CC BY
0
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
Научная статья УДК 311
doi: 10.18522/2687-0770-2024-2-100-107
ОЦЕНКА ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УРОВНЯ ЖИЗНИ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Мария Павловна Декина1И, Артем Владимирович Макаров2, Эрдена Анджаевна Найминова3, Ирина Владимировна Подгорных4
1 2' 3' 4 Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург, Россия
1 dekina.m@unecon.ruH, ORCID: 0000-0002-1573-7449
2 art.makar10@yandex.ru, ORCID: 0009-0003-7792-1289
3 erdena.nayminova@mail.ru, ORCID: 0009-0009-6777-4418
4 ira.podgornykh@mail.ru, ORCID: 0009-0009-2999-6079
Аннотация. Представлены результаты статистического анализа и оценка уровня жизни населения в РФ в контексте территориальных особенностей с учетом влияния различных факторов посредством использования комплекса статистических методов. Рассмотрены основные группы показателей уровня жизни по данным Федеральной службы государственной статистики. Ввиду наличия территориальной дифференциации уровня жизни в РФ выполнена кластеризация ее субъектов на основе таких характеристик, как среднедушевой денежный доход, потребительские расходы в среднем на душу населения, ожидаемая продолжительность здоровой жизни и уровень безработицы в регионах. Даны оценки ситуации внутри каждого кластера в связи с их территориальным расположением. Для выявления существующих закономерностей в показателях уровня жизни в региональном разрезе использован корреляционно-регрессионный анализ. Рассмотрены модели регрессии показателей бюджетов субъектов РФ и основных характеристик уровня жизни. Выявлены статистически значимые закономерности между показателями бюджетов, трудовой и жилищной сфер, а также денежными доходами населения. Определена корреляция между различными индикаторами уровня жизни. Дана сравнительная оценка во времени. Полученные результаты могут быть использованы в целях мониторинга показателей уровня жизни в регионах, а также при выработке мер социально-экономической политики.
Ключевые слова: уровень жизни, территориальная дифференциация, кластерный анализ, корреляционно -регрессионный анализ
Для цитирования: Декина М.П., Макаров А.В., Найминова Э.А., Подгорных И. В. Оценка территориальной дифференциации показателей уровня жизни в Российской Федерации // Изв. вузов. Сев.-Кавк. регион. Обществ. науки. 2024. № 2. С. 100-107.
Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0). Original article
ASSESSMENT OF TERRITORIAL DIFFERENTIATION OF LIVING STANDARD INDICATORS IN THE RUSSIAN FEDERATION
Maria P. DekinalH, Artem V. Makarov2, Erdena A. Nayminova3, Irina V. Podgornykh4
1 2 3 4 Saint Petersburg State Economic University, St. Petersburg, Russia
1 dekina.m@unecon.ruH, ORCID: 0000-0002-1573-7449
2 art.makar10@yandex.ru, ORCID: 0009-0003-7792-1289
3 erdena.nayminova@mail.ru, ORCID: 0009-0009-6777-4418
4 ira.podgornykh@mail.ru, ORCID: 0009-0009-2999-6079
© Декина М.П., Макаров А.В., Найминова Э.А., Подгорных И. В., 2024
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
Abstract. The results of statistical analysis and assessment of the standard of living of the population in the Russian Federation are presented in the context of territorial features, taking into account the influence of various factors using a complex of statistical methods. The main groups of living standard indicators presented in the data of the Federal State Statistics Service are considered. Due to the presence of territorial differentiation in the standard of living in the Russian Federation, clustering of the constituent entities of the Russian Federation was carried out based on such characteristics of the standard of living as average per capita cash income, average consumer spending per capita, healthy life expectancy and unemployment rate in the regions. Assessments of the situation within each cluster are given in connection with their territorial location. To identify existing patterns in living standard indicators at a regional level, correlation and regression analysis was used. Regression models of budget indicators of the constituent entities of the Russian Federation and the main characteristics of the standard of living are considered. Statistically significant patterns have been identified between indicators of the budgets, the labor and housing spheres, as well as the well-being of the population. The correlation between various living standard indicators has been determined. A comparative assessment over time is given. The results obtained can be used to monitor living standard indicators in the regions, as well as in developing socio-economic policy measures.
