Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2016; : 24-28
МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ ВРП И ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ
https://doi.org/10.18323/2221-5689-2016-3-24-28Аннотация
Качество жизни – один из основных показателей уровня социально-экономического развития стран. Повышение качества жизни в регионах России является актуальной задачей руководства страны. Построение прогнозов для определения того, каким будет качество жизни после применения управленческих воздействий, требует, помимо прочего, установления взаимосвязи между экономическими и социальными факторами.
В работе проведены исследования зависимости валового регионального продукта на душу населения от совокупности показателей, характеризующих качество жизни населения регионов Российской Федерации. Среди различных подходов к оценке качества жизни и определению характеризующих его показателей выбрана система, предложенная А.Ю. Митрофановым, состоящая из 15 показателей. Моделирование проведено эконометрическими методами с учетом панельной структуры данных. Подобная структура возникает при проведении обследований большого числа объектов на протяжении некоторого периода времени. В качестве статистического материала для эконометрического моделирования используются данные Федеральной службы государственной статистики. Обработка панельных данных осуществляется с помощью пакета Stata. С целью сохранения максимального количества информации при наличии мультиколлинеарности показателей качества жизни использован компонентный анализ.
В результате построения и анализа моделей различных видов на основании соответствующих тестов сделан выбор наиболее адекватной модели панельных данных, отвечающей цели исследования.
Результаты, изложенные в статье, представляют один из этапов исследований, связанных с изучением взаимосвязи между экономическими и социальными факторами с целью получения качественных прогнозов для определения уровня и качества жизни населения в региональном разрезе вследствие применения управленческих воздействий.
Список литературы
1. Рейтинг регионов РФ по качеству жизни – 2015. М.: РИА Рейтинг, 2016. 62 с.
2. Лавренюк К.И., Рахманова М.С., Солодухин К.С. Анализ конкурентного потенциала региона на основе количественной модели VRIO (на примере Камчатского края) // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 571–572.
3. Мазелис Л.С., Морозов В.О. Методика SWOT-анализа рисков региона в разрезе основных макроэкономических показателей социально-экономического развития (на примере Камчатского края) // Современные проблемы науки и образования. 2014. № 6. С. 545–551.
4. Рахманова М.С., Лавренюк К.И. Методика SWOT-анализа муниципального образования на основе теории заинтересованных сторон // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. 2012. № 5. С. 200–211.
5. Солодухин К.С., Морозов В.О. Анализ стратегического потенциала территории на основе нечеткого SWOT-анализа // Современные вызовы контроллингу и требования к контроллеру: сборник научных трудов VI международного конгресса по контроллингу. Москва: Объединение контроллеров, 2015. С. 245–252.
6. Кислицына О.А. Измерение качества жизни/благополучия: международный опыт. М.: Институт экономики РАН, 2016. 62 с.
7. Митрофанов А.Ю. Моделирование и прогнозирование качества жизни населения на уровне региона : дис. ... канд. экон. наук. Саратов, 2009. 178 с.
8. Емцева Е.Д., Морозов В.О., Черкасова Э.З. Эконометрические исследования взаимосвязи ВРП и показателей качества жизни // Фундаментальные исследования. 2015. № 11-6. С. 1175–1179.
9. Baum C.F. An introduction to modern econometrics using Stata. New York: Stata Press, 2006. 341 p.
10. Brian S.E., Rabe-Hesketh S. A Handbook of Statistical Analysis Using Stata. New York: Chapman & Hall/CRC, 2006. 352 p.
11. Колеников С.О. Прикладной эконометрический анализ в статистическом пакете. М.: Российская экономическая школа, 2000. 111 с.
12. Hamilton C. Statistics with Stata. Belmont: Brooks/Cole, 2006. 409 p.
13. Hsiao C. Analysis of Panel Data. New York: Cambridge University Press, 2002. 384 p.
14. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика: начальный курс. М.: Дело, 2000. 576 с.
15. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний. М.: Высшая школа экономики, 2014. 373 с.
16. Эконометрика / под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2007. 576 с.
17. Baltagi B.Н. Econometric analysis of panel data. England: John Wiley & Sons, 2008. 366 p.
18. Тихомиров Н.П., Дорохина Е.Ю. Эконометрика. М.: Экзамен, 2007. 512 с.
19. Набережная А.Т. Моделирование и оценка уровня жизни населения региона. Якутск: ЯНЦ СО РАН, 2007. 172 с.
20. Шмидт Ю.Д., Лободина О.Н. Статистическое исследование основных характеристик экономического пространства страны // Вестник Тихоокеанского государственного экономического университета. 2013. № 1. С. 22 – 35.
Science Vector of Togliatti State University. Series: Economics and Management. 2016; : 24-28
MODELING OF THE INTERRELATION BETWEEN THE GRP AND THE QUALITY OF LIFE
https://doi.org/10.18323/2221-5689-2016-3-24-28Abstract
The quality of life is one of the key indicators of the level of socio-economic development of the countries. The improvement of the quality of life in the regions of Russia is the important task of the government. Making forecasts to determine the quality of life after the application of management actions requires the establishment of the interrelation between the economic and social factors.
