CC BY
45
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Математический анализ и моделирование в экономике
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛЕЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (НА ПРИМЕРЕ ДОБРОВОЛЬНОГО МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ)
Аюр Баирович ШАТОНОВ^, Владислав Викторович БОРИСОВь
a соискатель кафедры теории и социально-экономической статистики,
Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва, Российская Федерация ayur_shatonov_b@yahoo.com
b аспирант, ассистент кафедры теории и социально-экономической статистики, Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова, Москва, Российская Федерация vladislav.brsv@gmail. com
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 21.12.2015 Принята в доработанном виде 20.01.2016 Одобрена 17.05.2016
УДК 332.12; 368.9 JEL: С38, С43, G22
Ключевые слова: фактор развития, медицинское страхование, многомерные статистические методы, экономика региона
Аннотация
Предмет. Дефицит исполнения программ обязательного медицинского страхования в регионах страны вызывает необходимость развития коммерческих способов финансирования здравоохранения, в том числе добровольного медицинского страхования. Разработка и оценка эффективности управленческих мероприятий по развитию этого вида страхования должны осуществляться с помощью математико-статистических методов. Поскольку экономика России характеризуется неустойчивым развитием территорий, разработанные меры по развитию системы добровольного медицинского страхования должны быть адаптированы в соответствии с социально-экономическими особенностями развития регионов. Цели. Определить факторы, влияющие на развитие добровольного медицинского страхования в регионах Российской Федерации. Выявить однородные группы субъектов страны по факторам, влияющим на развитие добровольного медицинского страхования. Методология. В работе используются функциональный и исторический подходы к анализу предмета, а также многомерные методы классификации, методы снижения размерности, статистические группировки, методы построения рейтингов.
Результаты. Разработана методика многомерной классификации субъектов Российской Федерации по факторам, обусловливающим развитие добровольного медицинского страхования. Регионы страны распределены на 7 типологических групп по уровню социально-экономического развития. Для каждой из групп регионов проанализированы предпосылки, обусловливающие текущий уровень развития добровольного медицинского страхования.
Выводы. Выявлены регионы, в которых уровень развития добровольного медицинского страхования не соответствует сложившемуся уровню социально-экономического и демографического развития. В качестве основного показателя развития системы добровольного медицинского страхования использован объем собранных страховых премий в расчете на 1 чел. постоянного населения региона. Сформированы предложения по развитию добровольного медицинского страхования в регионах этой группы. Дана характеристика регионов с точки зрения перспективности ведения страхового бизнеса.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
Развитие любого вида страхования зависит от наличия устойчивого спроса на страховые услуги, который определяется желанием населения обезопасить уровень достигнутого материального благосостояния. В свою очередь высокий уровень материального благосостояния населения находится в прямой зависимости от значений показателей социально-экономического развития.
Значительная часть субъектов РФ относится к категории регионов с низким уровнем социально-экономического развития в силу целого перечня объективных обстоятельств. Во-первых, переход региональных экономик к рыночным отношениям происходил при неравных стартовых условиях; во-
вторых, сдерживающее влияние на экономическое развитие значительного числа регионов оказывают природно-ресурсный и экологический факторы; в-третьих, негативное влияние на развитие экономики регионов оказывают удорожающие факторы - сейсмичность, низкая транспортная доступность, топливо- и энергоемкость производимой продукции [1].
Таким образом, развитие добровольного медицинского страхования (ДМС) в регионах страны происходило также неравномерно. Поскольку развитие ДМС в настоящее время происходит вглубь территории страны, наиболее критичным становится вопрос выделения
однородных групп субъектов РФ, в которых возможно проведение однообразной страховой политики в целях сокращения транзакционных издержек, а также выявление регионов с наиболее благоприятными условиями для развития отрасли.
Для выявления взаимосвязи уровня развития ДМС и социально-экономического положения регионов первоначально была проведена группировка субъектов РФ по объему собранных страховых премий по ДМС на душу населения. Данные по Ханты-Мансийскому, Ямало-Ненецкому, а также Ненецкому автономным округам учитывались в составе значений показателей Тюменской и Архангельской областей соответственно. Таким образом, объем рассматриваемой совокупности сократился до 80 субъектов РФ.