Keywords: standard of living, territorial differentiation, cluster analysis, correlation-regression analysis
For citation. Dekina M.P., Makarov A.V., Nayminova E.A., Podgornykh I.V. Assessment of Territorial Differentiation of Living Standard Indicators in the Russian Federation. Bulletin of Higher Educational Institutions. North Caucasus Region. Social Science. 2024;(2):100-107. (In Russ.).
This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0).
Введение
Уровень жизни населения выступает одной из основных характеристик социально-экономического развития, а также входит в категорию качества жизни [1]. При проведении анализа и выработке мер в силу территориальных особенностей Российской Федерации необходимо учитывать дифференциацию уровня жизни [2]. Исследование предполагает анализ набора групп показателей [3], среди которых выделяются демографические, в частности ожидаемая продолжительность жизни [4], характеристики благосостояния и проч. Особое внимание уделяется показателям денежных доходов и потребления населения [5, 6]. Анализ непосредственно связан с экономической ситуацией в регионе, что определяет необходимость исследования структурных характеристик экономики регионов и уровня жизни [7, 8]. В качестве базы могут быть использованы данные Федеральной службы государственной статистики (Рос-стат), а также результаты социологических опросов [9] и выборочных наблюдений.
Цель статьи - оценка территориальной дифференциации уровня жизни населения субъектов РФ во взаимосвязи с показателями бюджетов на основе данных Росстата. Для достижения цели использованы корреляционно-регрессионный анализ и кластерный анализ.
Показатели уровня жизни в России
Данные Федеральной службы государственной статистики, позволяющие дать оценку уровню жизни населения РФ, включают показатели доходов, расходов и сбережений населения, распределения доходов, уровня бедности, потребительских ожиданий населения и проч. [10].
С 2015 по 2022 г. в России наблюдался постепенный рост уровня среднедушевых доходов населения и потребительских расходов. Однако в реальном выражении по сравнению с прошлым годом практически во все годы отмечается сокращение уровня доходов, за исключением 2018, 2019 и 2021 гг. Уровень реальных денежных доходов в 2022 г. составил 98,5 % по отношению к прошлому году.
К показателям уровня жизни относятся различные виды социальной поддержки со стороны государства для конкретных групп граждан, определенных в федеральных законах № 178-ФЗ от 17.07.1999 [11] и 442-ФЗ от 28.12.2013 [12].
Оценка неравномерности распределения доходов населения может быть проведена с помощью коэффициента фондов и коэффициента Джини. В 2015 г. коэффициент фондов составил 15,5, а в 2022 г. его значение сократилось, и соотношение денежных доходов 10 % наиболее и 10 % наименее обеспеченного населения РФ стало равным 13,8. Таким образом, снижение значе-
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
ния коэффициента фондов говорит о сокращении расслоения между группами бедных и богатых. В динамике коэффициента Джини также отмечается некоторое сокращение степени неравномерности распределения доходов: в 2015 г. коэффициент был равен 0,412, а в 2022 г. - 0,396.
Одной из важнейших характеристик уровня жизни выступает прожиточный минимум, величина которого устанавливается Правительством РФ в соответствии с федеральным законом № 134-ФЗ от 24.10.1997 ежегодно [13]. Значение прожиточного минимума может варьироваться по субъектам в зависимости от множества социально-экономических факторов. В 2022 г. самый низкий прожиточный минимум был установлен в Пензенской области (10 629 руб.), а самый высокий - в Чукотском автономном округе (28 851 руб.)
Кластерный анализ показателей уровня жизни
Исследование территориальных различий уровня жизни может быть проведено с помощью кластерного анализа. На рис. 1 представлена структура разбиения субъектов РФ на кластеры.
Cluster Dendrogram
Sa <N® 1 1
-nwn r-rt ® to г- ш ->- м fi i'm* m ^-fli Tj- »t ntrnnTmmn S «g см 3 я Ц T r- ® " !£ й S м 00 ^irtinr^-^-tC T— f-JCJ ^TTT1" птттп rfn Ti rrm n ггггл [TrVrn rtnliTm l^r^ fOtOCMrt T- in-q-tÄ pr,^ tOl/Xsj^J- Ц>т-Ю (DID Iii
df_cl hclust С, "ward.D")
Рис. 1. Дендрограмма (построено авторами) / Fig. 1. Dendrogram (built by authors)
В качестве признаков для проведения кластерного анализа были использованы такие характеристики, как среднедушевой денежный доход (в месяц), потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц), ожидаемая продолжительность здоровой жизни и уровень безработицы в региональном разрезе в 2021 г. Оптимальным в данном случае является разбиение субъектов РФ на пять кластеров. На рис. 2 отображена принадлежность определенного региона к одному из кластеров, сформированных в результате анализа.