In this paper, the authors studied the dependence of the gross regional product per capita on the set of indicators characterizing the quality of life of the population of the regions of the Russian Federation.
The system proposed by A.Yu. Mitrofanov consisting of fifteen factors was chosen among various approaches to the assessment of the quality of life and the definition of the indicators characterizing it. The modeling was performed by econometric methods taking into account the panel data structure. Such structure occurs when studying a large number of objects for a certain period of time. The data of Federal Service of State Statistics are used as the statistical data for the econometric modeling. Panel Data processing is carried out using Stata package. In the case of multicollinearity of factors characterizing the quality of life, the authors used the component analysis in order to save the maximum quantity of information.
In the result of design and analysis of different types of models on the basis of the relevant tests, the authors selected an adequate model of panel data that meets the objectives of the study.
The results discussed in the paper represent one of the stages of the research related to the study of the relationship between the economic and social factors in order to obtain high-quality forecasts to determine the level and the quality of life of the population at the regional level due to the application of management actions.
References
1. Reiting regionov RF po kachestvu zhizni – 2015. M.: RIA Reiting, 2016. 62 s.
2. Lavrenyuk K.I., Rakhmanova M.S., Solodukhin K.S. Analiz konkurentnogo potentsiala regiona na osnove kolichestvennoi modeli VRIO (na primere Kamchatskogo kraya) // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2014. № 6. S. 571–572.
3. Mazelis L.S., Morozov V.O. Metodika SWOT-analiza riskov regiona v razreze osnovnykh makroekonomicheskikh pokazatelei sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya (na primere Kamchatskogo kraya) // Sovremennye problemy nauki i obrazovaniya. 2014. № 6. S. 545–551.
4. Rakhmanova M.S., Lavrenyuk K.I. Metodika SWOT-analiza munitsipal'nogo obrazovaniya na osnove teorii zainteresovannykh storon // Territoriya novykh vozmozhnostei. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa. 2012. № 5. S. 200–211.
5. Solodukhin K.S., Morozov V.O. Analiz strategicheskogo potentsiala territorii na osnove nechetkogo SWOT-analiza // Sovremennye vyzovy kontrollingu i trebovaniya k kontrolleru: sbornik nauchnykh trudov VI mezhdunarodnogo kongressa po kontrollingu. Moskva: Ob\"edinenie kontrollerov, 2015. S. 245–252.
6. Kislitsyna O.A. Izmerenie kachestva zhizni/blagopoluchiya: mezhdunarodnyi opyt. M.: Institut ekonomiki RAN, 2016. 62 s.
7. Mitrofanov A.Yu. Modelirovanie i prognozirovanie kachestva zhizni naseleniya na urovne regiona : dis. ... kand. ekon. nauk. Saratov, 2009. 178 s.
8. Emtseva E.D., Morozov V.O., Cherkasova E.Z. Ekonometricheskie issledovaniya vzaimosvyazi VRP i pokazatelei kachestva zhizni // Fundamental'nye issledovaniya. 2015. № 11-6. S. 1175–1179.
9. Baum C.F. An introduction to modern econometrics using Stata. New York: Stata Press, 2006. 341 p.
10. Brian S.E., Rabe-Hesketh S. A Handbook of Statistical Analysis Using Stata. New York: Chapman & Hall/CRC, 2006. 352 p.
11. Kolenikov S.O. Prikladnoi ekonometricheskii analiz v statisticheskom pakete. M.: Rossiiskaya ekonomicheskaya shkola, 2000. 111 s.
12. Hamilton C. Statistics with Stata. Belmont: Brooks/Cole, 2006. 409 p.
13. Hsiao C. Analysis of Panel Data. New York: Cambridge University Press, 2002. 384 p.
14. Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetskii A.A. Ekonometrika: nachal'nyi kurs. M.: Delo, 2000. 576 s.
15. Ratnikova T.A., Furmanov K.K. Analiz panel'nykh dannykh i dannykh o dlitel'nosti sostoyanii. M.: Vysshaya shkola ekonomiki, 2014. 373 s.
16. Ekonometrika / pod red. I.I. Eliseevoi. M.: Finansy i statistika, 2007. 576 s.
17. Baltagi B.N. Econometric analysis of panel data. England: John Wiley & Sons, 2008. 366 p.
18. Tikhomirov N.P., Dorokhina E.Yu. Ekonometrika. M.: Ekzamen, 2007. 512 s.
19. Naberezhnaya A.T. Modelirovanie i otsenka urovnya zhizni naseleniya regiona. Yakutsk: YaNTs SO RAN, 2007. 172 s.
20. Shmidt Yu.D., Lobodina O.N. Statisticheskoe issledovanie osnovnykh kharakteristik ekonomicheskogo prostranstva strany // Vestnik Tikhookeanskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2013. № 1. S. 22 – 35.
