Региональная дифференциация показателей человеческого потенциала
DOI:
https://doi.org/10.17059/2015-4-15Ключевые слова:
человеческий потенциал, качество населения, человеческие ресурсы, кластерный анализ, региональный уровень, типология регионов, экономические показатели, социальные показатели, субъекты федерации, межрегиональный анализАннотация
Целью представленного в статье исследования является межрегиональный анализ человеческого потенциала. Качество самого населения в региональном разрезе изучено значительно меньше, чем качество жизни населения. В статье приводится расширенная характеристика человеческого потенциала по семи направлениям: экономическая деятельность, демографические процессы, физическое здоровье, культурный потенциал населения, социальное здоровье, образовательный потенциал, отношение населения к окружающей среде. По всем этим направлениям на базе официальной статистики за 2008-2012 гг. отобраны 63 показателя, характеризующих человеческий потенциал. В итоге проведение корреляционного анализа привело к обоснованию системы индикаторов уровня развития человеческого потенциала, состоящей из 10 показателей. В систему вошли 3 экономических и 7 социальных показателей, характеризующих человеческий потенциал. По этим показателям иерархическими агломеративными (объединительными) методами кластерного анализа проведена типологизация российских регионов в двух вариантах: с экономическими показателями и без них. Результатом проведенных расчетов стала устойчивая во времени типология регионов по показателям человеческого потенциала, охватывающая 74,4 % населения России. Приведена содержательная интерпретация разбиения регионов на группы, выявлены сильные и слабые стороны каждого кластера, отмечены специфические особенности входящих в них регионов. Результаты могут быть использованы при выработке мер для сокращения межрегионального неравенства в отношении уровня развития человеческого потенциала. Какие именно меры могут оказаться эффективными, можно определить, изучив стратегические направления развития регионов в кластере, наиболее благополучном в отношении исследуемых характеристик человеческого потенциала.Библиографические ссылки
Ryumia, Ye. V. (2014). Ekologicheskaya kharakteristika kachestva naseleniya [Ecological characteristic of quality of the population]. Ekonomika regiona [Economy of region], 3, 82–90.
Lokosov, V. V. (Ed.). (2015). Narodonaselenie sovremennoy Rossii. Vosproizvodstvo i razvitie [Population of modern Russia. Reproduction and development]. Moscow: Ekon-Inform Publ., 411.
Sorokin, P. (1922). Sovremennoye sostoyanie Rossii [Current state of Russia]. Prague: Khutor Publ., 112.
Soboleva, I. V. (2007). Chelovecheskiy potentsial rossiyskoy ekonomiki: problemy sokhraneniya i razvitiya [Human potential of the Russian economy: problems of preservation and development]. Moscow: Nauka Publ., 202.
Frolov, I. E. (Ed.). (1999). Chelovecheskiy potentsial: opyt kompleksnogo podkhoda [Human potential: experience of an integrated approach]. Moscow: Editorial URSS Publ., 176.
Chelovecheskoye razvitie. Novoye izmerenie sotsialno-ekonomicheskogo progressa [Human development. New measurement of social and economic progress]. Moscow: Prava cheloveka Publ., 636.
Bobylev, S. N. (Ed.) (2013). Doklad o chelovecheskom razvitii v Rossiyskoy Federatsii 2013 «Ustoychivoye razvitie: vyzovy Rio» [Report on human development in the Russian Federation 2013 «A sustainable development: challanges of Rio»]. Moscow: RA ILF Publ., 202.
Grigoryev, L. M. & Bobylev, S. N. (2014). Doklad o chelovecheskom razvitii v Rossiyskoy Federatsii za 2014 god [The report on human development in the Russian Federation for 2014]. Moscow: Analiticheskiy tsentr pri Pravitelstve Rossiyskoy Federatsii Publ., 204.
Human Development Report 2013. The Rise of the South: Human Progress in a Diverse World. (2014). New York: UNDP, 216.
Human Development Report 2014: Sustaining Human Progress. Reducing Vulnerabilities and Building Resilience. (2014). New York: UNDP, 239.
Toksanbaeva, M. S. (2006). Sotsialnyye interesy rabotnikov i ispolyzovanie trudovogo potentsiala [Social interests of workers and use of labor potential]. Moscow: Nauka Publ., 259.
Ayvazyan, S. A., Bukhshtaber, V. M., Yenyukov, I. S. & Meshalkin, L. D. (1989). Prikladnaya statistika. Klassifikatsiya i snizhenie razmernosti [Applied statistics. Classification and decrease in dimension]. Moscow: Finansy i statistika Publ., 607.
Everitt, B. S., Landau, S., Leese, M. & Stahl, D. (2011). Cluster analysis. Fifth Edition. U.K: John Wiley & Sons, 346.
Rokach, L. A (2010). Survey of Clustering Algorithms. Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Second Edition. In: Oded Maimon and Lior Rokach (Eds). New York: Springer, 269–298.
Dan, A. Simovici & Chabane Djeraba (2014). Mathematical Tools for Data Mining. Second edition. London: Springer-Verlag, 831.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2015 Локосов Вячеслав Вениаминович, Рюмина Елена Викторовна, Ульянов Владимир Васильевич
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
