.   _ СУ s     9     су § g    g g   х х g   н      3 н   ° 2      § S     >, S 0D о СУ g     3 3 Ч “ |        g g ° х of У 5 S  - — ^CDXO5rz;i— Е       р    го о ” с CL   Н х X С £ ^ 9 Е О С о о го р     о го 05 X   2еРО- п      m X Е О р 5   ° £ 2 -& н              о 05 У н о -^ 1— х х ? го го      Е Е 05 °    s СУ Х " S Х § X х   g “ ё S      5 ГО  CD      Е  о  Е  ГО q X    § ^ ^ го |     -е     g го  CL го;  о  g  О  05 С0 О хо С -Q- >, с	Зхо g 2 н Ь | й 1 “ ° £ s 3 Л" с о    Н CD 2 х й 5 О. S ° о- s 1 1 i Го X О- s “ of Е | ё ^ О У Q. Е с о о н X X d ГО 5 В о ™ X О ^ - £ н S го X 3- го      го S X 5 X S     го  го о 3 ° * | X х ё О го ^ го о Р § J2 CD S 9	CD х"     s' 111 ё ГО Е     X О СО -Г X X X Р 05 Е 2 ° S S 5 о й 2 # х    X S О. OQ-L-2 го го о о Ь У CD “ 2 х | 1 Н      Р со ГО- ГО             - >s го    ^ s X Го ад- х о О ^1|Ц ГО[      Q5 о ГО - н со - Б о о Е х         X ГО- ГО С 5 х ГО р 5      5 CD     05 °- ^ ^   5 X 5 го >s о X ГО -0 ГО ГО о - го X | - i s g	§;! fe ° ^ СУ fl 1 § -C CX s X c * ё E " ! В" з 1 i"! i о о 1	С i го го	Е X 1 1 ° 1 х _ ^ s 3 ГО Е р го О. го —~ го _do S х Е X о Е О ^ X 2 ГО Е is 1 _ X 1 Pro.. О р ГО 5 1 S щ Ш X о | i 1 i О- 05 s ГОНЕ CD Е	s        i S § Б. з О- Е О Е с    о ЕГО   Е ?    of 3 g О™Х$О | ™ в ч: X  ГО  05  ГО  СО ГО     Е СО О О    S 05  ГО  05  ГО   р X ГО \О Р Р ° О О н ° го >; о 1   i " 8 Е о о   X X \о х     2 05 Е ГО Е Е е х     05 о ГО Е     Е 1  Е § 8 з х °   щ s 5^1$ £ ч: 2 6 5 го £ х 5 з "О   й § X Е X н 05 _D о^н х 2 к го о - 05 Б Е CD X -DXpOOOH HEpOCOQ-О Е          05 хо о Е О
о >5 CD m ^3 О g g го о	s.	CD  ГО       05  |— Е Е 05 х  х  го_ го:  го е  =г  го  05  го: О- О. 'ГО  CL О   m о х	Го         5 го- 3 §7 а 3 О н s х х d Т Е   Е g	ш о н Я 1 i ь § * з £ £ го О Е Е    О CD О 5^ Q.    х CD g m С ГО 05	X     О &  5 * S d I i? H LO S О Г О
X о	5   ? S d 05 05 ^ 7 о   c    p ё £ й 21 °- « * g § S “ i s g. P P О X СЧ5          CD CO g H О e <—> О  О  -D  d) ° * 5 S 8 О      ГО о оз о d Q-		со 'го' % Го ОО 5 ^ =г S °- СО	^ 1    ГОГ ГОГ х §   СО CD ^ х “    СО CD CD Е h~     т— OsJ OsJ d н   III cti X CO CO 1— о    CO CO CD . X             c^ d g c\j xr co co H    rn от о ” 1 ^ Д lA lA ё о 03 m ° П P    C7D CO CD О S CTO 1— 1— CXJ	Ю ОО ОО d го	S о в 1 ет 5 5 |
d e" =r	§   X р 1 1 1 1 О 2 S о Р X ХО О 8 2   > х 2 Е гоС х о о ° х Р d х Р   ° £ р cl гос е 2 С ° со ш х х с р- X -о >s “ з 5 § °   « 5 “ 2. ° О с   3 \о о    О О Е Е О	5     го 1 ™ S g ГО qj q5 О о х О го Q X ° х У 113 Е Б >х ЕГ Е 05 9 СО 02  02 Е ° ° х ° 5 S i5 ■& | « х 05  1  СО _ Е X ГО g- 05 СО О. ^О       Qj   05	X ° 'I I ГО- X о X го о 1 £§ го го i | щ	d 5 о о о с х О S	z m ^ ^ 8 i I ГО ЕГ X g ° О X - S g 5 ГО ГО- о ё S Е | | =i ё х 3 ГО х 1Р § х \О р О Е о [3" X Е х"	о 2 1 i 7 Р 05 Е ° § § 2 ” ё 1 i- § го g § - x §5 о s ^ H ro X 05 о >x P X P X     ГО p О О о О о U хо □_ Е О X
§ x H s _ ГО ZC	О С "с X 3 о со с o' li ш со го 4i	^ со II1	§ ^ ^ о >х Е Ш 05 Н 05 —' С ГО О- >> О О О "О О- ГО Ш СО    ЕГ	5 1 хр ^ = ^ т^ го	"го CD	Е 1 т а: 3

