Научная статья на тему 'Анализ региональных особенностей структуры расходов на продукты питания на основе метода главных компонент'

Анализ региональных особенностей структуры расходов на продукты питания на основе метода главных компонент Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
356
41
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
СТРУКТУРА РАСХОДОВ / МЕТОД ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ / КЛАСТЕР / ПРОДУКТЫ ПИТАНИЯ / ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ НАСЕЛЕНИЯ / УРОВЕНЬ ЖИЗНИ / ДОМОХОЗЯЙСТВО / ВВП НА ДУШУ НАСЕЛЕНИЯ / КОЭФФИЦИЕНТ ДЖИНИ / РЕГИОНЫ / THE STRUCTURE OF EXPENSES / THE METHOD OF THE MAIN COMPONENTS / A CLUSTER / FOOD PRODUCTS / CONSUMER BEHAVIOUR OF THE POPULATION / THE STANDARD OF LIVING / A HOUSEHOLD / GDP PER CAPITA / THE GINI INDEX / REGIONS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ярашева Азиза Викторовна, Макарова Елена Анатольевна

В статье представлены результаты анализа расходов домохозяйств в ходе проведённого совместного исследования учёных ИСЭПН РАН и УГАТУ. Анализ осуществлён с целью построения кластеров российских регионов на основе структуры расходов на покупку продуктов питания. Для расчётов использовался пакет StatGraphics, который позволил сгруппировать регионы, различающиеся по типовым пропорциям в структуре потребительских расходов на продукты первой необходимости. Анализ расходов домохозяйств в регионах РФ проводился в двух аспектах: исследования структуры расходов на покупку продуктов питания с учётом индекса Джини и с учётом ВВП на душу населения в абсолютных и относительных единицах.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

ANALYSIS OF REGIONAL FEATURES OF THE STRUCTURE OF EXPENDITURES ON FOOD PRODUCTS BASED ON THE METHOD OF MAIN COMPONENTS

The manuscript presents the results of an analysis of expenditures of households from a joint study of scientists from ISESP of RAS and UGATU. The analysis has been performed in order to build clusters of Russian regions based on the structure of expense on purchasing food products. StatGraphics program was used for calculations which allowed to determine and group the regions that were different in typical proportions in the structure of consumer expense for essential products. Analysis of household expense in the regions of the Russian Federation was performed in two aspects: studies of the structure of expenditures spent on purchasing food products taking into account the Gini index and the per capita GDP in absolute and relative units.

Текст научной работы на тему «Анализ региональных особенностей структуры расходов на продукты питания на основе метода главных компонент»

Региональная экономика

ЯРАШЕВА А.В.,МАКАРОВА Е.А.

АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ СТРУКТУРЫ РАСХОДОВ НА ПРОДУКТЫ ПИТАНИЯ НА ОСНОВЕ МЕТОДА ГЛАВНЫХ КОМПОНЕНТ

Аннотация. В статье представлены результаты анализа расходов домохозяйств в ходе проведённого совместного исследования учёных ИСЭПН РАН и УГАТУ. Анализ осуществлён с целью построения кластеров российских регионов на основе структуры расходов на покупку продуктов питания. Для расчётов использовался пакет StatGraphics, который позволил сгруппировать регионы, различающиеся по типовым пропорциям в структуре потребительских расходов на продукты первой необходимости. Анализ расходов домохозяйств в регионах РФ проводился в двух аспектах: исследования структуры расходов на покупку продуктов питания с учётом индекса Джини и с учётом ВВП на душу населения в абсолютных и относительных единицах.

Ключевые слова: структура расходов, метод главных компонент, кластер, продукты питания, потребительское поведение населения, уровень жизни, домохозяйство, ВВП на душу населения, коэффициент Джини, регионы.

УАЯАБНЕУА А.У.,ИАКАЯОУА Е.А.

ANALYSIS OF REGIONAL FEATURES OF THE STRUCTURE OF EXPENDITURES ON FOOD PRODUCTS BASED ON THE METHOD OF MAIN COMPONENTS

Abstract. The manuscript presents the results of an analysis of expenditures of households from a joint study of scientists from ISESP of RAS and UGATU. The analysis has been performed in order to build clusters of Russian regions based on the structure of expense on purchasing food products. StatGraphics program was used for calculations which allowed to determine and group the regions that were different in typical proportions in the structure of consumer expense for essential products.

