CC BY
10ECONOMIC SCIENCES
APPLICATION OF THE INTEGRAL INDEX FOR THE ANALYSIS OF ECONOMIC AND SOCIAL
DEVELOPMENT OF RUSSIA
Tarko A.
Chief Researcher of the Dorodnicyn Computing Centre of the Federal Research Center «Computer Science and Control» of Russian Academy of Sciences, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor of Mathematical Cybernetics
ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕГРАЛЬНОГО ИНДЕКСА ДЛЯ АНАЛИЗА ЭКОНОМЧЕСКОГО И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ
Тарко А.М.
Главный научный сотрудник, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, Доктор физико-математических наук, профессор математической кибернетики
Abstract
A new integral multi-parameter index has been developed to analyze the development of the Russian regions. Along with the index, the ranks of parameters for each region are calculated, which allow to determine which parameters should be improved first.
Аннотация
Для анализа развития субъектов Российской Федерации разработан новый интегральный многопараметрический индекс. Вместе с индексом рассчитаны ранги параметров каждого региона, позволяющие определить, какие из параметров следует улучшать в первую очередь
Keywords: economic and social development, integrated index, database, remote sensing, demographic potential.
Ключевые слова: экономическое и социальное развитие, интегральный индекс, база данных, дистанционное зондирование, демографический потенциал.
Анализ развития экономических и социальных процессов требует новых подходов и методов в связи с происходящим структурным экономическим кризисом в мировой системе. Главным источником кризиса является насыщение рынков сбыта в экономике, которая стала в глобальном отношении замкнутой экономической системой. Выход из кризиса требует структурной перестройки экономики, финансовая система есть лишь ее часть [4]. Направление глобализации теперь стало зависеть от ранее мало влияющих на принятие решений проблем, таких как перераспределение значимости секторов развития экономики, преимущественный выбор торгового партнера или энергетической стратегии. Поиск новых путей происходит не просто, значительное замедление темпов экономического развития развитых стран после 2009 г. является одним из подтверждений этому.
Эффективным направлением анализа ситуации в быстро меняющемся мире является применение интегральных индикаторов. Из них известен индекс развития человеческого потенциала ИРЧП, применяемый в ООН для ранжирования условий жизни человека в странах мира, индекс демократии журнала Economist (Intelligence Unit) [7], индекс уровня достойного образа жизни КИДР [3]. В России успешно применяется аналог ИРЧП для ее субъектов [1]. Агентством РИА Рейтинг был разработан индекс социально-экономического положения субъектов РФ [2].
Сейчас интегральные индикаторы используются для исследования условий жизни человека в обществе. Однако для анализа развития страны и ее регионов становится актуальным использование интегральных индексов не только для состояния человека, но и для развития стран и их субъектов. Для такой цели нужны новые принципы выбора параметров. В работе поставлена задача разработать индекс развития стран и регионов ИСР на новой идейной базе и применить его на примере субъектов РФ.
Обычно в интегральных индикаторах применяется лишь несколько параметров и только показатели положительного состояния. Здесь проведено исследование, основанное на большом числе параметров, они объединены в группы, также впервые введены параметры, характеризующие негативные явления жизни («коэффициент производственного травматизма», «степень износа фондов» и другие). Был введен новый показатель, характеризующий национальное богатство страны - площадь сгоревших в течение года лесов. Этот показатель становится актуальным для учета глобального и регионального цикла СО2 при оценке роли России и ее субъектов в связи с началом выполнения условий Парижского климатического соглашения 2015 года [8].
Определение значимости стран и их субъектов, по мнению автора, может быть только частью работы по анализу развития. Новой стороной явля-
ется анализ групп параметров и отдельных параметров, который позволяет сделать выводы о вкладе каждого субъекта исследования в развитие.
Для расчета индекса ИСР используется традиционный метод, применяемый в ООН: предположение о равной значимости параметров. Все показатели делятся на два типа: 1) большему его значению соответствует большая величина из диапазона значений, 2) большему значению соответствует меньшая величина. Затем методом линейного преобразования все параметры переводятся для расчета индексов в единый количественный диапазон значений - от 0 до 1. Значение ИСР рассчитывается как среднее значение для каждого региона. При реализация алгоритма на ЭВМ автоматически определяется отсутствие части данных в параметрах. Для представления в печать полученные значения ИСР сортируются в порядке убывания для всех стран.
В работе использованы данные РОССТАТ (http://www.gks.ru) из выпусков нескольких ежегодников и базы данных ЕМИСС. Главным образом, были использованы значения параметров 2017 года. Площадь сгоревших лесов была использована на базе обработки данных дистанционного зондирования Земли с аппаратуры MODIS, установленной на научно-исследовательских спутниках Aqua/Terra, использовались площади сгоревших лесов в 2010-2019 гг.
Всего были выбраны 61 параметр, объединенные в 9 групп.
Приведем список групп параметров и параметров:
1. Экономика
Валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения, руб.
Инвестиции в основной капитал, млн. руб.
Ввод в действие основных фондов, млн. руб.
Удельный вес инвестиций в основной капитал в валовом региональном продукте.
Инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций), %.
2. Высокотехнологичное развитие
Количество передовых производственных технологий новых для России.
Затраты организаций на технологические инновации.
Количество научных исследований и разработок.
Количество научных исследований и разработок в естественных и технических науках.
Объем инновационных товаров, работ и услуг .
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в общем числе обследованных организаций.
Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в общем числе обследованных организаций.
Доля внутренних затрат на исследования и разработки, % от ВРП.
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП субъекта РФ.
Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.
Количество разработанных передовых производственных технологий.
Количество используемых передовых производственных технологий.
3. Демография
Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (ОПЖ).
Общая смертность, на 1000 населения за год.
Младенческая смертность.
4. Образование и здравоохранение
Количество амбулаторно-поликлинических
организаций.
Количество больничных организаций.
Количество детских оздоровительных лагерей.
Мощность амбулаторно-поликлинических организаций, посещений в смену.
Численность воспитанников в организациях, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования.
Численность врачей на 10 000 человек населения.
Численность детей, отдохнувших за лето в детских оздоровительных лагерях человек.
Численность населения на одну больничную койку, человек.
Численность обучающихся по образовательным программам начального. основного и среднего общего образования.
Численность среднего медицинского персонала на 10 000 человек населения.
Численность студентов. обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры.
Численность студентов. обучающихся по программам подготовки квалифицированных рабочих и служащих.
Численность студентов. обучающихся по программам подготовки специалистов среднего звена.
5. Охрана среды
Выброшено в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников.
Доля уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих от стационарных источников.
Сброс загрязненных сточных вод, млн. куб. м.
Уловлено и обезврежено загрязняющих атмосферу веществ, тыс. т.
6. Социально-бытовые условия
Выработано электроэнергии, Гвт-час.
Уровень занятости, %.
Среднемесячная номинальная заработная плата работников организаций, руб.
Доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума.
Средний размер одной квартиры кв. м общей площади жилых помещений.
Удельный вес убыточных организаций в общем числе организаций, %.
Удельный вес автомобильных дорог с твердым покрытием в общей протяженности автомобильных дорог общего пользования, %.
Количество аварий на источниках теплоснабжения, паровых и тепловых сетях.
Коэффициент частоты производственного травматизма со смертельным исходом на 1000 работающих.
Удельный вес сельских населенных пунктов, имеющих связь по дорогам с твердым покрытием с сетью дорог общего пользования в общем числе сельских населенных пунктов.
Количество аварий на водопроводных сетях.
Частота производственного травматизма со смертельным исходом на 1000 работающих промилле.
Степень износа основных фондов, %.
Количество автобусов общего пользования на 100 000 человек населения, штук.
8. Малые и средние и индивидуальные предприниматели.
Основные показатели деятельности малых предприятий количество предприятий. тыс.
Основные показатели деятельности малых предприятий оборот. млрд. руб.
Основные показатели деятельности индивидуальных предпринимателей в численность фактически действующих индивидуальных предпринимателей, тыс. Человек.
Таблица 1.
Индекс стран и регионов ИСР для субъектов РФ. Указаны рейтинги по каждой группе параметров, значения ВРП на душу населения, коэффициента фондов и площади сгоревших лесов за 2010-2019 гг.
3 Субъект РФ Индекс ИСР ВРП на душу Высокотехнологичное развитие Демография Социально-бытовые условия Малые и средние предприятия Образование и здравоохранение Охрана природы Интернет Коэффициент фондов Пожары 2010-2019 гг.
1 Москва 0,986 7 1 4 1 1 1 4 4 3 10
2 Санкт-Петербург 0,927 10 3 5 2 3 2 2 3 7 4
3 Тюменская обл 0,824 4 7 7 9 8 7 33 23 1 74
4 Московская обл. 0,815 18 2 17 44 5 5 1 21 25 60
5 Краснодарский край 0,806 37 40 20 7 2 4 3 43 9 68
6 Башкортостан 0,792 45 16 63 17 10 3 34 20 4 34
7 Татарстан 0,781 16 32 16 5 7 9 23 2 16 14
8 Белгородская обл. 0,766 19 23 34 6 23 52 24 12 19 6
9 Ростовская обл. 0,742 51 22 56 23 4 8 18 56 18 18
10 Нижегородская обл. 0,695 39 4 60 64 17 10 30 19 12 63
11 Самарская обл. 0,669 27 8 39 15 12 24 20 77 39 23
12 Воронежская обл. 0,654 43 67 41 32 16 18 44 5 13 33
13 Свердловская обл. 0,654 21 6 47 58 6 6 61 36 8 69
14 Ставропольский край 0,651 69 20 49 10 13 32 60 9 34 16
15 Липецкая обл. 0,651 25 39 26 37 43 54 40 33 22 21
Основные показатели деятельности индивидуальных предпринимателей в объем выручки (с учетом налогов и аналогичных обязательных платежей) от продажи товаров, продукции, работ, услуг, млрд. руб.
7. Интернет
Домашние хозяйства, имевшие доступ из него доступ в интернет (в % от общего числа домохо-зяйств соответствующего субъекта РФ).
Домашние хозяйства, имевшие доступ в широкополосный интернет (в % от общего числа домо-хозяйств соответствующего субъекта РФ).
Организации, использовавшие сеть Интернет (в % от общего числа обследованных организаций соответствующего субъекта РФ).
Количество персональных компьютеров на 100 работников с доступом к сети интернет.
8. Коэффициент фондов (выражает степень социального неравенства общества)
9. Площадь сгоревших лесов, среднее значение за 2010-2019 гг., км кв.
Рассчитанный индекс ИСР для всех субъектов РФ представлен табл. 1. Даны значения индекса в порядке убывания для всех субъектов РФ, рангов групп параметров, ВРП на душу населения, коэффициенты фондов и пожаров.
16 Саратовская обл. 0,631 60 11 38 39 26 16 37 76 69 13
17 Челябинская обл. 0,631 40 9 59 79 9 17 5 37 74 52
18 Ханты-Мансийский АО 0,628 3 61 2 8 27 36 83 8 23 72
19 Карачаево-Черкесия 0,626 82 26 12 18 78 85 10 15 75 46
20 Калининград 0,625 28 33 23 12 40 61 50 14 63 61
21 Пермский край 0,611 24 63 53 76 11 11 16 47 10 45
22 Хабаровский край 0,608 22 53 65 26 31 30 12 22 29 80
23 Магаданская обл. 0,600 8 13 29 11 82 42 47 67 27 65
24 Новосибирская обл. 0,599 32 49 40 41 15 14 28 79 58 76
25 Архангельская обл. 0,597 14 72 55 33 41 34 19 54 28 54
26 Рязанская обл. 0,593 50 21 45 42 58 55 22 42 45 56
27 Сахалинская обл. 0,592 5 44 37 77 67 38 62 13 6 40
28 Красноярский край 0,589 12 5 61 45 14 12 79 58 21 83
29 Северная Осетия-Алания 0,584 78 87 9 16 65 35 6 63 54 25
30 Приморский край 0,581 34 45 68 30 19 25 17 48 37 78
31 Ямало-Ненецкий АО 0,579 2 82 6 4 71 68 58 10 2 71
32 Ленинградская обл. 0,578 17 68 31 54 34 80 11 17 46 51
33 Калужская обл. 0,573 33 43 42 19 55 76 15 30 51 59
34 Дагестан 0,569 76 15 8 31 21 56 84 87 26 11
35 Тульская обл. 0,561 42 10 83 28 33 57 13 31 48 39
36 Удмуртия 0,558 44 52 24 36 36 28 49 49 49 7
37 Оренбургская обл. 0,556 29 64 75 24 29 22 56 6 36 8
38 Мурманская обл. 0,550 15 48 32 68 74 53 7 24 65 26
39 Томская обл. 0,544 23 25 21 20 57 27 64 83 56 73
40 Омская обл. 0,543 48 69 64 14 24 26 27 71 20 75
41 Пензенская обл. 0,541 59 62 25 13 32 60 55 32 70 32
42 Мордовия 0,539 61 17 35 43 69 58 21 86 67 44
43 Ивановская обл. 0,535 79 56 43 35 47 63 68 39 55 43
44 Крым АО 0,534 80 66 54 38 20 47 36 1 84 3
45 Брянская обл. 0,525 65 35 85 55 46 66 14 35 33 58
46 Волгоградская обл. 0,524 53 55 22 65 22 23 53 74 81 17
47 Кировская обл. 0,524 67 19 36 71 37 44 35 70 82 27
48 Астраханская обл. 0,516 31 80 30 60 52 37 82 27 53 53
49 Алтайский край 0,511 73 76 74 85 25 20 41 60 40 67
50 Коми респ. 0,510 11 75 27 52 62 39 57 38 31 55
51 Иркутская обл. 0,499 20 36 79 83 18 13 9 69 62 81
52 Саха (Якутия) респ. 0,493 9 51 13 81 44 21 45 40 14 85
53 Курская обл. 0,488 46 50 66 22 48 50 52 57 42 22
54 Чечня 0,485 84 73 11 51 60 86 54 82 30 19
55 Тамбовская обл. 0,478 56 71 18 50 51 67 72 11 38 37
56 Смоленская обл. 0,475 52 37 71 69 59 49 39 26 32 66
57 Ярославская обл. 0,474 36 59 67 49 42 33 59 41 44 31
58 Бурятия 0,474 75 27 44 63 56 43 26 84 15 79
59 Кемеровская обл. 0,473 38 24 80 53 28 19 51 72 72 70
60 Амурская обл. 0,472 47 54 62 61 54 40 31 66 17 84
61 Ульяновская обл. 0,471 62 65 48 21 45 62 25 68 59 36
62 Новгородская обл. 0,470 30 81 84 25 73 73 38 28 57 38
63 Чувашия 0,465 71 41 14 34 49 46 71 61 85 20
64 Камчатский край 0,465 13 42 50 57 77 51 69 16 80 41
65 Владимирская обл. 0,459 55 46 70 27 35 64 73 45 73 50
66 Калмыкия 0,438 64 18 10 86 80 72 78 64 83 1
67 Вологодская обл. 0,437 26 47 69 62 39 70 48 34 71 24
68 Марий Эл 0,436 66 14 28 80 76 82 76 55 50 48
69 Ненецкий АО 0,435 1 83 33 70 87 65 87 29 5 5
70 Адыгея 0,411 72 84 46 3 79 84 75 25 35 42
71 Хакасия 0,408 41 74 51 46 68 79 42 75 52 47
72 Ингушетия 0,407 85 29 1 78 84 87 86 78 68 15
73 Карелия респ. 0,403 35 77 76 40 72 69 46 18 86 29
74 Забайкальский край 0,400 58 58 57 87 53 31 29 50 43 82
75 Чукотский АО 0,398 6 12 86 75 86 15 85 85 11 35
76 Орловская обл. 0,391 57 28 73 74 63 59 74 46 47 12
77 Тыва респ. 0,385 77 57 82 84 83 48 63 44 64 64
78 Кабардино-Балкария 0,368 83 85 3 48 61 74 80 52 76 30
79 Псковская обл. 0,367 68 31 81 56 75 83 65 62 78 57
80 Алтай респ. 0,362 74 34 77 82 81 81 77 7 61 28
81 Севастополь 0,358 81 86 19 72 66 77 70 81 77 1
82 Тверская обл. 0,354 54 30 72 59 50 41 66 73 87 49
83 Еврейская АО 0,348 49 38 87 66 85 75 32 65 79 77
84 Костромская обл. 0,338 63 60 78 73 64 71 67 59 66 9
85 Курганская обл. 0,293 70 79 58 67 70 78 43 80 60 62
Первые места по ИСР занимают Москва, Санкт-Петербург и Московская область. В первую десятку регионов также входят такие регионы, как Краснодарский край, Тюменская область, Татарстан, Башкортостан, Нижегородская область, Свердловская и Ростовская области.
Последние места по ИСР занимают Брянская, Псковская, Орловская области, Алтайский край и Карелия. К ним примыкают Сахалинская, Курганская и Костромская область, также Калмыкия и республика Марий Эл.
Начнем анализ ИСР с исследования его связи с ИРЧП (рис. 1). Стрелки указывают переход из верхних 15 позиций столбца значений индекса ИРЧП в
индекс ИСР. Мы видим, что без изменения положения остаются Москва, Санкт-Петербург и Тюменская область. Татарстан и Белгородская область переходят в ИСР с уменьшением на 2 или 3 позиции. Остальные регионы, спускаются ниже и не пересекаются с 15 регионами ИСР. Объяснение такого изменения легко понять, если обратить внимание на то, что эти регионы почти все - сырьевые. Таким образом, индекс ИРЧП в первую очередь, выражает уровень жизни человека (как и ИРЧП ООН). Наш же индекс предназначен для анализа процесса развития субъектов, и уровень жизни является только его частью.
