Статистический анализ дифференциации субъектов Российской Федерации и Оренбургской области по показателям уровня жизни населения



Сложность и многогранность категории уровня жизни предопределяют необходимость ее комплексной характеристики на основе использования целого ряда статистических показателей, отражающих различные стороны данной категории [1, с. 2].

Данную задачу можно осуществить таким непараметрическим методом как рейтинговая оценка. Она позволит снизить объем исходных данных и представить результаты исследования в более удобном виде.

На основе статистической информации, в качестве факторов, влияющих на уровень жизни населения, нами выбраны следующие показатели:

y ₁ — среднедушевые денежные доходы населения, рублей;

y ₂ — среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, рублей;

y ₃ — средний размер назначенных месячных пенсий пенсионеров, состоящих на учете в органах социальной защиты населения, рублей;

y ₄ — объем социальных выплат населению, млн.рублей;

y ₅ — уровень безработицы, %;

y ₆ — потребительские расходы населения, млн.рублей;

y ₇ — валовой региональный продукт на душу населения, рублей.

Оценки рейтинга федеральных округов по основным показателям уровня жизни на основе приемов многомерной непараметрической статистики представлены в таблице 1.

Таблица 1

Непараметрические многомерные оценки рейтинга федеральных округов РФ по основным показателям уровня жизни населения

Федеральный округ	Метод суммы мест		Метод «Паттерн»
	сумма мест	рейтинг	средняя арифметическая	рейтинг
Центральный	18	1	85,2	1
Северо–Западный	24	2	63,2	3
Южный	38	7	49,8	7
Северо–Кавказский	49	8	46,7	8
Приволжский	34	6	56,4	5
Уральский	29	4	64,8	2
Сибирский	32	5	54,5	6
Дальневосточный	28	3	60,7	4

По федеральным округам оценки рейтинга не согласованы. Первое место в рейтинге занимает Центральный федеральный округ, второе место согласно методу «Суммы мест» занял Северо-Западный федеральный округ, по методу «Паттерн» — Уральский федеральный округ. Последние строчки рейтинга у Северо-Кавказского и Южного федеральных округов.

Высшую строчку рейтинга субъектов Российской Федерации по основным показателям уровня жизни населения в 2020 году занял город Москва, вторую и третью позицию в рейтинге поделили Тюменская и Свердловская области (таблица 2).

Средние показатели уровня жизни в 2020 году по Москве превышают в 4,2 % аналогичные показатели в целом по Российской Федерации, по Московской области в 1,2 %; по г. Санкт — Петербург в 3,0 %.

Таблица 2

Субъекты РФ, имеющие наивысший рейтинг, согласно непараметрической многомерной оценке основных показателей уровня жизни населения в 2020 году

Субъект РФ	Рейтинг методом суммы мест	Субъект РФ	Рейтинг методом «Паттерн»
г. Москва	1	г. Москва	1
Тюменская область	2	Свердловская область	2
Свердловская область	3	Тюменская область	3
Красноярская область	4	Красноярская область	4
г. Санкт–Петербург	5	г. Санкт–Петербург	5

У субъектов Российской Федерации, разделивших последние строчки рейтинга — Чукотский и Ненецкий автономные округа, а также Республика Ингушетия (таблица 3).

Таблица 3

Субъекты РФ, имеющие наихудший рейтинг, согласно непараметрической многомерной оценке основных показателей уровня жизни населения в 2020 году

Субъект РФ	Рейтинг метод «Суммы мест»	Субъект РФ	Рейтинг метод «Паттерн»
Карачаево-Черкесская Республика	85	Республика Калмыкия	85
Республика Ингушетия	84	Республика Мордовия	84
Республика Мордовия	83	Карачаево-Черкесская Республика	83
Республика Калмыкия	82	Республика Ингушетия	82
Республика Марий Эл	81	Республика Марий Эл	81

Оренбургская область согласно непараметрической многомерной оценки рейтинга субъектов РФ по основным показателям уровня жизни населения в 2020 году занимает 49 место по методу «Суммы мест» и методу «Паттерн».

Проведем кластерный анализ субъектов Оренбургской области по некоторым показателям уровня жизни населения в 2020 году.

В качестве факторов, влияющих на уровень жизни населения Оренбургской области, нами выбраны следующие показатели:

у ₁ — среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций, рублей;

у ₂ — начислено выплат социального характера работникам организаций, тысяч рублей;

у ₃ — численность зарегистрированных безработных, человек.