Analysis of household expense in the regions of the Russian Federation was performed in two aspects: studies of the structure of expenditures spent on purchasing food products taking into account the Gini index and the per capita GDP in absolute and relative units.

Keywords: The structure of expenses, the method of the main components, a cluster, food products, consumer behaviour of the population, the standard of living, a household, GDP per capita, the Gini index, regions.

Потребительское поведение российского населения на сегодняшний день осуществляется в условиях санкций, введённых рядом зарубежных стран, и необходимости решения задачи им-портозамещения. Кризисная ситуация второй половины 2014 — начала 2015 года показала растущее неравенство в разрезе регионов и социальных групп населения в потреблении продуктов питания. Среди проявлений неравенства можно назвать: изменения структуры расходов на продукты питания в абсолютном и стоимостном выражении, ухудшение рациона — как разрыв в уровнях потребления биологически ценных продуктов между бедными и высоко обеспеченными слоями населения.

Однако следует отметить, что и до возникновения перечисленных проблем в нашей стране оставались нерешёнными вопросы, касающиеся неравенства в доступности продуктов питания высокого качества для различных доходных групп населения. Эти аспекты получили отражение в предшествующих научных статьях авторов [4].

Сохраняющаяся актуальность исследования данной темы предполагает целесообразность проведения компонентного анализа для построения кластеров регионов РФ, различающихся по структуре расходов домашних хозяйств на покупку продуктов питания, представленных в абсолютных единицах, с учётом обобщённых показателей уровня жизни населения. Особенность состава анализируемых (исходных) признаков состоит в том, что они включают две под-

группы.

К первой подгруппе относятся признаки, характеризующие расходы на приобретение различных продуктов питания, представленные в абсолютных (денежных) единицах. Выделены десять направлений потребительских расходов на приобретение продуктов питания: хлебобулочные изделия и крупы; мясо; рыба и морепродукты; молочные изделия, сыр и яйца; масла и жиры; фрукты, овощи; сахар (джем, мёд, шоколад и конфеты); безалкогольные напитки; расходы на другие продукты питания.

Ко второй группе признаков отнесены следующие: расходы на конечное потребление (в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, рублей), валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения (руб.), а также коэффициент Джини. Эти признаки предназначены для описания уровня жизни населения региона в целом с учётом неравномерности распределения доходов. С помощью включения этих обобщённых характеристик появляется возможность дать оценку структуры расходов домохозяйств на продукты питания по кластерам регионов с различным уровнем жизни.

Построены три главные компоненты с использованием пакета StatGrapЫcs, при этом получена сводная характеристика для всех компонент с указанием собственных значений, согласно которым первые две главные компоненты описывают 68,5% дисперсии исходных данных. Третья главная компонента добавляет ещё 7,5% дисперсии, так что в сумме получается 76% дисперсии, что достаточно для анализа пространственного распределения объектов.

Весовые коэффициенты всех признаков для трёх главных компонент представлены в таблице 1. На основе полученных данных о весовых коэффициентах выполнен расчёт коэффициентов информативности для всех трёх главных компонент. Для каждой компоненты определён состав признаков, определяющих её смысловое содержание (выделены курсивом).

Таблица 1

Весовые коэффициенты признаков для трёх главных компонент (выборка по основным направлениям расходов на продукты питания, денежные ед-цы)

№ Признаки: расходы на различные виды продуктов питания Компонента Компонента Компонента

1 2 3

1 Хлебобулочные изделия и крупы 0,319126 0,20463 0,0687145

2 Мясо 0,318424 -0,0015162 -0,162666

3 Рыба и морепродукты 0,255102 -0,130902 -0,339477

4 Молочные изделия (сыр и яйца) 0,344796 0,0512245 -0,0662633

5 Масла и жиры 0,225393 -0,0432492 -0,526929

6 Фрукты 0,294104 0,0680102 0,17974

7 Овощи 0,289657 -0,243074 -0,270198

8 Сахар (джем, мёд, конфеты) 0,119769 0,557114 0,341807

9 Другие продукты питания 0,283394 0,356343 0,0350852

10 Безалкогольные напитки 0,332408 0,106361 0,120093

11 ВРП на душу населения 0,2177 -0,370007 0,371906

12 Расходы на конечное потребление (на члена домохозяйства) 0,33383 -0,0693131 0,123349

13 Коэффициент Джини 0,16618 -0,531418 0,4245

Источник: расчёты авторов.

