ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНДИКАТОРОВ СОЦИАЛЬНОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА УРОВНЯ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

Аннотация

В научной статье сформированы и рассмотрены методические подходы к мониторингу, оценке базовых критериев, позволяющих диагностировать медико-демографические факторы на региональном уровне, которые характеризуют качество человеческих ресурсов и их воздействие на мезоэкономическое развитие отдельных территорий. Актуальность темы исследования объясняется наличием интереса ученых к данному вопросу и достаточно большим количеством методик по диагностике административно-территориальных образований на региональном уровне, которые осуществляли бы идентификацию факторов социальной направленности с учетом пространственного параметра. Исследование было проведено на основе данных Приволжского федерального округа. Целью работы является идентификация региональных экономических систем на базе кластерного инструментария, который позволил осуществить группировку мезотерриторий по медико-демографическим факторам. Осуществлено разделение на группы: фавориты, догоняющие и аутсайдеры, согласно методике К-средних по индикаторам социальной направленности, которые учитывают демографическую и медицинскую составляющие, что позволяет охарактеризовать и эконометрически обосновать происходящие трансформации в региональных системах. Была осуществлена оценка влияния факторных признаков на экономические процессы и результаты функционирования административно-территориальных образований с графическим представлением зависимости факторов социальной направленности и валовым региональным продуктом в форме диаграммы рассеяния, которая отображает распределение элементов множества в рамках плоскостей двухмерного пространства согласно границам выбранного доверительного интервала с учетом степени значимости. Автором были определены и обоснованы составляющие региональной социально-экономической системы, которые связаны с медицинской и демографической направленностью, с подтверждающей и обосновывающей их корреляцию с качеством жизни и результирующим показателем развития экономики региона. Сформирована достоверная эконометрическая модель, на базе которой можно производить прогнозирование и осуществлять мониторинг особенностей функционирования регионов. Предложенные и обоснованные инструменты, а также достоверные модели могут применяться в ходе формирования стратегических приоритетов органами исполнительной власти на региональном уровне.

Ключевые слова: валовой региональный продукт, развитие, социальные индикаторы

 Библиография

• Усачева Е.В., Куликова О.М., Нелидова А.Н., Наконечная Е.Э., Анипир И.В. Моделирование в разработке региональных программ, направленных на повышение эффективности функционирования системы здравоохранения // Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2021. Том 20. № S1. С. 87. DOI: 10.15829/1728-8800-2021-IS
• Бударин С.С., Эльбек Ю.В. Эффективность функционирования систем здравоохранения, как предмет государственного финансового контроля: обзор российского и зарубежного опыта // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2022. № 30(S1). С.976-982. DOI: 10.32687/0869-866X-2022-30-S1-976-982
• Нерадовская Ю.В. Оценка эффективности функционирования региональных систем здравоохранения // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2022. № 1(163). С. 125-132. DOI: 10.34773/EU.2022.1.24
• Починок Н.Б., Кодзоков Р.Л. Пути повышения социально-экономической эффективности функционирования сферы услуг на примере здравоохранения в периоды нестабильности // Социальная политика и социология. 2020. Том 19. № 2(135). С. 39-47. DOI: 10.17922/2071-3665-2020-19-2-39-47
• Улумбекова Г.Э. Здравоохранение России 2022-2023 гг.: неотложные меры в условиях особого положения в экономике и социальной сфере. Проблемы и предложения // ОРГЗДРАВ: новости, мнения, обучение. Вестник ВШОУЗ. 2022. Том 8. № 2. С. 4-21. DOI: 10.33029/2411-8621-2022-8-2-4-21
• Грудина С.И. Теория развития энтропии региональных социально-экономических систем // Казанский экономический вестник. 2021. № 3(53). С. 24-28.
• Воробьева Г.Р., Воробьев А.В. Подход к восстановлению временных рядов пространственных данных на основе информационно-корреляционного и геостатистического анализа // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. 2022. № 61. С. 37-46. DOI: 10.17223/19988605/61/4
• Базарский О.В., Кочетова Ж.Ю., Кульнев В.В., Пантелеев Д.А. Энтропийная модель динамического хаоса геоэкологической системы // Ученые записки казанского университета. Серия: естественные науки. 2023. Том 165. № 2. С. 281-294. DOI: 10.26907/2542-064X.2023.2.281-294
• Регионы России. Социально-экономические показатели (2023). Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения 25.09.2024).
• Шестаков Р.Б., Ловчикова Е.И. Кластеризация регионов на основе базовых аграрно-экономических критериев // Экономика региона. Том 19. № 1. С. 178-191. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-14
• Rakhmetova R., Kaliyeva S., Andekina R., Maxyutova A.Сlustering by the level of demographic potential of the regions of Kazakhstan based on SPSS // Bulletin of Karaganda University. “Economy” Series. 2022. Vol.107(3). С. 129-136. (На англ.). DOI: 31489/2022Ec3/129-136
• Amanulla Khan M., Sithi Shameem Fathima S.M.H. Multi Gait Recognition Using Clustering Based Faster Regions-Convolutional Neural Network // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. 2023. Vol. 44(5). Pp.8597-8606. (На англ.). DOI: 10.3233/jifs-224114
• Guan Ju., Li Sh., Zhu J., He X., Chen J. Fast Main Density Peak Clustering within Relevant Regions Via a Robust Decision Graph // Pattern Recognition. 2024. Vol.152(11). Pp. 110458. (На англ.). DOI: 1016/j.patcog.2024.110458
• Haedo Ch., Mouchart M. Two-Mode Clustering through Profiles of Regions and Sectors // Empirical Economics. 2022. Vol. 63(4). Pp. 1971-1996. (На англ.). DOI:1007/s00181-022-02201-z
• Канева М.А., Унтура Г.А. Зависимость темпов регионального роста от расходов на здравоохранение: оценка методом пороговой регрессии // Региональная экономика: теория и практика. 2022. Том 20. № 2(497). С. 355-381. DOI: 10.24891/re.20.2.355
• Mahmud A., Cushing-Haugen K., Wellman R., Brown M.C., Lewis C.C. Understanding the Relationship between Social Risk Factors and Covid-19 Contacts // The Permanente Journal. 2023. Vol. 27(2). Pp. 18-22. (Наангл.). DOI: 10.7812/TPP/22.146

Информация об авторе 

Михаил Александрович Баринов – канд. экон. наук, доцент; доцент, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия.E-mail: 3lf84@mail.ru. SPIN РИНЦ 2608-6260. ORCID 0000-0002-7849-742X. Scopus Author ID 57209224971

Для цитирования: Баринов М.А. Использование индикаторов социальной направленности для мониторинга уровня                 регионального развития // BENEFICIUM. 2024. № 4(53). С. 74-82. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2024.4(53).74-82