В нашем случае имеем 3 группы, первая заключена между г.Оренбург и г. Бузулук, вторая между Сакмарским и Северным районами и третья группа между г. Бугуруслан и Абдулинским районом.

Помимо этого наблюдается «выброс», то есть объекты с аномальными значениями, которыми являются г. Оренбург, Оренбургская область, г. Орск, г. Новотроицк и г. Бузулук, сложившаяся ситуация очевидна, так как данные субъекты является промышленным центром области с большим количеством населения. Исключим данные субъекты и продолжим анализ.

График результатов, который называется дендограмма, на рисунке 1.

Рис. 1. Дендограмма кластерного анализа субъектов Оренбургской области по показателям уровня жизни населения в 2020 году

Выделим три группы.

В первую группу вошли следующие субъекты Оренбургской области:

– Городские округа: Сорочинский, Ясненский;

– Районы: Адамовский, Акбулакский, Александровский, Асекеевский, Беляевский, Бугурусланский, Грачевский, Илекский, Красногвардейский, Курманаевский, Матвеевский, Первомайский, Переволоцкий, Пономаревский, Сакмарский, Светлинский, Тоцкий, Тюльганский, Шарлыкский.

Во вторую группу вошли следующие субъекты:

– Городские округа: Соль-Илецкий;

– Районы: Бузулукский, Кваркенский, Домбаровский, Новоорский, Новосергиевский, Октябрьский, Саракташский, Ташлинский.

Третья группа субъектов:

– Городские округа: Абдулинский, Бугурусланский, Гайский, Кувандыкский, Медногорский;

– Районы: Северный.

Построим график средних, который наглядным образом покажет нам различия в кластерах, а также позволит судить о качестве разбиения (рисунок 2).

Рис. 2. Средние по кластерам

Согласно полученному рисунку 2, исходная совокупность разделена на три кластера.

Так как средние кластеров по переменным у ₁ , у ₂ и у ₃ не совпадают, можно выдвинуть предположение о низком качестве разбиения в этих точках. Более точно можно сказать, обратившись к описательной статистике (таблица 4).

Таблица 4

Описательная статистка показателей уровня жизни Оренбургской области в 2020 году

1 группа субъектов
Описательная статистика	у 1	у 2	у 3
Среднее	27152,3	2421,7	225,5
Медиана	26572	1812	213
Стандартное отклонение	83,0	70,0	3,9
Минимум	23002	70,9	93
Максимум	35271	6445,7	766
Сумма	570199	50856,7	4736
Счет	21	21	21
2 группа субъектов
Описательная статистика	у 1	у 2	у 3
Среднее	30717,6	14921,8	270,1
Медиана	29950	14988,1	237
Стандартное отклонение	92,9	72,2	11,0
Минимум	26548	9773,9	128
Максимум	35956	23071,8	497
Сумма	276458	134296,2	2431
Счет	9	9	9
3 группа субъектов
Описательная статистика	у 1	у 2	у 3
Среднее	34852,7	45755,3	223,5
Медиана	34989	48225,5	237,5
Стандартное отклонение	97,4	83,1	11,4
Минимум	29067	28345,1	88
Максимум	42474	64646,2	347
Сумма	209116	274531,7	1341
Счет	6	6	6

Из описательной статистики видно, что в первой группе наименьшие показатели (медиана, стандартное отклонение, дисперсия и коэффициент вариации), субъекты, вошедшие в третий кластер, имеют наибольшие показатели. Таким образом, в третьей группе субъектов Оренбургской области по сравнению с первым и вторым кластером наиболее благоприятные условия уровня жизни населения.

Изучение уровня жизни населения в условиях развития рыночной экономики остается одной из основных задач, как в целом для страны, так и в отдельности для каждого субъекта Российской Федерации.

Литература:

1. Пальцева, Г. А. Оценка уровня жизни населения Тверского региона с использованием инструментов статистического анализа / Г. А. Пальцева // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. — 2014. — № 1. — С. 106–119.
2. Афанасье, В. Н. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник / В. Н. Афанасьев. — Москва: Финансы и статистика, 2001. — 228 с. — ISBN 5–279–02419–8.
3. Эконометрика: учебник / под ред. И. И. Елисеевой. — Москва: Финансы и статистика, 2002. — 344 с. — ISBN 5–279–01955–0.
4. Лебедева, Т.В., Еремеева, Н. С. Эконометрика: учеб.пособие для вузов / Н. С. Еремеева, Т. В. Лебедева — Оренбург: ОАО «ИПК «Южный Урал», 2010. — 296 с. — ISBN 978–5–94162–074–6.