ИРЧП ИСР
Москва -* Москва 1
Санкт-Петербург -► Санкт-Петербург 2
Тюменская обл. -► Тюменская обл 3
Татарстан ч Московская обл. 4
Ханты-Мансийский АО - Югра Краснодарский фай 5
Белгородская обл. W4 Башкортостан 6
Якутия Татарстан 7
Ямало-Ненецкий АО \\ ^ Белгородская обл. 8
Магаданская обл. \\\ Ростовская обл. 9
Томская обл. \v\ Нижегородская обл. 10
Сахалинская обл. \\\\\ Самарская обл. 11
Ненецкий АО \\\\\\ Воронежская обл. 12
Коми \\\\\\\ Свердловская обл. 13
Красноярский фай Ставропольский фай 14
Архангельская обл. М\\\\ Липецкая обл. 15
Рис. 1. Взаимосвязь верхних 15 позиций регионов ИРЧП и ИСР. Стрелки показывают подъем или спуск
регионов ИРЧП при переходе в ИСР.
Обычно публикация ИРЧП как для стран мира, так и для субъектов РФ оканчивается изложением только индекса и списка его параметров. Однако это не позволяет определить, какие из параметров страна должна улучшать в первую, а какие в по-
следнюю очередь, чтобы занять боле высокое место. Здесь эта задача решена - для каждого региона рассчитаны ранги его параметров. В табл. 2 представлены эти ранги для 10 регионов, занимающих первые 10 мест и 10 последних.
Так, для Московской области параметр ВВП на
душу имеет ранг 1, его следовало бы увеличивать в первую очередь среди других параметров. У параметра же «Охрана природы» ранг равен 9. Это подтверждает то, что недавно Московская область получила первое место по этому показателю среди субъектов России.
Данный подход показывает, что у Санкт-Петербурга, Тюменской и Московской областей, Краснодарского края и Татарстана параметр ВРП на душу имеет ранг равный 1. Это означает, что они попали на высокие места в списке регионов не за счет большого богатства - этот параметр самое «слабое» из их достижений.
Таблица 2.
Ранги значений параметров каждого региона в порядке возрастания относительного вклада в формирование ИСР. Рангу 1 соответствует наименьший вклад в формирование. Ранг «площади пожаров» отсут-
№ Регион Индекс ИСР Ранг "ВРП на душу" Ранг "Высокотехнологичное развитие" Ранг "Демография" Ранг "Социально-бытовые условия" Ранг "Малые и средние предприятия" Ранг "Образование и здравоохранение" Ранг "Охрана природы" Ранг "Интернет" Ранг "Коэффициент фондов"
1 Москва 0,986 5 6 1 6 6 6 1 1 4
2 Санкт-Петербург 0,927 1 4 3 7 4 7 7 4 2
3 Тюменская обл. 0,824 1 6 6 4 5 6 2 3 9
4 Московская обл. 0,815 1 8 5 2 6 6 9 4 3
5 Краснодарский край 0,806 1 3 4 6 9 7 8 2 5
6 Башкортостан 0,792 3 6 1 5 7 9 2 4 8
7 Татарстан 0,781 1 2 4 8 7 6 3 9 4
8 Белгородская обл. 0,766 7 4 2 9 4 1 3 8 6
9 Ростовская обл. 0,742 3 5 1 4 9 8 6 1 6
10 Нижегородская обл. 0,695 3 9 2 1 6 8 4 5 7
76 Орловская обл. 0,391 4 9 3 1 5 6 1 8 7
77 Тыва респ. 0,385 9 6 3 1 2 7 5 8 4
78 Кабардино-Балкария 0,368 5 1 9 8 6 4 2 7 3
79 Псковская обл. 0,367 9 8 2 7 4 1 5 6 3
80 Алтай респ. 0,362 7 8 4 1 2 2 4 9 6
81 Севастополь 0,358 9 1 8 5 7 3 6 2 3
82 Тверская обл. 0,354 2 9 4 6 7 8 5 3 1
83 Еврейская АО 0,348 9 7 1 5 2 4 8 6 3
84 Костромская обл. 0,338 9 7 1 2 6 3 4 8 5
85 Курганская обл. 0,293 1 3 8 6 5 4 9 2 7
Проведем анализ данных по каждой группе параметров. Начнем с параметра ВРП на душу населения (рис. 2). Для этого рассмотрим, какие места в рейтинге в каждой группе параметров занимают 10 лидирующих регионов и 10 замыкающих. Абсолютное первенство здесь имеют 8 нефте- и золотодобывающих регионов Сибири - Ненецкий АО, Ямало-Ненецкий АО, Чукотский АО, Ханты-Мансийский АО, Тюменская, Сахалинская, Магаданская область, Саха (Якутия), Коми, Красноярский и Камчатский край. Города Москва и Санкт-Петербург занимают здесь лишь 7-е и 10-е места. Отметим, неравномерность развития регионов РФ [4, 5] проявляется и на «высоком» уровне: доходы лидера этой группы превышают доходы столицы страны
Москвы в 5 раз. Для примера - столица США Вашингтон по ВВП на душу населения - лидер страны. Чемпион России по ВРП на душу имеет доходы не только в 5 раз выше Москвы, но и в 54 раза больше самого меньшего дохода регионов.
Замыкают список в основном кавказские регионы - Дагестан, Северная Осетия-Алания, Карачаево-Черкесия, Кабардино-Балкария, Чечня, Ингушетия, а также Севастополь и Крым.
Последняя место по богатству в стране Ингушетия является чемпионом в группе «Демография» - там она занимает высшее место по ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ) и имеет самую низкую смертность в стране.
.Рис. 2 Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ для параметра «ВРПрегионов РФ»,
тыс. руб.