Размах варьирования рассматриваемого показателя позволил предварительно выделить четыре группы субъектов страны с объемом страховых премий на душу населения: до 100 руб., от 101 до 200 руб., от 201 до 400 руб. и свыше 400 руб. По этим группам рассчитаны средние показатели душевого ВРП, среднедушевых денежных доходов, уровня безработицы по методологии МОТ (табл. 1).
Предварительный анализ результатов группировки позволил сделать вывод о том, что при увеличении ВРП, денежных доходов в расчете на душу населения и снижении уровня безработицы объем страховых премий по ДМС на душу населения возрастает. Однако развитие ДМС в регионах страны связано не только с состоянием социально-экономической сферы, но и с конъюнктурой на рынке труда и демографической ситуацией. Полученная группировка не позволила оценить степень влияния этих факторов на развитие ДМС, выявить однородные группы регионов по всем показателям, что обусловило необходимость использования многомерных методов
классификации.
Для определения влияния социально-экономического положения, демографической ситуации и рынка труда на развитие ДМС в регионах страны были отобраны семь показателей:
у - объем собранных страховых премий по добровольному медицинскому страхованию на душу населения, руб.;
Х1 - ВРП на душу населения, руб.;
Х2 - среднедушевые денежные доходы населения, руб.;
Хз - уровень экономической активности, %;
x4 - коэффициент миграционного прироста на 10 000 чел. населения;
Х5 - плотность населения, чел./км2;
Хб - сальдированный финансовый результат деятельности предприятий в расчете на одну организацию, руб.;
x7 - уровень безработицы по методологии МОТ, %.
Информационной базой послужили данные Центрального банка РФ и Федеральной службы государственной статистики за 2013 г. по 80 субъектам страны. На основе качественного экономико-статистического анализа предварительно из рассматриваемой совокупности регионов были исключены:
• Тюменская область, Москва, Санкт-Петербург -значения практически всех отобранных показателей в 2-3 раза превышают значения показателей других регионов-лидеров;
• Чукотский автономный округ - при высоком уровне среднедушевых денежных доходов и экономической активности населения объем собранных страховых премий ДМС находится на уровне регионов-аутсайдеров;
• Чеченская Республика, Республика Ингушетия, Республика Тыва - регионы, характеризующиеся не только самыми низкими значениями отобранных показателей (ниже средних по совокупности в 2-3 раза), но и крайне низким уровнем развития ДМС (меньше одного рубля страховых премий на душу населения).
Таким образом, на начальном этапе для анализа было принято 73 субъекта страны. Учитывая высокую коррелированность исходных признаков, с помощью метода главных компонент была снижена размерность исходного информационного пространства и выделены первые три наиболее «весомые» главные компоненты, которые объясняют 74,58% вариации исходного информационного пространства. Собственные значения главных компонент и их вклад в суммарную дисперсию представлены в табл. 2.
Факторные нагрузки, полученные с помощью вращения методом Varimax normalized, представлены в табл. 3. Значения матрицы удовлетворяют содержательной интерпретации главных компонент.
Первая главная компонента /1, отражающая уровень экономического развития региона, объясняет 38,13% вариации исходных признаков и связана с показателями Х1, Х2 и хз.
Вторая главная компонента /2, объясняющая 20,86% вариации исходных показателей, определяется как демографическая ситуация в регионе. Данная компонента тесно коррелирует с показателями Х4 и Х5.
Формирование третьей главной компоненты /3, определяющей 15,59% общей дисперсии, связано с показателями, характеризующими состояние рынка труда и успешность деятельности предприятий - х6 и х7.
Выбор показателей для классификации регионов проводился по результатам компонентного анализа. Для этого из каждой группы показателей, участвующих в интерпретации главных компонент, отобраны по одному признаку, связанному с компонентой в наибольшей степени.
Таким образом, классификация проводилась по четырем показателям:
у - объем собранных страховых премий по ДМС на душу населения, руб.;
Х2 - среднедушевые денежные доходы населения, руб.;
Х4 - коэффициент миграционного прироста на 10 000 чел. населения;
Х7 - уровень безработицы по методологии МОТ, %.
Анализ вариации отобранных показателей в разрезе 73 субъектов РФ указывает на значительный разброс их значений, что свидетельствует о неоднородности развития добровольного медицинского страхования в регионах страны и, соответственно, говорит о возможности применения методов классификации и выделения типологических групп внутри всей совокупности (табл. 4).
