Содержание к диссертации
Введение
1 Концепция качества жизни населения 11
1.1 Качество жизни с позиций всеобъемлющей концепции качества 11
1.2 Уровень и качество и жизни населения 15
1.3 Качество жизни населения и устойчивое развитие 24
2 Методы оценивания уровня и качества жизни населения 28
2.1 Построение оценки уровня жизни населения на основе теории полезности 28
2.2 Оценивание качества жизни с позиции теории социальных индикаторов 33
2.3 Общие подходы к построению интегрального индикатора КЖН 35
2.4 Проблема оценки качества жизни населения 37
2.5 Сравнительное оценивание КЖН субъектов РФ 39
2.6 Оценивание КЖН муниципальных образований Саратовской области 44
2.7 Эконометрическая модель взаимодействия города и сельской местности региона 64
2.8 Методы нормировки признаков КЖН 70
2.9 Метод «складного ножа» уменьшения смещения оценки параметра и вычисления стандартной ошибки оценки 73
2.10 Методы редукции априорного набора признаков КЖН 74
2.11 Компонентный анализ и точность «восстановления» исходной матрицы наблюдений 76
2.12 «Детерминационный» компонентный анализ 79
3 Оценивание качества жизни индивидов и населения МО Саратовской области 83
3.1 Оценивание качества жизни индивидов для однородной совокупности респондентов 83
3.2 Оценивание качества жизни индивидов для неоднородной совокупности респондентов 88
3.3 Построение априорного набора базовых признаков КЖН МО Саратовской области
98
3.4 Сравние различных методов выделения апостерионых наборов базовых признаков и построения интегральных индикаторов КЖН 104
3.5 Анализ оптимального варианта интегральной оценки КЖН 109
3.6 Трендовые модели динамики интегрального индикатора КЖН 119
3.7 Оценивание КЖН с применением факторного анализа 126
3.8 Оценка КЖН с помощью монотонного Т-шкалирования базовых признаков КЖН 130
3.9 Оценка градиента качества жизни населения 134
4 Прогнозирование значений интегрального индикатора КЖН 139
4.1 Краткосрочный эконометрический прогноз значений интегрального индикатора КЖН 139
4.2 Модель марковской векторной авторегрессии и среднесрочное прогнозирование интегрального индикатора КЖН МО 145
Заключение 156
- Качество жизни населения и устойчивое развитие
- Оценивание КЖН муниципальных образований Саратовской области
- Оценивание качества жизни индивидов для неоднородной совокупности респондентов
- Модель марковской векторной авторегрессии и среднесрочное прогнозирование интегрального индикатора КЖН МО
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Появление категории качества жизни населения (КЖН) во второй половине XX в. связано с осознанием обществом ограничений, присущих традиционному понятию уровня жизни как меры благосостояния населения, поскольку рост доходов и потребления материальных благ сложным образом связан с другими аспектами жизни людей и может сопровождаться ухудшением состояния окружающей среды, ростом преступности, заболеваемости и т.п.
Задача изучения существенных для развития страны в целом взаимосвязей между экономическим ростом, ростом производительности труда, демографическими процессами, развитием инновационной экономики и КЖН является актуальной и требует наличия достаточно надежных методов оценки и прогнозирования последнего. Сложность данной задачи обуславливает необходимость разработки адекватных экономико-математических моделей.
Поскольку субъекты РФ представляют собой большие по людности и внутренне неоднородные социально-экономические образования, особую актуальность данная задача приобретает на уровне регионов. При этом наиболее информативным является изучение КЖН на уровне отдельных индивидов и муниципальных образований. Отметим, что в последние годы администрации многих субъектов РФ используют категорию КЖН как основу формирования стратегии развития своих регионов. Вышеперечисленные обстоятельства обусловили актуальность диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Исследованию проблематики оценки КЖН посвящены работы многих отечественных и зарубежных экономистов, социологов, философов.
Подход к КЖН на основе всеобъемлющей концепции качества развивается в работах Б.В. Бойцова, А.И. Субетто. Оценка КЖН с позиций общей теории социальных индикаторов разработана Ф.М. Бородкиным и С.А. Айвазяном. Общие проблемы исследования уровня и КЖН отражены в работах
5 И.В. Бестужева-Лада, В.Н. Бобкова, Б.И. Герасимова. Методология построения обобщающих индикаторов КЖН на основе методов многомерного статистического анализа развита в работах С.А. Айвазяна. Исследования межрегиональной дифференциации по КЖН представлены в работах Ю.Н. Гаврильца, Н.В. Зубаревич и др. Проблематике мониторинга благосостояния населения и КЖН на основе бюджетных обследований посвящены работы В.Н. Бобкова, О.А. Мухановой, Е.Б. Фроловой и др.