Первая главная компонента характеризует в целом расходы на приобретение основных ценных продуктов питания (расходы на покупку мяса, молочных изделий, хлебобулочных изделий, фруктов, овощей) с учётом суммарных расходов на конечное потребление. В области больших значений компоненты находятся регионы, которые характеризуются значительными расходами в абсолютных величинах на приобретение этих продуктов питания, являющихся ценными и важными (рис. 1). Это регионы, расположенные в крайней правой области, находя-

щиеся в кластерах 5, 6, 7, 8, 9 (Москва, Ямало-Ненецкий автономный округ, Санкт-Петербург, Сахалинская область, Магаданская область, Чукотский автономный округ и др.).

Рис. 1. Проекция регионов РФ в пространстве двух главных компонент (выборка по основным направлениям расходов на продукты питания, денежные ед-цы)

Вторая главная компонента характеризует совокупные расходы на продукты питания, содержащие углеводы (сахар) с учётом ВРП на душу населения и неравномерности распределения доходов (отражённой в индексе Джини). Необходимо выделить характерную особенность для регионов, расположенных в крайних областях (высоких или низких значениях) компоненты. Согласно полученным знакам при весовых коэффициентах наиболее значимых признаков показано, что рост уровня жизни сопровождается ростом степени неравномерности распределения доходов и снижением расходов на покупку углеводсодержащих продуктов питания. Регионам, которые находятся в области малых значений главной компоненты (например, Москва), присущ более высокий уровень жизни, однако и большая дискриминация в распределении доходов, а также малые расходы на продукты, содержащие углеводы. Для регионов, находящихся в области больших значений компоненты, например, для Чеченской Республики, присущ низкий показатель ВРП на душу населения (низкий уровень жизни), а также малая степень неравномерности распределения доходов (малый коэффициент Джини) и высокие расходы на приобретение продуктов, содержащих углеводы.

Третья главная компонента характеризуется значением ВРП на душу населения, коэффициентом Джини и расходами на продукты питания, содержащие жиры. Вывод аналогичен: с ростом ВРП на душу населения увеличивается и неравномерность распределения доходов, а также снижаются расходы на покупку продуктов питания, содержащих жиры.

Выделены девять кластеров регионов РФ (табл. 2). В 5-й, 7-й, 8-й и 9-й кластер вошли регионы, характеризующиеся высоким уровнем расходов на продукты питания с высокой пищевой ценностью (далее — ценные продукты питания) и малыми расходами на углеводсодержа-щие продукты питания. В 3-й, 4-й, 6-й кластеры вошли регионы, характеризующиеся средним уровнем расходов на ценные продукты питания. Во 2-й кластер вошли регионы, характеризующиеся низким или средним уровнем расходов на ценные продукты питания. И наконец, в 1-й кластер вошли регионы, характеризующиеся низким уровнем расходов на продукты питания, а также низким уровнем расходов на конечное потребление в целом (Республика Ингушетия и Дагестан).

Таблица 2

Типология кластеров российских регионов по расходам на продукты питания, денежные ед-цы

Номер кластера Регионы

1-й кластер Белгородская область, Владимирская область, Воронежская область, Курская область, Орловская область, Рязанская область, Тамбовская область, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия — Алания, Чеченская Республика, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика. Нижегородская область, Оренбургская область, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Республика Хакасия, Алтайский край, Республика Бурятия, Смоленская область, Волгоградская область, Республика Адыгея, Ставропольский край

2-й кластер Брянская область, Тульская область, Ярославская область, Республика Карелия, Архангельская область, Республика Коми, Калининградская область, Ленинградская область, Новгородская область, Псковская область, Ростовская область, Краснодарский край, Астраханская область, Пермский край, Республика Башкортостан, Свердловская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Самарская область, Ульяновская область, Саратовская область, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область, Томская область, Липецкая область, Московская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Челябинская область, Амурская область, Забайкальский край

