CC BY
80
ISSN 1994-5094 ♦-
183 -♦
Anna Vladimirovna Brovkova,
senior lecturer of the department of statistics, Saratov socio-economic institute (branch) of Plekhanov Russian University of Economics
УДК 31:33
Анна Владимировна Бровкова,
старший преподаватель кафедры статистики, Саратовский социально-экономический институт (филиал)
РЭУ им. Г.В. Плеханова
brovkova.a@mail.ru <Д»>
СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ НЕРАВНОМЕРНОСТИ ПРОСТРАНСТВЕННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ РОССИИ*
В статье анализируется динамика межрегионального неравенства по ряду основных показателей воспроизводства человеческого потенциала за 2002-2016 гг., а также дается оценка факторов, оказывающих влияние на региональную неравномерность. Применение метода главных компонент позволило выделить ключевые индикаторы регионального воспроизводства человеческого потенциала в России на современном этапе развития. Эмпирический анализ показал, что к таким показателям относятся уровень занятости трудоспособного населения, фактическое конечное потребление домашних хозяйств и расходы консолидированных бюджетов на социальную политику. В результате проведения кластерного анализа по показателям воспроизводства человеческого потенциала образованы три группы однородных регионов с высоким, средним и низким его уровнем. Измерены межрегиональные различия выделенных типических групп субъектов Российской Федерации по ключевым показателям воспроизводства человеческого потенциала на основе индекса Тейла, с декомпозицией показателей неравномерности на внутри- и межкластерную компоненты.
Ключевые слова: региональная сбалансированность, межрегиональные различия, воспроизводство человеческого потенциала, фактическое конечное потребление, многомерный статистический анализ, региональная конвергенция, декомпозиция индекса Тейла.
STATISTICAL ANALYSIS OF DIFFERENCES IN REGIONAL DEVELOPMENT IN RUSSIA
The article analyzes the dynamics of interregional imbalances by a number of basic indicators of the reproduction of human potential for 2002-2016 and assesses the factors that influence regional imbalances. The author uses the component method to identify key indicators of regional reproduction of human potential in Russia at the present stage of development. An empirical analysis shows that such indicators include the rate of employment of the working-age population, real final consumption of households and social policy spending of consolidated budgets. Having conducted a cluster analysis of human reproduction indicators the author singles out three groups of homogeneous regions with high, medium and low levels of human potential reproduction. The article describes interregional differences between selected typical groups of the subjects of the Russian Federation according to key indicators of human potential reproduction based on the Theil index with decomposition of irregularity indicators into intracluster and intercluster components.
Keywords: regional equilibrium, interregional differences, reproduction of human potential, final consumption, multidimensional statistical analysis, regional convergence, decomposition of the Theil index.
ую неравномерность. Применение метода главных компонент позволило выделить ключевые индикаторы регионального воспроизводства человеческого потенциала в России на современном этапе развития. Эмпирический анализ показал, что к таким показателям относятся уровень занятости трудоспособного населения, фактическое конечное потребление домашних хозяйств и расходы консолидированных бюджетов на социальную политику. В результате проведения кластерного анализа по показателям воспроизводства человеческого потенциала образованы три группы однородных регионов с высоким, средним и низким его уровнем. Измерены межрегиональные различия выделенных типических групп субъектов Российской Федерации по ключевым показателям воспроизводства человеческого потенциала на основе индекса Тей-ла, с декомпозицией показателей неравномерности на внутри- и межкластерную компоненты.
Ключевые слова: региональная сбалансированность, межрегиональные различия, воспроизводство человеческого потенциала, фактическое конечное потребление, многомерный статистический анализ, региональная конвергенция, декомпозиция индекса Тейла.
