Модельное исследование влияния уровня социально-экономической инфраструктуры на качество жизни населения Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Экономические науки Economic sciences

УДК 338.49

МОДЕЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ УРОВНЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА КАЧЕСТВО ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ

A.Н. Ильченко

Ивановский государственный химико-технологический университет

Сян Сяо Ган

Уханьский текстильный университет, Китай

B.С. Степанов

Центральный экономико-математический институт РАН

В статье рассматривается индексный подход к оценке ситуативных многофакторных экономических категорий: уровня развития социально -экономической инфраструктуры региона и условий жизни населения. Используются авторские математические модели формирования интегральных оценочных индексов, сформулированные на принципах факторного анализа иерархий. Построенные оценочные интегральные индексы служат основой ранжирования территорий, как в годовом разрезе, так и в динамике по годам. Это, в свою очередь, позволяет проанализировать взаимосвязь рейтингов территорий (за период 5-10 лет): по уровню развития инфраструктуры и качеству жизни населения. Теоретические предложения авторов сопровождаются количественными результатами модельных экспериментов на материалах 30 китайских провинций за 10 -летний период. Полученные результаты могут использоваться для обоснования и принятия управленческих решений в области инфраструктурной политики на среднесрочную перспективу.

Ключевые слова: инфраструктура, качество жизни, математическое моделирование, факторный анализ, интегральный оценочный индекс, ранжирование территорий.

Введение. Инфраструктура - общее физическое состояние развития общества, в границах некоторой территории: материальные технические средства для общественного производства и необходимые услуги в коммунальном обслуживании жителей, живущих на этой территории. Инфраструктура необходима, чтобы гарантировать условия для социальной и экономической активности населения, повышения его благосостояния, что в конечном итоге, обеспечивает качество жизни, то есть главную цель национальной и региональной экономической политики государства. Инфраструктура включает транспортное

обслуживание, почту и телекоммуникации, водоснабжение, деловые административные услуги, научное исследование и технические услуги, озеленение, защиту окружающей среды, культурное обслуживание, образование, медицинское обслуживание и другие муниципальные услуги общественной жизни. Инфраструктура -фундаментальная основа национального экономического развития. В современном обществе большее развитие экономики требует более высокую инфраструктуру.

Основные инфраструктурные средства (услуги) играют огромную роль в ускорении социально-экономической активно-

сти населения, и развития его пространственного распределения. Для государства -обеспечить нормальную, по современным требованиям, инфраструктуру - означает долговременные проектные вложения и огромные инвестиции. Однако, в дальнейшем, инфраструктурные вложения имеют свойство накопленного капитала, и дают эффект в течение многих десятилетий, улучшая бизнес-климат и качество жизни населения на территории региона. Жизненный уровень отражается в интенсивности потребления социальных продуктов и услуг, в степени развития определенной социальной индустрии, чтобы удовлетворить потребности людей в материальной и культурной жизни. Конкретное содержание этого понятия включает: фактический уровень дохода, уровень личного потребления и структуру потребления, социально-бытовые условия и производственные условия, степень развития социального обеспечения, количества и структуры видов досуга, здравоохранения и образования, и так далее.

Обобщенных оценок влияния «инфраструктуры в целом» на экономический рост не существует, т.к. нет общепризнанного измерителя (индикатора) уровня развития инфраструктуры на территории. А.Н. Ильченко и Ма Цзюнь [2] первыми выдвигают идею интегрального индикатора измерения инфраструктуры (ГО8Е1) в 2012 г., А.Н. Ильченко впервые использовала модель ГО8Е1, чтобы измерить уровень развития социально-экономической инфраструктуры некоторых российских регионов в 2014 г. [10]. Таким образом, в аспекте экономических отношений, нет единого мнения о степени влияния уровня развития инфраструктуры на региональный экономический рост [3] . С тех пор, как доктор Морис впервые предложил понятие индекса качества жизни в 1975г., было много публикаций по анализу и сравнению внутренних и внешних стандартов жизни. Эти литературные источники, главным образом, сосредотачиваются

на выборе и построении системы подробных индикаторов для исследования и анализа жизненного уровня [1].

Наконец, изучение социально-экономической инфраструктуры обычно проводится авторами в отрыве от анализа качества жизни населения До настоящего времени никто из исследователей не комбинировал эти два аспекта в своих трудах. Математико- статистические модели, применяемые в инфраструктурном анализе и анализе стандартов жизни, опираются на взаимно несопоставимые данные, как по набору индикаторов, так и по методам измерений, что объясняет имеющийся пробел в комплексном исследовании. Таким образом, в данной работе делается попытка объединить изучение этих двух важных явлений, а затем провести исследование влияния процессов инвестирования в социально-экономическую инфраструктуру на качество жизни людей. Современный аппарат экономико-математического моделирования и средства экспериментального компьютерного инструментария, в сочетании со свободным доступом к базам данных национальной статистики Китая, дают возможность решить эту проблему.

Цель исследования. В дополнение к существующей теории капиталовложений в инфраструктуру, работа пытается представить новый метод для того, чтобы измерить индекс накопленных капиталовложений в инфраструктуру - модифицированный индекс развития социально-экономической инфраструктуры (ГО8Е1). В дополнение к существующей теории оценки жизненного уровня людей, предполагается представить новое измерение индекса жизненного качества (ILQ) и улучшить его структуру. С использованием предложенных математических моделей и официальной статистики Китайской Народной Республики [8, 9] необходимо проанализировать отношения между этими двумя аспектами и получить оценку: какой нужен соответствующий уровень инвестиций в инфраструктуру, чтобы оптимизировать жиз-

ненный уровень людей. На основе полученных зависимостей можно сформулировать рекомендации для регионального правительства по эффективным капиталовложениям в инфраструктуру.

Индекс качества социально-экономической инфраструктуры. Модель ГОSEI предназначена для анализа развитости социально-экономической инфраструктуры стран на основе индексного метода. На основе расчета индекса, модель IDSEI позволяет оценить состояние экономической инфраструктуры в каждом отдельно взятом регионе любого государства. Модель может быть полезной для разработки региональной инфраструктурной политики национальных правительств, и,

Определение статистичес

более того, для создания долгосрочных инвестиционных планов по региональному экономическому развитию и повышению уровня жизни населения. Авторами предложена надлежащая модификация модели для ее применения к данным официальной статистики Правительства КНР.

Для начала рассмотрим структуру и основные допущения модели IDSEI, а затем применим модель для анализа статистических данных административных территориальных единиц Китая (далее - провинции) в программно- вычислительном комплексе SPSS и сделаем выводы. Подробное обоснование параметров приведено в предыдущих авторских работах [2,7,10].

Таблица 1

показателей модели IDSEI

Индикация Номинал специальных показателей Статистические параметры, используемые для определения показателей

Социально-демографический компонент( Isoc )

Ip индекс ВРП на душу населения валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, юаней

Ic индекс обеспеченности населения образовательными и медицинскими услугами Ь= ( Ы + Ь2)/2 количество учителей и преподавателей на 1000 чел. населения (чел.)

количество медицинских работников на 1000 чел. населения (чел.)

Ih индекс площади благоустроенного жилья на душу населения площадь домов, квартир на душу населения, кв.м

Ik индекс экономической активности населения численность экономически активного населения, млн. чел.

Промышленная составляющая( Iter )

Itr индекс обеспеченности транспортными сетями протяженность автодорог на 1000 чел. населения (км)

протяженность железных дорог на 1000 чел. населения (км)

Iw индекс потребления пресной воды объем потребления пресной воды на душу населения, куб.м

Iz индекс экологичности окружающей среды Ь=1- ( Ы + Ь2)/2 объем выброса выхлопного газа на основе диоксида серы на душу населения (кг)

объем выброса загрязненных сточных вод на душу населения (тонн)

Всего: Интегральный индекс развития социально-экономической инфраструктуры (IDSEI)

Модельная информация может быть трансформирована в диаграммы (пример на рис. 1) с использованием меню управления программно-вычислительного комплекса SPSS.