Окончание таблицы 2

Рис. 1. Входящие категории социальной комфортности

Здоровье и медицинское обслуживание (EU-SILC, EHIS, EVS, WVS, Gallup, RLMS, KHYЖН, ВНКДУ)

Образование и обучение (EU-SILC, КНУЖН, ВНДН, ВНКДУ)

Социальная поддержка и пенсионное обеспечение (EHIS, EVS, WVS, KHYЖН, ВНДН, ВНКДУ)

Финансовое положение (EU-SILC, WVS, Gallup, RLMS, KHYЖН, ВНДН)

Трудовая деятельность и условия труда (EU-SILC, EHIS, EVS, WVS, Gallup, RLMS, KHYЖН, ВНДН, ВНКДУ)

Жилье, условия проживания (EU-SILC, EVS, WVS, Gallup, RLMS, KHYЖН, ВНДН)

Этические нормы и ценности (EVS, WVS, Gallup)

Безопасность (EHIS, EVS, WVS, Gallup)

Политическая стабильность (WVS, Gallup, Gallup)

Отдых и свободное время (EVS, WVS, KHYЖН)

Экология и окружающая среда (EVS, WVS, Gallup)

Инфраструктура (транспорт, связь, интернет) (WVS, Gallup, KHYЖН)

Социальная комфортность

Источник: составлено авторами на основе зарубежных и отечественных баз данных.

Входящие категории социальной комфортности сформированы на основе европейской панели индикаторов, составляющей основную часть зарубежных опросов, адаптированы с учетом обследований условий и качества жизни, проводимых в России. Отдельно взятая база данных, применяемая для анализа, может раскрывать только некоторые аспекты явления. Например, European Health Interview Survey (EHIS) нацелена преимущественно на исследование здоровья населения. Категорию «социальная комфортность» в связи с этим стоит считать динамичной по составу компонент, с возникновением новых регистрируемых статистических индикаторов она будет уточняться.

Методология измерения

Для оценки уровня социальной комфортности в работе применяется инструментарий обобщенных главных компонент для простран- ственно-временной выборки – метод STATIS (Structuring Three-way Data Sets in Statistics) [66; 67]. Его особенность состоит в возможности одномоментного исследования матриц объект-признак, относящихся к разному времени, а также определении тех параметров, от которых в наибольшей степени зависит рассеяние объектов наблюдения. Возможности STATIS для анализа многомерных данных широки. С его помощью можно анализировать статистические показатели любой природы, главное – соблюсти требование сохранения постоянного количества объектов наблюдения и рассматриваемых показателей, то есть переменной величиной является время. Области применения STATIS – экономика, социальные науки, метеорология и даже виноделие. В нашем случае анализируется положение регионов Российской Федерации на плоскости главных компонент обобщенного (компромиссного) простран- ства. Исходные данные представляют собой матрицы значений p признаков (] = 1, •••, р) по числу наблюдений (i = 1, .„, п) для временного интервала лет (t = 1, .„, к). Ввиду ограниченности информационно-статистической базы мы рассматриваем только три момента времени: t1 = 2014 г., t2 = 2016 г., t3 = 2018 г.