К первому кластеру относятся регионы, в которых среднее значение среднедушевого денежного дохода составляет 35 386,3 руб., потребительских расходов в среднем на душу населения -29 761,0 руб. в месяц, ожидаемой продолжительности здоровой жизни - 58,0 года, уровня безработицы - 4,7 %. Этот кластер является самым многочисленным по составу: он включает в себя 44 региона из 7 округов (кроме Северо-Кавказского федерального округа). Более половины регионов из Центрального (10), Южного (6) и Приволжского (10) федеральных округов. Для этого кластера характерны достаточно высокий уровень ожидаемой продолжительности жизни и уровень безработицы, ещё одной особенностью является соотношение среднедушевого дохода и потребления: они практически равны.
Во второй кластер были отнесены регионы, в которых среднее значение среднедушевого денежного дохода составляет 28 376,4 руб., потребительских расходов в среднем на душу населения - 23 396,9 руб. в месяц, ожидаемой продолжительности здоровой жизни - 58,0 года, уровня безработицы - 6,3 %. По числу вошедших субъектов РФ этот кластер на втором месте: 17 регионов. Преобладают регионы из Центрального (6) и Приволжского (4) федеральных округов, отсутствуют регионы из Южного федерального округа. В данном кластере среднедушевой доход ниже, чем в предыдущем, но сохраняется соотношение доходов и потребительских расходов.
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
Рис. 2. Кластеры субъектов РФ (построено авторами) / Fig. 2. Clusters of subjects of the Russian Federation (built by authors)
Третий кластер представлен регионами, в которых среднее значение среднедушевого денежного дохода составляет 53 563,9 руб., потребительских расходов в среднем на душу населения - 40 772,3 руб. в месяц, ожидаемой продолжительности здоровой жизни - 59,9 года, уровня безработицы - 4,2 %. В этом кластере находится 10 регионов: г. Москва и Московская область (ЦФО), г. Санкт-Петербург и Мурманская область (СЗФО), Краснодарский край (ЮФО) и 4 региона из Дальневосточного федерального округа (ДФО). В данных регионах отмечаются наиболее высокие ожидания продолжительности здоровой жизни и в целом уровень жизни населения.
В четвертый кластер вошли четыре региона, в которых среднее значение среднедушевого денежного дохода составляет 90 592,0 руб., потребительских расходов в среднем на душу населения - 41 971,0 руб. в месяц, ожидаемой продолжительности здоровой жизни - 50,4 года, уровня безработицы - 3,9 %. В данную группу вошли Ненецкий автономный округ (СЗФО), Ямало-Ненецкий автономный округ (УФО), Магаданская область и Чукотский автономный округ (ДФО). В качестве особенностей можно выделить наиболее низкий уровень ожидания продолжительности здоровой жизни и изменение соотношения среднедушевого дохода и потребительских расходов: последние занимают менее 50 %.
В пятый кластер были отнесены 10 регионов, для которых среднедушевой денежный доход составляет 21 982,0 руб., потребительские расходы в среднем на душу населения - 15 821,7 руб. в месяц, ожидаемая продолжительность здоровой жизни - 57,8 года, уровень безработицы -11,2 %. Данная группа в большей степени представлена регионами Северо-Кавказского федерального округа, характеризующимися самыми низкими доходами и высоким уровнем безработицы.
Взаимосвязь показателей уровня жизни и бюджетной сферы
Одной из приоритетных задач региональных органов власти является обеспечение достойного уровня и качества жизни населения. Важную роль в ее осуществлении играют федеральный и региональный бюджеты.
С точки зрения структурных характеристик отмечается отсутствие значимых изменений консолидированных бюджетов как из года в год, так за весь период 2015-2019 гг. При исследовании регионов с позиции показателя дотационности как удельного веса дотаций к бюджету региона в округах могут быть выделены 5 групп. За период 2015-2019 гг. сократилось количество высокодотационных регионов (50 % и выше) с 12 до 3, группа, где дотации составляют
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
26-49 %, сократилась с 12 до 8 субъектов. Возросло количество регионов с дотациями (1125 %) и низко- и недотационных (до 1 %). Поскольку дотации представляют финансовую поддержку убыточным регионам, то из выявленных изменений можно сделать вывод о некотором улучшении финансового состояния регионов.
