Abstract: В статье представлена методика интегральной оценки уровня благосостояния населения российских регионов на основе статистически наблюдаемых и сопоставимых индикаторов. Учитывая сложность и многомерность понятия «благосостояние», авторы сосредоточили внимание на измеримых экономических показателях, отражающих доступ населения к базовым благам и услугам. В качестве ключевых индикаторов использованы: доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, уровень закредитованности трудоспособного населения, оборот розничной торговли на душу населения в соотношении с величиной прожиточного минимума, а также соотношение среднемесячной заработной платы с прожиточным минимумом. Показатели нормированы по методу минимаксной трансформации и агрегированы в интегральный индекс, позволяющий проводить межрегиональные сопоставления и анализ динамики. В исследовании рассмотрена динамика значений индекса благосостояния и индекса Джини в 2014, 2018 и 2023 годах, что позволило выявить устойчивую межрегиональную дифференциацию и слабую тенденцию к сближению значений. Проведено ранжирование субъектов Российской Федерации и выделены кластеры регионов по квинтильному принципу. В фокусе анализа – регионы Уральского федерального округа, для которых построена матрица пространственного позиционирования в координатах «уровень благосостояния – уровень доходного неравенства». Предложенная методика позволяет применять полученные результаты в целях мониторинга качества жизни, оценки эффективности государственной и региональной социальной политики, а также при формировании программ территориального развития и распределении межбюджетных трансфертов. Авторами выделены типовые сценарии региональной динамики, что обеспечивает практическую применимость подхода.

Cite: Меленькина С.А. , Ужегов А.О.
Интегральная оценка благосостояния населения регионов России: подход, динамика, интерпретация
Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2025. Т.23. №4. С.85-95. DOI: 10.24147/1812-3988.2025.23(4).85-95 РИНЦ

Dates:

Published print:

Nov 18, 2025

Identifiers:

Elibrary:

83235231

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: