from 01.01.1998 to 01.01.2024
Volga Region State University of Physical Culture, Sport and Tourism (Information Systems and Phygital Sports, Associate Professor)
employee
Russian Federation
VAK Russia 5.2.3
VAK Russia 5.2.4
VAK Russia 5.2.5
VAK Russia 5.2.6
VAK Russia 5.2.7
UDC 332.145
The paper presents a system of indicators reflecting key aspects of the social development of the Russian Federation's constituent entities. A crisis index for the regions of the Russian Federation in 2019 and 2023 is calculated. The indicators of social development in the regions of the Russian Federation from 2019 to 2023 are analyzed. A cluster analysis is performed to construct a generalized picture of the social situation in the constituent entities of the Russian Federation in 2019 and 2023.
Regional social development, crisis index, cluster analysis
Социальное развитие регионов Российской Федерации является одной из приоритетных задач государственной политики, направленной на обеспечение устойчивого роста, повышение качества жизни и снижение территориальной дифференциации. В условиях усиливающейся глобальной нестабильности, демографических вызовов, роста социального неравенства и асимметрии распределения ресурсов особую значимость приобретают мониторинг и аналитическая оценка уровня социального развития субъектов РФ. Актуальность комплексного анализа определяется необходимостью выявления не только экономических, но и социальных характеристик, влияющих на долгосрочные перспективы устойчивости регионов. На основе объективной оценки уровня социального развития возможно обоснованное распределение ресурсов, корректировка приоритетов в социальной политике и выявление регионов, нуждающихся в первоочередных мерах стимулирования. Важно не только дать оценку текущего состояния, но и проанализировать динамику и закономерности территориальных различий, что невозможно без применения современных методов многомерного статистического анализа.
Целью данной работы является комплексная оценка уровня социального развития регионов России на основе системы социально значимых показателей с использованием методов ранжирования и кластерного анализа. В основу исследования были положены данные официальной государственной статистики, предоставленные Федеральной службой государственной статистики, с 2019 по 2023 гг. [1-3]. Для обработки и анализа информации использовались инструменты Microsoft Excel и IBM SPSS Statistics.
В рамках данного исследования под социальным развитием региона понимается совокупность условий, определяющих уровень жизни населения, включая качество среды обитания, доступность социальных услуг, обеспеченность жильём, уровень социальной защищённости и безопасность. Для оценки уровня социального развития субъектов Российской Федерации в данном исследовании сформирована система индикаторов. Подбор показателей осуществлён с учётом доступности официальной статистической информации, значимости признаков в контексте устойчивого развития, а также их способности дифференцировать регионы по уровню социального благополучия.
Для комплексной оценки выбраны следующие показатели:
• кризисный индекс субъекта Федерации;
• уровень бедности;
• доля населения, активно использующего интернет (в качестве показателя цифровой доступности);
• уровень безработицы;
• доля преступности;
• доля населения, обеспеченного качественной питьевой водой;
• объём введённого в эксплуатацию жилья на душу населения;
• обеспеченность детей организациями, осуществляющими образовательную деятельность;
• количество организаций, оказывающих образовательные услуги;
• доля территории, занятая зелёными насаждениями в населённых пунктах;
• коэффициент естественного прироста населения;
• уровень образования.
Данные индикаторы охватывают ключевые сферы социального развития: демографическую устойчивость, уровень и качество жизни, доступность инфраструктуры, безопасность, экологическое благополучие и развитие человеческого капитала.
В таблице 1 представлены основные показатели, сгруппированные по смысловым блокам, что позволяет уточнить их роль в интерпретации социального профиля региона.
