CC BY
29
Э^: 10.19181/population.2021.24.3.3
АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА И КАЧЕСТВА ЖИЗНИ В УРАЛЬСКИХ РЕГИОНАХ
Рюмина Е. В.
Институт социально-экономических проблем народонаселения ФНИСЦРАН (117218, Россия, Москва, Нахимовский проспект, 32)
Е-mail: ryum50@mail.ru
Для цитирования:
Рюмина Е. В. Анализ характеристик человеческого потенциала и качества жизни в уральских регионах // Народонаселение.- 2021.- Т. 24.- № 3.- С. 32-41. Э01:10.19181/рори1айоп.2021.24.3.3.
Аннотация. Статья продолжает цикл публикаций по теме исследования социальных и экономических факторов развития человеческого потенциала в российских регионах. Человеческий потенциал рассматривается в разрезе четырех качественных характеристик населения: естественный прирост, продолжительность жизни, уровень образования, распространение алкоголизма и наркомании. Поскольку основным фактором человеческого развития является качество жизни, то исследование дополнено тремя его индикаторами: среднедушевыми доходами, уровнем бедности и уровнем безработицы. По этим семи критериям с помощью кластерного анализа ранее была разработана типология регионов, включающая десять кластеров, и далее последовательно анализируется каждый кластер с целью «ручной» доводки полученной группировки. В данной статье рассматриваются регионы Уральского федерального округа, попавшие в три кластера. Исходя из представленной информации по изучаемым критериям, обосновано выделение Ханты-Мансийского-Югра и Ямало-Ненецкого автономных округов в отдельный кластер с двумя другими северными регионами, поскольку их яркая специфика видна в сравнении не только с остальными регионами Уральского федерального округа, но и со всеми российскими регионами. Более детально рассмотрен вопрос о включении Курганской области в один кластер со Свердловской, Тюменской и Челябинской областями. Исследована отраслевая структура экономики регионов Урала, размеры заработной платы в трех основных для округа видах экономической деятельности, а также демографическая ситуация в каждом регионе. В качестве основной проблемы развития Курганской области названа возрастная структура населения с перекосом в сторону доли лиц старше трудоспособного возраста. Решение социальных и экономических проблем этой области требует участия органов федерального округа. В результате обоснована возможность разделения уральских регионов на две группы: в одной — четыре области, в другой — два автономных округа. Для окончательной доработки типологии регионов требуется сравнение регионов Урала с сибирскими и дальневосточными регионами России. Ключевые слова: качественные характеристики населения, качество жизни, человеческий потенциал, сравнительный анализ, регионы, региональная экономика.
© Рюмина Е. В., 2021.
С целью изучения человеческого потенциала и разработки стратегии его развития был проведен кластерный анализа регионов России, основные результаты которого представлены в [1]. Недостаточно в качестве основной социальной цели ставить повышение качества жизни, не менее важной целью является повышение качественных характеристик самого населения. Качество жизни во многом формирует людей: доступность образования, здравоохранения, учреждений культуры воздействует на них однозначно положительно, тогда как рост материального уровня жизни, имеющий также несомненно позитивное влияние на человека, как мы видим в ряде стран, снижает рождаемость и часто связан с распространением асоциального поведения — алкоголизма, наркомании, преступности.
Единой для всех регионов стратегии развития человеческого потенциала быть не может вследствие разнообразия совокупности его характеристик: одни регионы характеризуются высоким образовательным уровнем населения, другие — продолжительностью жизни, третьи — низкой долей нарушителей законов и так далее. В то же время, это разнообразие не столь велико, чтобы разрабатывать 85 разных стратегий по числу регионов-субъектов Российской Федерации. В силу этого целесообразно использовать для разбиения регионов в интересующем нас аспекте кластерный анализ — многомерную статистическую процедуру, выполняющую сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающую объекты в сравнительно однородные группы [2]. В этом определении, относящемся к математике, под кластером понимается класс родственных элементов статистической совокупности. В экономике же в определении кластера присутствует еще и условие взаимосвязанности объединяемых в него элементов. Например, М. Портер ввел следующее определение кластера — это «сконцентрированная на некоторой территории группа взаимосвязанных
компаний, специализированных поставщиков, поставщиков услуг, фирм в родственных отраслях, а также связанных с их деятельностью организаций (например, университетов, агентств по стандартизации, торговых объединений) в определенных областях, которые конкурируют, однако при этом ведут совместную работу» [3]. В нашем исследовании будет использовано определение кластера в математическом смысле, хотя представляет интерес и экономическое определение: в аспекте развития человеческого потенциала также несомненны взаимосвязи между регионами, особенно граничащими друг с другом и имеющими одинаковые географические и природно-климатические условия, историю развития.