Полученные диаграммы позволяют сделать важный вывод: восточные прибрежные провинции имеют развитую экономику, а провинции, расположенные рядом с западной границей, имеют большие территории, но мало людских ресурсов. Первые из них демонстрируют отно-

сительно высокие значения индекса ГО8Е1. В то время как западные провинции, характеризующиеся отсталой экономикой и высоким уровнем загрязнения окружающей среды, показывают низкие значения рассматриваемого индекса. Необходимо отметить, что китайское правительство может направлять больше инвестиций в инфраструктуру слаборазвитых регионов, чтобы повысить уровень их экономического развития и улучшить состояние окружающей среды.

Рис.1. Индекс развитости социальной и экономической инфраструктуры (IDSEI) муниципалитетов Китая в 2009 году

incjfcii

с J : 7 s С : ;

a g. Ё.» а. в з " &

-

с

Рис.2. Индекс развитости социальной и экономической инфраструктуры (IDSEI) муниципалитетов Китая в 2010 году

Рис. 3. Индекс развитости социальной и экономической инфраструктуры (IDSEI) муниципалитетов Китая в 2011 году

Рис. 4. Индекс развитости социальной и экономической инфраструктуры (ГО8Е1)

муниципалитетов Китая в 2012 году

Разработка нового индекса качества жизни населения. Модель качества жизни (ILQ) предполагает систему индикаторов качества жизни населения. Оценка качества жизни основывается на следующих трех предположениях. Во-первых, для формирования целостной системы индикаторов качества жизни требуется выбрать несколько конкретных (доступных для

Декомпозиция структуры инт

анализа) статистических показателей. Во-вторых, для формирования интегрального индекса понадобится предварительная их обработка с применением математических моделей и статистических методов. В-третьих, анализировать качество жизни нужно будет именно по этому интегральному показателю.

Таблица 2

ного индекса качества жизни

Первый уровень Второй уровень Третий уровень Четвертый уровень Обозначение

Индекс качества жизни (тьо) Индекс внутренних факторов качества Жизни (нтьо) Индекс удовлетворения базовых потребностей (ПВБЬО) Еда XI

Одежда Х2

Образ жизни Х3

Оборудование Х4

Обеспечение средствами передвижения и связи Х5

Индекс удовлетворения социальных потребностей (ПAFLQ) Автомобили Х6

Развлечения Х7

Здравоохранение Х8

Страхование Х9

Жилище Х10

Индекс удовлетворения духовных потребностей (ПБЕЬО) Благосостояние Х11

Семейное положение Х12

Работа Х13

Индекс внешних факторов качества жизни (ШБЬОЕ) Индекс обеспеченности базовыми ресурсами внешней среды (ШВБЬОЕ) Вода Х14

Газ Х15

Дороги Х16

Транспорт Х17

Индекс обеспеченности социальными ресурсами внешней среды (ШАБЬОЕ) Медицина Х18

Образование Х19

Знания Х20

Окружающая среда Х21

Индекс обеспеченности духовными ресурсами внешней среды (ШЗБЬОЕ) Равенство по доходам Х22, Х26

Развитие Х23, Х24

Цивилизованность Х25

Модель ILQ включает 26 локальных индикаторов качества жизни. Однако в реальности число используемых индикаторов часто определяется возможностями официальной статистики [6]. Согласно

структуре индекса ILQ, приведенной в таблице 2, система уравнений для определения индекса будет выглядеть следующим образом:

ILQ = a ■ IIFLQ + a2 ■ IESLQE

IIFLQ = Д ■ IIBFLQ + P2 ■ IIAFLQ + Д ■ IISFLQ

IIBFLQ = y ■ X1 + y2 ■ X2 + y3 ■ X3 + y4 ■ X4 + y5 ■ X5

IIAFL Q = y6 ■ X 6 + y7 ■ X 7 + y8 ■ X 8 + y9 ■ X 9 + y 0 ■ X10

IISFLQ = yu ■ X11 + y12 ■ X12 + y13 ■ X13

IESLQE = ■ IEBSLQE + Д ■ IEASLQE + Д ■ IESSLQE

IEBSLQE = y14 ■ X14 + y15 ■ X15 + y16 ■ X16 + y17 ■ X17

IEASLQE = yw ■ X18 + yw ■ X19 + ^26 ■ X20 + y21 ■ X21

IESSLQE = y22 ■ X22 + y23 ■ X23 + y24 ■ X24 + y25 ■ X25 + y26 ■ X26

Рис. 5. Распределение значений индекса качества жизни в китайских провинциях

по состоянию на 2013 г.

Таким образом, разработанный автором индекс качества жизни (ILQ) взаимоувязывает внутренние факторы (потребности населения) и внешние факторы (ресурсы государства). Это еще раз подчеркивает важность этих 2-х аспектов в обеспечении качества жизни граждан. На рис. 5 мы можем увидеть топ-5 регионов Китая по индексу качества жизни - это Beijing (не город, а провинция), Shanghai (то же), Zhejiang, Shandong and Tianjin. Эти провинции характеризуются высоким уровнем жизни. В топ-5 худших регионов по качеству жизни входят Gansu, Henan, Heilongjiang, Guizhou and Tibet. Полученная картина распределения регионов является объективной, поскольку основана на

интегральном индексе, комплексно учитывающем состояние экономики, образ жизни людей и качество государственного управления. В заключение раздела, хотелось бы провести сравнение результатов, полученных по модели ILQ и результатов факторного анализа качества жизни в регионах Китая. В таблице 3 приведено сопоставление результатов по обеим методикам анализа качества жизни (на одной исходной статистической информации).

С целью дополнительной апробации авторского подхода к формированию интегральных оценочных индексов СЭИ и КЖН, выполнен расчет по модели "метода главных компонент" (С.А.Айвазян, [1]) модифицированных интегральных индек-

сов КУЖН и ранжированных рядов регионов, на той же информационной базе за период 2009 - 2014 гг. Результатом экспериментального моделирования по модели МГК является массив интегральных индикаторов ИИj (]=1,2,...,31) и ранжированный ряд регионов (по убыванию значения ИИЦ).

Сравнение интегральных индексов КУ

за 2013

Результат приведен в таблице 3 (2013-2014 гг.), инструментальные средства - универсальный пакет Excel MS. Поэтому можно говорить о корректности и уместности практического применения авторской модели ILQ.

Таблица 3

ЖН и ранжированных рядов регионов 2014 гг.

Регион(31) IQLA-13 IQLA-14 Rank-13 Rank-14 Регион IQLA-13 IQLA-14 Rank-13 Rank-14

Beijing 0.778 0.810 1 1 Hubei 0.352 0.304 19 21

Tianjin 0.567 0.496 5 6 Hunan 0.331 0.316 21 20

Hebei 0.367 0.355 18 14 Guangdong 0.632 0.538 3 4

Shanxi 0.374 0.329 16 16 Guangxi 0.301 0.232 26 29

InnerMongolia 0.469 0.451 9 7 Hainan 0.391 0.354 12 15

Liaoning 0.452 0.425 10 8 Chongqing 0.375 0.321 15 19

Jilin 0.388 0.324 13 18 Sichuan 0.293 0.279 27 25

Heilongjiang 0.313 0.292 23 22 Guizhou 0.206 0.225 30 30

Shanghai 0.619 0.608 4 3 Yunnan 0.314 0.283 22 23

Jiangsu 0.554 0.519 6 5 Tibet 0.199 0.164 31 31

Zhejiang 0.648 0.642 2 2 Shaanxi 0.380 0.359 14 13

Anhui 0.332 0.281 20 24 Gansu 0.244 0.255 29 28

Fujian 0.487 0.422 7 9 Qinghai 0.303 0.328 25 17

Jiangxi 0.305 0.277 24 26 Ningxia 0.397 0.398 11 11

Shandong 0.477 0.419 8 10 Xinjiang 0.371 0.372 17 12

Henan 0.259 0.263 28 27

Анализ зависимости между уровнем развития социально-экономической инфраструктуры и уровнем жизни населения