В качестве исходных данных использованы результаты комплексных наблюдений условий жизни населения регионов России за 2014, 2016 и 2018 гг. (Росстат), моделирование проведено в среде Matlab.

В анализе участвуют признаки, характеризующие условия проживания, качество придомовой территории, условия работы, состояние здоровья, то есть те параметры, которые, среди прочих, формируют оценку комфортной среды проживания. Стоит отметить, что ограниченный перечень индикаторов отражает не все аспекты изучаемой категории, поскольку сформирован на основе Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения. Вместе с тем в рамках проводимого исследования достаточность входящих компонент считаем обоснованной, так как экспериментальная оценка осуществляется на основе одной базы данных посредством метода обобщенных главных компонент для пространственно-временной выборки, где учитывается одно из важнейших свойств – динамичность контекстуальных условий социальной комфортности.

Инструмент анализа данных STATIS может быть представлен в виде итеративной процедуры.

На первой итерации определяется матричное произведение St = XtX{,St (п х п), где Xt(п х р) — матрица значений для года t, t = 1, ^,к [68], а Xt (п х р) — транспонированная матрица исходных значений. На втором шаге находим скалярное произведение (St,S^h-s = trace(S}S,,),где St, = Xt,Xl t' = 1, ^, k- 1. Затем вычисляются коэффициенты корреляции для определения пар моментов времени с наиболее тесной статистической связью и строится корреляционная матрица С = UVU-1, где U-1U = I [69]. Элементами матрицы U являются собственные векторы корреляционной матрицы C, на диагонали матрицы V стоят собственные значения матрицы C. Отсюда можно определить координаты исходных наборов данных в пространстве главных компонент корреляционной матрицы: G = УУ1/2 (п х п).

Нормированные весовые коэффициенты ^t at = /vk рассчитаны по компонентам соб-Lt=iut ственного вектора U, соответствующего максимальному собственному значению корреляционной матрицы C.

Одним из основных этапов анализа данных с помощью инструмента STATIS является вычисление компонент обобщенной (компромиссной) матрицы S_comp (п х и) в виде линейной комбинации S_comp = Е ^₌₁ a_tS_t . Однако существуют и альтернативные методы, например, с помощью усреднения всех матриц S_t . Матрица счетов и матрица нагрузок определяются в результате спектрального разложения компро-мисснойматрицы: S_comp = QLQ^-1 [70].

Результаты исследования

Для оценки уровня социальной комфортности регионов Российской Федерации сформирован набор показателей, представленных на портале Федеральной службы статистической информации по результатам проведения Комплексного наблюдения условий жизни населения. Для достижения единообразия статистической базы за 2014, 2016 и 2018 гг. собран пласт показателей комфорта проживания и труда индивидов (табл. 3) , которые согласуются с входящими категориями социальной комфортности, определенными в соответствии с европейской и российской панелями индикаторов социологических опросов.

Статистические связи между рассматриваемыми периодами ожидаемо сильны, однако наиболее ярко выражена связь между 2016 и 2018 гг. (0,995; табл. 4 ).

Недостаточно сильная изменчивость оценок представителей российских домашних хозяйств объясняется не только инертностью многих социально-экономических процессов, но и стабильным во времени отношением большинства индивидов к оценке комфортности среды проживания, характерным для 2014, 2016, 2018 гг., то есть на анализируемом временном отрезке наблюдается относительное постоянство оценок. На рисунке 2 представлена проекция исходных наборов данных на плоскость двух первых главных компонент корреляционной матрицы C .