Классификация субъектов РФ проведена с помощью иерархического алгоритма (метод Уорда и Евклидово расстояние) по унифицированным данным. В качестве ориентира для определения возможного числа кластеров использовалось графическое изображение процесса агломерации, а также величины расстояний между объединяемыми элементами [2]. В результате классификации получено семь типологических
групп регионов (кластеров). Процедура классификации представлена на рис. 1.
В целях облегчения экономической интерпретации результатов полученного разбиения при помощи метода суммы мест на основе средних значений показателей определялся уровень социально-экономического развития каждого кластера в соответствии со следующим порядком:
— ранжирование кластеров по каждому из отобранных показателей;
— подсчет значений обобщающего показателя социально-экономического развития - суммы мест по каждому из кластеров;
— присвоение рангов кластерам в порядке увеличения значений их обобщающего показателя.
Высокий уровень социально-экономического развития в целом коррелирует с объемом страховых премий на душу населения (табл. 5). Рассмотрим полученную классификацию подробнее.
Наименее развитыми с точки зрения социально-экономического развития являются регионы седьмого кластера. Традиционно в этот кластер входят регионы Северного Кавказа (Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Дагестан, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Калмыкия), а также ряд регионов Сибири и Дальнего Востока (Забайкальский край, Республика Алтай, Еврейская автономная область, Курганская область).
Значения всех отобранных показателей для регионов с очень низким уровнем социально-экономического развития значительно отстают от средних по России значений. Так, среднедушевые денежные доходы в расчете на душу населения ниже среднего по РФ значения почти на 20%, уровень безработицы - выше на 59,32%. Кроме того, наблюдается значительный отток населения из регионов данного кластера: 83,43 чел. на 10 000 чел. населения при среднем по России значении показателя в 13,04 чел.
Удручающее социально-экономическое положение сказывается на уровне развития ДМС. На душу населения приходится чуть более 24 руб. страховых премий по добровольному медицинскому страхованию в год, что ниже среднего значения показателя по стране практически в 8,4 раза. Среди регионов этого
кластера необходимо отметить Забайкальский край и Курганскую область, которые при изменении экономической ситуации могут быстро перейти в следующий, более развитый кластер. Дело в том, что несмотря на схожие значения социально-экономических показателей, инвестиционный климат и инфраструктурная составляющая в этих регионах значительно более развиты, что сказывается на существенно более высоких значениях собираемых страховых премий ДМС в расчете на душу населения - 91,75 и 61,65 руб. соответственно.
Кластер номер шесть характеризуется низким уровнем социально-экономического развития и является самым большим - всего 15 регионов. В него вошли наименее развитые регионы Поволжья (Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Чувашия, Пензенская, Кировская области), центральной части страны (Костромская, Ивановская, Владимирская, Орловская, Брянская, Псковская области) и Сибири (Республика Хакасия, Республика Адыгея, Республика Бурятия, Алтайский край).
Уровень доходов населения в регионах этого кластера лишь незначительно (в среднем на 55 руб.) превышает значение этого показателя для седьмого кластера. Однако ситуация на рынке труда значительно более благоприятная - так уровень безработицы в среднем составляет 6,13%, что даже выше среднего по стране значения (6,27%). Несмотря на это, субъекты РФ из данного кластера являются естественными донорами экономически активного населения для региональных центров притяжения. Так, миграционный отток населения составляет 18,09 чел. на 10 000 населения. Сложившаяся ситуация вместе с низкой доходностью осуществления коммерческой деятельности (финансовый результат на организацию ниже среднего по РФ значения в два раза), сказывается на объемах собираемых страховых премий ДМС (в первую очередь корпоративного ДМС) - в среднем лишь 68,02 руб. на душу населения.
Четвертый кластер, социально-экономическое развитие которого характеризуется как ниже среднего, включает в себя 14 регионов: Саратовскую область, Приморский край, Амурскую, Архангельскую, Волгоградскую, Ростовскую, Омскую области, Республику Карелия, Ульяновскую область, Удмуртскую Республику, Оренбургскую, Иркутскую области, Республику Башкортостан. Большинство регионов этого кластера имеют развитые промышленные
секторы, поэтому рассматриваемые значения показателей их социально-экономического развития лишь слегка недотягивают до средних значений по стране. Так, среднедушевые денежные доходы населения составляют 18 652,91 руб. против среднего по России значения в 19 394,5 руб. Уровень безработицы (6,14%) выше среднего значения по стране. Однако в регионах данного кластера наблюдается значительный отток населения - 26,24 чел. на 10 000 населения. Нужно отметить, что сложившаяся ситуация позволяет аккумулировать в среднем 238,09 руб. страховых премий по добровольному медицинскому страхованию на душу населения, что значительно превышает значение этого показателя как для рассматриваемых ранее кластеров, так и среднего по России значения в 201,44 руб.