3-й кластер Кировская область, Пензенская область

4-й кластер Приморский край, Хабаровский край, Еврейская автономная область, Тверская область, Вологодская область

5-й кластер Республика Саха, Мурманская область, Санкт-Петербург, Сахалинская область, Чукотский автономный округ, Магаданская область

6-й кластер Тюменская область, Ненецкий автономный округ

7-й кластер Москва

8-й кластер Ямало-Ненецкий автономный округ

9-й кластер Камчатский край

Структурные особенности расположения кластеров в двумерном пространстве состоят в следующем. Справа на 2D-диаграмме (рис. 1) расположены кластеры с малым числом регионов с высокими расходами на приобретение ценных продуктов питания и ВРП на душу населения. По мере движения влево населённость кластеров растёт, а качественный состав (структура) питания ухудшается, ВРП на душу населения снижается, дифференциация возрастает. В крайней левой части на диаграмме расположен кластер регионов, средний по численности, домохозяйства которого имеют низкий уровень жизни.

На рисунке 2 представлено неструктурированное дерево зависимости кластера регионов от анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания для ситуации, когда ещё не проведён компонентный анализ. Далее на рисунке 3 представлено структурированное дерево зависимости кластера регионов от множества анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания для ситуации, когда по результатам проведения компонентного анализа выполнена структуризация не только объектов в пространстве признаков, но и самих признаков. Результатом структуризации признаков является их объединение в новые интегральные признаки — главные компоненты.

По результатам анализа данных о расходах домохозяйств регионов на покупку различных продуктов питания, представленных в денежных единицах, выявлены малочисленные кластеры благополучных регионов РФ, характеризующихся высоким и средним уровнем расходов домохозяйств на покупку основных продуктов питания, а также многочисленные кластеры недостаточно благополучных и неблагополучных регионов РФ, характеризующихся низким уровнем анализируемых расходов домохозяйств. Показано, что рост уровня жизни (ВРП на душу населения) сопровождается ростом степени неравномерности распределения доходов и снижением расходов на приобретение малоценных продуктов питания.

Рис. 2. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от множества анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания, в денежных ед-цах (неструктурированное)

Рис. 3. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от множества анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания, в денежных ед-цах (структурированное)

Теоретический и практический интерес представляет структура потребления основных продуктов питания (по группам, в кг в среднем на потребителя в год), в которой просматриваются следующие явления, характерные для макрорегионов страны. В абсолютных показателях хлеба и хлебных продуктов больше всего потребляют в ЮФО и СКФО, картофеля — в СФО (наименьший показатель — в УФО), наибольшее потребление мяса и мясных продуктов отмечено в СЗО, ЦФО, ЮФО и ДФО, рыбу и рыбные продукты больше всего потребляют в ДФО (в среднем в год на одного потребителя приходится более 30 кг), а меньше всего — в СКФО.

Структура расходов на покупку продуктов питания (в процентах по каждой из групп продуктов) в общих потребительских расходах домохозяйств по Российской Федерации в целом и по восьми федеральным округам в 2013 году представлена в таблице 3.

Таблица 3

Доля расходов на покупку продуктов питания в потребительских расходах домашних хозяйств в 2013 году, в %

Продукты питания РФ ЦФО СЗФО ЮФО СКФО ПФО УФО СФО ДФО

Доля расходов на продукты питания в потреб. расходах 27,7 25,6 29,4 30,9 38,8 27,1 25,6 28,6 28,3