Проблемам оценки КЖН на внутрирегиональном уровне на основе выборочных обследований населения и на основе статистических данных посвящены работы В.В. Дробышевой, Н.И. Зорина, В.Е. Кузнецовой, Н.С. Маликова, Т. А. Торговкиной, М.А. Исакина. Вопросы оценки уровня социально-экономического развития на внутрирегиональном уровне с целью разработки политики управления развитием региона разработаны Ю.В. Донченко, А.В. Евченко, С.С. Железняковым и др. Планированию и прогнозированию уровня жизни в России посвящены работы И.Б. Колмакова, Л.И. Нестерова, В.Я. Райцина. Эконометрическому моделированию и прогнозированию развития региона посвящены работы Е.В. Заровой, Г.Р. Хасаева и др.
Исследования уровня и КЖН за рубежом проводились такими авторами, как А. Аткинсон, Дж. Гэлбрейт, Р.А. Камминс, М. Нюссбаум, А. Сен, Э. Шарп, Ф.М. Эндрюс и др.
Несмотря на обилие публикаций по общей тематике исследований КЖН, следует отметить недостаточную разработанность таких принципиальных вопросов, как методология статистической оценки качества жизни индивидов (КЖИ) по данным выборочных социологических обследований, сопоставление результатов оценок КЖИ и оценок КЖН по агрегированным данным региональной статистики, прогнозирование КЖН.
Целью диссертационного исследования является разработка экономико-математических моделей, развивающих статистический подход к
оценке КЖИ и КЖН на уровне муниципальных образований, а также анализ
динамики и прогнозирование КЖН.
Поставленная цель предопределила следующие задачи исследования: -анализ преимуществ и недостатков существующих методов оценки
КЖН;
- разработка методологических основ оценки КЖН на основе
кардиналистской теории полезности;
уточнение требований к интегральному индикатору КЖН;
разработка и апробирование методики оценки КЖИ на основе данных выборочных социологических обследований с применением методов многомерного статистического анализа;
разработка и апробирование методики оценки КЖН муниципальных образований (МО) на основе данных региональной статистики с применением методов эконометрического моделирования;
сравнение результатов оценки КЖИ на основе данных выборочных социологических обследований и КЖН на основе данных региональной статистики по структуре отобранных признаков;
разработка общей методики моделирования динамики «структуры» — набора статистических показателей, нормированных общим итогом;
разработка методики анализа и прогнозирования динамики КЖН для МО региона.
Объектом исследования является качество жизни отдельных жителей и в целом населения МО субъекта РФ.
Предмет исследования составляет методика построения интегральных индикаторов КЖИ и КЖН, анализа и прогнозирования КЖН.
Работа выполнена в рамках п. 1.9. «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и
7 др.» паспорта научных специальностей ВАК 08.00.13 - «Математические и инструментальные методы экономики».
Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области исследования уровня и КЖН, региональной статистики, многомерного статистического анализа, эконометрики, экономической теории.
Инструментарно-методический аппарат исследования. В работе использованы общенаучные методы дедукции и индукции, логического, математического и статистического анализа.
Информационно-эмпирическую базу исследования составляют результаты выборочных социологических обследований, проведенных Институтом аграрных проблем РАН в отдельных МО Саратовской области, данные Федеральной службы государственной статистики РФ и ее территориальных органов, обзорно-аналитические материалы, опубликованные в периодической печати, а также информационные Интернет-ресурсы.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Алгоритм построения интегрального индикатора КЖН должен
включать в себя: нормировку «Паттерн» базовых признаков КЖН с
последующим степенным преобразованием; построение апостериорного набора
показателей с контролем статистической значимости коэффициентов первой
главной компоненты (метод «складного ножа»); обобщение показателей
апостериорного набора с помощью варианта компонентного анализа.
Предложенный в работе метод обобщения базовых признаков КЖН, основанный на максимизации суммы коэффициентов детерминации моделей парной линейной регрессии каждого из обобщаемых (нормированных) признаков КЖН на интегральный индикатор КЖН, позволяет уточнить оценку КЖН, даваемую стандартным компонентным анализом.
Сформированный в работе априорный набор из 31 базового признака КЖН может быть редуцирован при построении интегрального индикатора КЖН муниципальных образований Саратовской области до следующих 15:
8 общий коэффициент брачности; среднегодовая численность работающих в организациях; среднемесячная начисленная заработная плата работающих в экономике; средний размер назначенных месячных пенсий пенсионеров; доли общей площади жилых помещений, оборудованной водопроводом, канализацией, центральным отоплением, ваннами (душем); обеспеченности населения врачами и больничными койками; обороты розничной торговли и общественного питания на душу населения, объемы платных и бытовых услуг на душу населения; численность лиц, совершивших преступления, на 100 000 населения.