Таблица 3. Исходный набор показателей

Обозначение	Показатель, % от числа опрошенных
x (1)	Доля респондентов, вполне удовлетворенных заработком
x (2)	Доля респондентов, вполне удовлетворенных режимом работы
x (3)	Доля респондентов, вполне удовлетворенных условиями труда
x (4)	Доля респондентов, вполне удовлетворенных расстоянием до работы
x (5)	Доля респондентов, испытывающих профессиональное удовлетворение от работы
x (6)	Доля респондентов, испытывающих моральное удовлетворение от работы
x (7)	Доля респондентов, высоко оценивающих свое здоровье
x (8)	Удельный вес домашних хозяйств, отмечающих наличие детских площадок в хорошем состоянии на придомовой территории
x (9)	Домашние хозяйства, указавшие, что при проживании не испытывают стеснения
x (10)	Респонденты, указавшие на достаточный уровень тепла в жилище
x (11)	Респонденты, указавшие на отсутствие сырости, промерзания стен и полов в жилище
x (12)	Респонденты, указавшие на отсутствие шума, загрязнения воздуха в месте проживания, пыли и сажи с улицы
x (13)	Респонденты, указавшие на достаточную освещенность подходов к дому или в подъезде
Источник: составлено авторами по Комплексному наблюдению условий жизни населения (Росстат).

Таблица 4. Корреляционная матрица С

Год	2014	2016	2018
2014	1	0,993	0,992
2016	0,993	1	0,995
2018	0,992	0,995	1
Источник: составлено авторами.

Рис. 2. Проекция наборов данных за 2014, 2016 и 2018 гг. на оси главных компонент матрицы С

			0,3
2018			0,2
			0,1 0
0,8        -0	,6         -0	,4         -0	,2	0,	20	,4         0	6         0,
			-0,1				2014
	2016		-0,2
			-0,3 -0,4

Ось 1 (70,3%)

Источник: составлено авторами.

С целью определить компоненты матриц нагрузок и счетов по имеющимся данным вычислена компромиссная (обобщенная) матрица, включающая в себя все три исходных набора объект-признак. Из всех возможных процедур вычисления компонент матрицы Scomp нами был выбран вариант взвешенных оценок, то есть Scomp = y,t=1atSt., поскольку он позволил получить максимальное, по сравнению с про- чими, значение критерия информативности компромиссной матрицы QualScomp = ^1^ ^ " В рассматриваемом случае QualScomp = 70,2%.

Весовые коэффициенты at = |Ut|/vk . ., / L?=1lUt I вычисленные пропорционально компонентам собственного вектора, соответствующего максимальному собственному значению корреляционной матрицы С, имеют следующие значения: G2014 = 0,403, G2016 = 0,254, G2018 = 0,341.

Для оценки структуры обобщенной инфор- мации проведено спектральное разложение компромиссной матрицы: Scomp = QLQ-1. В результате определены группы переменных, наи- более тесно статистически связанные друг с другом и коррелированные с двумя первыми осями компромиссного пространства.

Первостепенное значение при формировании уровня социальной комфортности имеют характеристики удовлетворенности населения регионов России уровнем заработной платы и условиями труда (рис. 3) .

Выделяется несколько групп переменных, наиболее тесно связанных между собой в контексте анализа обобщенного пространства:

– хорошее здоровье закономерно связано с качеством жилища, отсутствием неблагоприятных факторов, способных вызвать или усугубить имеющиеся хронические заболевания;

– оценки качества работы, такие как моральное и профессиональное удовольствие, связаны с режимом труда.

Наибольшую важность приобретает удовлетворенность условиями труда, а не заработком, что еще раз подтверждает тезис о необходимости введения и изучения таких латентных категорий, как социальная комфортность.

Рис. 3. Проекция элементов матрицы нагрузок на плоскость первых главных компонент компромиссного пространства

Источник: составлено авторами.

Проекция всех точек наблюдения (регионов РФ) на плоскость двух первых осей обобщенного пространства дает возможность оценить степень их удаленности друг от друга. С этой целью вычислены компоненты матрицы счетов, каждая строка которой – объект наблюдений, а столбцы – оси компромиссного пространства (рис. 4) .

В результате применения метода STATIS для оценки уровня социальной комфортности по данным субъективного характера определены группы регионов, население которых в большей или меньшей степени удовлетворено условиями своей жизни. Среди лидеров находятся Москва, Санкт-Петербург и Чеченская Республика. Это объясняется не только более высокими (по сравнению с прочими территориями) оценками размера заработной платы, режима, условий труда, а также получения профессионального и морального удовлетворения от работы, но и благоустроенностью прилегающих территорий, в том числе наличием хороших детских площадок. Кроме того, сформированы группы регионов, схожие по уровню социально-эконо- мического развития и, на наш взгляд, особенностям менталитета в конкретной местности. Это, например, южные территории России: республики Крым, Карачаево-Черкессия, Ингушетия; Пензенская, Волгоградская, Оренбургская области и Республика Татарстан.