Из них: хлеб и хлебные продукты 4,2 3,5 4,6 4,4 6,1 4,4 4,2 4,7 4,5

Картофель 0,4 0,3 0,5 0,7 0,9 0,3 0,3 0,2 0,4

Овощи и бахчевые 1,8 1,7 2,4 2,4 2,9 1,5 1,6 1,5 2,2

Фрукты и ягоды 2,0 1,7 2,1 1,9 2,5 2,0 1,8 2,3 2,3

Мясо и мясные продукты 8,2 8,2 8,0 9,2 12,5 7,9 7,2 8,3 7,6

Молоко и молочные продукты 4,3 4,1 4,9 4,6 4,9 4,1 4,2 4,4 4,5

Яйца, штук 0,4 0,4 0,5 0,4 0,5 0,4 0,4 0,5 0,5

Рыба и рыбные продукты 1,8 1,9 1,9 1,9 1,6 1,7 1,6 1,7 1,8

Сахар и кондитерские изделия 1,8 1,3 1,5 2,2 3,4 2,0 1,8 2,1 1,7

Масло растительное и другие жиры 0,5 0,4 0,4 0,5 0,8 0,5 0,4 0,6 0,5

Чай, кофе, безалкогольные напитки и др. 2,3 2,1 2,6 2,7 2,7 2,3 2,1 2,3 2,3

Если рассматривать продукты питания по группам, то самая большая доля расходов в процентном отношении приходится на мясо и мясные продукты (наибольший показатель — в регионах СКФО), далее следуют хлеб и хлебные продукты, затем молоко и молочные продукты.

Анализ расходов домохозяйств регионов РФ на покупку различных продуктов питания, представленных в денежных единицах, целесообразно дополнить ещё исследованием тех же статей расходов домохозяйств, только представленных в относительных единицах.

Цель анализа этой выборки состоит в выявлении кластеров регионов РФ, различающихся типовым пропорциям в структуре расходов на покупку продуктов питания домашних хозяйств, представленных в относительных единицах. Весовые коэффициенты всех признаков для трёх главных компонент представлены в таблице 4.

Таблица 4

Весовые коэффициенты признаков для трёх главных компонент (выборка по основным направлениям расходов на продукты питания, %)

Признаки Компонента Компонента Компонента

1 2 3

Хлебобулочные изделия и крупы -0,192633 0,461374 -0,0591946

Мясо -0,0786495 -0,363741 -0,369224

Рыба и морепродукты 0,186052 -0,0348477 -0,202873

Молочные изделия, сыр и яйца 0,321343 0,23614 -0,419365

Масла и жиры -0,32214 -0,265528 -0,155689

Фрукты 0,0400122 0,0737846 0,673755

Овощи 0,270429 -0,39189 0,275836

Сахар (джем, мёд, конфеты) -0,405429 0,201213 0,207087

Другие продукты питания -0,0674439 0,484291 -0,164822

Безалкогольные напитки 0,279892 0,29827 0,125234

ВРП 0,385708 0,0218354 -0,0200212

Расходы на конечное потребление 0,494259 0,0620986 0,0523417

Источник: расчеты авторов

На рисунках 4 и 5 представлены неструктурированное и структурированное деревья зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от множества анализируемых расходов на покупку продуктов питания, представленных в относительных единицах.

Хлебобулоч ные изделия и крупы

Кластеры регионов, сформ-е в зависимости от расходов

Расходы на конечное потребление на члена д/х

Рис. 4. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от множества анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания в относительных ед-цах (неструктурированное)

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Рис. 5. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от множества анализируемых направлений расходов на покупку продуктов питания в относительных ед-цах (структурированное)

Проекция множества объектов на пространство двух ГК представлена на рисунке 6. Первая главная компонента характеризует уровень жизни населения (ВРП на душу населения) с учётом доли расходов на молочные продукты (признак со знаком «+»), овощи (признак со знаком «+»), безалкогольные напитки (признак со знаком «+»). Большое значение компоненты соответствует наличию в структуре питания малой доли расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар). В целом регионы, которые находятся в области больших значений компоненты, характеризуются высоким уровнем жизни, население имеет в

структуре питания достаточно высокую долю молочных продуктов, овощей и безалкогольных напитков, а также малую долю продуктов, содержащих жиры и углеводы (рис. 6). Это регионы, расположенные в крайней правой области, объединены в кластер 8 (Магаданская область, Москва), в кластер 5 (Мурманская, Сахалинская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Камчатский край, Республика Коми и другие) и в кластер 7 (Ненецкий автономный округ).