В кластер со средним уровнем социально-экономического развития вошли лишь шесть регионов: Камчатский край, Магаданская и Мурманская области, Республика Коми, Сахалинская область, Республика Саха (Якутия). Как видно, практически все регионы данного кластера расположены в отдаленных и северных частях страны, что накладывает значительный отпечаток как на осуществление хозяйственной деятельности в целом, так и страхового бизнеса в частности.
Регионы этого кластера характеризуются очень высоким уровнем миграционного оттока (80,02 чел. на 10 000 населения) и уступают по этому показателю лишь северокавказским регионам. Уровень безработицы выше, чем в среднем по стране, на 0,23%. Вместе с тем в регионах данного кластера самые высокие денежные доходы населения - 30 894,25 руб., следовательно, и высокие объемы сбора страховых премий по добровольному медицинскому страхованию - 247,54 руб.
Нужно отметить, что большие объемы сборов страховых премий по добровольному медицинскому страхованию в основном обусловлены наличием спроса со стороны корпоративных клиентов - крупных добывающих и перерабатывающих промышленных гигантов, а также высоким уровнем цен, в том числе на услуги страхования. В целом регионы этого кластера имеют низкую привлекательность для развития ДМС в ближайшей перспективе вследствие их отдаленности, низкой инфраструктурной развитости, высокого оттока и малой плотности населения.
Наиболее успешными с точки зрения развития страхового бизнеса являются регионы первого кластера - при сопоставимом с другими регионами-лидерами уровне социально-экономического развития в данном кластере наблюдается самый высокий объем собираемых страховых премий по добровольному медицинскому страхованию на душу населения -510,22 руб. при среднем значении по совокупности в 201,44 руб.
Уровень доходов в данном кластере уступает значению этого показателя в кластере-лидере лишь на 41 руб. Тем не менее значения показателей миграционного прироста, уровня безработицы хоть и лучше средних значений по выборке, однако значительно уступают регионам из лидирующего кластера. Нужно отметить, что сложившаяся ситуация обусловливается тем, что в этот кластер вошли наиболее развитые промышленные регионы, а также основные региональные центры притяжения: Астраханская, Кемеровская, Свердловская, Томская,
Нижегородская области, Пермский край, Республика Татарстан, Самарская и Вологодская области, Хабаровский край и Челябинская область.
Самыми развитыми с точки зрения социально-экономического развития являются регионы второго кластера: Калининградская область, Краснодарский край, Ленинградская, Московская, Новосибирская области. Ярким подтверждением этого является значение миграционного прироста населения - 114,32 чел. на 10 000 населения при среднем значении по РФ 13,04 чел. Значения показателей денежных доходов на душу населения выше, а уровня безработицы - ниже средних значений по совокупности на 12,1 и 21,22% соответственно. Тем не менее среднее значение объема собираемых по ДМС страховых премий в 2,14 раза уступает лидирующему классу, и в среднем находится на уровне регионов-середняков.
Схожая ситуация наблюдается в регионах пятого кластера, социально-экономическое развитие которых характеризуется как выше среднего:
Белгородская, Смоленская области, Ставропольский край, Тамбовская, Воронежская, Калужская области, Красноярский край, Курская, Липецкая, Ярославская, Новгородская, Рязанская, Тверская и Тульская области.
Регионы данного кластера характеризуются самой высокой занятостью населения - уровень безработицы составляет 4,67% при среднем значении по совокупности в 6,27%. Значение коэффициента миграционного прироста в среднем по кластеру составляет 17,28 и является вторым наиболее высоким во всей совокупности. Уровень денежных доходов на душу населения незначительно ниже среднего по выборке значения - 19 053,85 руб. против 19 394,5 руб. соответственно. Однако объем собираемых страховых премий по добровольному медицинскому страхованию в регионах данного кластера значительно ниже среднего по совокупности значения (в 0,74 раза) - 148,87 против 201,44 руб.