В настоящее время в мировой экономической науке (например, Кондратьев В.Б. [3], Kularathe С [4]) общепризнанно, что состояние социально-экономической инфраструктуры влияет на экономической рост территорий, а через него - на качество жизни населения При этом авторы отмечают (МсКи^еу, [5]), что эффект можно измерить ( в стоимостной форме) только с лагом запаздывания в 5-10 лет. Однако количественных результатов о таком влиянии пока не опубликовано, в силу объективных трудностей, см. выше. В данной работе предпринята попытка подтвердить гипотезу зависимости между состоянием инфраструктуры и уровнем жизни граждан - через сравнение интегральных оценочных

индексов территорий, но не напрямую, а путем сравнения упорядоченных рядов объектов (регионов), то есть рангов, в пределах имеющихся временных рядов (периодов).

К сожалению, исходная статистическая база, применяемая автором для экспериментального моделирования ГОSEI и ILQ - не идентична. Строго говоря, прямое сравнение двух рейтингов территорий (табл. 3) не совсем корректно, т.к. официальные опубликованные отчетные данные, государственного комитета по статистике Китая (в части показателей для моделей IDSEI и ILQ), исчислены по различным методикам [8,9]. Во- первых, большая часть данных для переменных ILQ записывается в официальной статистике отдельно для городского района и сельской местности. Эти переменные нами рассчитаны для городского населения. Во-вторых, есть не-

большая часть исходных данных, которые сти вместе. В зависимости от демографи-

записываются путем объединения населе- ческой структуры провинции, достовер-

ния: городской район и сельской местно- ность данных изменяется.

Таблица 4

Ранги регионов, полученные различными методами, в динамике по годам

Ранг по мо- Ранг по мо- Ранг по мо- Ранг по мо- Ранг по мо-

Провинция дели ILQ, дели IDSEI, дели IDSEI, дели IDSEI, дели IDSEI,

2013 г. 2009 г. 2010 г. 2011 г. 2012 г.

Anhui 20 14 14 15 15

Fujian 8 13 13 22 14

Gansu 27 19 21 18 20

Guangdong 4 10 9 13 16

Guangxi 25 28 28 19 22

Guizhou 30 30 30 30 30

Hainan 12 22 19 17 19

Hebei 18 16 17 16 17

Hubei 16 11 12 10 10

Hunan 21 17 15 6 6

InnerMongolia 9 3 3 3 3

Jiangsu 6 12 7 11 11

Jilin 15 9 8 9 9

Ningxia 13 25 20 25 28

Shandong 7 6 6 7 8

Shanxi 17 23 24 21 23

Sichuan 24 20 16 14 13

Yunnan 26 21 22 26 25

Исходные данные для модели IDSEI, взятые из официальной статистики, исчислены для «населения в целом», по каждой провинции. Достоверность данных стабильна.

Прямое сравнение рейтинговых таблиц регионов (табл. 1-3) не позволяет выявить зависимость между индексами развития инфраструктуры IDSEI и ILQ из-за несоответствия, в общем случае, информационной базы расчетов. Однако можно выделить группу регионов, сопоставимых по демографической структуре населения с общенациональной ситуацией (табл. 4). Эти регионы достаточно близки по местам в рейтинге, как с точки зрения модели ILQ, так и модели IDSEI. Это говорит о том, что имеет место зависимость между объемами инвестиций в инфраструктуру в предыдущие годы и уровнем жизни людей в этих регионах в отчетном году. Для обеспечения достоверности и обоснованности выводов,

перечислим необходимые условия планирования компьютерных экспериментов:

Условие 1. Сопоставимость исходных информационных баз по всем регионам, по всем годам выбранного периода, для всех применяемых расчетных методик и математических моделей.