4. Средневзвешенный индикатор ЮКН МО Саратовской области достиг максимума в 2005 г. за изучаемый период 2002-2007 гг. и его значение составило в нормализованных единицах 0.712±0.001. Установлено, что важной детерминантой ЮКН служит численность населения в трудоспособном возрасте, влияющая на интегральный индикатор ЮКН с эластичностью 0.1816.
Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:
перечень требований, которым должен удовлетворять интегральный индикатор (ИИ) ЮКН, дополнен такими требованиями как «мультипликативная инвариантность» — значения ИИ ЮКН должны оставаться неизменными при изменении единиц измерения определяющих его статистических показателей; «непрерывность» — ИИ ЮКН должен непрерывно зависеть от определяющих его статистических показателей; «статистическая регулярность» — распределения преобразованных значений показателей, по которым вычисляются ковариации (корреляции), должны быть приближенно нормальными, также коэффициенты линейной комбинации, определяющей ИИ ЮКН, должны быть статистически значимыми; «представительность» — ИИ ЮКН должен достаточно точно воспроизводить вариацию базового признака ЮКН в терминах суммы коэффициентов детерминации и доли правильно воспроизведенных бинарных признаков;
разработана интегральная оценка ЮКН, основанная на неоклассической функции полезности, в качестве которой принимается экспонента средней
полезности потребления, выраженная через а) средний размер потребительских расходов, б) эквивалентное число потребляемых товаров (определяемое на основе энтропии Шеннона простых средних коэффициентов полезности), в) показатель концентрации потребления и г) среднее геометрическое цен потребляемых товаров (предполагается, что индивидуальные потребительские бюджеты подчинены логнормальному распределению);
уточнен метод С.А. Айвазяна построения ИИ КЖН по агрегированным статистическим данным: а) к базовым признакам КЖН предварительно применяется нормализующее преобразование Бокса-Кокса, либо используются остатки простых эконометрических моделей; б) производится итеративный отбор обобщаемых базовых признаков КЖН с проверкой знаков коэффициентов первой главной компоненты и их статистической значимости с использованием метода «складного ножа»;
разработана методика построения ИИ КЖИ по данным выборочных социологических обследований, основанная на факторном корреспондентном анализе при условии, что каждый вариант выбора респондента представляется парой «зеркальных» бинарных переменных с целью обеспечения равенства «весов» всех респондентов;
разработан метод построения ИИ КЖИ с корректировкой
неоднородности групп респондентов, использующий остатки
классификационных и регрессионных деревьев (CART), предсказывающих ответы респондентов на основании формальных признаков, таких как населенный пункт проживания, пол, возраст, профессия и т.д.;
- разработана динамическая модель структуры занятых по видам
экономической деятельности, сочетающая в себе цепь Маркова с непрерывным
временем и векторную авторегрессию; эта модель применена для
среднесрочного прогнозирования КЖН отдельных МО региона.
Теоретическая значимость результатов исследования. Теоретические выводы и обобщения, содержащиеся в диссертационной работе, направлены на совершенствование методологии оценки и прогнозирования качества жизни
10 индивидов и в целом населения МО на основе статистических и эконометрических методов на региональном уровне в условиях ограниченности доступного набора статистических показателей. Результаты исследования также могут быть использованы в учебном процессе при преподавании дисциплин «Многомерные статистические методы», «Эконометрика», «Экономико-математическое моделирование».
Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных методик для мониторинга КЖН МО региона с целью оценки результатов деятельности администрации МО и выработки политики и стратегии развития субъекта РФ.
Апробация работы. Основные результаты исследования отражены в 16 публикациях автора общим объемом 6,9 п.л., в том числе в рецензируемых научных журналах и изданиях, рекомендованных ВАК РФ - 4 статьи объемом 1,9 п.л.
Структура диссертационной работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы.
Качество жизни населения и устойчивое развитие
Предполагая, что эти две концепции не противоречат друг другу, и объединяя их, можно заключить, что постулируется нахождение будущего качества жизни в пределах некоторого «коридора», нижняя граница которого определяется сегодняшним состоянием (первая концепция), а верхняя - емкостью территории (вторая концепция). Переход к устойчивому развитию означает, что в результате продуманной политики нижняя (сегодняшняя) граница становится «действующим ограничением» для качества жизни. Вместе с тем, определяющее значение имеет и верхняя граница для качества жизни, которая в будущем может опуститься ниже сегодняшней нижней границы (например, в результате исчерпания каких-либо жизненно важных природных ресурсов, необратимой утери природной средой способности к самоочищению).
