Оценка напряженности населения как инструмент скрининга социально-экономического состояния внегородских территорий

Введение

На протяжении последних лет внегородские [18, 10] (Semin, 2021; Lylov, 2019) (сельские) территории России подвержены негативным изменениям в социальной, экономической, демографической и других сферах. Усугубляют эту ситуацию и многолетние санкции [22] (Kholodova, Podgorskaya, Krinichnaya, Egorova, 2020) в отношении нашей страны со стороны стран Запада. Все это обоснованно вызывает у населения внегородских территорий, чьи социально-экономические условия значительно отличаются от городских [17] (Putin, 2019), социально-экономическую напряженность.

В то же время на ситуацию можно воздействовать, измеряя данное явление и предпринимая своевременные меры реагирования, чем и обоснован выбор темы настоящей работы.

Проблемы социальной напряженности, которая сопровождает общество на всех этапах его развития, вызывали интерес многих исследователей. Среди них Муханова М.Н. [11] (Mukhanova, 1991), Давыдов А.А. [3, 4] (Davydov, Davydova, 1992; Davydov, 1995), Чорнобай П.Д. [23] (Chornobay, 1992), Янин С.В. [24] (Yanin, 1993), Плюснин Ю.М. [15] (Plyusnin, 1999), Тучков Е.В. [20] (Tuchkov, 2001), Пирогов И.В. [14] (Pirogov, 2002), Карпук И.В. [8] (Karpuk, 2006), Баранова Г.В. [1, 2] (Baranova, 2009; Baranova, Frolov, 2012), Голованов А.В. [5] (Golovanov, 2009), Грызлов И.Н. [6] (Gryzlov, 2012), Коваленко Е.Г. [9] (Kovalenko, 2012), Каира Ю.В. [7] (Kaira, 2017) и др.

Всех их объединяет восприятие феномена социальной напряженности как сложного явления, на которое оказывают влияние различные факторы, и что ее следует подвергать системному анализу, измерению в целях возможности оперативно влиять на ситуацию, объективно прогнозировать ее развитие, не допуская более тяжелых форм проявления негативных настроений, таких как конфликты, протесты, акции и митинги.

Разделяя вышеуказанную позицию, автором определены как детерминанты социально-экономической напряженности ряд факторов, обозначенных ниже, и предложена модель оценки уровня социально-экономической напряженности.

Сводная характеристика такого явления, как социальная напряженность, является латентной величиной и не поддается количественному измерению. Однако оценка этой характеристики зависит от ряда показателей, факторов, которые поддаются измерению и могут быть зафиксированы в определенный момент времени.

Для построения не поддающегося прямому измерению агрегатного сводного показателя, характеризующего степень социально-экономической напряженности в отдельном регионе, предлагается использовать экспертно-статистический метод. Его реализация базируется как на статистической обработке информации, так и на экспертных оценках. Как известно, данный метод имеет широкое применение в анализе социально-экономических явлений, поскольку позволяет объединить математико-статистические методы моделирования с экспертными знаниями сущности изучаемого явления [13, 16] (Petrovskiy, Royzenzon, 2008; Podinovskiy, 2019).

На первом этапе построения математико-статистической модели изучаемого явления необходимо определить статистические показатели, оказывающие наиболее существенное влияние на социально-экономическую напряженность.

При этом важно, чтобы все статистические показатели были сопоставимы по размерности и величине. Для этого необходимо обеспечить возможность приведения всех исходных показателей к безразмерному виду и величине, лежащей в пределах от нуля до единицы, где ноль соответствует наихудшему состоянию фактора, а единица – наилучшему.

Безразмерный показатель предлагается определять как отношение статистического показателя по исследуемому региону к базовому уровню. В качестве базового уровня предлагается использовать значение соответствующего показателя по РФ – :

. (1)

В случае, когда рассматриваемый показатель имеет обратный смысл, – чем меньше его значение, тем лучше – результат может быть представлен следующим образом:

. (2)

После выполнения такой нормировки абсолютные значения всех исходных показателей будут сопоставимы и определены на шкале оценки от 0 до 1, что позволит корректно оценить вклад каждого фактора в сводный показатель. При этом не исключаются отрицательные значения некоторых факторов, например, показатель миграционного прироста населения может иметь отрицательные значения в случае оттока населения из региона.

Далее из первоначального набора нормированных показателей необходимо выявить те показатели, которые оказывают наибольшее влияние на социально-экономическую напряженность. На данном этапе производится анализ и устранение мультиколлинеарности нормированных покателей, для чего необходимо сформировать и проанализировать матрицу парных коэффициентов корреляции для всех факторов: R .

Анализ матрицы парных корреляций позволит судить о наличии или отсутствии мультиколлинеарности в используемых исходных показателях.

Подтвердить вывод о мультиколлинеарности факторов, а также выделить наиболее информативные из них может исследование коэффициентов детерминации каждого из показателей по всем остальным .

Представляется верным, что сокращение размерности модели за счет исключения статистически незначимых факторов способствует простоте ее реализации. В то же время необходимо учитывать, что чрезмерное снижение этой размерности может недостаточно точно описывать исследуемое явление.

Для более понятной трактовки результата исследования и удобства оценки влияния всех факторов на итоговый показатель, который должен характеризовать степень социально-экономической напряженности на подвергаемой анализу территории, предлагается ввести понятие социально-экономического благополучия (СЭБ) – то есть состояния, обратного по значению социально-экономической напряженности (СЭН) – результат суммарного влияния оказывающих на нее влияние факторов, таких как уровень благосостояния, демографические показатели, факторы социального обеспечения, характеристики качества и уровня жизни, показатели криминогенной обстановки на исследуемой территории.