Современной моделью пространственного развития большинства стран является полицентрическое развитие, направленное на увеличение числа центров экономического роста, обладающих конкурентоспособной экономикой. Такими полицентрическими территориальными образованиями могут выступать субъекты Российской Федерации с входящими в их состав агломерациями [3, с. 263], в которых концентрируются важнейшие ресурсы социального и экономического развития территорий страны. Однако не исключено, что развитие крупных агломераций происходит не только из-за использования внутренних источников, но и за счет
* Исследование выполнено при финансовой поддержке ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова» в рамках научно-исследовательского проекта «Оценка и моделирование влияния агломераций на социально-экономическое развитие регионов России» (протокол заседания НТС ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова» № 3 от 01.03.2018).
ресурсов соседних и периферийных регионов, что приводит к избыточной региональной дифференциации возникновения стагнирующих и депрессивных территорий, так называемых «экономических пустынь» [8, с. 114].
Как показывает практика, усилия, направленные на выравнивание экономического развития в различных субъектах Российской Федерации, не имеют особого успеха. Считается, что «массовое перераспределение в меньшей степени эффективно, чем целевое финансирование, главное - это найти и поддержать такие проекты, которые потом транслировали бы импульс развития и на соседние территории» [5].
В новых экономических условиях основу успешного национального развития и наращивания конкурентных преимуществ регионов России должен определять человеческий потенциал. Длительное время в региональном управлении пренебрегались социально-экономические аспекты жизнедеятельности, которые связаны с развитием человеческого потенциала. Однако повышение степени интегри-рованности и региональной сбалансированности по параметрам воспроизводства человеческого потенциала будет способствовать комплексному развитию экономики, повышению ее конкурентоспособности, созданию благоприятных условий для формирования, эффективного использования и накопления человеческого потенциала территории.
Таким образом, одним из условий устойчивого и сбалансированного пространственного развития регионов страны является сокращение уровня межрегиональной дифференциации не только в экономическом, но и социальном развитии. В связи с этим большое значение имеет ответ на вопрос: увеличивается или уменьшается региональная сбалансированность воспроизводства человеческого потенциала и каковы основные свойства этой динамики.
Исследование неравномерности пространственного развития регионов России по параметрам воспроизводства человеческого потенциала включает несколько этапов:
- формирование базы данных и ее анализ, выявление особенностей регионального воспроизводства человеческого потенциала в стране за анализируемый период с помощью многомерных методов статистического анализа (метод главных компонент);
- построение группировки субъектов Российской Федерации по показателям, определяющим параметры воспроизводства человеческого потенциала с помощью методов кластерного анализа (метод Уорда и метод к-средних);
- оценка динамики внутри- и межрегионального неравенства выделенных типических групп регионов России по ключевым показателям воспроизводства человеческого потенциала (анализ сигма-конвергенции), интерпретация полученных результатов.
Для характеристики воспроизводственного процесса на региональном уровне обратимся к системе
показателей, представленной тремя блоками статистической информации: «человеческий потенциал» (Х), «результативность использования человеческого потенциала» (У), «возобновление человеческого потенциала» (2) [2, с. 26]. Система показателей сформирована на основе имеющейся в открытом доступе региональной базы данных Росста-та и включает 57 частных индикаторов (Х-18, У-22, 2-17), характеризующих человеческий потенциал на каждой стадии воспроизводства.
Объектом исследования выступают 74 региона России, за исключением Республики Крым, Чеченской Республики, Республики Ингушетия, Еврейской автономной области и Чукотского автономного округа - из-за отсутствия данных за отдельные периоды времени, городов федерального значения г. Москва, г. Санкт-Петербург, г. Севастополь - из-за достаточно высоких значений показателей воспроизводства человеческого потенциала, что обусловливает необходимость отдельного изучения перечисленных территорий. Данные анализируются за 2002-2016 гг.
Поскольку все показатели системы имеют различные единицы измерения, на первом этапе исследования выполнено нормирование значений частных индикаторов воспроизводства человеческого потенциала методом относительных разностей [4, с. 83-84]. Последующий многомерный статистический анализ данных осуществлялся с помощью ППП 81аЙ8йса.