Отметим, что верхняя граница для качества жизни, вообще говоря, определяется естественными, неконтролируемыми причинами. Рассмотрение нижней и верхней границ качества жизни проясняет смысл концепции устойчивого развития: для того, чтобы воспрепятствовать неизбежному будущему снижению качества жизни (и, тем самым, реализовать нижнюю границу для качества жизни), предлагается сегодня и в ближайшем будущем наложить на качество жизни ограничения, более жесткие по сравнению с его естественной верхней границей. Рассмотренный подход согласуется с выводами НА. Флуда о том, что «центральным принципом устойчивого развития является обеспечение приемлемого качества жизни для всего населения планеты при сохранении природного капитала, включая его способность к возобновлению и самовосстановлению» [24, С. 20].
В свете вышесказанного особый интерес представляет изучение качества жизни и устойчивости сельского населения Российской Федерации. На основании данных статистики и результатов социологических обследований, свидетельствующих о высокой степени неудовлетворенности сельских жителей всеми сторонами жизни, воспринимаемом ими отсутствии перспектив для них самих и их детей, В.Н. Рубцовой сделан вывод о том, что в современных условиях сельское население Саратовской области не является устойчивым; это связывается с неприятием частью сельских жителей ценностей рьшочной экономики, при этом собственные этические ценности они сформировать не в состоянии, что влечет их неспособность выполнять экономические и социальные функции [25, С. 115]. Вместе с тем, В.Н. Рубцова отмечает, что явление неустойчивости является закономерным для переходной экономики. В связи с этим приобретает особую важность вопрос о динамике среднего качества жизни сельского населения, а также качества жизни крупных социально-профессиональных групп.
Важность устойчивости развития сельских территорий отмечается многими авторами, при этом стратегической целью устойчивого развития предлагается выбрать повышение «уровня и качества жизни населения на основе научно-технического прогресса, динамичного развития экономики и социальной сферы при сохранении воспроизводственного потенциала природного комплекса страны» [26, С. 103]. Отметим, что взаимосвязь между устойчивым развитием и качеством жизни имеет всеобъемлющий характер, но, по-видимому, в условиях современной России именно проблема снижения устойчивости сельского населения приобрела значительную остроту.
В рамках рассматриваемой проблематики естественно возникает вопрос о взаимосвязях между численностью сельского населения, его качеством жизни и результатами экономической дяетельности. Как известно, доля сельского населения экономически развитых стран, занятого непосредственно сельскохозяйственным производством, составляет лишь несколько процентов, что связано с исключительно высокой производительностью труда западных фермеров. Согласно Дж. Хекману, рост КЖН неотделим от роста производительности труда [27]. Устойчивое снижение численности сельского населения в условиях современной России, на первый взгляд, подсказывает, что агросфера России развивается по пути Запада — по пути роста производительности труда и среднего качества жизни сельского населения.
Однако имеет место существенная специфика, связанная с развитием промышленных предприятий в сельской местности: этим предприятиям удается перераспределить жизненно важные потоки государственной финансовой помощи в свою пользу [28], что замедляет рост доходов и качества жизни сельского населения. Таким образом, в условиях современной России взаимосвязи между доходами, численностью сельского населения и его качеством жизни сложны, при этом город выступает в роли регулятора, накладывающего достаточно жесткие ограничения на верхнюю границу качества жизни в сельской местности и, одновременно, повышающие верхнюю границу городского населения.
Критерий устойчивости развития предлагается использовать в качестве ориентира при выборе политики развития региона. Один из чисто экономических критериев устойчивости связывается с правилом «золотого сечения», связывающим производственное накопление и личное потребление [29, С. 20]. Если принять, что личное потребление является обобщенной экономической оценкой качества жизни, данных подход устанавливает баланс, при котором качество жизни населения выступает как «плата» за темп экономического роста. По нашему мнению, такой подход находится в рамках парадигмы «рост ради роста», и, кстати, находит свое обоснование в исторических макроэкономических данных, не отражающих в полной мере императивы устойчивого развития.
На наш взгляд, гораздо более перспективным является подход к выбору политики развития муниципальных образований, основанный на оценке уровня и качества жизни населения, находящийся в рамках программы ООН «Устойчивое развите городов» [30, С. 62]. В целях мониторинга уровня и качества жизни населения разработан индекс устойчивого развтия города, обобщающий «человеческое развитие, жизненный потенциал, материальное благополучие, жилищные условия, безопасность среды обитания» [Там же, С. 64].