БсаНегрИ

■ —1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—1—'-■ -3,7 \ -1,7 0,3 2,3 4,3 6,3

Республика Ингушетия

Республика Дагестан СОГГфОПбГН 1

Рис. 6. Проекция регионов РФ в пространство двух главных компонент (выборка по основным направлениям расходов на продукты питания, %)

Для субъектов РФ, расположенных в крайней левой части пространства, объединённых в кластер 1 (например, Дагестан, Ингушетия, Чеченская Республика), характерна большая доля расходов на углеводсодержащие продукты питания при низком уровне жизни.

Вторая главная компонента характеризует соотношение расходов на дорогие (мясо, овощей, признак со знаком «-») и малоценные (содержащие углеводы, признак со знаком «+») продукты питания. Это значит, что большое значение компоненты будет свидетельствовать о наличии в структуре питания малых долей расходов на мясо и овощи (ценные продукты питания) и больших долей расходов на углеводсодержащие продукты (макароны, хлебобулочные изделия). То есть регионы, которые находятся в области больших значений компоненты, характеризуются малыми расходами на дорогие и ценные продукты питания, и большими расходами на малоценные продукты питания.

На 2D-диаграмме (рис. 6) справа расположены кластеры с малым числом регионов с высокими расходами на дорогие и ценные продукты питания и малыми расходами на малоценные продукты питания. По мере движения влево доли расходов на дорогие и ценные продукты питания снижаются, а на малоценные продукты питания повышаются.

Крайний справа кластер 8 (Москва, Магаданская область) включает регионы с высоким ВРП на душу населения, большими долями биологически важных продуктов питания и малыми долями расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар).

Кластер 5 объединяет регионы с высоким ВРП на душу населения, достаточно большими долями биологически важных продуктов питания и довольно малыми долями расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар), а также на покупку мяса и овощей (Камчатский, Красноярский край, Тюменская, Мурманская область, Санкт-Петербург, Чукотский автономный округ, Республика Саха и др.). Кластер 7 отличается большой долей в структуре питания мяса и овощей (Ненецкий авт. округ).

Кластер 4 включает регионы со средним ВРП на душу населения, средними долями биоло-

гически важных продуктов питания и расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар): Смоленская, Новосибирская, Омская, Псковская, Ростовская, Липецкая область, Краснодарский, Забайкальский край, Еврейский автономный округ и др.

Кластер 3 — это регионы с довольно низким ВРП, достаточно низкими долями биологически важных продуктов питания и большими долями расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар), мало мяса и овощей, много углеводов (Курганская, Курская, Кировская, Марий Эл, Тыва, Хакасия, Удмуртская Республика).

Кластер 2 объединяет регионы с довольно низкими долями биологически важных продуктов питания и большими долями расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар), средний объём мяса и овощей (Республика Башкортостан, Татарстан, Кабардино-Балкарская, Мордовия, Алтайский край, Тамбовская область и др.).

Кластер 6 — регионы с низким ВРП, низкими долями биологически важных продуктов питания и большими долями расходов на продукты питания, которые содержат жиры (масла), углеводы (сахар), большой долей мяса и овощей (Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Северная Осетия — Алания).

Крайний слева кластер 1 включает два региона (Республика Ингушетия и Дагестан), которые отличаются от кластера 6 очень низким ВРП, но довольно большой долей мяса и овощей.

Выявленные кластеры (табл. 4) и их сформированные границы позволяют выполнить анализ положения неблагополучных регионов РФ, соотнести их с границей бедности и определить пути повышения уровня жизни в этих регионах путём регулирования доходов населения, в частности, за счёт корректировки прожиточного минимума.

Таблица 4

Типология кластеров российских регионов по расходам на продукты питания, в относительных ед-цах

Номер кластера Регионы

1-й кластер Республика Дагестан, Республика Ингушетия

2-й кластер Алтайский край, Республика Алтай, Республика Мордовия, Республика Башкортостан, Воронежская область, Пензенская область, Кабардино-Балкарская Республика, Тамбовская область, Республика Адыгея, Республика Татарстан, Республика Бурятия

3-й кластер Республика Тыва, Республика Марий Эл, Курская область, Удмуртская Республика, Курганская область, Кировская область, Республика Хакасия