Полученные в [1] кластеры основаны на дифференциации регионов по 4 показателям человеческого потенциала (естественный прирост населения, продолжительность жизни, уровень образования, распространение алкоголизма и наркомании) и трем показателям качества жизни (среднедушевые доходы, уровни бедности и безработицы). Качество жизни рассматривается здесь как важнейший фактор развития человеческого потенциала [4], а указанные 3 характеристики выявлены в предыдущих исследованиях как наиболее значимые.
Ранее в статьях, посвященных выработанной типологии регионов, было подробно проанализировано 7 кластеров из 10, в которых регионы относились к пяти федеральным округам — Центральному [5], Северо-Западному [6], Приволжскому [7], Южному и Северо-Кавказскому [8]. Это не означает отсутствия исключений, когда отдельные регионы Европейской части России попали в кластеры с преобладанием, например, сибирских регионов, и наоборот. В каждом таком случае выпавшие из своего федерального округа субъекты детально исследовались на предмет выявления причин и характера своих особенностей, и по большинству таких регионов было обосновано решение о возможности их присоединения к кластеру регионов
данного федерального округа по показателям человеческого потенциала и качества жизни.
В данной статье внимание будет обращено на Уральский федеральный округ (УФО), в который входят 6 регионов: Курганская, Свердловская, Тюменская, Челябинская области, а также Ямало-Ненецкий (ЯНАО) и Ханты-Мансийский-Югра (ХМАО) автономные округа. Эти регионы распределились по трем кластерам: Свердловская, Тюменская и Челябинская
области попали в кластер с регионами Сибирского (СФО) и Дальневосточного (ДФО) федеральных округов, Курганская область — в другой кластер с регионами тех же округов, а ЯНАО и ХМАО — в отдельный малочисленный кластер вместе с Ненецким АО и Республикой Саха (Якутия).
В табл. 1 представлена информация о субъектах УФО по рассматриваемым семи показателям. Номера кластеров соответствуют типологии, выработанной в [1].
Таблица 1
Показатели человеческого потенциала и качества жизни в субъектах Уральского федерального округа, 2018 год
Table 1
Indicators of human potential and quality of life in the Ural Federal District regions in 2018
Регион Естественный прирост,%о Продолжительность жизни, лет Образование, % Алкоголизм и наркомания, на 100000 человек Денежные доходы, рублей в мес. Уровень бедности,% Уровень безработицы^
Кластер X с регионами СФО и ДФО
Свердловская обл. -1,9 71,29 78,1 745,8 36735 9,5 4,8
Тюменская обл. без АО 2,8 72,08 84,4 929,0 29162 14,9 4,5
Челябинская обл. -2,4 71,64 84,3 830,7 24386 12,8 5,6
Кластер VII с регионами СФО и ДФО
Курганская обл. -5,2 70,78 73,7 1426,9 20334 19,6 8,0
Кластер III из 4-х северных регионов
Ханты-Мансийский АО 7,3 74,28 82,4 692,1 50717 9 2,5
Ямало-Ненецкий АО 8,7 74,07 88,2 1050,5 79398 5,8 2,1
В среднем по России -1,6 72,91 79,2 971,5 33178 12,6 4,8
Источники: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019: Статистический сборник. // Росстат. [сайт]. — URL: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/ Main.htm; Здравоохранение в России. Социально-экономические показатели. Приложение к статистическому сборнику (информация по субъектам Российской Федерации). // Росстат: [сайт]. — URL: https://www.gks.ru/ folder/210/ document/13218 (дата обращения: 22.04.2021).