Описательный анализ данных за 2016 г. показал, что для большинства показателей воспроизводства человеческого потенциала страны характерна достаточно высокая статистическая неоднородность (74% показателей) и асимметричность (79% показателей). В целом следует отметить, что за период 2002-2016 гг. наблюдается снижение анализируемых параметров, что предположительно свидетельствует о росте сбалансированности регионального развития в целом.
Прежде чем приступить к аналитическому исследованию сложившихся и эволюционирующих региональных типов и оценке их сбалансированности, необходимо определиться относительно количества и состава кластерообразующих переменных. Следовательно, выделить из общей системы региональных показателей воспроизводства человеческого потенциала те, которые в наибольшей степени определяют распределение статистической совокупности на подгруппы однородных единиц.
Для редукции пространственных данных и выявления ключевых показателей воспроизводства человеческого потенциала в субъектах Российской Федерации применялся метод главных компонент. Результаты анализа данных за 2016 г. представлены в табл. 1.
В результате проведенного анализа выделены три главные компоненты (табл. 1) (по одной для каждого блока показателей), определяющие процесс воспроизводства человеческого потенциала в регионах России. Отметим, что представленные
ISSN 1994-5094 185 ♦-♦
Таблица 1
Компоненты регионального воспроизводства человеческого потенциала в России
Название главной компоненты Факторные признаки главной компоненты Объясненная дисперсия, %
Демоэкономический потенциал Коэффициент пенсионной нагрузки трудоспособного населения, число пенсионеров на 1000 человек населения трудоспособного возраста (Х1), коэффициент потенциального замещения трудовых ресурсов, число лиц моложе трудоспособного возраста на 1000 человек населения трудоспособного возраста (Х2), трудовой потенциал занятого населения, в годах (Х7), коэффициент занятости трудоспособного населения, процент (Х8), общая площадь жилых помещений, приходящаяся на 1 жителя, кв. м (Х18) 58,3
Отдача от реализации компетенций человека в экономической деятельности Объем платных медицинских услуг на душу населения, рублей (У5), соотношение среднемесячной номинальной начисленной заработной платы работников здравоохранения с величиной прожиточного минимума, процент (У6), уровень участия в рабочей силе, процент (У7), производительность труда, тысяч рублей на душу населения (У9), фактическое конечное потребление домашних хозяйств на душу населения, руб.(У19) 61,6
Государственные инвестиции, направленные на возобновление человеческого потенциала Расходы консолидированных бюджетов на здравоохранение, руб. на душу населения (216), расходы консолидированных бюджетов на социальную политику, руб. на душу населения (217) 64,8
Составлено автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
переменные характеризуются высокими значениями факторных нагрузок (|0,729 - 0,898|), а объясняющая способность каждой компоненты воспроизводства человеческого потенциала - достаточно высоким уровнем объясненной вариации (более 50%). что, в свою очередь, является критерием качества статистической оценки полученных результатов.
Также в табл. 1 для каждой компоненты выделены индикаторы, оказывающее наиболее сильное влияние на региональные факторы воспроизводства человеческого потенциала в России. Оценка дана на основе значений факторных нагрузок, которые можно интерпретировать как корреляции между факторами и переменными.
Отметим еще одно обстоятельство. Сфера реализации человеческого потенциала не ограничивается исключительно трудовой деятельностью. Более того человеческий потенциал, в отличие от человеческого капитала, может реализовываться в сфере потребления. Как справедливо замечено отечественными экономистами, человеческий потенциал подлежит рассмотрению не во всем многообразии его характеристик, а лишь в той мере, в которой его развитие и реализация определяет социальную и экономическую эффективность воспроизводственных процессов. Вследствие этого в фокус внимания попадают сфера не только трудовой деятельности, но и потребления [9, с. 24].