Заключение

В настоящее время отмечается существенный разрыв между традиционными измерениями экономического роста, уровня занятости и другими важными социально-экономическими явлениями (уровень счастья, качество жизни). В некоторых странах подобный разрыв подрывает доверие населения к официальной статистике. Все это говорит о том, что действующая система измерений социальноэкономических явлений несовершенна. Анализ, проведенный Дж. Стиглицом [71], показал, что существующих макроэкономических показателей явно не достаточно, чтобы оценить реальный уровень благополучия в стране, в связи с чем возникает потребность ввести новую категорию «социальная комфортность проживания населения».

Обоснование и введение в научный оборот комплексной латентной категории «социальная комфортность» внесут значительный вклад в развитие теории качества жизни, позволяя измерять и исследовать человека с точки зрения его включенности в социум, семантической соотнесенности осуществления им различных видов деятельности со временем и внешней ситуацией, расширяя субъективный аспект в измерении качества жизни как одной из важнейших категорий социальной и экономической науки.

Систематизация и анализ актуальных международных и отечественных опросов (European Union Statistics on Income and Living Conditions (EU-SILC), European Health Interview Survey (EHIS), European Values Study (Европейский обзор ценностей), World Values Survey (Всемирный обзор ценностей), Gallup, RLMS (НИУ «Высшая школа экономики»), Комплексное наблюдение условий жизни населения (Росстат), Выборочное наблюдение доходов населения и участия в социальных программах (Росстат), Выборочное наблюдение качества и доступности услуг в сфере образования, здравоохранения и социального обслуживания, содействия занятости населения (Росстат)) позволяют провести статистическую конкретизацию и сформировать надежную панель валидных индикаторов социальной комфортности, которая будет в дальнейшем редуцирована в соответствии с оцениваемым уровнем (отдельная группа, город, регион, страна) комфорта и возможностями гармонизации информационных ресурсов различного типа.

В силу своей актуальности, многоаспектно-сти, высокой роли контекстуального фактора социальная комфортность требует новых подходов и методов ее оценки. В связи с этим в работе проанализированы матричнозначные временные ряды на основе информации об уровне социальной комфортности в регионах России посредством метода STATIS. Выявлены группы регионов, схожие по уровню социальноэкономического развития и, на наш взгляд, по особенностям менталитета в конкретной местности (республики Крым, Карачаево-Черкессия, Ингушетия; Пензенская, Волгоградская, Оренбургская области и Республика Татарстан).

Метод позволил рассмотреть всю совокупность исходной информации в одном блоке, найти ключевые параметры, формирующие главные оси обобщенного пространства, а также выявить особенности распределения регионов на плоскости его главных осей.

Приведенные результаты исследования являются первым этапом реализуемого проекта. Учитывая потенциал и перспективы использования больших данных в измерении сложных латентных категорий, предстоит решить задачу создания методологических подходов к обработке больших данных в части построения статистических рядов на их основе с соблюдением базовых принципов, обеспечивающих качество статистики – сопоставимости, согла-суемости, точности и однородности данных; на основе взаимоувязки данных различного типа построить динамическую систему социальной комфортности с возможностью моделировать институциональный дизайн социально-экономической среды в зависимости от ожидаемых тенденций развития национальной экономики. Углубление анализа по рассматриваемой проблеме позволит расширить практическую значимость исследования. Его результаты могут быть использованы органами исполнительной власти на федеральном, региональном и муниципальном уровнях в части разработки организационно-распорядительных и программноцелевых документов для проведения социальной политики субъектов исполнительной власти на уровне, им соответствующем. Также они применимы при определении стратегических приоритетов социальной политики государства, а именно: на федеральном уровне появляется возможность типологизации субъектов Российской Федерации по уровню социальной комфортности в целях проведения целостноориентированной социальной политики государства.