Данные таблицы 1 говорят о благополучии ХМАО и ЯНАО по большинству характеристик человеческого потенциала и качества жизни. Единственный показатель, по которому в худшую сторону отличается Ямало-Ненецкий АО, — доля больных алкоголизмом и наркоманией. Такие же результаты дает сравнение этих автономных округов со средними данными по стране. Эта таблица свидетельствует о до-
стоверности результатов кластерного анализа по рассматриваемым показателям — лучшей группировки регионов, видимо, не получить. Три области УФО, вошедшие в один кластер, действительно, в сравнении с другими регионами округа, очень близки между собой, особенно по показателям естественного прироста населения, продолжительности жизни, уровня безработицы. Значительно лучше среди них
Свердловская область по среднедушевым доходам и уровню бедности, а также доле больных алкоголизмом и наркоманией. Но доходы не дотягивают до их значений в ХМАО и ЯНАО.
Замыкающим регионом в УФО по всем изучаемым показателям качества человеческого потенциала и качества жизни является Курганская область. Из-за этого область и попала в группу регионов СФО и ДФО с низким уровнем экономического развития: республики Алтай, Бурятия, Тыва, Хакасия, края Алтайский и Забайкальский, области Иркутская и Еврейская автономная. В сравнении со среднероссийскими значениями Курганская область также отстает по всем показателям, особенно по естественному приросту населения, доле алкоголиков и наркоманов, среднедушевым доходам, уровням бедности и безработицы.
Экономические преимущества автономных округов УФО, обусловленные большими запасами в них нефти и газа, проявляются, прежде всего, в высоких денежных доходах населения: например, в ЯНАО они в 2,5 раза выше среднероссийских, а среди регионов УФО — почти в 4 раза выше наименее обеспеченной душевыми доходами Курганской области. Душевые доходы в ХМАО также высокие — в 1,5 раза выше среднероссийских. В отличие от тех российских регионов, где высокие среднедушевые доходы соседствуют (вследствие большого неравенства в их распределении) с высоким уровнем бедности [9], в ХМАО и ЯНАО уровень бедности ниже, чем во всех остальных регионах УФО и чем в среднем по России. То же самое наблюдается и с уровнем безработицы: в обоих автономных округах он вдвое ниже среднероссийского и в 2-3 раза ниже, чем в остальных уральских регионах. В силу исключительного положения автономных округов как нефтегазовых регионов, остается целесообразность их обособленного от остальных субъектов УФО рассмотрения при формировании региональной стратегии развития человеческого потенциала в составе кластера се-
верных регионов. Этот кластер был подробно рассмотрен нами в статье [10].
Еще раз отметим, что цель нашего исследования — разбиение всех регионов на группы, внутри каждой из которых для всех регионов можно определить единые пути повышения качества населения, иначе говоря, стратегии человеческого развития. Поскольку для реализации таких путей необходим административный ресурс — субъект реализации, то желательно, чтобы объединенные в группу регионы имели общий орган управления. На уровне федеральных округов функционируют руководяще-координирующие органы в виде полномочного представителя президента, его аппарата и управлений федеральных ведомств.
В предыдущих статьях была обоснована возможность разработки единых стратегий для регионов округов Центрального (кроме Москвы), Северо-Западного (кроме Санкт-Петербурга и Ненецкого АО), Приволжского, общей стратегии для округов Южного и Северо-Кавказского (кроме республик Дагестан, Ингушетия, Чеченская). Выше показана целесообразность выделения в УФО автономных округов (ХМАО и ЯМАО), что подтверждает обособление их в отдельный кластер вместе с Ненецким АО и Республикой Саха (Якутия). Вопрос остается по поводу Курганской области: возможно ли ее рассмотрение вместе с остальными 3 областями УФО, несмотря на очевидные из данных таблицы 1 отличия. Для ответа на этот вопрос следует более широко, чем только по 7 рассмотренным показателям, проанализировать развитие всех 4 областей, выявив причины отставания и перспективы развития Курганской области.