В работах Всемирного банка также указывается на возрастающую значимость показателей потребления, поскольку собственно конечное потребление может лучше отразить фактические
стандарты уровня жизни населения и возможность удовлетворения потребностей, которые так важны для развития человеческого потенциала страны. Тем самым затраты на конечное потребление отражают не только приобретаемые домашними хозяйствами товары и услуги на основе текущего дохода, но и возможность доступа к кредитам или сбережениям, в том случае если текущий доход характеризуется низкими или даже отрицательными значениями [6].
Все вышеперечисленное в совокупности с полученными ранее эмпирическими результатами исследования определяет следующие показатели воспроизводства человеческого потенциала -занятость трудоспособного населения (Х18), среднедушевое фактическое конечное потребление (У19) и среднедушевые расходы консолидированных бюджетов на социальную политику (217) - ключевыми, а следовательно, именно эти индикаторы представляют наибольший интерес для анализа динамики региональной сбалансированности в регионах России и факторов ее определяющих, а также выступают основой для многомерной группировки.
Анализ данных за другие годы показал, что из трех выделенных ранее показателей воспроизводства человеческого потенциала самым устойчивым является собственно показатель «Фактическое конечное потребление на душу населения» (У19), а степень его влияния на главную компоненту « Отдача от реализации компетенций человека в экономической деятельности» с течением времени (2002-2016 гг.) только усиливается.
Для многомерной группировки регионов России воспользуемся методами кластерного анализа. Кластеризация выполнялся в два этапа: методом Уорда - с целью определения оптимального числа групп и методом к-средних - с целью последующей типологизации регионов России по ключевым показателям воспроизводства человеческого потенциала (табл. 1). Результаты кластеризации методом Уорда за 2016 г. представлены на рис. 1.
На первом этапе проводимого анализа выделяется трехкластерная структура исследуемой совокупности регионов России (рис. 1). Следует отметить отсутствие так называемых выбросов.
На основе полученного результата выполним многомерную группировку методом к-средних по выделенным ранее показателям воспроизводства человеческого потенциала. В табл. 2 представлены регионы России, относящиеся к выделенным кластерам.
В результате кластеризации образовано три группы регионов России:
1. Кластер № 1 - группа однородных регионов с относительно высоким уровнем показателей воспроизводства человеческого потенциала. В состав данного кластера вошли регионы крайнего Севера, а также Московская область.
2. Кластер № 2 - группа однородных регионов с уровнем показателей воспроизводства человеческо-
го потенциала, близким к среднему значению по стране. Регионы данного кластера в основном представлены территориями европейской части страны.
3. Кластер № 3 - группа однородных регионов с относительно низким уровнем показателей воспроизводства человеческого потенциала. В состав данной группы регионов вошли территории, расположенные преимущественно на юге европейской части России, и некоторые регионы, расположенные в восточной части Сибири.
О качестве распределения совокупности субъектов Российской Федерации на группы можно судить по графику средних кластерных значений изучаемых признаков (рис. 2).
Регионы первого кластера являются абсолютными лидерами по показателям воспроизводства человеческого потенциала. Значения индикаторов за анализируемый период превышали среднероссийские в 1,5-3 раза. Для регионов второго кластера показатель человеческого потенциала превышает среднероссийский, что свидетельствует о концентрации трудовых ресурсов страны на территории данного кластера, однако результативность использования человеческого потенциала и его возобновление ниже среднероссийского уровня. Значения показателей воспроизводства человеческого потенциала в регионах третьего кластера существенно ниже среднероссийских.
Tree Diagram for 74 Cases Ward's method Euclidean di stances 2016 r.
■120 .............................................
100---1—
о
Рис. 1. Дендрограмма региональных кластеров по воспроизводству человеческого потенциала в 2016 г.
(первый шаг, метод Уорда)
Составлено автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
ISSN 1994-5094 ♦-
187 -♦
Таблица 2
Состав региональных кластеров России по показателям воспроизводства человеческого потенциала в 2016 г.
