Статистический анализ обеспеченности жильем населения регионов России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Социальные условия жизни и связанные с ними проблемы являются одними из ключевых показателей уровня и темпов социально-экономического развития современного общества. Уровень жизни россиян постоянно находится на повестке дня научной общественности и Правительства РФ. Соответственно, изучение состояния и перспектив развития ключевых индикаторов, характеризующих благосостояние населения, является одной из основных задач экономической науки. Теоретический анализ. Целью данного исследования является статистический анализ и выделение степени влияния социально-экономических показателей на обеспеченность жильем населения страны. Для достижения поставленной цели нами были использованы такие статистические инструменты, как табличный и графический, коэффициентный методы, метод группировок и корреляционно-регрессионный анализ. Эмпирический анализ. Методологический подход к проведению статистического анализа обеспеченности населения жильем соответствует трем стадиям статистического исследования и включает формирование системы показателей, сбор и обработку фактического материала в пространственном и временном разрезах, а также формирование выводов относительно закономерностей развития рассматриваемого явления. Результаты исследования. В итоге проведенной работы установлены следующие закономерности: несмотря на низкий уровень жизни населения и периодические шоковые воздействия на экономику России, уровень обеспеченности населения жильем за период 1990–2021 гг. непрерывно увеличивается; наибольший уровень обеспеченности жильем наблюдается в самых густонаселенных регионах страны, которые входят в Центральный и Приволжский федеральные округа; наибольшее влияние на вариацию обеспеченности населения жильем оказывают общеэкономические индикаторы, а именно уровень занятости населения и положительная динамика индекса промышленного производства. Результаты проведенного исследования можно использовать для принятия решений, касающихся улучшения уровня жизни населения субъектов Российской Федерации.

Об авторах

Александр Павлович Цыпин

Финансовый университет при Правительстве РФ

125993, Москва, Ленинградский проспект, 49

Елена Евгеньевна Кабанова

Финансовый университет при Правительстве РФ

125993, Москва, Ленинградский проспект, 49

Гаджимирзе Иразиевич Гаджимирзоев

Московский государственный гуманитарно-экономический университет

Россия, 107150, г. Москва, Лосиноостровская ул., д. 49

Список литературы

  1. Коростелева Т. С., Целин В. Е. Региональные рынки жилья в Российской Федерации: вопросы моделирования рейтинговых оценок, прогноз, управление // Жилищные стратегии. 2021. Т. 8, № 3. С. 257–282. https://doi.org/10.18334/zhs.8.3.113156
  2. Ларина Т. Н., Кибатаева А. Н. Статистический анализ факторов улучшения жилищных условий населения городской и сельской местности Оренбургской области // Статистика и экономика. 2018. Т. 15, № 3. С. 40–49. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2018-3-40-49
  3. Салахова З. Р. Реализация государственных программ по повышению уровня обеспеченности населения России жильем // Экономические науки. 2020. № 12 (193). С. 409–413. https://doi.org/10.14451/1.193.409
  4. Новоселова И. В., Агаджанян А. Н., Гузь Т. О., Ревякина О. М. Современные тенденции развития жилищной отрасли России // Актуальные проблемы социально-экономического развития России. 2021. № 1. С. 16–19.
  5. Спиридонов С. П., Штанько О. П. Жилищная обеспеченность регионов как один из основных факторов улучшения качества жизни населения // Путеводитель предпринимателя. 2022. Т. 15. № 4. С. 52–59. https://doi.org/10.24182/2073-9885-2022-15-4-52-59
  6. Хабиб М. Д., Долгих Е. А. Жилье и жилищные условия населения: статистические аспекты исследования // Sciences of Europe. 2017. № 18–2. С. 35–42.
  7. Черновол А. А. О жилье // Крымский Академический вестник. 2021. № 19. С. 250–256.
  8. Российский статистический ежегодник. 2021 : стат. сб. / Росстат. М., 2021. 692 с.
  9. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021 : стат. сб. / Росстат. М., 2021. 1112 с.
  10. Лосева А. В., Леднева О. В. Вопросы территориальной дифференциации информационного общества России // Фундаментальные исследования. 2021. № 6. С. 47–55. URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=43057 (дата обращения: 20.10.2022). https://doi.org/10.17513/fr.43057
  11. Афанасьев В. Н., Цыпин А. П. Эконометрика в пакете STATISTICA: учеб. пособие по выполнению лабораторных работ. Оренбург : ИП Кострицын, 2010. 196 с.
  12. Цыпин А. П., Стебунова О. И., Салиева А. К. Модели оценки стоимости жилья с учетом пространственной вариации данных (на примере городов ПФО) // Экономика и предпринимательство. 2015. № 11, ч. 2 (64–2). С. 369–373.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».