Таблица 1
Основные показатели для оценки социального развития регионов
|
№ |
Блок |
Показатель |
Единица |
Смысловая нагрузка |
|
1 |
Социальная устойчивость |
Уровень бедности |
% населения |
Качество жизни и социальное неравенство |
|
2 |
Кризисный индекс |
балл |
Комплексная оценка социальной напряжённости |
|
|
3 |
Цифровая инфраструктура |
Доля пользователей интернета |
% населения |
Доступ к цифровой инфраструктуре и сервисам |
|
4 |
Занятость |
Уровень безработицы |
% ЭАН |
Состояние рынка труда и занятости |
|
5 |
Безопасность |
Уровень преступности |
преступлений на 100 тыс. |
Уровень общественной безопасности |
|
6 |
Комфорт и благоустройство |
Обеспеченность качественной питьевой водой |
% населения |
Базовое качество среды и санитарная безопасность |
|
7 |
Жилищные условия |
Объём жилищного строительства на душу населения |
м² на чел. |
Доступность жилья и жилищные условия |
|
8 |
Социальная инфраструктура |
Обеспеченность детей дошкольными учреждениями |
% от числа детей |
Доступ к дошкольному образованию |
|
9 |
Образование |
Количество образовательных учреждений на 10 тыс. чел. |
ед. на 10 тыс. чел. |
Пространственная доступность образовательных услуг |
|
10 |
Уровень образования |
% населения |
||
|
11 |
Экология и комфорт |
Доля зелёных насаждений в городской территории |
% территории |
Экологическая устойчивость и качество городской среды |
|
12 |
Демография |
Коэффициент естественного прироста населения |
на 1000 человек |
Демографическая устойчивость региона |
Для оценки уровня социального развития региона, наряду с классическими показателями, в последние годы в практике социально-экономического анализа всё более активно используется кризисный индекс. Этот индикатор отражает потенциальную социальную уязвимость территории и позволяет оценить степень напряжённости в социальной сфере. Особое значение он приобретает в условиях значительной региональной дифференциации и социально-экономической нестабильности.
Кризисный индекс был предложен в рамках комплексной методики оценки качества жизни и представляет собой интегральный показатель, который включает в себя данные по нескольким ключевым социальным параметрам. Согласно методике, описанной в работе [4], кризисный индекс (Ic) рассчитывается по следующей формуле:
где:
A – индекс отношения среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму;
B – индекс доли населения с доходами выше прожиточного минимума (в %);
C – индекс уровня занятости населения (в %);
D – индекс ожидаемой продолжительности жизни (в %);
E – индекс младенческой смертности (в процентах, обратный показатель, меньшие значения благоприятнее) [2].
Интерпретация шкалы кризисного индекса:
<30 – высокая социально-экономическая напряженность (кризис).
30-35 – зона риска, требуются меры поддержки.
35-40 – устойчивое развитие, средний фон.
> 40 – благоприятная ситуация, лидерские позиции.
Кризисный индекс, рассчитанный для 2019 и 2023 гг., демонстрирует значительную вариацию по регионам РФ. Наибольшие значения характерны для крупных городов и некоторых национальных республик (рис. 1). Регионами лидерами как в 2019, так и в 2023 году ожидаемо оказались г. Москва, Санкт-Петербург, Республика Татарстан. Высокие значения также отмечены для крупных промышленных центров, таких как Тюменская, Свердловская области. Регионы-аутсайдеры (рис. 2) представлены, в основном, территориями со слаборазвитой инфраструктурой, такими как Республика Тыва, Алтай, Ингушетия.
Поскольку основной вклад в значение кризисного индекса вносят финансово-экономические показатели, а не демографические, эти регионы заведомо оказываются внизу рейтинговой таблицы. Необходимо также отметить, что практически все регионы характеризуются либо положительными сдвигами в показателе, либо стабильными значениями кризисного индекса в течение 2019-2023 гг. (рис. 3). Подавляющее большинство регионов находится в лидерской позиции по шкале кризисного индекса на протяжении четырех лет, некоторая часть регионов характеризуется устойчивым развитием, а Республика Алтай, которая в 2019 году находилась в зоне кризиса, уже к 2023 году перешла в зону риска.
Рис. 1. Регионы-лидеры по кризисному индексу, 2023 г.
Рис. 2. Регионы-аутсайдеры по кризисному индексу, 2023 г.
Рис. 3. Динамика кризисного индекса регионов РФ
Таким образом, кризисный индекс учитывает как доходные характеристики населения, так и демографические параметры, связанные со здоровьем и трудовой занятостью. Индикатор демонстрирует способность региона обеспечивать устойчивое социальное развитие и предотвращать потенциальные социальные потрясения. Кризисный индекс может быть эффективно использован как индикатор оценки социальной стабильности, а также как один из компонентов при ранжировании регионов по уровню их социального развития.
В ходе исследования проведен анализ 12 показателей, охватывающих ключевые аспекты социального развития регионов Российской Федерации за 2019 и 2023 годы. Целью анализа является выявление динамики изменений, определение лидеров и аутсайдеров по каждому показателю, а также интерпретация тенденций в социально-экономическом развитии регионов.
Уровень бедности. Самые нижние строки рейтинга в 2019 г. занимают Республика Ингушетия, Кабардино-Балкария, Тыва. Низкий уровень жизни, слаборазвитая инфраструктура, отсутствие рабочих мест и крупных промышленных предприятий обуславливают такие позиции. В то же время промышленно развитые регионы и регионы, в которых ведется добыча полезных ископаемых находятся в первой двадцатке рейтинга. Например, 6-е место занимает Сахалинская область, а 9-е место – Свердловская область. Середина рейтинга принадлежит большинству регионов, расположенных в европейской части РФ. В 2023 г. ситуация принципиально не изменилась, однако Москва была вытеснена с первого места, его занял ЯМАО. Этому событию способствовали развитие нефте-, газодобычи в регионе, привлечение специалистов, высокий уровень доходов. 4-ю позицию разделили Республика Татарстан и Чукотский автономный округ, также обладающие большим промышленным потенциалом, а в случае с Республикой Татарстан – развитой инфраструктурой и туристической привлекательностью.
Доля населения, активно использующая Интернет. Развитие интернет-технологий и охват домохозяйств, имеющих доступ к сети, является одним из современных показателей социального развития регионов. Верхние и нижние строки рейтинга остаются за теми же регионами, что и в структуре по уровню бедности. В первую двадцатку входят, в основном, регионы центрально-европейской части.
Уровень безработицы. Нижние позиции остаются за регионами СКФО, например, одно из самых низких значений показателя демонстрирует Чеченская республика, занимающая 82 место в рейтинге. Низкий уровень безработицы характерен для регионов ЦФО и Тюменской области в 2019 году. При этом лидирующую позицию к 2023 году занимает ЯМАО, за которым следуют г. Санкт-Петербург и Чукотский автономный округ. Регионы, в которых добываются полезные ископаемые, обеспечивают рабочие места и снижают уровень безработицы.
Преступность. Здесь ситуация обстоит совершенно иначе. Первые места в рейтинге занимают регионы СКФО. Историко-культурные предпосылки развития этих регионов свидетельствуют в пользу низких показателей преступности. Поэтому и 2019, и в 2023 году 1-е место занимала Чеченская республика. В то же время в 2023 году г. Москва занимала лишь 20-ю позицию. Самая неблагоприятная ситуация – в Республиках Тыва и Калмыкия, которые замыкают рейтинг.
Обеспеченность качественной питьевой водой. Интересен тот факт, что в данном рейтинге высокие позиции (5-е место в 2019 году) занимает Кемеровская область – регион с высоким уровнем концентрации промышленных предприятий, а также г. Севастополь (6-е место).
Объем жилищного строительства. В первую десятку в 2023 году вошли Ленинградская область, Краснодарский край, а также Башкортостан и Республика Татарстан, – регионы с развитой промышленностью и туризмом, что способствует привлечению инвестиций в строительный кластер.
Обеспеченность детей дошкольного возраста местами в организациях, осуществляющих образовательную деятельность по образовательным программам дошкольного образования. Замыкают рейтинг республики СКФО как в 2019, так и в 2023 гг. В тоже время Республика Татарстан занимает только 64 место.
Площадь зеленых насаждений в пределах городских территорий. По данному показателю регионы СКФО также в нижней части рейтинга. Уверенные позиции по состоянию на 2023 год занимают г. Москва, Свердловская область и Пермский край (рис. 4).
Рис. 4. Динамика озелененности в пределах городских
территорий регионов РФ
Уровень образования. Первые позиции по праву принадлежат регионам, обеспечивающим возможность получения качественного среднего и высшего образования. К таковым, помимо Москвы и Санкт-Петербурга, в 2023 году можно отнести Республику Татарстан, Самарскую, Томскую, Новосибирскую и Тюменскую области, Краснодарский край (рис. 5).
Рис. 5. Динамика уровня образования в регионах РФ
Обеспеченность населения врачами, работающими в государственных и муниципальных медицинских организациях. По этому показателю к 2023 г. нижние строки рейтинга принадлежат Псковской и Ленинградской областям, а также, в меньшей мере, Республике Татарстан (рис. 6).
Рис. 6. Динамика обеспеченности врачами регионов РФ
Коэффициент естественного прироста. Здесь необходимо отметить Северо-Кавказский Федеральный округ, в котором наблюдались положительные значения естественного прироста как в 2019, так и в 2023 году. Так, например, в Республике Ингушетия этот коэффициент составил 13,22 и 11,73, а в Чеченской республике – 14,85 и 15,44 в 2019 и 2023 годах, соответственно. Это характерная картина для регионов Северного Кавказа, где в силу культурно-исторических особенностей сохраняется высокий уровень рождаемости. Показатели естественного прироста остаются положительными также и для Республики Алтай и Тывы. Интересен тот факт, что нулевую отметку в 2013 году перешагнул и г. Москва. Особенно негативная ситуация складывается в регионах Северо-Западного ФО. Например, в Псковской и Новгородской областях этот показатель к 2023 году опустился ниже значения -9. В ЦФО в 2023 году Смоленская и Орловская области также имеют коэффициент ниже -9. В ПФО наиболее положительная ситуация к 2023 году сложилась в Республике Татарстан, однако и здесь коэффициент естественного прироста оказывается отрицательным. В других регионах ПФО коэффициент значительно ниже: так, в Мордовии, Кировской и Нижегородской областях он составляет менее -7.
Анализ результатов в целом по РФ указывает на неоднородность динамики по ключевым социально-экономическим показателям. Наиболее заметный прогресс продемонстрировала Ивановская область: по уровню интернет-проникновения она поднялась с 17-го на 7-е место, что свидетельствует о значительном улучшении телекоммуникационной инфраструктуры и росте цифровой грамотности населения, что особенно важно в условиях цифровизации госуслуг. В то же время некоторые субъекты РФ столкнулись со снижением позиций. Например, Пензенская область по уровню безработицы опустилась с 5-го на 11-е место, что может объясняться ухудшением ситуации на рынке труда или недостаточной эффективностью мер поддержки занятости. Ещё более резкое падение зафиксировано в Оренбургской области по показателю преступности – с 29-го на 45-е место, что может быть связано как с реальным ростом криминогенной обстановки, так и с усилением работы правоохранительных органов. Отдельного внимания заслуживает устойчивость регионов-лидеров. Практически по всем позициям сохраняет лидерство г. Москва. Белгородская область, несмотря на небольшое снижение по кризисному индексу, сохраняет высокие позиции в рейтингах по уровню образования и бедности, оставаясь одним из наиболее благополучных регионов по совокупности социально-экономических параметров.