То, что Санкт-Петербург, Москва и Московская область занимают первые места в группе «Высокотехнологичное развитие» (рис. 3), понятно и не вызывает удивления. Рядом с ними находятся Нижегородская, Свердловская, Саратовская, Челябинская области и Красноярский край, хорошо известные со времен Великой Отечественной войны направленностью промышленности на передовое развитие. Известна высокоразвитой промышленностью и Тульская область. Отметим, что сырьевые
регионы России также есть в этом списке - это Тюменская и Магаданская область, Чукотский АО.
Среди наименее высокотехнологичных регионов мы неожиданно видим Новгородскую область В нижней части списка находятся также республики Кавказа - Адыгея, Кабардино-Балкария Северная Осетия-Алания и сырьевые регионы Ямало-Ненецкий АО и Ненецкий АО.
Рис. 3. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Высокотехнологичное развитие».
Сравнивая две отрасли развития - высокотехнологичное развитие и сырьевое, можно сказать, что они находятся «в разных весовых категориях». Высокотехнологичная и наукоемкая отрасль сопоставима только с малым и средним предпринимательством - согласно РОССТАТ доли их продукции в валовом региональном продукте субъектов РФ в 2018 были равны соответственно 20,7% и 20.2%.
В целом развитие передовой науки в последние 15 лет тормозилось. Табл. 3 показывает уменьшение в регионах числа работников, выполнявших научные исследования в последние 15 лет. Также отметим чрезвычайно неравномерное распределение указанных работников по регионам. В Москве находится 30% от всех высокотехнологичных работников, а суммарно в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге их количество составляет 53,7%.
Таблица 3.
Численность работников, выполнявших научные исследования и разработки в 2018 г. и изменение их _числа 2018 г. к 2006 г. Показаны 15 регионов с наибольшим количеством ученых._
№ Регион Численность работников, выполнявших научные исследования в 2018 г. Изменение числа работников, выполнявших научные исследования 2018 /2006 гг. Изменение числа работников, выполнявших научные исследования 2018 /2013 гг.
1 Москва 204 862 0,86 0,86
2 Московская обл. 86 796 1,04 1,01
3 Санкт-Петербург 75 031 0,92 0,95
4 Нижегородская обл. 40 819 1,00 0,98
5 Новосибирская обл. 21 711 1,00 1,01
6 Свердловская обл. 20 528 1,01 0,98
7 Челябинская обл. 15 162 1,06 0,96
8 Татарстан 12 671 0,99 0,97
9 Ростовская обл. 11 720 0,74 0,96
10 Воронежская обл. 10 986 0,48 0,60
11 Самарская обл. 9 958 0,75 1,02
12 Томская обл. 9 903 1,00 0,95
13 Пермский край 9 848 1,16 1,14
14 Калужская обл. 8 958 0,86 0,85
15 Красноярский край 7 901 1,25 1,09
В группе Демография (рис. 4) лидируют республики Кавказа Ингушетия, Кабардино-Балкария, Дагестан, Северная Осетия-Алания, Чечня, Карачаево-Черкесия и ресурсодобывающие регионы Ханты-Мансийский АО, Ямало-Ненецкий АО, Тюменская область, Саха (Якутия) и Татарстан, а также столицы - Москва и Санкт-Петербург. То есть, в «Демография» входят три группы - кавказские республики, ресурсодобывающие регионы и две высокоразвитые столицы.
Отметим, что несколько лет назад автор анализировал распределение мест в демографии [4, 6]. Москва и Санкт-Петербург тогда были в первой десятке. Из богатых регионов Сибири только Ханты-Мансийский АО и Тюменская область были в
списке, из кавказских республик были лишь две. Следует отметить, что тогда у богатых регионов демографический потенциал был примерно равен среднему значению по стране. Это было связано с тем, что население этих регионов имело слабые зарплаты и медицинское обеспечение. За несколько лет ситуация сильно изменилась к лучшему, что позволило подняться на один из верхних уровней.
В конце демографического списка находятся Костромская, Иркутская, Кемеровская, Псковская, Новгородская и Брянская области, республика Тыва и Еврейская АО. За исключением Чукотской АО все они небогаты и не ориентированы на сырьевую экономику.
Рис. 4. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Демография»
Анализ демографических параметров развития в данной работе выявил четыре кластера - группы субъектов РФ (рис. 5, 6). Это 1) республики Кавказа, 2) регионы, в которых смертность выше мировой, 3) регионы Сибири и 4) группа всех других регионов. Отметим, что Ингушетия, как говорилось,
занимающая в группе первое место, имеет последнее место по уровню дохода в стране (рис. 6), а находящийся на втором месте Ханты-Мансийский АО - Югра - третий в стране по богатству.
Рис. 5. Связь ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ) и общей смертности населения регионов России в группах регионов в 2018 г. Штриховая линия показывает максимальную смертность в странах
мира этого года (15,4 на 1000).
Рис. 6. ВВП надушу и общей смертности населения регионов России в группах регионов в 2018 г. Горизонтальная ось имеет логарифмическую шкалу
Как следует из рис. 5 и 6, регионы Кавказа имеют самые высокие значения продолжительности жизни, наименьше значения смертности при наименьших доходах в стране. Они представляют на графике рис. 5 полосу, наклоненную нижней стороной вправо - вниз. Год от года продолжают улучшаться демографические параметры и богатство в этой группе, но соотношение максимума по демографии и низкого уровня богатства не выправляется.
Следует отметить, что по демографическим параметрам ближе всех к этой группе (рис. 5) находятся Москва и Санкт-Петербург.
Сложное положение имеют демографические антиподы кавказских - группа расположенных в основном вокруг Московской области регионов имеет смертность, превышающую самую высокую смертность среди стран мира. Эти регионы при низком, но не минимальном, уровне дохода уже несколько лет подряд имеют значения общей смертности выше мирового значения. В 2012 г. таких регионов было 16, в 2013 г. - 18, в 2014 - 17, в 2018 -
12. Ранее А.М. Тарко выявил это явление в книге [4].
На графике рис. 5 кластер регионов Сибири -это полоса, наклоненная нижней стороной вправо -вниз, он расположен несколько выше и правее по отношению к кластеру кавказских регионов. Люди в Сибири в среднем живут на 6 лет меньше, а умирают в 1,5 раз чаще, чем в республиках Кавказа.
