CC BY
11
мышленной экологии, оборудования химических и нефтехимических производств, Воронежский государственный университет инженерных технологий, Воронеж, Россия; e-mail: laramol@mail.ru
ogies, Voronezh, Russia; e-mail: laramol@mail.ru
Принята в печать 02.06.2020 г.
Благодарность
Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Российского фонда фундаментальных исследований и Правительства Воронежской области в рамках проекта № 19-45-360003р_а «Исследование закономерностей формирования экологических рисков, связанных с состоянием хозяйственно-питьевого и рекреационного водопользования в бассейне реки Дон на территории Воронежской области».
Received 02.06.2020.
Acknowledgment
The research was supported financially by the Russian Foundation for Basic Research and Government of Voronezh Region within the framework of project No. 19-45-360003р_а "Investigation of the Patterns for Formation of Environmental Risks Associated with the State of Drinking and Recreational Water Use in the Don River Basin in Voronezh Region".
Науки о Земле / Earth Science Оригинальная статья / Original Article УДК 911.3
DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-2-46-50
Математические методы оценки факторов, влияющих на социальное развитие Пермского края
© 2020 Белоглазова Е. С., Зырянов А. И.
Пермский государственный национальный исследовательский университет Пермь, Россия; e-mail: shaidurova.es@yandex.ru; aizyrianov@gmail.com
РЕЗЮМЕ. Целью настоящей работы является поиск факторов, оказывающих влияние на социальное развитие в Пермском крае. В качестве определяющего показателя социального развития был выбран индекс ожидаемой продолжительности жизни населения, данные по которому являются открытыми, постоянными и официальными. Информационной базой исследования послужили данные Пермстата, начиная с 2004 года. Методы. Применяя корреляционный анализ, выявлены факторы, влияющие на ожидаемую продолжительность жизни. Всего проанализировано 29 показателей. При построении регрессионной модели были включены 5 показателей. Главный критерий отбора - отсутствие смыслового пересечения между собой, что позволило составить математическую модель с 97 % достоверностью. Результат. Наблюдается тесная связь между ожидаемой продолжительностью жизни населения и обеспеченностью жильем, величиной прожиточного минимума, уровнем производственного травматизма и др. Наименьшее влияние оказывают соотношение браков и разводов, отношение среднедушевых денежных доходов населения к величине прожиточного минимума, доля расходов населения на продукты питания. Вывод. С ростом уровней преступности и заболеваемости психическими расстройствами, а также ставкой ипотечного кредита, ожидаемая продолжительность жизни населения Пермского края снижается.
Ключевые слова: регион, социальное развитие, ожидаемая продолжительность жизни, уровень безработицы, уровень преступности, корреляция, регрессионный анализ.
Естественные и точные науки •••
Natural and Exact Sciences •••
Формат цитирования: Белоглазова Е. С., Зырянов А. И. Математические методы оценки факторов, влияющих на социальное развитие Пермского края // Известия Дагестанского государственного педагогического университета. Естественные и точные науки. 2020. Т. 14. № 2. С. 46-50. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-2-46-50_
Mathematical Methods for Assessing of Factors Affecting the Social Development in the Perm Region
© 2020 Ekaterina S. Beloglazova, Alexander I. Zyryanov
Perm State National Research University Perm, Russia; e-mail: shaidurova.es@yandex.ru; aizyrianov@gmail.com
ABSTRACT. The aim of the paper is to find the factors that influence social development in the Perm Region. The index of life expectancy is defining indicator for social development, the data for which are open, permanent and official. The information base of the study was the data from Permstat since 2004. Methods. Factors influencing life expectancy have been identified using the correlation analysis. A total of 29 indicators were analyzed. When constructing the regression model, 5 indicators were included. The main selection criterion is the absence of semantic intersection, which made it possible to draw up a mathematical model with 97% reliability. Result. There is a close relationship between the life expectancy of the population and the provision of housing, the size of the subsistence minimum, the level of industrial injuries, etc. The least influence is exerted by the ratio of marriages and divorces, the ratio of the average per capita money income of the population to the subsistence minimum and the share of the population's expenditures on food. Conclusion. With the increase in crime rates and the incidence of mental disorders, as well as the mortgage rate, the population's life expectancy in the Perm Region is decreasing.
Keywords: region, social development, life expectancy, unemployment rate, crime rate, correlation, regression analysis.
For citation: Beloglazova E. S., Zyryanov A. I. Mathematical Methods for Assessing of Factors Affecting the Social Development in the Perm Region. Dagestan State Pedagogical University. Journal. Natural and Exact Sciences. 2020. Vol. 14. No. 2. Pp. 46-50. DOI: 10.31161/1995-0675-2020-14-2-46-50 (In Russian)
Введение
Важнейшей характеристикой социального развития региона считается показатель ожидаемой продолжительности жизни населения. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении - число лет, которое в среднем предстояло бы прожить человеку из поколения родившихся при условии, что на протяжении всей жизни этого поколения повозрастная смертность останется на уровне того года, для которого вычислен показатель.