Если качество жизни является важнейшим фактором развития человеческого потенциала, то, в свою очередь, само качество жизни во многом определяется, как мы подчеркивали в предыдущих статьях, отраслевой структурой экономики. Сравним отраслевую структуру валовой добавленной стоимости регионов УФО (табл. 2).
Таблица 2
Отраслевая структура валовой добавленной стоимости в регионах Уральского федерального округа в 2018 году, %
Table 2
Sectoral structure of gross value added in the Ural Federal District regions in 2018, %
Регион Сельское,лесное хозяйство Добыча полезных ископаемых Обрабатывающие производства
Курганская обл. 9,5 0,8 23,2
Свердловская обл. 2,4 1,6 32,5
Тюменская обл. без АО 3,0 20,3 18,2
Ханты-Мансийский АО 0,2 73,3 2,3
Ямало-Ненецкий АО 0,1 67,3 1,6
Челябинская обл. 5,4 2,6 36,0
В среднем по России 4,3 14,8 18,0
Источники: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019: Статистический сборник. // Росстат: [сайт]. — URL: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/ Main.htm (дата обращения: 16.04.2021).
Данные таблицы 2 во многом дополняют и объясняют значения показателей, представленных в таблице 1. Преобладание в структуре хозяйства автономных округов добычи полезных ископаемых (не только в сравнении с другими регионами УФО, но и со среднероссийской структурой) со всей очевидностью раскрывает источник высоких среднедушевых доходов населения в этих регионах. В остальных регионах значимой в отраслевой структуре является доля обрабатывающих производств, которая, кроме того,
выше среднероссийской. При этом в областях Свердловской и Челябинской обрабатывающие отрасли представлены прежде всего металлургическим производством, в областях Курганской и Тюменской (без АО) — производством машин и оборудования. Отставание Курганской области по показателю среднедушевых доходов (табл. 1) рассмотрим на информации о заработных платах на предприятиях разных видов экономической деятельности по регионам УФО (табл. 3).
Регион Сельское хозяйство Добыча нефти и природного газа Производство металлургическое, машин и оборудования
Курганская обл. 20168 - 33345
Свердловская обл. 26300 94393 49142
Тюменская обл. без АО 25892 158884 53845
Ханты-Мансийский АО 40572 104036 61251
Ямало-Ненецкий АО 35453 170846 55133
Челябинская обл. 24758 - 49075
В среднем по России 28699 127771 49982
Источник: Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на одного работника по видам экономической деятельности. // Росстат: [сайт]. — URL: https://fedstat.ru/indicator/58701 (дата обращения 29.04.2021).
Таблица 3
Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на одного работника по отдельным видам экономической деятельности за 2018 г. в регионах УФО, рублей
Table 3
Average monthly nominal accrued wage per employee by type of economic activity in 2018 in the Ural Federal District regions, rubles
Из таблиц 2 и 3 видно, что в Курганской области велика доля сельского хозяйства, где заработная плата невысока не только в области, но и в целом по стране. Кроме того, в Курганской области отсутствует добыча нефти и газа — вид экономической деятельности с самыми высокими размерами заработной платы. Составляющие наибольший вес в структуре хозяйства Курганской области обрабатывающие производства обеспечивают работников намного меньшей заработной платой, чем в остальных регионах УФО, — она
Данные таблицы 4 дают яркую картину демографических процессов в УФО в разрезе регионов. Достаточно подробное представление этих процессов на уровне муниципальных образований для каждого федерального округа можно получить из статьи [12]. Как видим, характерными чертами Курганской области является высокая доля населения старше трудоспособного возраста и высокая миграционная убыль. Если область не выделяется среди всех регионов округа по доле населения моложе трудоспособного возраста, то сильное отличие наблюдается в структуре старших поколений, что порождает высокую демографическую нагрузку (чис-
ниже в 1,5-2 раза. Это объясняется тем, что внутри вида деятельности «производство машин и оборудования» подотрасли могут сильно различаться по размеру заработной платы. Сравнение оплаты труда в России и мире, представленное в статье Л. А. Миграновой [11], дополняет общую картину факторов, которые воздействуют на заработную плату.
Доходы населения зависят также от его возрастной структуры. В таблице 4 представлены данные о численности и возрастной структуре населения в регионах УФО.