Отметим, что каждый из кластеров Кавказа и Сибири имеет на графике слева точки одного или двух отстоящих регионов. Это значит, что в них значение ОПЖ заметно меньше. В случае Сибири эти регионы имеют наименьшие значения ОПЖ в стране - Чукотка и Тыва. Данные двух групп регионов для 2018 г. отражены в табл. 3.
Правее кластера «регионы Сибири» и чуть выше к нему примыкают значения кластера «Все остальные регионы России», а еще выше находится группа регионов со смертностью, превышающей самую высокую смертность мира.
Таблица 4.
Значения ОПЖ и общей смертности для регионов Кавказа
и регионов со смертностью выше мировой в 2018 г._
Регионы РФ ОПЖ, годы Смертность, на 1000
Регионы Кавказа
Республика Ингушетия* 82,41 3,1
Республика Дагестан 78,69 4,8
Кабардино-Балкария 76,28 8,1
Карачаево-Черкесия 76,09 9,0
Северная Осетия-Алания 75,68 10,1
Чечня 75,43 4,4
Среднее 77,43 6,6
Регионы со смертностью выше мировой
Псковская обл. 70,16 17,2
Тверская обл. 70,47 16,8
Новгородская обл. 70,26 16,7
Тульская обл. 71,77 16,2
Ивановская обл. 71,29 16,1
Владимирская обл. 71,23 16,0
Орловская обл. 71,56 15,8
Тамбовская обл. 72,95 15,6
Смоленская обл. 71,16 15,5
Рязанская обл. 72,84 15,4
Среднее 71,37 16,1
Рассматривая демографическую группу параметров РФ, укажем, что неравномерное развитие проявляется еще больше в части «город» - «село». Полигон значений общей смертности (рис. 7) показывает, что сельские жители умирают в 1,22 раза чаще, а мода смертности (наиболее часто встречающееся значение) в 2018 г. была 16,3 на 1000.
Среди городских жителей в 2018 г. было 6 регионов со смертностью превышающей мировую, а среди сельских - 23 региона! К примеру, смертность в Магаданской области была 22,7. Для сравнения отметим, что в указанном году смертность в Евросоюзе 10,5.
Рис. 7. Полигон частот значений смертности городской и сельской местности в субъектах РФ в 2018 г.
Завершая анализ группы демографических параметров, укажем, что по ОПЖ регионы имеют огромный разброс значений в 20 лет - от 63 до 83 лет (рис. 5). Этот разброс говорит об огромном различии в уровне жизни в разных регионах и соответственно в уровне развития. Наиболее близкие значения, соответствующие ОПЖ Ингушетии, в 2018 г. были в странах с высоким уровнем жизни - в Ирландии и Южной Корее. Наиболее близкие значения ОПЖ, соответствующие Чукотке, зарегистрированы в беднейших странах мира Замбии и Намибии. О превышении несколькими регионами мировых значений смертности уже говорилось, а страны мира со схожей смертностью, как Дагестан и Ингушетия, находятся на высоких - 6-м и 7-м местах в списке стран мира.
Москва и Санкт-Петербург занимают первые места в группе параметров «Образование и здравоохранение» (рис. 6). Это известные мировые центры высшего образования. Успехи этих и других соседствующих в списке городов и республик достаточно известны, это подтверждает и наш ИСР. Замыкают список регионов Алтай и Адыгея, рассмотренные выше регионы списка, имеющие смертность выше мировой и часть кавказских республик.
В конце списка находится Ингушетия, которая, как уже говорилось, одновременно чемпион по демографии и занимает последнее место по богатству. Мы видим, что она попала в конец еще одной группы параметров.
Рис. 8. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Образование и
здравоохранение»
В группе показателей «Охрана природы» (рис. 9), по-видимому, заслуженно стоят на первых местах Московская область, Санкт-Петербург и Москва. За ними следует Краснодарский край, имеющий чистую природную среду, способствующую получению больших урожаев. Там же есть про-мышленно развитые Челябинская, Мурманская и
Архангельская области и две кавказские республики - Северная Осетия - Алания и Карачаево-Черкесия.
В конце списка находятся кавказские Дагестан и Ингушетия. Вместе с ними сибирские сырьевые чемпионы Ханты-Мансийский АО - Югра, Чукотский АО, Ненецкий АО, и Красноярский край, известный золотодобычей, оказались последними в стране по охране природы.
Рис. 9. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Охрана природы».
В еще одной группе показателей «Социально-бытовые условия» (рис. 10) снова лидируют Москва и Санкт-Петербург. Здесь впервые присутствуют сразу три региона с сельскохозяйственной ориентацией - Белгородская область, Краснодарский край и Ставропольский край. Также присутствуют четыре сырьевые региона - Ямало-Ненецкий АО, Татарстан, Ханты-Мансийский АО -
Югра, Тюменская область
Замыкает список группа субъектов РФ, среди которых мы видим сибирские Челябинскую и Иркутскую области, Саха (Якутия), Алтай, Тыва, Алтайский край и Забайкальский край. Эти регионы должны предпринять усилия для повышения уровня и условий жизни.
Рис. 10. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Социально-бытовые условия»
В экономически важной группе «Малые и средние предприятия» лидируют Москва, Краснодарский край, Санкт-Петербург и Московская область (рис. 11). В этой группе также находятся про-мышленно развитые Свердловская и Челябинская область, а также сырьевые регионы Татарстан, Тюменская область и Башкортостан.
В последние строки списка попали кавказские
Карачаево-Черкесия, Ингушетия, Адыгея, а также сибирские регионы Алтай и Тыва, Магаданская область, Еврейская АО. Предпоследний в этой группе Чукотский АО входит в десятку самых богатых регионов страны, а замыкающий список Ненецкий АО - самый богатый регион страны в 2017 и 2018 гг.
Группа "Малые и средние предприятия". Лидеры рейтинрга
Москва Краснодарский край Санкт-Петербург Ростовская обл. Московская обл. Свердловская обл.