Среди математических методов, используемых при решении задач взаимосвязи ожидаемой продолжительности жизни с демографическими, экономическими, социальными, жилищными, культурными, медицинскими, экологическими, эпидемиологическими факторами, значительное место занимают методы математической статистики [2, с. 17]. Сведения об этих данных, имеющиеся в открытом доступе, выражаются количественными непрерывны-
ми переменными. В наибольшей степени задачам количественной оценки отвечают, по-нашему мнению, среди статистических методов методы корреляционного и регрессионного анализа.
Важной проблемой исследований социального развития является задача комплексного учета факторов при их совместном воздействии на ситуацию в целом с учетом территориально-пространственных особенностей каждой территориальной единицы. Поэтому важной задачей является математическая оценка действия нескольких факторов одновременно [2, с. 21]. Эта проблема решается методами многофакторного регрессионного анализа [3, с. 78]. При этом существующие методики статистических исследований требуют существенных дополнений в случае проведения анализа и диагностики социальной ситуации региона. В первую очередь, это касается адекватности постановки задач исследования и трактовки получаемых ре-
зультатов. Поэтому совершенствование и применение многофакторных методик для комплексной оценки социального благополучия населения и социальной ситуации в целом представляется весьма актуальной.
Целью данной работы является оценка факторов, влияющих на ожидаемую продолжительность жизни в Пермском крае за 2004-2019 гг.
Считаем, что ожидаемая продолжительность жизни населения выступает частным индикатором социального развития региона. Через его исследование можно оценить социальное развитие региона [4, с. 41].
Материалы и методы исследования
Информационной базой служили данные Пермстата [5], информационно-аналитический портал правовой статистики Генпрокуратуры России. Предусмотрена этапность проведения исследования.
На первом этапе анализа были выбраны 29 индикаторов, наиболее полно характеризующие те или иные сферы жизнедеятельности населения: социально-экономическая, демографическая, жилищная, здравоохранение, образование, культура, медико-социальная, экологическая и др.
На втором этапе исследования проводился корреляционный анализ [1, с. 91]. Все индикаторы оказывают влияние на ожидаемую продолжительность жизни населения Пермского края. Наибольшее воздействие оказывают обеспеченность жильем (0,97), величина прожиточного минимума, руб. (0,96), уровень производственного травматизма (-0,959), валовой региональный продукт (0,958), среднедушевые денежные доходы (0,957), прерывание беременности (0,953), уровень самоубийств (0,949), численность пациентов, состоящих на учёте в лечебно-профилактических организациях, с диагнозом алкоголизм и алкогольные психозы (-0,937), коэффициент жизненности населения (-0,915), уровень культуры населения (0,912), уровень заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения (-0,89), обеспеченность доброкачественной питьевой водой (0,8762), уровень преступности (0,8761), уровень загрязнения окружающей среды (0,85), грузооборот (0,84) средняя ставка ипотечного кредита (0,8).
Наименьшее влияние на ожидаемую продолжительность жизни населения ре-
гиона оказывает соотношение браков и разводов (0,09), отношение среднедушевых денежных доходов населения к величине прожиточного минимума (0,05), уровень безработицы (0,02), доля расходов населения на продукты питания (0,09).
На третьем этапе исследования влияния факторов на ожидаемую продолжительность жизни в Пермском крае были использованы показатели, которые между собой имеют минимальную корреляцию. К ним относятся:
- доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в общей численности населения, %;
- средняя ставка ипотечного кредита;
- уровень безработицы (доля зарегистрированных безработных среди экономически активного населения), %;
- уровень преступности (число зарегистрированных преступлений на 10 тыс. жителей);
- уровень заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения (численность пациентов, состоящих на учёте в лечебно-профилактических организациях (на конец года), на 100 тыс. чел.).
В процессе исследования были проверены три гипотезы:
1) со снижением уровня преступности повысится индекс ожидаемой продолжительности жизни Пермского края;
2) со снижением уровня безработицы повысится индекс ожидаемой продолжительности жизни Пермского края;
3) с увеличением доли населения с доходами ниже прожиточного минимума индекс ожидаемой продолжительности жизни Пермского края снизится.
В результате построения эконометриче-ской модели уравнение регрессии имеет следующий вид:
Y = -0,350171X1 + 0,824498X2 + (-0,00567883X3) + (-0,0108782X4) + (-0,550718X5) + 93,1530
где: Y - индекс ожидаемой продолжительности жизни населения;
X! - доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в общей численности населения;
X2 - средняя ставка ипотечного кредита;
X3 - уровень безработицы;
X4 - уровень преступности;
Естественные и точные науки •••
Natural and Exact Sciences •••
X5 - уровень заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения;
93,1530 - const.
Качество построенной регрессионной модели составило 97,6 %.
Результаты и их обсуждение
При прочих равных условиях индекс ожидаемой продолжительности жизни населения Пермского края увеличится на 0,824 года с ростом безработицы на 1 %, снизится на:
- 0,018782 года с увеличением уровня заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения на 1 человека;
- 0,35 года с увеличением доли населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в общей численности населения на 1 %;
- 0,00567 года с увеличением уровня преступности на одно преступление;
- 0,55 года с увеличением средней ставки ипотечного кредита на 1 %.
