отклонение.
АсимметрияЭксцесс.
СтатистикаСтатистика.
СтатистикаСтатистика.
СтатистикаСтатистика.
Стандартная ошибка.
СтатистикаСтандартная ошибка.
Коэффициент естественного прироста населения (на 1000 чел. нас.).
17−7,6−2,4−4,8651,4748,047,550-, 5021,063Уровень безработицы, %172,96,34,659,8804-, 304,550-, 1101,063Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата, руб.
1 716 530,032302,519 646,1533737,27 732,680,5508,6031,063Численность студентов вузов, тыс. чел1719,2145,153,62 931,68652,114,5504,3351,063Численность врачей на 10 000 чел. населения1733,758,344,6889,0774,235,550−1,7371,063Число зарегистрированных преступлений на 100 тыс. чел. населения17 832,01905,1 353,294303,2406-, 088,550-, 6671,063Оборот малых предприятий, млрдруб1770,21 255,9222,76 272,55393,822,55 015,2211,063Индекс промышленного производства к предыдущему году, %17 100,6129,1108,1187,1 031,887,5504,2661,063Индекс производства продукции сельского хозяйства в сопоставимых ценах к предыдущему году, %1792,8110,9103,7715,3768-, 917,550,0671,063Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство», млн руб.
178 485,2303071,647 476,31268177,52 483,690,55 014,3661,063Число автобусов общего пользования на 100 тыс. чел. населения179,092,038,23,1652,801,550,1601,063Удельный вес организаций, использующих глобальные информационные сети, от общего числа организаций, %1774,891,384,5065,1312-, 315,550−1,0341,063Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, чел.
17 119,086349,8 183,29420404,39 703,951,55 015,9701,063Инвестиции в основной капитал в фактически действовавших ценах, млн руб.
1 721 148,0491923,99 072,412108365,82 993,323,55 012,1671,063ВРП на душу населения, руб.
17 120 349,8333502,201 481,48255325,65 101,224,5501,4711,063N валидных (по списку).
17Для кластеризации регионов в работе использовался метод Варда, основу которого составляют методы дисперсионного анализа, а также Евклидово расстояние, которое является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве. Дендрограмма кластеров представлена на рисунке 1. Рисунок 4 — Дендрограмма кластеров регионов ЦФОПорядок агломерации представлен в таблице 9. Таблица 9 — Порядок агломерации.
ЭтапОбъединенный кластер
КоэффициентыЭтап первого появления кластера.
Следующий этап.
Кластер 1Кластер 2Кластер 1Кластер 211 214,00000328161,833 121,00001741111,65 294,00000116146,50 040 973 611,3333010881320,500 201 291 741,6676013103544,50 070 131 121 565,00050121228133,333 118 151 313 187,55091015141017400,1 615 121 009,000131216161102853,20 015 140.
Анализ показывает, что на первом шаге произошло объединение Рязанской и Тамбовской областей. Показатели указанных регионов близки по значениям, минимально удалены друг от друга. В дальнейшем в обзорной таблице указанные регионы больше не фигурируют, что свидетельствует о попадании в один кластер. На втором шаге были объединены Курская и Тульская области, но в дальнейшем Курская область появляется в озорной таблице еще 2 раза. Данный факт свидетельствует о том, что данные регионы в окончательном варианте разбиения на кластеры не попадают в одну группу. И т.д.Об оптимальном количестве кластеров можно судить по показателям столбца «Коэффициенты». На этапе, где мера расстояния между двумя кластерами увеличивается скачкообразно, процесс объединения в новые кластеры необходимо остановить. Оптимальным считается количество кластеров, равное разности количества наблюдений (в нашем случае 16) и количества шагов, после которого коэффициент увеличивается скачкообразно (в нашем случае на шаге 12). Таким образом, оптимальное число кластеров равно 4. Процедура слияния привела к формированию 4 кластеров. Отдельно стоящим регионом является Московская область. Следует отметить, что кластер № 1 (Ярославская, Курская, Липецкая, Калужская области) характеризуется высокими значениями показателей «Число автобусов общего пользования на 100 тыс. чел. населения» и «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками», но в то же время указанные регионы не являются лидерами по данным показателям. Кластер № 2, в составе которого Тверская, Тульская, Тамбовская, Рязанская, Смоленская и Владимирская области характеризуется высоким значением показателя «Коэффициент естественного прироста населения», который имеет отрицательное значение, что свидетельствует о негативной тенденции. Для кластера № 3 (Орловская, Костромская, Ивановская, Брянская области) характерны низкие значения показателей «Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство» и «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками». Кластер № 4 (Воронежская, Белгородская области) характеризуется самыми высокими значениями по показателям «Численность студентов вузов», «Оборот малых предприятий», «Объем работ, выполненных по виду экономической деятельности «строительство», «Инвестиции в основной капитал в фактически действовавших ценах».Таким образом, можно сделать вывод о том, что кластеры № 1 и 2 являются умеренно-стабильными, кластер № 4 — лидер, а кластер № 3 характеризуется менее выразительными темпами развития (аутсайдер).