Сложившаяся ситуация делает регионы из второго и пятого кластеров наиболее перспективными с точки зрения развития страхового бизнеса. Дело в том, что значения показателей социально-экономического развития в регионах этих кластеров находятся на сопоставимом уровне с регионами из первого кластера. Однако объемы собираемых страховых премий по ДМС во втором и пятом кластерах ниже, чем в регионах первого кластера в среднем в два раза. Сложившаяся ситуация говорит о возможности увеличения объемов сбора страховых премий по ДМС в ближайшей перспективе, для чего страховщикам, работающим в этих регионах, необходимо задуматься об изменении маркетинговой и тарифной политики.
Таким образом, при помощи методов кластерного анализа, метода главных компонент реализована методика многомерной классификации субъектов РФ по социально-экономическим показателям, определены основные факторы, влияющие на развитие ДМС в регионах, а также выявлены возможные регионы - точки роста ДМС.
Таблица 1
Группировка субъектов РФ по объему собранных страховых премий по ДМС на душу населения в 2013 г.
№ группы Состав групп субъектов РФ Объем страховых премий ДМС на душу населения, руб. ВРП на душу населения, тыс. руб. Среднедушевые денежные доходы, тыс. руб. Уровень безработицы, по методологии МОТ, %
1 Республики: Мордовия, Марий Эл, Бурятия, Северная Осетия - Алания, Дагестан, Алтай, Адыгея, Тыва, Калмыкия, Ингушетия; Карачаево-Черкесская, Кабардино-Балкарская, Чеченская республики; Липецкая, Владимирская, Смоленская, Курганская, Костромская, Ивановская, Брянская, Пензенская, Амурская, Орловская, Псковская, Тамбовская области; Забайкальский, Камчатский края; кроме того - Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ До 100 190,17 17,56 9,66
2 Чувашская Республика, Республика Хакасия; Ленинградская, Ульяновская, Калининградская, Курская, Кировская, Магаданская, Калужская, Белгородская, Воронежская, Тверская, Рязанская, Сахалинская области; Краснодарский, Ставропольский, Алтайский, Приморский края 101-200 310,79 19,87 5,58
3 Республики Карелия, Башкортостан, Саха (Якутия), Удмуртская Республика; Нижегородская, Мурманская, Оренбургская, Новосибирская, Иркутская, Тульская, Московская, Омская, Ростовская, Ярославская, Архангельская, Волгоградская, Саратовская, Новгородская области; Красноярский край 201-400 275,55 20,62 5,75
4 Республики Коми, Татарстан; Тюменская, Вологодская, Томская, Кемеровская, Астраханская, Свердловская, Челябинская, Самарская области; Хабаровский, Пермский края; кроме того - Москва, Санкт-Петербург Более 401 380,13 25,27 5,36
Таблица 2
Собственные значения и их вклад в суммарную дисперсию
Главная компонента Собственное значение Процент объясненной дисперсии Накопленные собственные значения Накопленный процент объясненной дисперсии
1 2,67 38,13 2,67 38,13
2 1,46 20,86 4,13 58,99
3 1,09 15,59 5,22 74,58
Таблица 3
Факторные нагрузки
Исходный показатель Главная компонента
/ f f
Х1 0,827 —0,141 0,248
Х2 0,905 —0,059 0,195
хз 0,845 0,074 0,01
х4 -0,011 0,874 0,205
Х5 -0,069 0,827 -0,324
Хб 0,218 0,058 0,728
Х7 -0,081 0,106 -0,823
Таблица 4
Диапазон значений показателей, характеризующих развитие ДМС в регионах РФ в 2013 г.
Показатель У Х2 Х4 Х7
Максимум 725,95 36 675,6 156,51 13,1
Минимум 1,81 10 183,8 -138,29 2,9
Среднее значение 201,44 19 394,5 -13,04 6,27
Медианное значение 150,37 18 125,2 -11,37 5,9
Стандартное отклонение 171,52 4 931,91 56,07 1,98
Таблица 5
Результаты многомерной классификации субъектов РФ по социально-экономическим показателям, влияющим на развитие ДМС, 2013 г.