Для моделирования показателя социально-экономического благополучия предлагается использовать линейную модель вида:

, (3)

где I_СЭБ – индекс социально-экономического благополучия;

x_i – факторы, оказывающие влияние на результирующий показатель;

m – количество факторов в модели;

– коэффициент влияния i-го фактора на результат.

Непосредственно индекс социально-экономической напряженности может быть количественно определен на основе полученного индекса СЭБ как:

(4)

Предложенная модель оценки уровня социально-экономической напряженности была апробирована на примере Пермского края за период с 2010 по 2020 год.

В качестве детерминант-показателей, влияющих на уровень социально-экономического благополучия, были определены следующие сгруппированные по группам факторы [12] (Olesiyuk, 2021):

1. Демографические факторы:

- миграционный процесс (МП),

- коэффициент рождаемости (КР),

- численность пенсионеров (ЧП).

2. Факторы уровня социального обеспечения включают обеспеченность:

- общественными библиотеками (ЧОБ),

- организациями культурно-досугового типа (ЧОКД),

- больничными койками (ЧБК).

3. Факторы уровня качества жизни включают:

- продолжительность жизни (ПЖ),

- объем платных услуг (ОПУ),

- численность занятых (ЧЗНП).

4. Факторы уровня криминогенной обстановки определяются:

- количеством зарегистрированных преступлений (КП),

- количеством убийств (КУ),

- количеством лиц, свершивших преступления (КЛСП),

- количество преступлений, связанных с оборотом наркотических средств (КПОН),

- количеством самоубийств (КС).

5. Факторы уровня жизни включают:

- среднюю заработную плату (СЗП),

- численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (ЧНсНД),

- уровень безработицы (УБ).

Все вышеперечисленные показатели, взятые из данных органов государственной статистики [19, 21], были приведены к безразмерному виду и соотнесены с показателями по Российской Федерации.

По итогу анализа коэффициентов парной корреляции было установлено, что наибольшее количество тесных линейных связей с другими имеет показатель количества преступлений, связанных с оборотом наркотических средств, поэтому этот показатель был исключен из числа значимых модели. Также был исключен показатель количества убийств, который включен в общее количество зарегистрированных преступлений и тесно связан с показателем количества лиц, совершивших преступления, вследствие чего также был исключен из числа показателей, отобранных для построения модели индекса социально-экономического благополучия.

В качестве примера был произведен расчет индекса социально-экономического благополучия на территории Пермского края в 2020 году, представленный в таблице 1.

Таблица 1 Расчет индекса социального благополучия на территории Пермского края в 2020 году

Таким образом, были рассчитаны индексы социально-экономического благополучия ( ) по Пермскому краю за период с 2010–2020 гг., приведенные в таблице 2.

Таблица 2 Индекс социально-экономического благополучия на территории Пермского края с 2010 по 2020 год

Полученный индекс показывает ситуацию с социально-экономическим благополучием на территории Пермского края по отношению к аналогичному результату по Российской Федерации в целом. Из представленных в таблице данных следует, что социально-экономическое благополучие в Пермском крае значительно ниже, чем по стране в целом. При этом отмечаются лучшие результаты в 2013–2014 гг., а худший – в 2018 году. Также можно констатировать общий негативный тренд социально-экономического благополучия на территории Пермского края по сравнению с ситуацией в стране за последние годы.

Оценка уровня (индекса) социально-экономической напряженности рассчитывается на основе выражения (4) и, к примеру, в 2020 году составляет:

1–0,234 = 0,766.

Результаты оценки социально-экономической напряженности в Пермском крае по отношению к показателю по стране в целом представлены в таблице 3.

Таблица 3 Индекс социально-экономической напряженности в Пермском крае за 2010–2020 гг.

Как видно из данных таблицы, уровень социально-экономической напряженности в регионе по сравнению со средним по стране (который приравнен к единице) остается достаточно высоким и на протяжении последних лет в лучшую сторону не изменяется.

С учетом представленных данных также можно произвести прогнозные расчеты, которые целесообразно будет использовать в практическом применении.

Заключение

Таким образом, предложенная методика построения индексов социально-экономического благополучия и напряженности позволяет выполнить не только анализ или скрининг социально-экономического состояния территорий, но и прогнозирование развития ситуации с социально-экономической напряженностью на исследуемой территории на перспективу, что может оказать помощь руководству территории в принятии управленческих решений относительно дальнейшего развития тех или иных социально-экономических процессов, влияющих на уровень социально-экономической напряженности, поддержания или изменения тенденции тех или иных социально-экономических факторов, которые включены в модель.

Преимуществом данной методики являются экономичность и простота использования, а универсальность заключается в том, что ее можно использовать не только применительно к территории Пермского края в целом, но и на территориях конкретных муниципальных образований региона, независимо от того, относятся они к городским или внегородским, а также на любой территории России. При этом нормирование показателей модели можно производить не только по отношению к соответствующим показателям по стране, но и относительно статистических показателей в краевом или областном центре, а также в другом регионе или федеральном округе.

Необходимость применения методики в первую очередь на внегородских территориях обусловлена существенным разрывом в условиях и уровне жизни по сравнению с городами, что, несомненно, сказывается на оценке социума.