Условие 2. Достаточная протяженность временного периода для выявления тенденции зависимости КЖН от СЭИ.

Условие 3. Объемы выборки исследуемых объектов (количество провинций в каждам ранжированном ряду) должны совпадать.

Для повышения надежности выводов сравнительного анализа, расчет индексов и ранжирование регионов выполнены также по методу главных компонент, который показал близкие результаты. В таблице 5 показана информационная база для сравнительного анализа.

Таблица 5

Сводный рейтинг регионов: СЭИ(2009, 2010) и КЖН (2013, 2014)

Регион СЭИ09 СЭИ10 Ср(09+10) КЖН13 КЖН14 Ср(13+14) Сводный

Beijing 18 23 21 1 1 1 7

Tianjin 24 25 25 5 4 4 11

Hebei 16 17 17 18 15 16 16

Shanxi 23 24 24 17 18 17 25

InnerMongolia 3 3 3 9 7 7 1

Liaoning 26 26 26 10 10 10 21

Jilin 9 8 7 15 21 19 10

Heilongjiang 5 5 5 29 27 29 19

Shanghai 31 31 31 2 2 2 17

Jiangsu 12 7 10 6 5 6 3

Zhejiang 15 18 16 3 3 3 6

Anhui 14 14 14 20 22 22 22

Fujian 13 13 13 8 9 9 8

Jiangxi 8 10 9 23 26 24 18

Shandong 6 6 6 7 8 8 2

Henan 7 11 8 28 23 25 14

Hubei 11 12 12 16 19 18 12

Hunan 17 15 15 21 20 21 23

Guangdong 10 9 11 4 6 5 4

Guangxi 28 28 28 25 29 28 30

Hainan 22 19 20 12 14 13 15

Chongqing 29 29 29 14 17 14 27

Sichuan 20 16 18 24 24 23 26

Guizhou 30 30 30 30 30 30 31

Yunnan 21 22 22 26 28 26 29

Tibet 2 1 1 31 31 31 13

Shaanxi 27 27 27 11 12 11 24

Gansu 19 21 19 27 25 27 28

Qinghai 4 4 4 22 16 20 9

Ningxia 25 20 23 13 11 12 20

Xinjiang 1 2 2 19 13 15 5

В настоящее время в целом в развивающемся Китае процессы развития социально-экономической инфраструктуры и повышения качества жизни нескоордини-рованны и асинхронны. Близкий порядок значений в рейтинге качества инфраструктуры и качества жизни означает, что инфраструктурных инвестиций предыдущих лет достаточно для повышения уровня жизни сейчас. И наоборот, наличие обратного порядка или разброса в порядке рангов, свидетельствует о недостаточности сделанных ранее усилий по развитию инфраструктуры, для того чтобы обеспечить качественную жизнь граждан, поскольку качественный эффект для населения от инфраструктурных инвестиций сказывает-

ся через несколько лет. Значения критериальных индексов определили систему ранжированных рядов объектов (рейтингов китайских провинций), которые, в динамике по годам, косвенно показывают изменения в состоянии СЭИ, в начальный год исследуемого периода, и в уровне КЖН, в год завершающий, как реакцию (или эффект) на накопленные инфраструктурные вложения. Другими словами, мы можем проследить изменение "местоположения" региона в ранжированных рядах за ряд лет, то есть увидеть, как изменилось за это время критериальное качество региона, в сравнении с соседями.