Кластер Sj n Уровень социально-экономического развития Среднее значение показателя по кластеру
У Х2 Х4 Х7
S2 5 Очень высокий 238,34 21 741,94 114,32 4,94
S1 11 Высокий 510,22 21 705,52 7,13 6,09
S5 14 Высшее среднего 148,87 19 053,85 17,28 4,67
S3 6 Средний 247,54 30 894,25 -80,02 6,5
S4 13 Ниже среднего 238,09 18 652,91 -26,24 6,14
S6 15 Низкий 68,02 15 592,37 -18,09 6,13
S7 9 Очень низкий 24,05 15 537,29 -83,43 9,99
Средние значения по • совокупности 201,44 19 394,5 -13,04 6,27
Рисунок 1
Дендрограмма процедуры классификации регионов РФ по социально-экономическим показателям, влияющим на развитие ДМС, в 2013 г.
Примечание. 1 - Кабардино-Балкарская республика; 2 - Карачаево-Черкесская Республика; 3 - Еврейская автономная область; 4 - Республика Северная Осетия - Алания; 5 - Курганская область; 6 - Республика Калмыкия; 7 - Республика Алтай; 8 - Республика Дагестан; 9 - Забайкальский край; 10 - Республика Адыгея; 11 - Псковская область; 12 - Ивановская область; 13 - Республика Бурятия; 14 - Республика Хакасия; 15 - Кировская область; 16 - Орловская область; 17 - Брянская область; 18 - Пензенская область; 19 - Костромская область; 20 - Владимирская область; 21 - Республика Марий Эл; 22 - Республика Мордовия; 23 - Алтайский край; 24 - Чувашская Республика; 25 - Тамбовская область; 26 - Смоленская область; 27 - Рязанская область; 28 - Тверская область; 29 - Ставропольский край; 30 - Воронежская область; 31 - Курская область; 32 - Белгородская область; 33 - Липецкая область; 34 - Калужская область; 35 - Ярославская область; 36 - Красноярский край; 37 - Новгородская область; 38 - Тульская область; 39 - Амурская область; 40 - Приморский край; 41 - Архангельская область;
42 - Саратовская область; 43 - Ростовская область; 44 - Ульяновская область; 45 - Волгоградская область; 46 - Удмуртская
Республика; 47 - Оренбургская область; 48 - Иркутская область; 49 - Республика Башкортостан; 50 - Омская область;
51 - Республика Карелия; 52 - Магаданская область; 53 - Камчатский край; 54 - Сахалинская область; 55 - Республика Саха
(Якутия); 56 - Мурманская область; 57 - Республика Коми; 58 - Ленинградская область; 59 - Московская область;
60 - Калининградская область; 61 - Краснодарский край; 62 - Новосибирская область; 63 - Самарская область; 64 - Республика
Татарстан; 65 - Нижегородская область; 66 - Челябинская область; 67 - Свердловская область; 68 - Хабаровский край;
69 - Пермский край; 70 - Томская область; 71 - Астраханская область; 72 - Кемеровская область; 73 - Вологодская область.
Список литературы
1. Хохлова О.А. Статистическое исследование страхования жизни // Вопросы статистики. 2010. № 6.
2. Хохлова О.А. Методологические вопросы оценки уровня социально-экономического развития региона // Вопросы статистики. 2011. № 1. С. 58-65.
3. Хохлова О.А., Сибирская Е.В., Строева О.А. Инвариантное содержание развития региональных экономических систем // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2014. № 3. С. 65-77.
4. Татарников О.В., Голодов С.В. Статистическое моделирование инновационных процессов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2014. № 3. С. 163-167.
5. Жегалова Е.В. Тенденции развития и пути повышения финансовой стабильности страхового рынка России в современных условиях // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2010. № 4. С. 30-32.
6. Зарова Е.В. Методология количественных исследований в трудах академика Л.И. Абалкина // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. 2013. № 8. С. 15-20.
7. Зарова Е.В. Оперативный мониторинг социально-экономического развития субъектов РФ в системе государственного стратегического планирования // Вопросы статистики. 2013. № 4. С. 16-21.
8. Зарова Е.В. Сбалансированная система показателей развития региона: статистическое обоснование и эконометрическое моделирование // Вопросы статистики. 2008. № 8. С. 59-66.
9. Крючкова Н.А. Страховые услуги: сущность, тенденции и условия развития // Крымский экономический вестник. 2012. № 1. С. 337-339.
10. Назарова В.В. Конкурентная стратегия для добровольного медицинского страхования. СПб.: Европейский университет в Санкт-Петербурге, 2011. 232 с.
11. Перстенева Т.В. Теоретические основы статистического анализа трансформации социально-экономических систем // Экономика и управление собственностью. 2011. № 4. С. 24-27.
