Modeling methods as elements of a mechanism for improving the standard of living, taking into account the influence of socio-technological determinants

Введение

В условиях цифрового роста происходит трансформация экономики и социума. Эти изменения существенно влияют на уровень жизни населения отдельных регионов. Один из показателей, характеризующий уровень жизни населения это показатель уровня бедности населения. Дисбаланс происходит в различных уровнях доходах населения и это и влияет на уровень бедности населения как одного из показателей уровня жизни населения.

Возникает необходимость моделировать показатели, влияющие на уровень жизни населения по различным критериям, при этом используя различные группы факторов [1]. В цифровой экономике решающую роль в обеспечении устойчивых темпов экономического роста играет фактор технологий [16]. Это позволит расширить возможности применения различных методов, как составляющих элементов механизма повышения уровня жизни населения с учетом влияния социо- технологических детерминант.

Литературный обзор

Теоретические аспекты уровня жизни изучались в трудах Баландиной С.В., Рябовой С.Г. [1], Бобковым В.Н., Гулюгиной А.А. [6], Малчинова А.Э. [4], Молчанова Н. Н., Хачатуряна Н.С. [5], социо-технологические детерминанты анализировались Симченко Н.А. [16] Смирновой Ю. [17], Абашкиным В.Л., Абдрахмановой Г.И., Вишневского К.О., Гохберга Л.М. [22] и др. Практические аспекты изучения уровня жизни рассматривались по данным Росстата г. Санкт-Петербург за 2015-2023 гг. [2,3,7,8,9,10,11,12,13,14,15,18,19,20,21]

Научный пробел

Отечественными ученными рассматривались различные аспекты уровня жизни населения, уровня бедности, различий в уровне жизни населения.

Тем не менее, не было проведено исследования моделирования и прогнозирования показателей уровня жизни населения: уровня бедности населения с учетом социо-технологических детерминант. Это указывает на насущную актуальность исследования научной проблемы бедности населения регионов России.

Все большую значимость приобретают предложенные научно- практические рекомендации, по применению элементов механизма повышения уровня жизни населения в учетом технологического развития экономики страны и её отдельных регионов.

Целью исследования является моделирование и прогнозирование

показателя уровня бедности населения от уровня влияния социо- технологических детерминант по данным г. Санкт-Петербург..

Научная новизна исследования:

- смоделирован уровень бедности населения с учетом показателей социо-технологических детерминант;

- дан прогноз уровня бедности населения с учетом усредненного показателя социо-технологических детерминант с целью повышения уровня жизни.

Авторская гипотеза

Заключается в обеспечении устойчивого экономического роста в цифровой экономике с учетом важности установления социально-технологических ориентиров [16], c использованием методов, как элементов механизма повышения уровня жизни населения с учетом влияния социо- технологических детерминант.

Методология

В исследовании использованы следующие методы, такие как: статистический, экономико-математический, экономический анализ, экстраполяция тренда.

Обоснованы показатели уровня бедности, с применением моделирования трендовых моделей уровня бедности на последующие годы. Определение усредненного показателя социо-технологических факторов с использованием статистического метода.

Основная часть

Устойчивость экономического роста в цифровой экономике обеспечивается на основе внедрения и поддержания высокого уровня технологизации развития [4]. Город Санкт-Петербург является одним из регионов-лидеров в цифровой трансформации. Цифровые технологии и искусственный интеллект применяются во многих сферах жизнедеятельности города» [17].

Расчет показателя социо-технологических детерминант представлен усредненное значение показателя в таблице 1 и на рисунке 1.

Таблица 1 – Среднее значения показателя социо-технологических детерминант г. Санкт-Петербург за 2015-2023 гг., %

Рисунок 1 – Среднее значения показателя социо-технологических детерминант (по данным г. Санкт-Петербург) за 2015-2023гг., %

Источник: собственные расчета автора

Как видно, по расчетным данным происходит планомерный рост показателя за 9 лет исследования с 2015 по 2023 гг.

Основные показатели уровня жизни в динамике представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Основные показатели уровня жизни города Санкт-Петербург за 2015-2023 гг., %

Следует отметить последовательное наращивание реальных доходов населения (табл. 2). Достигнутая динамика даже с учетом воздействия негативных факторов позволяет хоть и незначительно, но повышать уровень жизни населения [5].