Татарстан Тюменская обл. Челябинская обл. Башкортостан
0.428
И 0.365
IJ 0.305 ] 0.302 Ц 0.301
—I 0.247 0.222 □ о.19з : 1 0.193 ■
0.1 0.2
-1— 0.3
0.4 0.5
0.6
0.7 0.8 0.9 1.0
Группа "Малые и средние предприятия". Нижние позиции
Карачаево-Черкесия Адыгея Калмыкия Алтай Магаданская обл.
Тыва Ингушетия Еврейская АО Чукотский АО Ненецкий АО
_| 0.016
■ 1 0.015
10.013 -
, ,
I 0.011
■ 0.01
-
ZJ 0.007
•
_] 0.006
] 0.0003 : ] 0.0002 : Т- -1-
0.00
0.01
0.01
0.02
0.02
Рис. 11. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Малые и средние
предприятия».
Обращение списку, связанному с группой «Интернет» ( рис. 12), показывает, что первое место занимает Крым. Среди десяти лучших мы без удивления видим Санкт-Петербург и Москву. Из сырьевых регионов в этом списке оказались Татарстан, Ханты-Мансийский АО - Югра и Ямало-Ненецкий АО. Впервые в десятке появлялись Воронежская и Оренбургская области. В первых строках мы видим республику Алтай. Здесь следует отметить, что
учет использования интернетом производился РОССАТ в значительной степени среди домашних хозяйств, поэтому этот показатель не отражает стратегические возможности и другие реалии страны.
В конце списка находятся сибирские регионы Томская и Новосибирская области, Чукотский АО, Бурятия. Мы видим кавказские Ингушетию и Дагестан. Также здесь находится город Севастополь.
Рис. 12. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Интернет»
В число первых десяти мест по параметру «Пожары лесов» входят регионы, у которых было меньше всего пожаров в течение 2010-2019 гг (рис. 11). Это в значительной степени объясняется малой площадью лесов в них. Стоит отметить, что шестнадцать последних позиций списка регионов РФ занимают только регионы Сибири, десять из них это
Новосибирская, Иркутская, Амурская и Иркутская области, Еврейская АО, Приморский, Хабаровский, Красноярский, Забайкальский и Красноярский край, республики Бурятия и Саха (Якутия). В Амурской области и в Саха (Якутия) количество пожаров было почти вдвое больше, чем у каждого другого региона страны.
Рис. 13. Рейтинг 10 лидирующих и 10 замыкающих субъектов РФ группы параметров «Пожары лесов». Указано среднее количество сгоревших лесов в течение 2010-2019 гг.
Оценим влияние учета пожаров на ИСР. Для этого рассмотрим ситуацию в 15 верхних позицях ИСР без пожаров и с их учетом. Введение пожаров не повлияло на положение Москвы и Санкт-Петербурга в списке регионов. Это объясняется тем, что в городах лесные массивы минимальны и почти не влияют на пожары. В большинстве же других случаев сдвиг регионов происходит на лишь 1 -2 позиции. Это можно объяснить тем, что площади сгоревших лесов в числе рассмотренных 15 верхних регионов, хоть и сильно различаются между собой, но эти различия во много раз меньше по сравнению с «чемпионами» по пожарам - регионами Сибири (рис. 13). Подтверждением этому является переход пожароопасных Ямало-Ненецкого АО и Красноярского края из 15 верхних регионов «без пожаров» на много позиций вниз в состояние «с пожарами».
Определим соотношение трех факторов: индекса ИСР, ВРП на душу и группы «Высокотехнологичное развитие». На рис. 12 даны указаны верхние из 15 регионов каждой группы. Все указанные в столбце ВРП на душу регионы (кроме Москвы и Санкт-Петербурга) являются не только богатыми, но и сырьевыми - продажа национальных ресурсов дает им самые высокие положения. Самым богатым регионом является Ненецкий автономный округ, а
для ИСР и «Высокотехнологичного развития» самое высокое положение имеет, как уже говорилось, Москва. Мы видим, что Ненецкий, Ямало-ненецкий и почти все другие сырьевые регионы из 15 -уходят в нижнюю часть списка. Тюменская область, Москва и Санкт-Петербург - все с «повышением» ранга - переходят на более высокие уровни. Тюменская область поднимается на 3-е место. Один из результатов нашего интегрального многопараметрического анализа - только 3 из богатых регионов остаются из 15 в по ИРС.
Группа «Высокотехнологичное развитие» находится справа от столбца ИСР. Мы видим, что из нее в ИСР попадает 6 регионов - из них Москва, Санкт-Петербург, и Московская область. К ним также переходят Нижегородская, Красноярский край и Самарская область. Остальные регионы переходят на более низкие позиции в ИСР. Здесь следует отметить, что включение в анализ группы параметров «Высокотехнологичное развитие» мы считаем важным, эти параметры, характеризующие, технологичную степень развития, впервые демонстрируют свою значимость в интегральных индексах.
ВРП на душу ИСР Высокотех.
Ненецкий АО Москва ■»- Москва 1
Ямало-Ненецкий АО Санкт-Петербург Московская обл. 2
Ханты Мансийский АО - Югра Тюменская обл Санкт-Петербург 3
Тюменская обл. Московская обл. Нижегородская обл. 4
Сахалинская обл Краснодарский край Красноярский край 5
Чукотский АО Башкортостан Свердловская обл. 6
Москва Татарстан Тюменская обл 7
Магаданская обл. Белгородская обл. Самарская обл. 8
Саха (Якутия) Ростовская обл. / Ж / Челябинская обл 9
Санкт-Петербург , Нижегородская обл. S/l П Тульская обл. 10
Коми Д\ \\ \\\ Самарская обл. */ П Саратовская обл. 11
Красноярский край \\\\\\\\ Воронежская обл. J ! Чукотский АО 12
Камчатский край \\\\\\\\ Свердловская обл. * и Магаданская обл. 13
Архангельская обл. Ставропольский край Ж Марий Эл 14
Мурманская обл \\\\\\\\\ Липецкая обл. Дагестан 15
Рис. 14. Связь регионов в ВРП на душу, ИСР и в группе «Высокотехнологичное развитие» в верхних 15 позициях. Стрелки показывают подъем или спуск регионов при переходе.