12. Сибирская Е.В. Методология стратегического развития экономической системы региона // Теоретические и прикладные вопросы экономики и сферы услуг. 2012. № 9. С. 7-16.
13. Трегубова А.А. Оценка потенциальных возможностей рынка индивидуального добровольного медицинского страхования // Проблемы федеральной и региональной экономики: ученые записки. 2012. № 15. С. 120-128.
14. Трегубова А.А. Развитие рынка добровольного медицинского страхования: анализ и моделирование спроса и предложения // Анализ, прогнозирование и регулирование социальной устойчивости регионов: колл. монография. СПб.: Лема, 2012. С. 209-226.
15. Трегубова А.А., Долбина С.В. Статистическая оценка влияния социально-экономических и демографических характеристик на пенсионные стратегии // Учет и статистика. 2014. № 3. С. 54-62.
С.35-42.
16. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 2012. 486 с.
17. Черемисина Н.В. Демографическая ситуация в современной России // Социально-экономические явления и процессы. 2014. № 8. С. 48-53.
18. Черемисина Н.В., Ивлиев М.И., Талалаев Д.Д. Труд и занятость в России: экономико-статистический анализ // Социально-экономические явления и процессы. 2014. № 10. С. 122-130.
19. Черемисина Н.В., Смыкова А.Н. Экономическая активность населения Тамбовской области: экономико-статистический анализ // Социально-экономические явления и процессы. 2013. № 6.
20. Эльдяева Н.А. Многомерный анализ влияния миграции на социально-экономическое развитие регионов // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. 2013. № 6. С. 121-126.
С.125-131.
Финансовая аналитика: Financial Analytics:
проблемы и решения 22 (2016) 54-64 Science and Experience
ISSN 2311-8768 (Online) Mathematical Analysis and Modeling in Economics
ISSN 2073-4484 (Print)
THE USE OF CLUSTER ANALYSIS METHODS FOR RESEARCH INTO THE SECTORAL DEVELOPMENT OF REGIONAL ECONOMY OF THE RUSSIAN FEDERATION: EVIDENCE FROM THE VOLUNTARY MEDICAL INSURANCE MARKET
Ayur B. SHATONOVa \ Vladislav V. BORISOVb
a Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russian Federation ayur_shatonov_b@yahoo.com
b Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russian Federation vladislav.brsv@gmail. com
• Corresponding author
Article history:
Received 21 December 2015 Received in revised form 20 January 2016 Accepted 17 May 2016
JEL classification: C38, C43, G22
Keywords: development factors, medical insurance, multivariate statistical methods, regional economy
Abstract
Importance Whereas compulsory medical insurance plans are implemented with insufficient funding in the regions, it necessitates commercial methods to finance health care, including voluntary medical insurance.
Objectives The research identifies factors influencing the development of voluntary medical insurance in the regions of the Russian Federation and homogeneous groups of national constituent entities in line with those factors.
Methods The research draws upon functional and historical approaches to analyzing the subject, and multivariate classification methods, dimensionality reduction methods, statistical groupings, and ranking methods.
Results We devised methods for multivariate classification of the constituent entities of the Russian Federation in line with determinants of the voluntary medical insurance development. The regions are divided into seven typological groups by level of socio-economic development. Conclusions and Relevance We found those regions where the level of voluntary medical insurance is incompliant with the level of socio-economic and demographic development. The system development level is described with the amount of insurance premium collected per person constantly residing in the region. The article provides our recommendations for advancing voluntary medical insurance in the regions of the group and describes the regions in terms of insurance business opportunities.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Khokhlova O.A. [Statistical survey of life insurance]. Voprosy Statistiki, 2010, no. 6, pp. 35-42. (In Russ.)
2. Khokhlova O.A. [Methodological issues of the region's socio-economic development assessment]. Voprosy Statistiki, 2011, no. 1, pp. 58-65. (In Russ.)
3. Khokhlova O.A., Sibirskaya E.V., Stroeva O.A. [Invariant content of the development of regional economic systems]. Vestnik Rossiiskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova = Vestnik of Plekhanov Russian University of Economics, 2014, no. 3, pp. 65-77. (In Russ.)
4. Tatarnikov O.V., Golodov S.V. [Statistical modelling of innovative processes]. Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya = Economics and Management: Problems, Solutions, 2014, no. 3, pp. 163-167. (In Russ.)