Заключение
.
В рамках настоящего исследования для дифференциации регионов России по уровню социально-экономического развития был выполнен сравнительный анализ регионов страны по показателям, характеризующим уровень жизни населения. На основе проведенного анализа получены следующие результаты:
Наилучшими демографическими показателями (высоким уровнем рождаемости и низким уровнем смертности) характеризуется развитие Северо-Кавказского федерального округа. В то же время, данный субъект России входит в группу субъектов с наиболее низкими показателями материального благосостояния населения. Наиболее высокий уровень среднедушевых доходов и наиболее низкая доля населения с доходами ниже прожиточного минимума наблюдается в Центральном федеральном округе, но данный субъект РФ характеризуется наиболее низким показателем рождаемости. По уровню материального благосостояния, который характеризуется среднедушевыми денежными доходами населения, между субъектами РФ наблюдается значительный разрыв. Наблюдается зависимость уровня жизни населения от региона проживания. Кластерный анализ регионов Центрального федерального округа позволил получить 4 группы регионов по 15 показателям социально-экономического развития. Было образованы кластеры:
с умеренно-стабильным уровнем социально-экономического развития (кластер № 1:Ярославская, Курская, Липецкая, Калужская области; кластер № 2: Тверская, Тульская, Тамбовская, Рязанская, Смоленская и Владимирская области);с высоким уровнем развития: кластер № 4 (Воронежская, Белгородская области);аутсайдеры: кластер № 3 (Орловская, Костромская, Ивановская, Брянская области).Список использованной литературы.
Алехина Е. О. Статистическое изучение уровня жизни населения / Е. О. Алехина, С. А. Стрекалова // Наука, образование, общество: тенденции и перспективы развития. — 2015. -№ 7. — С. 300−303.Жуков К. Г. Структура уровня жизни и доходы населения // Экономика и предпринимательство. — 2015. — № 7. — С 858−865.Курс социально-экономической статистики: учеб.
для студентов вузов, обучающихся по специальности «Статистика» / под ред. М. Г. Назарова. — М.: Издательство «Омега-Л», 2011. — 1013 с.Мхитарян.
В.С., Архипова.
М.Ю., Миронкина.
Ю.Н., Сиротин.
В.П. Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата / Под общ.
ред.: В. С. Мхитарян. М. :Юрайт, 2016.
Малкина М. Ю. Оценка факторов внутрирегиональной дифференциации доходов населения РФ // Пространственная экономика. — 2015. — № 3. — С. 97−119.Регионы России.
Социально-экономические показатели. 2016: Стат. сб. / Росстат. М., 2016. 1266 с. Статистика: учебник для бакалавров / под ред.
В. С. Мхитаряна. — М.: Издательство Юрайт, 2013.
— 590 с. Федеральная служба государственной статистики. [ Электронный ресурс].
Режим доступа:
http://www.gks.ru/Приложение 1.