Следующий вывод - определение регионов, с "наихудшими" рейтингами по

СЭИ (в начальном году выбранной пятилетки) и КЖН (в последнем году той же пятилетки). Если движения к лучшему нет (нет повышения рейтинга), то этот регион должен быть детально проинспектирован, как приоритетный, для расширения государственных инфраструктурных инвестиций - в следующем планируемом периоде. Например, как видно из табл.5, приоритетными претендентами на инвестиции в инфраструктуру в период 2015-2020гг. (с "наихудшим" рейтингом) являются провинции Guangxi и Guizhou. Наоборот, столичные регионы (округ Beijing и округ Shanghai), накопившие инфраструктурные инвестиции в предыдущие годы, эффективно их используют в текущей пятилетке и добились наилучшего уровня жизни населения к концу периода (добавим, что си-нергетический эффект будет сказываться и в последующие годы).

Выполненное исследование на ограниченной статистической выборке, обеспеченной сопоставимыми данными, подтверждает гипотезу о зависимости уровня развития инфраструктуры и качества жизни. Сводный интегральный индекс КЖН (табл.5) определяет ранжированный ряд объектов выборки (регионов) - "как бы по итогам пятилетки развития СЭИ". Полученный сводный ранжированный ряд (рейтинг регионов по итогам пятилетки) может служить дополнительной информационной поддержкой для центральных органов управления, в целях обоснования и принятия управленческих решений в области

инфраструктурной политики на среднесрочную перспективу. *Материал печатается на правах заказной статьи. Грант РФФИ №15-46-03180.

ЛИТЕРАТУРА

1. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения / Центральный экономию - математический институт РАН. М.: Наука, 2012. 432с.

2. Ильченко А.Н., Ма Цзюнь. Интегральная оценка уровня развития социально -экономической инфраструктуры региона // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2012. №4(32). С. 37-43.

3. Кондратьев В.Б. Инфраструктура как фактор экономического роста. [Электронный ресурс] - Режим доступа: www.perspektivv.info-10.11.2010 (дата обращения: 25.11.2012).

4. Kularathe C. Social and Economic Infrastructure Impacts on Economic Growth. UCT School of Economics Staff Seminar Series, 2006.

5. The Right Way to Invest in Infrastructure. - Mc Kin-sey Quarterly, September, 2009.

6. Xiang Xiao Gang. Factor Analysis Method of Chinese Provinces Life Quality Evaluation // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2015. № 3(43). C. 142-152.

7. Xiang Xiao Gang, Ilchenko A. Social and Economic Infrastructure as the Tool of Alignment of Economic Development of Regions of China // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2013. № 1(32). C. 66-70.

8. National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China Statistical Yearbook - 2013. Beijing. China Statistics Press. 2013.

9. National Bureau of Statistics of the People's Republic of China. China Statistical Yearbook - 2014. Beijing. China Statistics Press. 2014.

10. Ilchenko A. Integrated Estimation of f Social and Economic Infrastructure of Territory: experimental modeling // International Journal of Business, Humanities and Technology. 2014. Vol.4. No 2. Pp.90-97.

Рукопись поступила в редакцию 27.12.2016.

THE MODELING RES EARCH OF INFLUENCE OF LEVEL OF THE SOCIAL AND ECONOMIC INFRASTRUCTURE ON QUALITY OF LIFE OF THE POPULATION

A.Ilchenko, Xiang Xiao Gang, V. Stepanov

In article the index approach to an estimation of situational multifactorial economic categories is considered: a level of development of a social and economic infrastructure of region and population living conditions. Author's mathematical models of formation of the integrated estimated indexes, formulated on principles of the factorial analysis of hierarchies are used. The constructed estimated integrated indexes form a basis of ranging of territories, both on yearly basis, and in dynamics on years. It, in turn, allows to perform relationship of ratings of territories (during 5-10 years): on a level of development of an infrastructure and on quality of life of the population. Theoretical offers of authors are accompanied by quantitative results of modeling experiments on materials of 30 Chinese provinces for the 10-year-old period. The received results can be used for a substantiation and acceptance of administrative decisions in the field of an infrastructural policy on intermediate term prospect.

Keywords: an infrastructure, quality of life, mathematical modeling, the factorial analysis, an integrated estimated index, ranging of territories.