ло лиц нетрудоспособных возрастов, которое приходится на 1000 человек трудоспособного возраста). Таким образом, мы приходим к выводу о важности решения демографических проблем Курганской области, основной из которых является высокая миграционная убыль населения.
Отставание Курганской области от соседних областей является причиной регулярно возобновляемых дискуссий об объединении ее с Тюменской областью. Такая альтернатива уже была реализована в ряде аналогичных случаев: в 2005 г. Пермская область и Коми-Пермяцкий АО образовали Пермский край; в 2007 г. в состав Красноярского края вошли Тай-
Таблица 4
Демографические показатели регионов Уральского федерального округа в 2018 году
Table 4
Demographic indicators in the Ural Federal District regions in 2018
Регион Среднегодовая численность населения, тыс. человек Доля населения в трудоспособном возрасте, % Доля населения старше трудоспособного возраста, % Коэффициент демографической нагрузки, на 1000 человек Коэффициент естественного прироста населения, %о Коэффициент миграционного прироста, на 10000 человек
Курганская обл. 840,1 50,8 29,8 969 -5,2 -77
Свердловская обл. 4320,5 54,1 26,2 846 -1,9 -3
Тюменская обл. без АО 1508,7 56,1 22,2 783 2,8 104
Ханты-Мансийский АО 1659,5 60,4 16,4 657 7,3 -21
Ямало-Ненецкий АО 540,0 63,6 12,4 572 8,7 -32
Челябинская обл. 3484,4 54,3 26,2 841 -2,4 -26
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019: Статистический сборник. // Росстат: [сайт]. — URL: https://gks.ru/bgd/regl/b19_14p/ Main.htm (дата обращения: 16.04.2021).
мырский (Долгано-Ненецкий) и Эвенкийский АО, а Камчатская область и Корякский АО объединились в Камчатский край. В 2008 г. Усть-Ордынский Бурятский АО вошёл в состав Иркутской области, тогда же Читинская область и Агинский Бурятский АО образовали Забайкальский край [13].
Возобновление дискуссии по этой проблеме в 2021 г. было инициировано выступлением вице-премьера М. Хуснуллина на XXII Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, который поднял эту проблему, исходя из того, что на федеральном уровне крупными регионами управлять легче, чем небольшими. В настоящее время в прессе обсуждаются перспективы объединения Архангельской области и Ненецкого АО, Московской и Тверской областей, Республики Крым и города Севастополь, присоединения Еврейской АО к Хабаровскому краю, Курганской области — к Тюменской области. По поводу рассматриваемой нами Курганской области был также проект разделения ее между Челябинской, Свердловской и Тюменской областями.
Однако многие эксперты считают, что при объединении субъектов федерации экономическая цель достигнута не будет: богатые регионы не станут делиться с бедными. Более целесообразным признается другой вариант: «Налог на все добываемое сырье очень внушителен, можно перераспределить эти средства в пользу отстающих регионов или дать им преференции в виде кредитов. Вот это могло бы помочь», — подчеркнул финансовый аналитик А. Коренев1. Отметим здесь, что в случае Курганской области бюджетные поступления в ее балансе, действительно, намного меньше, чем во всех остальных субъектах УФО.
Другие эксперты обращают внимание на улучшение социального обеспечения населения при присоединении дотацион-
1 Шторм А. Бедные и богатые регионы могут объединить в агломерации // Pravda.ru: [сайт].- URL: https://www. pravda.ru/politics/1614273-regions/ (дата обращения: 29.04.2021).
ных регионов к экономически обеспеченным. Политолог М. Баширов рассматривает присоединение дотационных регионов к богатым как выравнивание возможностей для населения, признавая, одновременно с этим, нежелательность таких преобразований с точки зрения чиновников2. Аргументирует свою позицию политолог несомненными плюсами для дотационных регионов в части, например, развития медицинского обслуживания: у богатых регионов есть средства для закупки современного медицинского оборудования, оснащения службы скорой помощи и другого. При объединении регионов, таким образом, этими благами станет пользоваться население присоединяемых бедных регионов. Однако отметим, что вместе с этими плюсами у объединения регионов есть и минусы — например, изменение статуса малочисленных областей и округов приведет к существенному сокращению в них численности работников социальной и образовательной сферы. При множестве разнообразных позиций по проблеме объединения регионов, их авторы едины в том, что решение должно принимать само население.