5. Zhegalova E.V. [Development trends and ways to improve the financial stability of Russia's insurance market in modern conditions]. Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta = Vestnik of Samara State University of Economics, 2010, no. 4, pp. 30-32. (In Russ.)
6. Zarova E.V. [The methodology of quantitative studies in proceedings by the Academician L.I. Abalkin].
Vestnik Rossiiskogo ekonomicheskogo universiteta im. G. V. Plekhanova = Vestnik of Plekhanov Russian University of Economics, 2013, no. 8, pp. 15-20. (In Russ.)
7. Zarova E.V. [Operational monitoring of socio-economic development of the Russian Federation in the State strategic planning]. Voprosy Statistiki, 2013, no. 4, pp. 16-21. (In Russ.)
8. Zarova E.V. [A balanced system of region's development indicators: statistical rationale and econometric modeling]. Voprosy Statistiki, 2008, no. 8, pp. 59-66. (In Russ.)
9. Kryuchkova N.A. [Insurance services: substance, trends and development conditions]. Krymskii ekonomicheskii vestnik = Crimean Economic Bulletin, 2012, no. 1, pp. 337-339. (In Russ.)
10. Nazarova V.V. Konkurentnaya strategiya dlya dobrovol'nogo meditsinskogo strakhovaniya [The competitive strategy for voluntary medical insurance]. St. Petersburg, European University at St. Petersburg Publ., 2011, 232 p.
11. Persteneva T.V. [The theoretical framework for statistical analysis of transformation of socio-economic systems]. Ekonomika i upravlenie sobstvennost'yu = Economy and Property Management, 2011, no. 4, pp. 24-27. (In Russ.)
12. Sibirskaya E.V. [A methodology for strategic development of the region's economic system]. Teoreticheskie i prikladnye voprosy ekonomiki i sfery uslug = Theoretical and Applied Issues of Economy and Servicing Sectors, 2012, no. 9, pp. 7-16. (In Russ.)
13. Tregubova A.A. [Assessment of the potential of the market for individual health insurance]. Problemy federal'noi i regional'noi ekonomiki: uchenye zapiski = Issues of Federal and Regional Economy: Scientific Notes, 2012, no. 15, pp. 120-128. (In Russ.)
14. Tregubova A.A. Razvitie rynka dobrovol'nogo meditsinskogo strakhovaniya: analiz i modelirovanie sprosa i predlozheniya. V kn.: Analiz, prognozirovanie i regulirovanie sotsial'noi ustoichivosti regionov: kollektivnaya monografiya [Development of the voluntary medical insurance market: demand-and-supply analysis and modeling. In: Analysis, forecast and regulation of the social stability of regions: a collective monograph]. St. Petersburg, Lema Publ., 2012, pp. 209-226.
15. Tregubova A.A., Dolbina S.V. [Statistical evaluation of the effect of socio-economic and demographic characteristics on the Russians' retirement strategies]. Uchet i statistika = Accounting and Statistics, 2014, no. 3, pp. 54-62. (In Russ)
16. Harman H. Sovremennyi faktornyi analiz [Modern Factor Analysis]. Moscow, Statistika Publ., 2012, 486 p.
17. Cheremisina N.V., Ivliev M.I. [The demographic situation in modern Russia]. Sotsial'no-ekonomicheskie yavleniya i protsessy = Social and Economic Phenomena and Processes, 2014, no. 8, pp. 48-53. (In Russ.)
18. Cheremisina N.V., Ivliev M.I., Talalaev D.D. [Work and employment in Russia: an economic and statistical analysis]. Sotsial'no-ekonomicheskie yavleniya i protsessy = Social and Economic Phenomena and Processes, 2014, no. 10, pp. 122-130. (In Russ.)
19. Cheremisina N.V., Smykova A.N. [The economic activity of the population in the Tambov oblast: an economic and statistical analysis]. Sotsial'no-ekonomicheskie yavleniya i protsessy = Socio-Economic Phenomena and Processes, 2013, no. 6, pp. 125-131. (In Russ.)
20. El'dyaeva N.A. [A multivariate analysis of the migration effect on the regions' socio-economic development]. Ekonomika, statistika i informatika. Vestnik UMO = Economics, Statistics and Informatics. Bulletin of UMO, 2013, no. 6, pp. 121-126. (In Russ.)