Анализ изменений в региональных рейтингах показывает, что, несмотря на общую положительную динамику, ситуация в субъектах РФ развивается неравномерно. Рост позиций одних регионов отражает успешную реализацию стратегий развития и инвестиционных программ, тогда как ухудшение показателей других указывает на наличие системных проблем, требующих корректировки управленческих подходов.
В рамках настоящего исследования данные показатели были включены в систему многокритериальной оценки, применяемой далее в кластерном анализе и при построении обобщённой картины социального положения субъектов Российской Федерации.
Итогом кластеризации в 2019 году является разбиение регионов на 4 кластера (Таблица 2).
Таблица 2
Итоги проведения кластерного анализа (2019 год)
|
Номер кластера |
Типичный представитель |
Субъекты кластера |
Объем кластера |
|
1 |
Республика Дагестан, Республика Алтай |
Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Алания, Чеченская Республика, Курганская область, Республика Алтай, Республика Тыва, Республика Хакасия, Иркутская область, Республика Бурятия, Забайкальский край, Республика Саха, Амурская область, Еврейская автономная область |
16 |
|
2 |
Нижегородская область, Республика Татарстан, Новосибирская область |
Белгородская область, Брянская область, Владимирская область, Воронежская область, Ивановская область, Калужская область, Костромская область, Курская область, Липецкая область, Орловская область, Рязанская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Тульская область, Ярославская область, Вологодская область, Калининградская область, Ленинградская область, Новгородская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Крым, Краснодарский край, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, Город Севастополь, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Удмуртская Республика, Чувашская Республика - Чувашия, Пермский край, Кировская область, Нижегородская область, Оренбургская область, Пензенская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область, Свердловская область, Тюменская область, Челябинская область, Алтайский край, Красноярский край, Кемеровская область - Кузбасс, Новосибирская область, Омская область, Томская область, Приморский край, Хабаровский край |
54 |
|
3 |
Московская область |
Московская область, Город Москва, Город Санкт-Петербург |
3 |
|
4 |
Республика Карелия, Чукотский автономный округ |
Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Мурманская область, Камчатский край, Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ |
8 |
|
5 |
Республика Дагестан, Республика Тыва |
Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Бурятия, Забайкальский край, Республика Саха (Якутия)
|
9 |
Первый кластер демонстрирует наиболее высокие значения по таким показателям как Кризисный индекс, Уровень бедности, Уровень безработицы, Обеспеченность детскими садами, Обеспеченность врачами, Качественная питьевая вода, Преступность, что характеризует проблемные регионы с низким уровнем социально-экономического развития. Второй кластер представлен средними значениями по большинству показателей, но с заметным акцентом на Доля пользователей интернета и Уровень образования, что может свидетельствовать о регионах с развитой цифровой инфраструктурой и относительно высоким уровнем образования. Третий кластер демонстрирует низкие значения по проблемным показателям, таким как Кризисный индекс, Уровень бедности, Уровень безработицы и Преступность и высокие – по остальным, особенно, – по Качественная питьевая вода, Объемы жилищного строительства, Обеспеченность детскими садами, врачами и высоким уровнем образования. Это указывает на благополучные регионы с высоким качеством жизни, развитой инфраструктурой и социальной сферой. Последний кластер имеет смешанный профиль: некоторые показатели, такие как Доля пользователей интернета и Уровень образования находятся на высоком уровне, в то время как другие, например, Жилищное строительство – на среднем или низком. Эти данные свидетельствуют в пользу неравномерного развития регионов РФ, где отдельные сферы (например, цифровизация и образование) опережают остальные.
По результатам проведения кластерного анализа на 2023 год регионы поделились на 5 кластеров (Таблица 3).