Основой математической модели устойчивого регионального развития, предложенной П.М. Ивановым [31, С. 52] является подчеркнутое различие между УЖН и КЖН, при этом «устойчивость» определяется как способность региональной социо-экономической системы эффективно компенсировать снижение качества жизни, что также полностью согласуется с предложенной выше трактовкой устойчивого развития. Проведенный анализ показывает, что концепции устойчивого развития и качества жизни являеются тесно взаимосвязанными занимают отдно из центральных мест в системе современных воззрений на развитие цивилизации.
Оценивание КЖН муниципальных образований Саратовской области
Вместе с тем, по нашему мнению, методика оценки КЖН разработана недостаточно [66]. Это обусловлено, прежде всего, трудностью самой задачи. Во-первых, совокупность условий жизнедеятельности человека исключительно широка, и доступная статистическая информация затрагивает лишь их часть. Во-вторых, вызывает большие проблемы сводка этих многочисленных характеристик в один интегральный индикатор. Эта проблема, по-видимому, является наиболее трудной. Традиционный подход, применяемый в социально-экономической статистике, предполагает использование системы взаимосвязанных показателей. Однако мониторинг отдельных показателей системы (осуществляемый административным аппаратом) не дает обобщенной картины происходящих изменений, поскольку позитивные изменения одних показателей сопровождаются негативными изменениями других.
Широко применяемые в социально-экономической статистике методы сводки разнородных показателей в один интегральный (в частности, известный метод «паттерн») предполагают 1) нормирование относительных показателей, 2) механическое обобщение нормированных значений с помощи медианы или среднего по всем показателям, характеризующим объект. Недостаток такого подхода очевиден: поскольку статистические взаимосвязи между (нормированными) значениями предварительно не изучаются, результирующий интегральный индикатор несет очень ограниченную информацию о составляющих его «базовых» показателях.
По нашему мнению, построение интегрального индикатора требует предварительного изучения взаимосвязей между базовыми показателями КЖН и отбора определенного круга взаимосвязанных базовых показателей, могущих быть представленными с достаточной точностью одним интегральным индикатором.
Удобным средством анализа взаимосвязей между базовыми показателями служат ковариации (корреляции), однако они наиболее информативны для показателей, имеющих нормальное распределение, что для большинства базовых относительных показателей не выполняется.
Поэтому на первом шаге построения интегрального индикатора мы оцениваем (с помощью метода максимального правдоподобия) регрессионные модели, предсказывающие абсолютный показатель - числитель (например, среднемесячную сумму начисленной заработной платы работающих в экономике) по абсолютному показателю - знаменателю относительного показателя (соответственно, среднегодовой численности работающих в организациях). К обоим абсолютным показателям применяется преобразования Бокса-Кокса с оцениваемыми показателями степени, и вычисляются нормированные остатки модели. Последние имеют близкое к нормальному распределение без сильных внешних наблюдений (по определению Дж. Тьюки). Тем самым, мы получаем совокупность нормированных переменных, характеризующих базовые относительные показатели ЮКН.
На втором шаге мы применяем «фильтрацию» исходного набора нормированных переменных с помощью метода главных компонент, дополненного оценкой «складного ножа» стандартных ошибок коэффициентов, определяющих компоненты. На каждом этапе отбрасывается одна нормированная переменная, коэффициент первой главной компоненты которых значим (t 2), а знак коэффициента не согласуется со «знаком» блага (очевидно, заработная плата представляет собой обычное благо, а число преступлений — отрицательное). В результате выделяется набор нормированных переменных, коэффициенты нагрузок которых на первую компоненту значимы и имеют интерпретируемые знаки. Индивидуальные значения соответствующей первой главной компоненты и принимаются в качестве интегрального индикатора КЖН.
Отметим, что компонентный анализ широко применялся С.А. Айвазяном. Особенностями нашего подхода являются: 1) нормирование исходных показателей как остатков регрессионной модели с преобразованиями Бокса-Кокса зависимой и независимой переменных; 2) отбор переменных с использованием PCA-JK.
В качестве примера реализации предлагаемой методики рассмотрим оценку КЖН 39 муниципальных образований (МО) Саратовской области в 2002-2006 гг.
Исходный набор включал 31 базовый показатель ЮКН, подразделяемый на 9 категорий: 1) доходы (средняя заработная плата и пенсия); 2) демографические процессы (рождаемость, общая и младенческая смертность, брачность, разводимость); 3) труд (доля работающих в организациях во всем населении); 4) медицинское обслуживание (обеспеченность населения врачами, средним медицинским персоналом, больничными койками); 5) образование (число дошкольных образовательных учреждений, детей в них, мест в них, число школ и учащихся в них); 6) культура (число библиотек, книжный фонд, число клубов); 7) жилищные условия (средняя жилая площадь на одного человека, доли жилой площади, оборудованной газом, канализацией, центральным отоплением, ванной или душем, водопроводом); 8) торговля и услуги (обороты розничной торговли, платных и бытовых услуг, общественного питания на 1 жителя); 9) преступность (относительное число зарегистрированных преступлений и лиц, их совершивших).