4-й кластер Тверская область, Вологодская область, Брянская область, Тульская область, Свердловская область, Ульяновская область, Саратовская область, Чувашская Республика, Республика Карелия, Архангельская область, Еврейская автономная область, Калининградская область, Ленинградская область, Новгородская область, Псковская область, Ростовская область, Краснодарский край, Астраханская область, Пермский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область, Томская область, Липецкая область, Ивановская область, Забайкальский край, Калужская область, Костромская область, Челябинская область, Амурская область, Карачаево-Черкесская Республика, Белгородская область, Владимирская область, Смоленская область, Волгоградская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Орловская область, Республика Калмыкия, Рязанская область

5-й кластер Красноярский край, Хабаровский край, Ярославская область, Республика Коми, Самарская область, Московская область, Республика Саха, Чукотский автономный округ, Сахалинская область, Санкт-Петербург, Мурманская область, Ханты-Мансийский автономный округ, Ямало-Ненецкий автономный округ, Тюменская область, Приморский край, Камчатский край

6-й кластер Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Северная Осетия — Алания

7-й кластер Ненецкий автономный округ

8-й кластер Москва, Магаданская область

Типология российских регионов по расходам на продукты питания может быть использована для создания имитационной модели поведения населения, что в свою очередь позволит выполнить прогноз роста ВВП за счёт повышения благосостояния при реализации потребитель-

ски-ориентированного сценария экономического роста [1, 2]. В условиях глубокой дифференциации регионов и макрорегионов по показателям качества жизни возникает острая необходимость обеспечения продовольственной безопасности, напрямую связанной с рационом населения [3].

Результаты проведённого авторами анализа статистических данных, представленные в виде кластеров регионов РФ, различающихся по уровню жизни, степени дифференциации и структуре расходов (в абсолютных и относительных единицах) на покупку продуктов питания, позволяют выявить особенности в структуре потребления различных слоёв населения, границы характерных групп кластеров регионов, что особенно важно для анализа состояния неблагополучных субъектов Федерации.

Приведённые результаты кластеризации населения регионов РФ могут быть положены в основу построения динамических имитационных моделей, предназначенных для анализа динамики потребительского поведения и поддержки принятия решений по корректировке прожиточного минимума, социальных трансфертов и других финансовых потоков при реализации социальной политики. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений на основе извлечённых закономерностей позволит проводить анализ различных сценариев реализации государственной политики, направленной на обеспечение финансово-экономической защиты населения и повышение уровня и качества жизни.

Литература

1. Макарова Е. А. Формирование сценариев управления поведением секторов экономики на основе динамической модели макроэкономического кругооборота // Вестник УГАТУ: Науч. журн. Уфимск. гос. авиац. техн. ун-та. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика». — 2009. — Т. 13. — № 2 (35). — С. 136-147.

2. Пресняков М. В. Минимальный размер оплаты труда как механизм конституционно-правовых гарантий достойного уровня жизни в Российской Федерации // Вестник Поволжской академии государственной службы. — 2007. — № 7. — С. 103-108.

3. Ушачев И. Г. Основные положения Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации //АПК: экономика, управление. — 2008. — № 12. — С. 2-8.

4. Ярашева А. В., Бурдастова Ю. В., Дохолян А. С. Особенности потребительского поведения россиян в разрезе макрорегионов и социально-доходных групп // Региональные проблемы преобразования экономики. — № 7. — 2014. — С. 27-34.

References:

1. Makarova E. A. Formation scenarios control the behavior of sectors of the economy based on a dynamic macroeconomic model of the circuit // Vestnik UGATU: Scientific. Phys. Ufimsky. state of aviation. tech. Univ. Series "Management, computer engineering and computer science". — 2009. — T. 13. — № 2 (35). — P. 136147.

2. Presnyakov M. V. Minimum wage as a mechanism of constitutional-legal guarantees of a decent standard of living in the Russian Federation // Bulletin of the Povolzhskaya Academy of state service. — 2007. — No. 7. —

5. 103-108.

3. The I. G. Ushachev The main provisions of the food security Doctrine of the Russian Federation // AIC: economy, management. — 2008. — No. 12. — P. 2-8.

4. Yarasheva A. V., Y. V. Burdastov, Dokholyan A. S. Features of Russian behavior in the context of macro-regions and socio-income groups // Regional problems of transformation of economy. — No. 7. — 2014. — P. 27-34.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.