Из ряда показателей уровня жизни населения, выбран один показатель для построения модели, влияния которого существенно к показателям социо-технологических детерминант, то есть коэффициент корреляции которого, приближен к 1, это показатель:

- уровень бедности, в % от общей численности населения.

Оценить уровень бедности населения в условиях цифровизации возможно путем применения нелинейной регрессии, используется методы нелинейной полиномиальной регрессии.

Расчеты нелинейной модели приведены в таблицах 1.

Выходные значения определителей системы уравнений на рисунке 2.

Таблица 1 – Исходные данные для построения нелинейной модели зависимости уровня бедности от уровня влияния социо-технологических факторов

Источник: рассчитано автором по данным [2,3,7,8,9,10,11,12,14,15,18,19,20,21,22]

Полином третьей степени представлен формулой 1:

- полиномы третьей степени у(x) = a₀ + a₁x + a₂x² +a₃x³; (1)

Решение этой системы уравнений производится с помощью метода Крамера, где : – определитель системы уравнений, – частные определители параметров.

Определители параметров необходимо рассчитывать с помощью функции «МОПРЕД» категории «Математические» Мастера функций.

Источник: рассчитано автором

Таблица 3.3–Моделируемые значения уровня бедности от уровня влияния социо-технологических факторов города Санкт-Петербург, %

Подставив значения матрицы в систему уравнений нелинейной модели формула 2 получим значения определителей полиномиальной модели:

Благодаря полученной модели, используя линию тренда, возможно, спрогнозировать значения уровня бедности на последующие годы, сделав прогноз. Для расчета прогнозных показателей на основе показателей прошедших периодов использован графический метод

На рисунке 3 показан тренд зависимости уровня бедности населения г.Санкт-Петербург от уровня влияния социо-технологических факторов.

Рисунок 3 – Зависимость уровня бедности населения г. Санкт-Петербург от уровня влияния социо-технологических факторов ( по данным г. Санкт-Петербург),%

Источник: рассчитано автором

Расчет точечного прогноза с учетом функции MS Excel ПРЕДСКАЗ из категории «Статистические», подобраны правильные аргументы функции, как показано в таблице 4 и на рисунке 4.

Таблица 4 – Прогнозирование уровня бедности от уровня влияния социо-технологических факторов г. Санкт-Петербург на 2024-2026 гг., %

Рисунок 4 – Прогноз уровня бедности населения г. Санкт-Петербург от уровня влияния социо-технологических факторов ( по данным г. Санкт-Петербург),%

Источник: рассчитано автором

Графический результат прогнозирования полиномиальной модели показывает снижение уровня бедности от уровня влияния социо-технологических факторов на 2026 год до 4,4 %

Таблица 5 – Прогнозирование показателя уровня бедности населения от уровня влияния социо-технологических факторов города Санкт-Петербург на 2026 год

Такой показатель как «уровень бедности» упадет на 0,1% к 2026 году.

Заключение

Научные рекомендации и практические рекомендации могут быть использованы для более широко применения методов определения показателей уровня жизни населения с учетом социо-технологических детерминант в рамках разработки механизма повышения уровня жизни населения.

Обоснована неразрывность технологических и социальных детерминант на устойчивый уровень жизни населения в условиях цифровизации.

В результате анализа показателей уровня жизни населения отмечено, что уровень бедности населения играет важную роль в уровне жизни населения. Показатель уровень бедности исследовался за период с 2015 по 2023 гг. по данным г. Санкт-Петербург.

Результаты расчетов позволят определить прогноз одного из показателей уровня жизни населения, как уровень бедности населения с учетом социо-технологические детерминант, в рамках использования элементов механизма повышения уровня жизни населения г. Санкт-Петербург.

Прогнозирования одного из показателей уровня жизни оказывает влияние на регулирования элементов механизма повышения уровня жизни населения с учетом социо-технологических детерминант. Все это обеспечит снижения уровня бедности населения с использованием методов, как элементов механизма повышения уровня жизни населения в социально- технологической среде.