Проверка показала слабую связь между социально-экономическими показателями и показателями дотаций или ее отсутствие. Это может быть обусловлено тем, что государство распределяет дотации по регионам с целью достижения программ по улучшению жизни населения. Корреляционный анализ между бюджетом и показателями выделил несколько зависимостей с высокой теснотой связи, по которым далее были построены регрессионные модели (табл. 1).
Таблица 1 / Table 1
Модели зависимости консолидированного бюджета от социально-экономических показателей, 2021 г. / Models of the dependence of the consolidated budget on socio-economic
indicators, 2021
Фактор Уравнение регрессии Коэффициент детерминации R2 F-критерий Фишера Средняя ошибка аппроксимации MAPE, %
Среднегодовая численность занятых, тыс. чел. y = -70559,11 + 332,40x (ta = -4,28) (tb = 27, 37) 0,900 748,9 3,55
Численность рабочей силы, тыс. чел. y = -95020,09 + 340,01x (ta = -4,04) (tb = 19,29) 0,818 371,9 3,13
Жилищный фонд, общая площадь жилых помещений, млн м2 y = -83731,07 + 6102,40x (ta = -2,34) (tb = 11,57) 0,617 134,0 3,12
Объем платных услуг населению, млн руб. y = 25598,04 + 1,36x (ta = 2,56) (tb = 40,88) 0,953 1671,0 4,17
Объем коммунальных услуг населению, млн руб. y = -65042,05 + 10x (ta = -2,15) (tb = 13,67) 0,692 186,9 3,15
Средняя цена на первичном рынке жилья, руб. за 1 м2 общей площади y = -312956,62 + 7,32x (ta = -5,79) (tb = 11,01) 0,593 121,1 4,14
Средняя цена на вторичном рынке жилья, руб. за 1 м2 общей площади y = -469944,34 + 9,92x (ta = -7,12) (tb = 11,16) 0,600 124,4 4,82
Источник: рассчитано по [14, 15].
За период с 2019 по 2021 г. было выявлено несколько закономерностей. Выросла теснота связи между значениями бюджетных средств и среднегодовой численностью занятых (в 2021 г. Я2 = 0,90, в 2015 г. Я2 = 0,83). Достаточно стабильным остается объем платных услуг; за период 2015-2021 гг. доля объясненной дисперсии выросла с 93 до 95 %. Коэффициент детерминации между показателями консолидированного бюджета и объемом коммунальных услуг в 2015 г. составил 0,67, в 2019 г. - 0,73, а в 2021 г. сократился до 69 %.
Таким образом, можно сделать вывод о наличии статистически значимой связи между показателями бюджетов субъектов РФ и показателями трудовой и жилищной сферы, а также благосостоянием населения.
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
В рамках анализа уровня жизни также важно определить факторы, которые оказывают влияние на отдельные характеристики уровня жизни. Для рассмотрения использованы индикаторы жилищной сферы и благосостояния. Результаты корреляционно-регрессионного анализа приведены в табл. 2.
Таблица 2 / Table 2
Модели регрессии между социально-экономическими показателями / Regression models
between socio-economic indicators
Признак-результат Признак-фактор 2019 2020 2021
Ввод в действие жилых домов, тыс. м2 общей площади жилых помещений Среднегодовая численность занятых, тыс. чел. y=211+0,90x ta=1,95 tb=11,5 R2=0,61 F=134 MAPE = 0,17 % y=206,2+0,93x ta=1,81 tb=11,08 R2=0,59 F=122 MAPE = 0,25 % y=84,8+1,2x ta=0,78 tb=15,23 R2= 0,73 F=232 MAPE = 0,20 %
Ввод жилья в многоквартирных жилых домах, млн м2 общей площади Среднегодовая численность занятых, тыс. чел. y=-0,04+0,00067x ta=-0,87 tb=17,47 R2=0,78 F=305 MAPE = 0,19 % y=-0,048+0,00067x ta=-0,92 tb=17,3 R2=0,78 F=299,38 MAPE = 0,00... % y=-0,2+0,00085x ta=-5,62 tb=32,6 R2=0,93 F=1062,8 MAPE = 0,00. %
Среднедушевые денежные доходы (в месяц), руб. Потребительские расходы в среднем на душу населения (в месяц), руб. y=-4532+1,5x ta=-1,56 tb= 13,3 R2=0,82 F=176 MAPE = 5,2 % y=-7611,9+1,7x ta=-2,24 tb=12,5 R2=0,81 F=157,4 MAPE = 6,06 % y=-6461,4+1,55x ta=-1,67 tb=11,57 R2=0,78 F=134 MAPE = 6,70 %
Источник: рассчитано по [14, 15].