В результате применения описанного выше метода было выделено пять нормированных переменных (в скобках приведен коэффициент нагрузки на первую главную компоненту): средняя заработная плата (0.329), доли жилой площади, оборудованной водопроводом (0.526), канализацией (0.533), центральным отоплением (0.280), ванной или душем (0.503). Все эти коэффициенты статистически значимы на уровне 5%, первая главная компонента объясняет 62% обобщенной дисперсии.
Таким образом, построенный интегральный индикатор КЖН достаточно представителен для выделенных пяти базовых переменных. Минимальное значение (в 2002-2006 гг.) зафиксировано в Балашовском МО в 2003 г. (-3.12), максимальное - в Татищевском МО в 2002 г. (4.48). В 2006 г. наивысшее КЖН зафиксировано в Рти-щевском МО (3.46), самое низкое - в Калининском (-3.03); г. Саратов занимал 19-е место (-0.17).
На протяжении 5 последних лет качество жизни монотонно убывало в Арка-дакском, Балаковском, Екатериновском, Ивантеевском, Калининском, Марксовском, Советском и Татищевском МО и монотонно возрастало в Вольском, Дергачевском, Духовницком, Озинском, Ровенском, Турковском МО.
Построенный с помощью модели APJMA( 1,1,0) прогноз показывает, что лидером 2007 г. по качеству жизни ожидается Вольское МО (средний прогноз 3.98, пессимистический 3.79, оптимистический 4.18 с надежностью 95%). Также ожидается, что Калининское МО будет продолжать замыкать список (-3.29, -3.30, -3.27 соответственно).
В заключение отметим, что элементы качества жизни населения, выделенные нами на уровне муниципальных образований, в целом согласуются с результатами нашего анализа КЖН по данным социологических опросов отдельных категорий населения, проведенных Институтом аграрных проблем РАН.
Оценивание качества жизни индивидов для неоднородной совокупности респондентов
Помимо коэффициентов функции ЮКИ, значений t-статистики и собственно пар вопрос-ответ таюке приведены коды ответов, означающие следующее: «и» — вопрос с уникальным выбором, «т» — с множественным. Последняя буква «у» означает «прямую» кодировку, «п» - «зеркальную». Число до точки - номер вопроса анкеты, номер после точки - номер варианта ответа. Кроме того, для удобства интерпретации указан инвертированный коэффициент для «зеркальных» переменных.
Как видно из таблицы, в большинстве случаев коэффициенты при соответствующих категориях ЮКИ имеют «правильные» знаки, однако, в нескольких случаях знаки коэффициентов для «прямого» и «зеркального» кодов имеют одинаковые скорректированные знаки (например, первые две строки таблицы). Интересно отметить, что стремление к уверенности в завтрашнем дне снижает ЮКИ. Как показывают t-значения, к числу наиболее значимых факторов повышающих ЮКИ, относится наличие в семье автомобиля и цветного телевизора. Факторы, снижающие ЮКИ, относительно немногочисленны (отрицательные коэффициенты в третьем столбце таблицы).
В целом можно сделать вывод о том, что высокий уровень ЮКИ характеризует состоятельных, бизнес-ориентированных респондентов, заботящихся о состоянии окружающей среды и его влиянии на свое здоровье. По нашей оценке предлагаемая методика дает обнадеживающие результаты. Свойства оценок таковы, что они удовлетворяют перечисленным выше требованиям. В свете предлагаемой методики можно определить качество жизни как общий скрытый фактор, в наибольшей степени определяющий совокупность значения условий жизнедеятельности населения с точки зрения их (не)благоприятности.
Летом 2000 г. в трех селах Балаково-Вольской агломерации Саратовской области: с. Ивановка, с. Терса и с. Сенная проведено социологическое обследование, в рамках которого были опрошены 101 мужчина и 151 женщина, соответственно в Ивановке 49 и 70, в Терсе 28 и 38, в Сенной 24 и 43. Всего на Ивановку приходится 47% респондентов, на Терсу 26% и на Сенную 27%. Соотношение между респондентами — мужчинами и женщинами по всем трем селам близко к общему: 40% мужчин и 60% женщин.
На основе собранных данных была проведена оценка качества жизни населения этих трех сел. Поскольку нет оснований предполагать, что множество респондентов является статистически однородной, была разработана специальная методика корректировки различий, основанная на методологии классификационных и рефессионных деревьев (CART) [90]. Отметим, что в других условиях сходная методика использовалась отечественными исследователями [91].