№ кластера Субъекты РФ Число субъектов в группе
1 Московская область, Мурманская область, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Хабаровский край, Амурская область, Магаданская область, Сахалинская область 8
2 Белгородская область, Брянская область, Владимирская область, Воронежская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Рязанская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Вологодская область, Калининградская область, Ленинградская область, Новгородская область, Псковская область, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Пермский край, Кировская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область, Курганская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Алтайский край, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Новосибирская область, Омская область, Томская область, Приморский край 56
3 Республика Адыгея, Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Тыва, Забайкальский край 10
Составлено автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
Рис. 2. График средних (стандартизированных) значений региональных кластеров по основным показателям воспроизводства человеческого потенциала в 2016 г.
Составлено автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
Отметим, что в центральной части России взаимодействие регионов страны более активное, пространственная интеграция более высокая, вполне очевидно, что внешние эффекты и эффекты агломерации присутствуют и при этом оказывают положительное влияние на региональную сбалансированность второго кластера.
Для количественной оценки неравномерности воспользуемся показателем пространственной концентрации - индексом Тейла [1; 2] (1) и его модификациями для разложения общей неравномерности на межкластерную (ТВеШееп) (2) и внутри-кластерную составляющую (ТтЛп) (3):
Т = ГВегмееп + ШИЫп, (1)
T
Between'
IУ
in-
i=1
У/ '
/s
(2)
T
Within'
■X I i
in
ik
/
si
ik
(3)
sk
где ТВеЫ!ееп - индекс межгрупповой неравномерности; ТтЛы - средняя взвешенная внутригрупповых индексов неравномерности; У. - показатель воспроизводства человеческого потенциала в /-м субъекте Российской Федерации; Б - численность населения /-го субъекта Российской Федерации; У - показатель воспроизводства человеческого потенциала исследуемых субъектов Российской Федерации; Б- численность населения исследуемых субъектов Российской Федерации; Ук - показатель воспроизводства человеческого потенциала /-го субъекта, входящего в к-й кластер; Ук - показатель воспроизводства человеческого потенциала исследуемых субъектов Российской Федерации к-го кластера;
- численность населения /-го субъекта, входящего в к-й кластер; - численность населения исследуемых субъектов Российской Федерации к-го кластера.
При этом использование взвешенных показателей позволяет проанализировать не только динамику региональной сбалансированности по показателям воспроизводства человеческого потенциала, но и масштаб проблемы. Таким образом, при взвешенном подходе межрегиональное неравенство рассматривается как часть межличностного неравенства, как некий вклад в него [7, с. 179]. Результаты декомпозиции индекса Тейла для трех показателей воспроизводства человеческого потенциала представлены на рис. 3.
В среднем за анализируемый период (2002-2016 гг.) мы наблюдаем рост региональной сбалансированности по таким показателям воспроизводства человеческого потенциала, как уровень занятости трудоспособного населения и фактическое конечное потребление домашних хозяйств, а по показателю расходов консолидированных бюджетов на социальную политику, напротив, наблюдается
снижение региональной сбалансированности. Так, за 15 лет межрегиональное неравенство снижалось в среднем по уровню занятости на 3,6% ежегодно, по фактическому конечному потреблению домашних хозяйств - на 4,9%, а по расходам консолидированных бюджетов на социальную политику увеличивалось в среднем на 1,7% ежегодно.
При этом наибольший вклад в общее межрегиональное неравенство по уровню занятости трудоспособного населения вносит межкластерная дифференциация. В кризисные годы происходит конвергенция по уровню занятости трудоспособного населения на фоне усиления роста региональных различий внутри кластера. Для двух других показателей межрегиональное неравенство определяется внурикластерными различиями по уровню показателей результативности использования человеческого потенциала и его возобновлению. При этом динамика неравенства внутри кластеров практически соответствует тенденции изменения общего неравенства.
Сравнение конвергенции (дивергенции) российских регионов по фактическому конечному потреблению и расходом консолидированных бюджетов на социальную политику дает возможность для оценки результативности государственной социальной политики, направленной на достижение региональной сбалансированности воспроизводства человеческого потенциала в стране (рис. 4).