При сравнении моделей 2019, 2020 и 2021 гг. отмечается отсутствие существенных различий. В некоторых случаях влияние фактора со временем увеличивается. Так, несколько повысилась теснота связи между вводом жилья и числом занятых. Значение объясненной вариации ввода в действие жилых домов среднегодовой численностью занятых увеличилось с 61% в 2019 г. до 73% в 2021 г. Снизилось значение коэффициента детерминации в модели среднедушевых денежных доходов, однако этот показатель продолжает оставаться статистически значимым.
Заключение
Уровень жизни населения в регионах РФ характеризуется заметной степенью неоднородности при рассмотрении различных характеристик. Кластерный анализ позволил выявить схожие субъекты по факторам, характеризующим уровень жизни. В некоторых случаях отмечается близкое территориальное соседство в кластерах, однако в целом регионы представлены из разных округов.
Оценка зависимости между показателями уровня жизни и бюджетными характеристиками в региональном разрезе позволила выявить статистически значимое влияние отдельных факторов, что может быть использовано при проведение социально-экономической политики. Была подтверждена статистически значимая связь между показателями бюджета и характеристиками жилищной сферы и уровня благосостояния населения. Территориальная дифференциация уровня жизни, несмотря на некоторое снижение в последние годы, остается достаточно замет-
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
ной, что следует учитывать при разработке мер социальной и финансовой политики. Исследование уровня жизни может быть расширено с помощью рассмотрения показателей с использованием панельных данных.
Список источников
1. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход). М.: Наука, 2012. 432 с.
2. Елаховский В.С. Измерение региональных различий по уровню жизни в России // Вопросы статистики. 2020. T. 27, № 5. C. 48-57.
3. Черемисина Н.В., Вейс Е.В. Оценка уровня жизни населения Тамбовской области // Статистика и экономика. 2019. Т. 16, № 1. С. 76-84. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-1-76-84
4. Звездина Н.В., Иванова Л.В. Ожидаемая продолжительность жизни в России и факторы, влияющие на нее // Вопросы статистики. 2015. № 7. С. 10-20.
5. Гришина Е.Н., Лаптева И.П., Трусова Л.Н. Денежные доходы как основной индикатор уровня жизни населения России // Статистика и экономика. 2019. Т. 16, № 3. С. 15-23. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-3-15-23.
6. Лакман И.А., Тимирьянова В.М., Попов Д.В. Пространственный анализ взаимосвязи изменения доходов и потребления населения на основе панельных данных // Вопросы статистики. 2021. T. 28, № 2. C. 128-139.
7. Трифонов Ю.В., Веселова Н.В. Методологические подходы к анализу структуры экономики на региональном уровне // Вопросы статистики. 2015. № 2. С. 37-49.
8. Окладников С.М., Иванова А.М., Сафонов Т.А. Исследование влияния трансформации региональной экономики на уровень жизни населения // Вопросы статистики. 2016. № 10. С. 73-85.
9. Фомин М.В., Безвербный В.А., Селезнёв И.А., Шнейдерман И.М., Мирязов Т.Р. Социально-экономический и демографический анализ пространственного развития Республики Саха (Якутия) // Вопросы статистики. 2021. T. 28, № 4. С. 96-106.
10. Уровень жизни // Федеральная служба государственной статистики. URL: https:// rosstat.gov.ru/ folder/13397 (дата обращения: 05.11.2023).
11. О государственной социальной помощи : фед. закон № 178-ФЗ от 17.07.1999 (последняя редакция). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_23735/ (дата обращения: 03.09.2023).
12. Об основах социального обслуживания граждан в Российской Федерации : фед. закон № 442-ФЗ от 28.12.2013 (последняя редакция). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_156558/ (дата обращения: 03.09.2023).