Качество жизни сельских жителей определяется множеством факторов - социальных, экономических, политических, экологических и других. Известно, что в селах Сенная, Терса, Ивановка особую остроту приобрели проблемы зафязнения окружающей среды. Тем не менее, только 15% опрошенных в случае роста экологической опасности готовы уехать, большинство же (47%) затрудняются ответить, что они будут делать в этом случае (варианты v3003, v3005 соответственно — обозначение см. далее).
Таким образом, жители этих сел постоянно ищут компромисс между сохранением преимуществ «насиженного» места с возможными перспективами улучшения жизни, и высокой заболеваемостью, обусловленной неблагоприятной экологической обстановкой. В этих крайне противоречивых условиях оценка КЖН существенно затрудняется - необходимо изучить относительное равновесие между позитивными и негативными сторонами жизни. Очевидно, что не отдельные позитивные проявления (например, удовлетворительные доходы, vl605) противостоят отдельным негативным (например, неудовлетворительное здоровье детей, v4202), а вся совокупность позитивных элементов качества жизни (КЖИ+) противостоит всей совокупности негативных элементов (ЮКИ-).
В связи с этим предположим, что КЖИ+ и КЖИ- респондента могут быть оценены (независимо друг от друга) по совокупности его ответов на некоторые подмножества вопросов анкеты.
Для краткости обозначим v{nn} {mm} вариант ответа номер {mm} на вопрос номер {пп}; например, v0301 означает: "Что имеет Ваша семья? (вопрос 3) - своего жилья не имею (вариант ответа 1)". Бинарные признаки vOlOl - v4403 кодируют ответы респондента и его социодемофафические характеристики (0 — отсутствие, 1 - присутствие пометки в анкете). Наиболее простой оценочной функцией является линейная: Таким образом, задача сводится к отбору подходящих v{nn} {mm} и определению коэффициентов cf,cf , эти коэффициенты должны удовлетворять основному условию - иметь один и тот же знак (для удобства потребуем, чтобы для обеих функций они были неотрицательными), а также некоторому условию нормировки. Отметим, что вопрос 29 анкеты (Готовы ли Вы пойти на снижение своих доходов ради зашиты себя и близких от экологической опасности?) в явном виде стремится оценить "замещение" между доходами и защитой от загрязнения, однако, на самом деле, КЖИ+ не сводится только к доходам, а КЖИ- к загрязнению (например, есть безработица). Отбор v{nn} {mm} — элементов ЮКИ+, КЖИ- можно осуществить непосредственно, исходя из их содержания, см. далее; всего было отобрано 39 элементов КЖИ+ и 23 элемента КЖИ- (таблицы 4,5).
Модель марковской векторной авторегрессии и среднесрочное прогнозирование интегрального индикатора КЖН МО
Отметим, что t-метки, определяемые для различных показателей по реальным данным, существенно различаются по масштабу, поэтому мы проводим их стандартизацию. Другим аргументом в пользу последней служит отсутствие информации о параметре с для показателей, индивидуальные значения которых предполагаются подчиненными логнормальному распределению.
Для отбора множества t-меток, соответствующих базовым характеристикам КЖН и построения интегрального индикатора КЖН мы используем итеративную процедуру, на каждом шаге которой производится анализ главных компонент, сопровождаемый оценкой стандартных ошибок коэффициентов первой компоненты с помощью метода «складного ножа» (раздел 2.9).
В результате коэффициенты подразделяются на статистически существенные (t 2) и несущественные (t\ 2). Знаки несущественных коэффициентов игнорируются, а знаки существенных сравниваются с априорно определяемыми «знаками» характеристик КЖН. Переменная с несовпадающим знаком и характеризующаяся максимальным значением удаляется; итерации продолжаются до тех пор, пока знаки коэффициентов всех существенных переменных не станут «верными». Далее удаляются все переменные с несущественными коэффициентами, для оставшихся выполняется анализ главных компонент, и индивидуальные значения первой главной компоненты принимаются в качестве интегрального индикатора КЖН. Рассмотрим пример реализации предлагаемой методики для 39 МО Саратовской области в 2002-2006 гг.
Исходный набор включал 31 «базовый» показатель КЖН, подразделяемый на 9 категорий: 1) доходы (средняя заработная плата и пенсия); 2) демографические процессы (рождаемость, общая и младенческая смертность, брачность, разводимость); 3) труд (доля работающих в организациях во всем населении); 4) медицинское обслуживание (обеспеченность населения врачами, средним медицинским персоналом, больничными койками); 5) образование (число дошкольных образовательных учреждений, детей в них, мест в них, число школ и учащихся в них); 6) культура (число библиотек, книжный фонд, число клубов); 7) жилищные условия (средняя жилая площадь на одного человека, доли жилой площади, оборудованной газом, канализацией, центральным отоплением, ванной или душем, водопроводом); 8) торговля и услуги (обороты розничной торговли, платных и бытовых услуг, общественного питания на 1 жителя); 9) преступность (относительное число зарегистрированных преступлений и лиц, их совершивших).