Однако субъекты федерации уже объединены в федеральные округа, регулирующие органы которых имеют достаточные ресурсы и полномочия, чтобы помочь отстающим регионам в отношении как развития экономики, так и человеческого развития. Кроме того, особенностью УФО являются тесные экономические связи его регионов, по крайней мере, в аспекте трудовых ресурсов: молодежь здесь из областей едет на заработки в ХМАО и ЯНАО, где заработные платы намного выше. Вследствие этого, на наш взгляд, стратегия развития человеческого потенциала должна разрабатываться в целом для УФО с последующей детализацией для каждого региона.
Исходя из проанализированной информации, представляется целесообразным с точки зрения развития человеческого
2 Эксперт назвал возможные плюсы объединения регионов // РИА Новости: [сайт].- URL: https://ria.ru/20210428/ regiony-1730339976.html (дата обращения: 29.04.2021).
потенциала разделить уральские регионы на две группы: в одну из них включить четыре области — Свердловскую, Тюменскую (без АО), Челябинскую и Курганскую, в другую — ХМАО и ЯНАО, которые рассматривать совместно с Ненецким АО и Республикой Саха (Якутия). Однако предложение о включении в один кластер четырех областей УФО еще не говорит о целесообразности формирования такого
малочисленного кластера. Возможно, при дальнейшем анализе кластеров с преобладанием сибирских и дальневосточных регионов будут обнаружены регионы, по характеристикам человеческого потенциала близкие к четырем областям Уральского федерального округа, вслед за чем последует обоснование включения последних в более многочисленную группу.
Литература и Интернет-источники
1. Локосов, В.В. Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения / В. В. Локосов, Е. В. Рюмина, В. В. Ульянов // Народонаселение.— 2019.— № 4.— С. 4-17. DOI: 10.24411/1561-7785-2019-00035.
2. Айвазян, С.А. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности / С. А. Айвазян, В. М. Бухштабер, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. — Москва : Финансы и статистика, 1989.— 607 с. ISBN 5-279-00054-Х.
3. Портер, М. Конкуренция / М. Портер.—Москва : Издательский дом «Вильямс», 2005.— 608 с. ISBN 5-8459-0794-2.
4. Федотов, А.А. Определение системы показателей качества жизни и качества населения в их взаимосвязи / А. А. Федотов // Стратегическое планирование и развитие предприятий / под редакцией Г. Б. Клейнера. — Москва : ЦЭМИ РАН, 2018. — С. 683-686. ISBN 978-5-8211-0759-6.
5. Рюмина, Е. В. Характеристика человеческого потенциала регионов средней полосы России / Е. В. Рюмина // Бизнес. Образование. Право.— 2020.— № 3. — С. 64-69. DOI: 10.25683/ V0LBI.2020.52.338.
6. Рюмина, Е.В. Северо-Запад России: качественные характеристики населения / Е. В. Рюмина // Экономика и бизнес: теория и практика.— 2020.— № 7.— С. 187-194. DOI: 10.24411/24110450-2020-10619.
7. Рюмина, Е.В. Южные регионы России: социально-экономический анализ качественных характеристик населения / Е. В. Рюмина // Экономика: теория и практика.— 2020.— № 3.— С. 19-26.
8. Рюмина, Е. В. Качественный потенциал населения Приволжского федерального округа / Е. В. Рюмина // Международный журнал гуманитарных и естественных наук.— 2020.— № 8. — С. 169-178. DOI: 10.24411/2500-1000-2020-10955.
9. Жаромский, В. С. Социально-экономическое неравенство в России: динамика и методы оценки / В. С. Жаромский, Л. А. Мигранова, М. С. Токсанбаева // Народонаселение.— 2018.— № 4. — С. 79-95. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-08.