Таблица 3
Итоги проведения кластерного анализа (2023 год)
|
Номер кластера |
Типичный представитель |
Субъекты кластера |
Объем кластера |
|
1 |
Белгородская область, Тверская область, Красноярский край |
Белгородская область, Калужская область, Костромская область, Орловская область, Смоленская область, Тамбовская область, Тверская область, Ярославская область, Вологодская область, Новгородская область, Псковская область, Удмуртская Республика, Чувашская Республика, Кировская область, Пензенская область, Курганская область, Челябинская область, Республика Хакасия, Алтайский край, Красноярский край, Иркутская область, Кемеровская область, Приморский край, Амурская область, Еврейская автономная область |
25 |
|
2 |
Нижегородская область, Республика Татарстан, Новосибирская область |
Брянская область, Владимирская область, Воронежская область, Ивановская область, Курская область, Липецкая область, Рязанская область, Тульская область, Калининградская область, Ленинградская область, Республика Адыгея, Республика Крым, Астраханская область, Волгоградская область, Ростовская область, Город Севастополь, Ставропольский край, Республика Башкортостан, Республика Марий Эл, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Пермский край, Нижегородская область, Оренбургская область, Самарская область, Саратовская область, Ульяновская область, Свердловская область, Тюменская область, Новосибирская область, Омская область, Томская область, Хабаровский край |
33 |
|
3 |
Московская область |
Московская область, Город Москва, Город Санкт-Петербург, Краснодарский край |
4 |
|
4 |
Республика Карелия, Чукотский автономный округ |
Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Мурманская область, Республика Северная Осетия-Алания, Республика Алтай, Камчатский край, Магаданская область, Сахалинская область, Чукотский автономный округ |
10 |
|
5 |
Республика Дагестан, Республика Тыва |
Республика Калмыкия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Республика Ингушетия, Республика Тыва, Республика Бурятия, Забайкальский край, Республика Саха (Якутия) |
9 |
Первый кластер объединяет крайне уязвимые регионы с ограниченным социальным потенциалом. Регионы этого типа характеризуются низкими значениями по большинству показателей, исключение может составлять только значение естественного прироста населения.
Второй кластер включает в себя регионы со смешанными характеристиками. Данный кластер не имеет выраженных крайних значений: по большинству показателей значения колеблются вокруг среднего уровня. Это говорит о сбалансированном, но невыраженном социальном профиле, с равномерно развитыми сферами. Региональная политика здесь может опираться на поддержание достигнутого уровня без необходимости резкой трансформации.
Третий кластер – регионы-лидеры. Данный кластер выделяется высокими значениями по кризисному индексу и объему жилищного строительства.
Регионы четвертого кластера можно интерпретировать как стабильные. Кластер демонстрирует высокие и средние значения по ряду ключевых показателей. Относительно высок уровень рождаемости и занятости. Это регионы, относящиеся к социально благополучным.
Пятый кластер напротив объединяет регионы с демографическими проблемами. Здесь наблюдаются отрицательные значения по уровню образования, обеспеченности жильем и другим ключевым характеристикам. Регионы кластера нуждаются в долгосрочных инвестициях в инфраструктуру образования и здравоохранения и стимулировании демографии.
Сравнение результатов кластеризации за 2019 и 2023 годы показывает усиление дифференциации между регионами. Если в 2019 году подавляющее большинство субъектов находилось в одном кластере, то к 2023 году распределение стало более равномерным, а состав кластеров – более вариативным. Это свидетельствует о том, что социальное развитие в регионах идёт с разной скоростью и разными приоритетами, усложняя картину межрегионального взаимодействия и выравнивания.
Сопоставление результатов кластерного анализа регионов Российской Федерации, выполненного на основе ключевых социальных и демографических показателей за 2019 и 2023 годы, позволяет проследить изменения в пространственной дифференциации уровня социального развития. Переходы регионов между кластерами отражают не только сохранение устойчивых социально-экономических контуров, но и существенные изменения в ряде субъектов, указывающие на динамику развития либо, напротив, на нарастание проблемных явлений.