Расчеты t-меток производились для каждой пары (численность соответствующей группы населения, относительный показатель) и каждого года в отдельности. Далее для каждой пары (численность, среднее) t-метки за отдельные годы были объединены и стандартизованы.
На втором этапе был выполнен отбор переменных с помощью РСА-Ж. При этом по порядку были удалены следующие 10 переменных (нормированные t-метки), характеризующие: обеспеченность населения клубами; обеспеченность населения библиотеками; обеспеченность детей школьного возраста школами; обеспеченность детей дошкольного возраста детскими садами; разводимость; обеспеченность населения книжным фондом библиотек; уровень преступности (относительное число преступлений); обеспеченность детей дошкольного возраста местами в детских садах; общую рождаемость; младенческую смертность. Пять переменных, характеризующих: обеспеченность населения жилой площадью; общую смертность; долю жилого фонда, оборудованного газом; число детей в детских садах по отношению к числу детей дошкольного возраста; число школьников по отношению к численности детей школьного возраста, были отброшены из-за не значимости коэффициентов.
Тем самым, были выделены 16 переменных (в скобках указаны коэффициенты первой главной компоненты): оборот платных услуг (0.315), оборот розничной торговли (0.308), средняя пенсия (0.305), обеспеченность врачами (0.299), оборот бытовых услуг (0.291), средняя заработная плата (0.274), доля жилой площади, оборудованной канализацией (0.271), доля жилой площади, оборудованной водопроводом (0.26), доля жилой площади, оборудованной ваннами или душем (0.259), доля работающих в организапиях (0.25), брачность (0.208), обеспеченность больничными койками (0.196), оборот общественного питания (0.194), доля жилой площади, оборудованной центральным отоплением (0.161), обеспеченность средним мед. персоналом (0.143), относительное число лиц, совершивших преступления (-0.154). Первая главная компонента объясняет 50.5% обобщенной дисперсии 16 переменных и существенно превосходит остальные (вторая 9.8%), что позволяет считать ее значения достаточно представительными для выделенных 16 переменных и, соответственно, интегральный индикатор КЖН информативным.
В заключение отметим, что в отношении благоустройства жилого фонда наибольшее значение для качества жизни населения имеют канализация, водопровод, ванна или душ, центральное отопление, а его газификация не столь существенна.
Наличие значений интегрального индикатора КЖН позволяет поставить вопрос об их использовании для получения содержательных выводов о динамике сравниваемых социально-экономических объектов (стран, регионов, муниципальных образований, индивидов). Простейшим вариантом этого является ранжирование объектов по значению интегрального индикатора КЖН. Рассмотрение значений интегрального индикатора, построенных по одной и той же методике за ряд лет, позволяет сделать вывод об относительном опережении или отставании КЖН выбранного объекта по сравнению с другими объектами и, посредством дополнительного анализа, сделать выводы о причинах, повлекших существенные изменения оценок и/или рангов объектов. Такой способ использования интегрального индикатора КЖН, по нашему мнению, существенно ограничивают потенциальные возможности интегральной оценки КЖН как инструмента познания социально-экономической ре-альности и принятия управленческих решений. Мы предлагаем ряд дополнений, важнейшим из которых является переход от центральной концепции интегрального индикатора КЖН к концепции функции КЖН (ФКЖН). Значения ФКЖН для отдельных объектов аналогичны значениям интегрального индикатора КЖН, при этом ФКЖН (возможно, нелинейной по всем или некоторым базовым признакам ЮКН) позволяет привлечь для анализа динамики КЖН аппарат частных производных.
Методика построения ФКЖН является модификацией разработанной автором методики построения интегрального индикатора КЖН [69]. Наиболее важное отличие состоит в использовании пяти моделей, свя-зывающих «числитель» и «знаменатель» каждого исходного от-носительного показателя КЖН — аналог нормировки. К их числу относятся: 1) двойная логарифмическая модель, оцениваемая с помощью МНК; 2) парная линейная регрессия с коррекцией гетероскедастичности; 3) двойная логарифмическая модель, оце-ниваемая с помощью собственного вектора, соответствующего минимальному собственному значению ковариационной матрицы; 4) нормализация плотности с помощью преобразования Бокса-Кокса (оценка максимального правдоподобия); 5) модель парной линейной регрессии «числителя» на «знаменатель» с преобразованиями Бокса-Кокса (оценка максимального правдоподобия).