10. Рюмина, Е. В. Качественные характеристики населения и состояние экономики: анализ отдельных групп регионов России / Е. В. Рюмина // Народонаселение. — 2020.— № 3. — С. 16-26. DOI: 10.19181/population.2020.23.3.2.
11. Мигранова, Л. А. Заработная плата в России и в мире: сравнительный анализ / Л. А. Мигранова // Народонаселение.— 2018.— № 3. — С. 52-67. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-3-04.
12. Симагин, Ю.А. Дифференциация естественного прироста населения в муниципальных образованиях России / Ю. А. Симагин, В. В. Пациорковский, Д. Д. Муртузалиева // Народонаселение.— 2018.— № 4. — С. 36-49. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-04.
Информация об авторе:
Рюмина Елена Викторовна, д.э.н., проф., главный научный сотрудник, Институт социально-экономических проблем народонаселения Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук, Москва, Россия.
Контактная информация: e-mail: ryum50@mail.ru; ORCID: 0000-0002-7386-1077; Researcher ID Web of Science: P-9196-2016; Scopus Author ID: 57190410092; РИНЦ Author ID: 72504.
DOI: 10.19181/popuLation.2021.24.3.3
ANALYSIS OF CHARACTERISTICS OF THE HUMAN POTENTIAL AND QUALITY OF LIFE IN URAL REGIONS
Elena V. Ryumina
Institute of Socio-Economic Studies of Population of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences (32 Nakhimovsky prospect, Moscow, Russian Federation, 117218)
Е-mail: ryum50@mail.ru
For citation:
Ryumina E. V. Analysis of characteristics of the human potential and quality of Life in UraL regions.
Narodonaselenie [Population]. 2021. Vol. 24. No. 3. P. 32-41. DOI: 10.19181/population.2021.24.3.3.
(in Russ.)
Abstract. The article continues the series of publications dealing with research on the social and economic factors of human potential development in Russian regions. Human potential is considered in the context of four qualitative characteristics of population: natural growth, life expectancy, level of education, incidence ofalcoholism and drug addiction. Since the main factor in human development is quality of life, the study is supplemented by three indicators: average per capita income, poverty rate and unemployment rate. Using cluster analysis previously was developed a typology of regions by these seven criteria including ten clusters. And then each cluster was sequentially analyzed in order to «manually» fine-tune the resulting grouping. This article considers the regions of the Ural Federal District that fell into three clusters. Based on the information provided on the studied criteria, the authors substantiate combining Khanty-Mansi and Yamalo-Nenets autonomous okrugs with two other northern regions in a separate cluster, since their specifics are evident in comparison not only with the rest of the regions of the Ural Federal District, but also with all Russian regions. The issue of including Kurgan oblast in one cluster with Sverdlovsk, Tyumen and Chelyabinsk oblasts was considered in more detail. The sectoral structure of the economy in the UrFO regions, the wages in the three main types of economic activity in the district, as well as the demographic situation in each region were investigated. The main problem of Kurgan oblast is the age structure of the population with a bias towards people over working age. Solving the social and economic problems of this area requires participation of the governing and coordinating bodies of the Federal District. The article substantiates the possibility of dividing the Ural regions into two groups: in one — four regions, in the other — two autonomous okrugs. To finalize the typology of regions, a comparison of the UrFO regions with the Siberian and Far Eastern regions is necessary.
Keywords: qualitative characteristics of population, quality of life, human potential, comparative analysis, regions, regional economy.
References and Internet sources
1. Lokosov V. V., Ryumina E. V., Ulyanov V. V. Klasterizatsiya regionov Rossii po pokazatelam kachestva zhizni i kachestva naseleniya [Clustering of regions by indicators of quality of life and quality of population]. Narodonaselenie [Population]. 2019. No. 4. P. 4-17. DOI: 10.24411/1561-7785-201900035. (in Russ.)
2. Ajvazyan S. A., Buhshtaber V. M., Enyukov I. S., Meshalkin L. D. Prikladnaya statistika: Klassifikatsiya i snizheniye razmernosti [Applied Statistics: Classification and Dimensioning]. Moscow. Finansy i statistika [Finance and Statistics]. 1989. 607 p. ISBN 5-279-00054-X. (in Russ.)