Второй кластер, включавший в 2019 году наибольшее число субъектов (54 региона), характеризовался умеренными значениями по большинству социальных показателей. В 2023 году 33 из них остались в аналогичном по профилю втором кластере, подтвердив свою устойчивость и сбалансированность. Однако, например, Краснодарский край, улучшил свои позиции и переместился в более благополучный третий кластер. Такой сдвиг указывает на положительные изменения в уровне доходов, доступности социальных услуг и цифровой инфраструктуры, что свидетельствует о целенаправленном развитии социальной сферы и эффективности региональной политики в этих субъектах.
Наиболее интересным с точки зрения трансформаций оказался первый кластер, объединявший в 2019 году регионы с низкими социально-экономическими показателями и высоким уровнем социальной напряженности. Часть субъектов сохранила негативную динамику и оказалась в наименее благополучном первом кластере в 2023 году, что указывает на закрепление системных проблем в этих регионах. В то же время другие субъекты продемонстрировали прогресс и перешли в более развитый кластер. Ещё два региона улучшили свою ситуацию настолько, что перешли в четвертый кластер, включающий в себя северные и ресурсно-обеспеченные территории. Эти перемещения подчёркивают неоднородность процессов внутри группы и различие в региональных стратегиях и ресурсах.
Третий кластер, в который в 2019 году входили Москва, Санкт-Петербург и Московская область, полностью сохранил свою структуру. Эти регионы остались в том же кластере в 2023 году, что подтверждает их устойчивое лидерство по уровню социальной инфраструктуры, цифровизации, доходов и благосостоянию населения.
Субъекты, входившие в четвертый кластер, преимущественно представляющие северные и арктические регионы, также остались в своём кластере (4) в 2023 году, что объясняется спецификой этих территорий: высокой стоимостью жизни, транспортной изолированностью и уникальными демографическими условиями. Подобная инерционность развития свидетельствует о необходимости применения специализированных подходов в государственной социальной политике.
Сравнение кластерных структур двух периодов выявило как стабильные тенденции, так и признаки роста социального расслоения между регионами. Общее количество кластеров увеличилось с 4 до 5, что указывает на усложнение структуры регионального социального развития. Перемещения субъектов между кластерами подтверждают эффективность социально-экономических мер в ряде регионов, однако также фиксируют сохраняющиеся проблемы в субъектах с традиционно низким уровнем жизни.
Полученные результаты подтверждают, что только на основе объективной, комплексной и многомерной оценки можно вырабатывать обоснованные меры государственной политики, направленные на выравнивание условий жизни и повышение качества социальной среды. В этом контексте особенно важна интеграция статистических методов с практическими задачами регионального управления.
Таким образом, выполненное исследование подтвердило эффективность применения методов ранжирования и кластеризации для диагностики состояния социальной сферы регионов России. Разработанный подход может быть использован при формировании стратегий регионального развития, прогнозировании социальной устойчивости и оценке результатов реализуемых программ. В условиях актуальных вызовов и асимметрии ресурсного распределения, необходимость точной и адаптивной оценки уровня социального развития сохраняется и требует дальнейшего научного и прикладного совершенствования.
1. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki/ Estestvennoe dvizhenie naseleniya Rossiyskoy Federacii / [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: https://rosstat.gov.ru/folder/11110/document/13269 svobodnyy. (Data obrascheniya: 20.10.2025)
2. Demograficheskiy ezhegodnik Rossii. – Rosstat, 2023.
3. Edinaya mezhvedomstvennaya informacionno-statisticheskaya sistema (EMISS). – URL: https://www.fedstat.ru (Data obrascheniya: 12.10.2025).
4. Tuhvatullin R.F. Metody ocenki social'no-ekonomicheskogo razvitiya real'nogo sektora regiona (na primere Privolzhskogo federal'nogo okruga) // Rossiyskoe predprinimatel'stvo. – 2015. – № 22(16). – S. 4025–4036 (Data obrascheniya: 10.10.2025).