13. О прожиточном минимуме в Российской Федерации : фед. закон № 134-ФЗ от 24.10.1997 (последняя редакция). URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_16565/ (дата обращения: 03.09.2023).
14. Жилищные условия // Федеральная служба государственной статистики. URL: https:// rosstat.gov.ru/statistics/zhilishhnye_usloviya (дата обращения: 05.11.2023).
15. Рынок труда, занятость и заработная плата // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/labor_market_employment_salaries (дата обращения: 05.11.2023).
References
1. Ayvazyan S.A. Analysis of the quality and lifestyle of the population (econometric approach). Moscow: Nauka Publ.; 2012. 432 p. (In Russ.).
2. Elakhovsky V.S. Measuring regional differences in living standard in Russia. Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2020;27(5):48-57. (In Russ.).
3. Cheremisina N.V., Veys E.V. Assessment of the living standard of the population in Tambov region. Statis-tika i ekonomika = Statistics and Economics. 2019;16(1):76-84. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-1-76-84 (In Russ.).
4. Zvezdina N.V., Ivanova L.V. Life expectancy in Russia and factors influencing it. Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2015;(7):10-20. (In Russ.).
ISSN 2687-0770 BULLETIN OF HIGHER EDUCATIONAL INSTITUTIONS. NORTH CAUCASUS REGION. SOCIAL SCIENCE. 2024. No. 2
5. Grishina E.N., Lapteva I.P., Trusova L.N. Monetary revenues as a main indicator of the living standard of the population of Russia. Statistika i ekonomika = Statistics and Economics. 2019;16(3):15-23. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-3-15-23 (In Russ.).
6. Lakman I.A., Timiriyanova V.M., Popov D.V. Spatial analysis of the relationship between changes in income and consumption of the population based on panel data. Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2021;28(2):128-139. (In Russ.).
7. Trifonov Yu.V., Veselova N.V. Methodological approaches to analyzing the structure of the economy at the regional level. Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2015;(2):37-49. (In Russ.).
8. Okladnikov S.M., Ivanova A.M., Safonov T.A. Study of the impact of the transformation of the regional economy on the standard of living of the population. Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2016;(10):73-85. (In Russ.).
9. Fomin M.V., Bezverbny V.A., Seleznyov I.A., Shneyderman I.M., Miryazov T.R. Socio-economic and demographic analysis of spatial development of the Republic of Sakha (Yakutiya). Voprosy statistiki = Statistics Questions. 2021;28(4):96-106. (In Russ.).
10. Standard of living. Federal State Statistics Service. Available from: https://rosstat.gov.ru/folder/13397 [Accessed 5th November 2023]. (In Russ.).
11. On state social assistance. Federal law No. 178-FZ dated July 17, 1999 (latest edition). Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_23735/ [Accessed 3rd September 2023]. (In Russ.).
12. On the basics of social services for citizens in the Russian Federation. Federal law No. 442-FZ dated December 28, 2013 (latest edition). Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_156558/ [Accessed 3rd September 2023]. (In Russ.).
13. On the subsistence level in the Russian Federation. Federal law No. 134-FZ dated October 24, 1997 (latest edition). Available from: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_16565/ [Accessed 3rd September 2023]. (In Russ.).
14. Living conditions. Federal State Statistics Service. Available from: https:// rosstat.gov.ru/statistics/ zhilishhnye_usloviya [Accessed 5th November 2023]. (In Russ.).
15. Labor market, employment, and salaries. Federal State Statistics Service. Available from: https://rosstat.gov.ru/labor_market_employment_salaries [Accessed 5th November 2023]. (In Russ.).
Информация об авторах
М.П. Декина - кандидат экономических наук, доцент кафедры статистики и эконометрики.
А.В. Макаров - студент факультета экономики и финансов.
Э.А. Найминова - студент факультета экономики и финансов.
И.В. Подгорных - студент факультета экономики и финансов.
Information about the authors
M.P. Dekina - Candidate of Science (Economics), Associate Professor of the Department of Statistics and Econometrics.
A. V. Makarov - Student of the Faculty of Economics and Finance.
E.A. Nayminova - Student of the Faculty of Economics and Finance.
I. V. Podgornykh - Student of the Faculty of Economics and Finance.
Статья поступила в редакцию 08.04.2024; одобрена после рецензирования 12.05.2024; принята к публикации 29.05.2024. The article was submitted 08.04.2024; approved after reviewing 12.05.2024; accepted for publication 29.05.2024.