До 2006 г. по показателю результативности использования человеческого потенциала (У19) наблюдается дивергенция со снижением неравенства в 2004 г. и 2005 г. по сравнению с 2003 г. на 11,6% и 12,4% соответственно. В период с 2006 по 2015 г. наблюдается заметная конвергенция. На фоне сближения регионов по результативности использования человеческого потенциала (У19) происходит дивергенция по показателю возобновления человеческого потенциала (217). Следовательно, можно сделать вывод, что агломерационные эффекты вызывают рост регионального неравенства, но при этом нивелируются государственной выравнивающей политикой.
1. Блинова Т.В., Русановский В.А., Марков В.А. Молодежный рынок труда: оценка и моделирование межрегиональных различий: монография / под ред. Т.В. Блиновой. М.: Университетская книга, 2016.
2. Бровкова А.В. Воспроизводство человеческого потенциала в России: статистические модели и параметры сбалансированности: монография. Саратов: Саратовский социально-экономический институт (филиал) РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2017.
3. Емельянова Н.В. Агломерационные процессы и трансформация расселения Сибири // Сжатие социально-экономического пространства: новое в теории регионального развития и практике его государственного регулирования. М.: Эслан, 2010. С. 263-281.
4. Зарова Е.В. Оперативный мониторинг в структуре региональных ситуационных центров социально-экономического развития / отв. ред. Е.В. Зарова. М.: ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г. В. Плеханова», 2013.
n
n
ISSN 1994-5094
189
а) Уровень занятости трудоспособного населения
0.050 0,045 0,040 0,035 0,030 0.025 0,020 0,015 0.010 0.005 0.000
-''Ч1.1М1
_ * — ш • •0 шт , - ф- . ■ — . - а ^ __ А.
. щф . — » —
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Between (межкластерное)
Within (внутрикластеркое)
Общее (межрегиональное)
b) Фактическое конечное потребление домашних хозяйств на душу населения
0,060
0,050
0,040
0,030 ...»...........— •......
0,020 0,010 > .
. -' " 4 А • _ х ----' * •
Ч ' *
0,000
2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
— •* Between (межкластерное) ° Weithin (внутрнкластерное) 1 Общее (межрегиональное)
c) Расходы консолидированных бюджетов на социальную политику на душу населения
Рис. 3. Декомпозиция индекса Тейла по показателям воспроизводства человеческого потенциала
в регионах России за 2002-2016 гг.
Рассчитано автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
Рис. 4. Динамика индекса Тейла по душевым показателям фактического конечного потребления и расходов консолидированных бюджетов на социальную политику для субъектов Российской Федерации за 2002-2016 гг., в постоянных ценах 2016 г.
Рассчитано автором на основе данных: Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd.gks.ru/ (дата обращения: 25.07.2018).
5. Коломак Е.А. Эффекты урбанизации // Лаборатория теории рынков и пространственной экономики Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». URL: https://ces.hse.ru/2012/03/20/ekolomak.
6. Кудуэль А. Измерение и анализ бедности / А. Кудуэль, Й.С. Хендшель, Т.У. Квентин // World Bank. Munich Personal RePEc Archive Paper No.10492. 2002. URL: http://mpra. ub.uni-muenchen.de/10492/.
7. Малкина М.Ю. К вопросу о необходимости взвешивания в межрегиональных исследованиях (ответ на статью К.П. Глу-щенко) // Пространственная экономика. 2016. № 1. С. 163-184.
8. Русановский В.А., Марков В.А. Фактор урбанизации в пространственных моделях экономического роста: оценка и особенности в Российской Федерации // Вестник Тамбовского университета. Серия: гуманитарные науки. 2015. № 7 (147). С. 113-124.
9. Соболева И.В. Воспроизводство человеческого потенциала: теория, методология, приоритетные направления: дис. ... д-ра экон. наук. М., 2006.
10. Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики. URL: http://cbsd. gks.ru.