3. Porter M. E. Konkurentsiya [On Competition]. Moscow. Williams Publishers. 2005. 608 p. ISBN 5-8459-0794-2. (in Russ.)
4. Fedotov A. A. Opredelenie sistemy pokazatelej kachestva zhizni i kachestva naseleniya v ih vzaimosvazi. [Defining the system of indicators of quality of life and quality of population in their interrelation]. Strategicheskoye planirovaniye i razvitiye predpriyatij. [Strategic Planning and Development of Enterprises]. Ed. G. B. Kleiner. Moscow. TSEMI RAN. [Central Economics and Mathematics Institute RAS]. 2018. P. 683-686. ISBN 978-5-8211-0759-6. (in Russ.)
5. Ryumina E. V. Harakteristika chelovecheskogo potentsiala regionov srednej polosy Rossii [Characterization of human potential of the regions of Central Russia]. Biznes. Obrazovanie. Pravo [Business. Education. Law]. 2020. No. 3. P. 64-69. (in Russ.)
6. Ryumina E. V. Severo-Zapad Rossii: kachestvennyye harakteristiki naseleniya [North-West of Russia: qualitative characteristics of the population]. Ekonomika i biznes: teoriya i praktika [Economy and Business: Theory and Practice]. 2020. No. 7. P. 187-194. (in Russ.)
7. Ryumina E. V. Yuzhnyye regiony Rossii: sotsial'no-ekonomicheskij analiz kachestvennyh harakteristik naseleniya [Southern regions of Russia: socio-economic analysis of the population characteristics]. Ekonomika: teoriya i praktika [Economics: Theory and Practices]. 2020. No. 3. P. 19-26. (in Russ.)
8. Ryumina E.V. Kachestvennyyj potentsial naseleniya Privolzhskogo federal'nogo okruga [Qualitative potential of the population of the Volga Federal District]. Mezhdunarodnyj zhurnal gumanitarnyh i estestvennyh nauk [International Journal of Humanities and Natural Sciences]. Vol. 8. P. 169-178. (in Russ.)
9. Zharomsky V. S., Migranova L. A., Toksanbaeva M. S. Sotsial'no-ekonomicheskoye neravenstvo v Rossii: dinamika i metody otsenki [Socio-economic inequality in Russia: dynamics and estimation method]. Narodonaselenie [Population]. 2018. Vol. 21. No. 4. Р. 89-95. DOI: 10.26653/1561-77852018-21-4-08. (in Russ.)
10. Ryumina E. V. Kachestvennyye harakteristiki naseleniya i sostoyaniye ekonomiki: analiz otdel'nyh grupp regionov Rossii [Qualitative characteristics of population and the state of the economy: analysis of certain groups of Russian regions]. Narodonaselenie [Population]. 2020. Vol. 23. No. 3. P. 16-26. DOI: 10.24411/1561-7785-2019-00035. (in Russ.)
11. Migranova L. A. Zarabotnaya plata v Rossii i v mire: sravnitel'nyj analiz [Payment for work in Russia and across the world: a comparative analysis]. Narodonaselenie [Population]. 2018. Vol. 21. No. 3. Р. 52-67. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-3-04. (in Russ.)
12. Simagin Yu. A., Patsiorkovsky V. V., Murtuzalieva D. D. Differenciatsiya estestvennogo prirosta naseleniya v municipal'nyh obrazovaniyah Rossii [Differentiation of natural population growth in Russian municipalities]. Narodonaselenie [Population]. 2018. Vol. 21. No. 4. Р. 36-49. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-04. (in Russ.)
Information about the author:
Ryumina Elena Viktorovna, Doctor of Economics, Professor, Chief Researcher, Institute of SocioEconomic Studies of Population of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russian Federation.
Contact information: e-mail: ryum50@mail.ru; ORCID: 0000-0002-7386-1077; Researcher ID Web of Science: P-9196-2016; Scopus Author ID: 57190410092; Elibrary Author ID: 72504.
Статья поступила в редакцию 09.05.2021, одобрена 30.08.2021, опубликована 30.09.2021.