Следовательно, гипотеза: со снижением уровня преступности повысится индекс ожидаемой продолжительности жизни в Пермском крае, подтверждается.
Следовательно, гипотеза со снижением уровня безработицы повысится индекс ожидаемой продолжительности жизни в Пермском крае, опровергается.
Следовательно, гипотеза с увеличением доли населения в Пермском крае с доходами ниже прожиточного минимума индекс ожидаемой продолжительности жизни снизится, подтверждается.
В соответствии с данной моделью проявилась нетипичная тенденция: с увеличением безработицы увеличивается продолжительность жизни. На наш взгляд, это свидетельствует о трансформациях в обществе, протекающих в неявной форме. Объяснить связь увеличения безработицы и роста ожидаемой продолжительности жизни достаточно сложно. Можем предпо-
уровень жизни населения: взаимосвязь, тенденции перспективы // Экономика и математические методы. 2012. № 6. С. 91-96.
2. Белкин В. Д., Стороженко В. П. Прогноз: «Россия - 2030 г.» - пути развития // Экономика и математические методы. 2013. № 3. С. 16-30.
ложить, что это связано с возникновением пассивного дохода населения, появлением не декларируемых доходов, сменой отношений в сфере труда и занятости, обесцениванием труда работников.
Учитывая, что за период с 2004 по 2019 г. преступность в Пермском крае снизилась в 2 раза, на 1 % сократилась доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, на 22 % снизилась ставка ипотечного кредита, на 34 % снизился уровень заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения, можно заключить, что социальное развитие в Пермском крае происходит.
Заключение
Построенная модель объясняет 97,6 % вариации индекса ожидаемой продолжительности жизни населения Пермского края. После обзора литературы по данной тематике, выполненного исследования лучше всего в качестве объясняющих переменных выступают уровни безработицы, преступности, заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения, доли населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в общей численности населения, ставка ипотечного кредита.
Именно эти показатели использовались в модели для изучения влияния социально-экономических факторов на ожидаемую продолжительность жизни. Наибольшее влияние оказывает ставка ипотечного кредита в среднем по краю, которая с увлечением на 1 % приводит к сокращению ожидаемой продолжительности жизни на полгода, и с увеличением уровня заболеваемости психическими расстройствами и расстройствами поведения сокращается ожидаемая продолжительность жизни на три недели. При этом с ростом безработицы ожидаемая продолжительность жизни будет увеличиваться на 7 месяцев.
ваций на экономическое благосостояние страны // Прикладная эконометрика. 2010. № 2 (18). С. 78-89.
4. Журавлева С. Н., Садовникова Н. А., Перчук М. Ю. Перспективы развития инновационной деятельности // Статистика и экономика. 2017. № 1. С. 30-42.
Литература
1. Архипова М. Ю., Лебедев А. В. Инновации и 3. Борисова Е. Ю. Оценивание влияния инно-
5. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. [Электронный ресурс]. 1^1.: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/
and the standard of population's living: interco n-nection, trends in the future. Ekonomika i ma-tematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods]. 2012. No. 6. Pp. 91-96. (In Russian)
2. Belkin V. D., Storozhenko V. P. Forecast: "Russia - 2030". Ways of development. Ekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods]. 2013. No. 3. Pp. 16-30. (In Russian)
3. Borisova E. Yu. Assessing the impact of innovation on the economic well-being of the Country.
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ Принадлежность к организации
Екатерина Сергеевна Белоглазова, аспирант кафедры социально-экономической географии, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия; e-mail: shaidurova.es@yandex.ru
Александр Иванович Зырянов, доктор географических наук, профессор кафедры социально-экономической географии, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия; email: aizyrianov@gmail.com
Принята в печать 22.05.2020 г.
rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_in novations/science/ (дата обращения: 16.04.2020)
2010. No. 2 (18). Pp. 78-89. (In Russian)
4. Zhuravleva S. N., Sadovnikova N. A., Perchuk M. Yu. Pros pects for the development of i nn ovative activity. Statistika iekonomika [Statistics and Economics]. 2017. No. 1. Pp. 30-42. (In Russian)
5. Ofitsial'nyy sayt Federal'noy sluzhby gosuda r-stvennoy statistiki [Official site of Federal State Statistics Service]. Available at: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_mai n/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/s cience/ (accessed 16.04.2020)
INFORMATION ABOUT AUTHORS Affiliations
Ekaterina S. Beloglazova, Ph.D. student, Department of Socio-Economic Geography, Perm State National Research University, Perm, Russia; e-mail: shaidurova.es@yandex.ru
Alexander I. Zyryanov, Doctor of Geography, Professor, Department of Socio-Economic Geography, Perm State National Research University, Perm, Russia; e-mail: aizyri-anov@gmail.com
Received 22.05.2020.
References
1. Arkhipova M. Yu., Lebedev A. V. Innovations Prikladnaya ekonometrika [Applied Econometrics].