Рассмотрим соотношение субъектов РФ по индексам ВРП на душу и «Высокотехнологичное развитие» на основе 15 первых по величине значений ВРП на душу (рис. 13). Из ВРП на душу переходят в «Высокотехнологичное развитие» четыре региона: Тюменская обл, Москва, Магаданская область, Санкт-Петербург и Красноярский край. Как уже говорилось, из 15 первых регионов по ВВП - 12 это
сырьевые, из них только три осталось в верхних строчках группы «Высокотехнологичное развитие». При этом Красноярский край и Тюменская область входят в десятку регионов с самым высоким технологическим потенциалом. Это обстоятельство подтверждает, что большинство сырьевых регионов не ориентировано на производство или разработку продукции передовых секторов экономики.
Рис. 15. Взаимосвязь верхних 15 позиций регионов в ВРП на душу и в группе «Высокотехнологичное развитие». Стрелки показывают подъем или спуск регионов.
В целом разработка интегрального индекса ИСР показала его способность гибко отражать развитие регионов. Использование большого количества параметров и объединение их в группы дало возможность провести анализ и исследование на новом уровне, причем это исследование было осуществлено как внутри групп, так и между ними. Наиболее значимым можно считать исследование
соотношения развития богатых ресурсодобывающих регионов и регионов, производящих высокотехнологичную продукцию. Введение новой характеристики национального богатства - пожаров позволило не только оценить вклад этого фактора в процесс развития, но и получить новые свойства взаимодействия параметров в системе. Исследование демографической структуры регионов РФ выявило, что все регионы четко разделяется на четыре
группы в плоскости параметров ОПЖ - общая смертность.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Индекс человеческого развития субъектов Российской Федерации. https://wiki2.org/ru/%D0%98%D0%BD%D0%B4%D 0%B5%D0%BA%D1%81_%D1%87%D0%B5%D0 %BB%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%87%D0%B 5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE_ %D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B8%D 1%82%D0%B8%D 1%8F_%D1%81%D1%83%D0% B1%D1%8A%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE %D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81% D0%B8%D0%B9%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0 %B9_%D0%A4%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D1% 80%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%B8 (дата последнего обращения 2020-06-11).
2. Рейтинг социально-экономического положения субъектов РФ. Итоги 2017 года. ООО «Рейтинговое агентство РИА Рейтинг». http://vid1.rian.ru/ig/ratings/rating_regions_2018.pdf (дата последнего обращения 2020-06-11).
3. Степанов С.А., Тарко A.M. Россия в XXI веке: проблемы идентификации и национальных целей.- М.: Библио-Глобус, 2015. 164 с.
4. Тарко А.М. О настоящем и будущем России и мира. Тула. Изд-во Промпилот. 2016. 196 с.
5. Тарко А.М. Обратная сторона роста Современные структурные экономические кризисы и пути их преодоления. // Свободная мысль. 2015. № 5, с. 81-94.
6. Тарко А.М. Опыт анализа динамики больших временных рядов демографических параметров стран мира и России. // Пространство и время, № 1(11), 2013, с. 94-102.
7. Democracy Index 2019. Democracy Index 2019. The Economist Intelligence Unit. https://www.eiu. com/topic/democracy -index. (дата последнего обращения 2020-06-11).
8. Тарко А.М. Моделирование глобального цикла двуокиси углерода и Парижское климатическое соглашение. // Norwegian Journal of development of the International Science. № 36, 2019, V. 1. p. 14-24.
PROBLEMS OF AGING SOCIETY, INSTITUTIONAL AND FAMILY CARE FOR THE ELDERLY
Arsenyev Yu.
Professor, Doctor Technical Science, RANEPA, of Tula Branch
Davydova T.
PhD in Pedagogic Sciences, associate Professor, Tula State Pedagogical University
Abstract
The problems of aging society, institutional and family care for the elderly are studied. We discuss models and methods of servicing the elderly, strategies of behavior of center staff and family assistants, their advantages and disadvantages
Keywords: aging of society, institutional and family services for the elderly, models, techniques, strategies of behavior of parties, performance.
Introduction. Today, in the economically developed countries of the world, there are processes of increasing life expectancy and aging of the population. To solve this problem, the UN has proclaimed the concept of creating a "society for all ages". The problems of aging are caused by the leveling of family values, collective solidarity of States, threats to the survival and improvement of social security systems in certain countries of the world. The exclusion of older people from the productive life of society exacerbates the problems of social inequality among and within certain age groups and the growth of intergenerational conflicts. Let's explore the essence and specifics of old age in more detail.
Methodology. Required companions of human aging - feelings of weakness, ill health, malaise, and there is a lot of pain at the same time in different organs. Somatic manifestations of ill health are expressed in any form of physical discomfort (feelings of general weakness, smashedness, severity, discomfort). These unpleasant and painful sensations are natural and nor-
mal at a later age. The Soviet gerontologist I.V. Da-vydovsky (1966) introduced a distinction between senile illnesses and diseases. If the disease is a consequence of the adverse effects of extreme stimuli of internal and external environment, then senile ailments are illnesses of the age itself. The concept of soreness, or ill health, is often applied to conditions characterized by a relatively small intensity of painful feelings that an elderly person experiences during the entire period of aging. The response to these sensations is accompanied by a moderately reduced emotional background.
An elderly person "agrees" with aging, if for him or her the main problem of life becomes physical condition, limitation of physical abilities, painful experience of physical decline. The moment of realization of age-related changes in physical and psychological capabilities is a critical point in relation to an elderly person with society, an approaching or already approaching dependent position of a person. At the same time, older people are able to create a "convenient" reality for them. Thus, the Israeli gerontologist H. Hayes (1980) studied the Jewish subculture in the community where
