Различия имущественной обеспеченности домохозяйств по регионам России

Кунец Н.Л. Кластерный анализ в портфельном инвестировании. Курсовая работа. 5ballov/referats/preview/71794/1 [15]. Первые два из них – отдельные самостоятельные публикации, которые следует признать достоверными. Первый из двух более доступный, чем второй, как сложилось у меня мнение. Оба рассматривают несколько разные спектры методов и с разных подходов, но оба источника оказались полны и релевантны с точки зрения описания нужного мне метода кластерного анализа. Третий источник – справочная система пакета SPSS. Полный, доступный (для пользователя пакета), безусловно, достоверный и наиболее релевантный (хотя, разумеется, и содержит минимальное число объяснений и максимальное число инструкций). Источники, которые являются студенческими рефератами и курсовыми, следует признать менее достоверными, однако широко доступными, релевантными, не слишком полными, но содержащими те аспекты, ради которых они мне и пригодились и те аспекты, которые остались мной непонятыми из другой литературы. Приводимая в электронном виде лекция занимает какое-то промежуточное место по всем этим критериям между учебниками и рефератами.

В поисках ресурсов, которые  окажутся наиболее релевантными в плане  методов разработки моей темы, связанно с межрегиональными различиями, я  просмотрела небольшую подшивку журнала «Вопросы статистики» (впрочем, в нее попали лишь журналы 2002-2003 гг.). Я выделила 4 источника, которые привлекли мое внимание. Это следующие: Суринов А.Е. Обследование бюджетов домашних хозяйств в России. Проблемы и перспективы // Вопросы статистики, №9, 2003. С. 3-9 [10], Шашнов С.А. Сбережения домашних хозяйств и проблемы их статистического изучения на микроуровне // Вопросы статистики, №1, 2003. С. 13-25 [11], А.А. Агеенко, Е.В. Шорина, С.А. Ладива Новые подходы в обследовании домашних хозяйств // Вопросы статистики, №12, 2002. С. 70-72 [12], Салин В.Н. Проблемы статистического анализа структуры потребления продуктов питания // Вопросы статистики, №12, 2002. С. 28-34 [13]. Что же, данные публикации следует признать достоверными, особенно первую и четвертую, которые подготовлены ведущими учеными (первый написал ту книжку, которая описана первой в теоретическом ресурсе, а второй – также автор учебников по статистике). Все публикации не слишком доступные, так как журнал очень специализированный и редкий. К сожалению, в статьях почти не было релевантной информации: вопросы межрегиональных различий даже не затрагивались. А некоторые статьи (например, [12]) и вовсе мало соответствовали своему названию: никаких новых подходов не описывается, описывается лишь непонятно кому нужное разделении домохозяйств Омской области на бедные, состоятельные и зажиточные. В целом этот блок публикаций мне не очень понравился и я отсюда практически ничего не использовала.

3.3 Эмпирический

Социальное положение  и уровень жизни населения  России. 2005: Стат. сб. / Росстат. -М., 2005 [1]. Это основной эмпирический источник, откуда, в конце-концов и были взяты данные для статистического анализа различий между регионами. Если закрыть глаза на потенциальные недостатки, присущие данным государственной статистики (могущим влиять на достоверность), этот источник (как и все другие найденные эмпирические источники, поскольку они исходят из одного и того же органа) можно назвать достоверным. Он также умеренно доступный, что собственно характерно для большинства статистических публикаций, наверное. Это наиболее релевантный и полный источник из всех эмпирических источников, поскольку именно он содержит всю требуемую мне информацию, к тому же, в нужной форме и по всем регионам. Возможно, информация из него не вполне актуальна на данный момент, поскольку он содержит данные 2004 года. В этом, возможно проявляется его неисчерпывающая полнота.

Федеральная служба государственной  статистики, http//www.gks [5]. Это вспомогательный источник, который служил, во-первых, как справочник всех доступных публикаций Госкомстата, а, во-вторых, содержал минимальную методическую информацию и некоторые реальные данные, касающиеся моей проблемы. Это также достоверный источник. Ещё более доступный, чем предыдущий, так как любой находящийся в глобальной сети интернет может зайти на этот сайт. Он, безусловно, релевантен, так как содержит интересующие меня показатели. Но не достаточно полный, поскольку не все эти показатели представлены в разрезе регионов. Тем не менее, при исключении части показателей из анализа или пересмотре их системы этот источник может претендовать на статус основного эмпирического источника, так как содержит наиболее свежую (актуальную) информацию.

Социально-экономическое  положение России. 2000 год. / Государственный  комитет Российской Федерации по статистике. Сб. стат. материалов. М., 2000 [16]. Этот источник имелся у меня совершенно случайно. И хотя он достаточно старый (2000 год) и содержал далеко не полную информацию, он сослужил хорошую службу, так как, просматривая его, я получила первое представление о том, какие  данные об имущественном благосостоянии по регионам могут быть и, соответственно, как можно спланировать анализ. Источник достоверный, малодоступный (на нем  даже нет выходных данных, так что  я думаю, это почти разовая  публикация, которую не понятно, можно  ли вообще приобрести), частично релевантный  и частично полный. С информацией, несколько утратившей на данный момент свою актуальность.

Труд и занятость в  России. 2005: Стат. сб. / Росстат. – М., 2006. – 502 с. [17]. Я просматривала этот источник, но он практически не пригодился, так как был хотя и релевантен, но неполон: он ориентирован на учет всевозможных показателей, связанных с трудом. Так что сведений о пенсиях там просто нет, например.

Регионы России. Основные социально-экономические  показатели городов. 2005: Стат. сб. /Росстат. М., 2006. – 383 с. [18]. Источник также был просмотрен, но не использован, поскольку, хотя являлся достоверным и достаточно доступным, оказался не вполне релевантен (содержал информацию лишь о более или менее крупных городах, а не о регионах), кроме того, информация о каждом городе занимала отдельную страницу, то есть, была крайне неудобно организована для обобщения ее в статистическую таблицу. Были представлены не все интересующие меня показатели уровня жизни, то есть, он был неполон.

4 Качество ресурса в целом

Что же, настало время дать характеристику ресурсу в целом, без разделения его на отдельные  источники. Как следует из описания источников выше, некоторые из них  оказались практически бесполезными и не использовались в работе (а  на этапе поиска ресурсов количество таких было и того больше). Основная проблема была не в достоверности  и доступности (с этим, по большому счету, все было в порядке), а именно в релевантности (в первую очередь) и в полноте (во вторую очередь). Особенно это касалось теоретических ресурсов и методических (в той части, которая  не касалась непосредственно статистического  анализа). Как ни странно, хотя проблема, безусловно, изучается, найти те ресурсы, которые бы «попали в точку» оказалось  непросто. И я бы сказала, таких не было найдено. Основная проблема касается отсутствия теорий и методик, связанных именно с анализом межрегиональных различий. Я даже не нашла, например, есть ли какое-то преимущество анализа отдельных регионов, скажем, над анализом федеральных округов, никаких теоретических сведений об устойчивости показателей по регионам (т.е., имеет ли смысл строить кластерную модель на данных отдельного года), словом, нет ответов на все те вопросы, без которых начинающий исследователь чувствует себя немного «плавающим» в своей теме.

Что касается эмпирического  источника, то естественно, что в  данной работе используются данные региональной статистики. Положительным моментом, связанным с использованием официальных  статистических данных для характеристики уровня жизни населения является «повсеместный охват всей территории страны и единообразная методологияи методика получения данных, что важно для межрегиональных сравнений» [2]. Л. А. Беляева отмечает и недостатки, связанные с использованием официальной статистики: недоучёт реальных доходов вследствие их сокрытия населением, условности, связанные с расчётом величины прожиточного минимума (она используется в моей работе), а также – принципиальный недостаток, связанный с потерей связи опубликованных данных со многими параметрами, которые влияют на положение каждого отдельного индивида. Но в данном случае меня интересуют межрегиональные сопоставления, это во-первых, а во вторых – общие закономерности в развитии регионов, так что от точной оценки доходов тут, конечно, мало что зависит. Поэтому я считаю, что эмпирические источники содержат все те данные, которые я задумывала проанализировать в этой работе. Это отдельные данные по регионам таких показателей (за 2004 год), как индексы неравенства доходов (Джини и коэффициент фондов), соотношение среднедушевых доходов с прожиточными минимумом (ПМ), соотношение средней заработной платы с ПМ, соотношение средней пенсии с прожиточным минимумом, а также – процент населения с доходами, ниже ПМ. Что же я пытаюсь установить, проводя кластерный анализ с таким набором параметров? Ясно, что в России есть «богатые» и «бедные» регионы. Однако, поскольку прожиточный минимум в бедных регионах, как правило ниже ПМ в богатых, можно предположить, что в этом плане уровень жизни в первых и вторых может и не слишком различаться. Ответ на этот вопрос (есть ли обособленные группы регионов или нет) и поможет дать проводимый далее анализ.

Итак, если выставлять оценку, например, по пятибалльной шкале различным  частям информационного ресурса, то теоретический я бы оценила на «удовлетворительно», методический –  на «хорошо», эмпирический – на «отлично». А раз так, то минимальная информационная база для моего исследования обеспечена. Я считаю, что по ходу работы недостающие источники можно будет «добрать».

5 Гипотезы

Проведенный анализ информационных ресурсов по теме позволяет выдвинуть  следующие гипотезы, касающиеся различных  его частей.

Гипотезы по теоретической  части:

Российским регионам на современном  этапе присуща заметная неоднородность по уровню имущественной обеспеченности.

При этом все же можно выделить группы регионов, более или менее  однородных по различным показателям  имущественной обеспеченности. Эти  группы можно назвать типами регионов.

Ряд регионов (такие, как, например, Москва, С.-Петербург, возможно – некоторые  северные «нефтяные» регионы) очень  сильно выделяются из остальной массы  регионов так, что их сложно отнести  к какой-либо группе.

Гипотезы по методической части:

Регионам России присущи  существенные различия по таким показателям, предоставляемым Госкомстатом России, как индекс Джини, коэффициент фондов, соотношение средних заработных плат, назначенных пенсий с прожиточным минимумом в регионе.

Поскольку все перечисленные  показатели из предыдущей гипотезы имеют  отношение к имущественной обеспеченности, то можно образовать группы регионов, схожих по средним значениям данных показателей. Например, похожих одновременно и средним значением индекса Джини, и средним значением соотношения средней заработной платы и прожиточного минимума.

Некоторые регионы при  проведении кластерного анализа  будут иметь тенденцию выделяться в отдельные кластеры, что свидетельствует  об их «непохожести» на остальные  регионы.

Гипотезы по эмпирической части. Эти отличаются максимальной конкретностью:

«Бедные» регионы Северного  Кавказа в кластерном анализе  методом K-means с 2, 3, 4 и 5 кластерами с показателями индекса Джини, соотношения средней заработной платы к прожиточному минимуму и соотношения средней пенсии к прожиточному минимуму всё время будут относиться к одному и тому же кластеру.

(о сохранении структуры распределения регионов по кластерам со временем) Например, если провести повторный кластерный анализ по тем же переменным на данных 2005 года (т.е. данных следующего года после 2004, которые я нашла), состав каждого из кластеров будет, по крайней мере, на 90% такой же, как и для первого кластерного анализа.

В кластерном анализе методом  K-means с 2, 3, 4 и 5 кластерами с показателями индекса Джини, соотношения средней заработной платы к прожиточному минимуму и соотношения средней пенсии к прожиточному минимуму такой регион, как г. Москва всегда будет образовывать обособленный кластер, поскольку он слишком непохож на остальные регионы.

6 Заключение

Попытка подбора информационных ресурсов по теме «Региональные различия имущественной обеспеченности россиян» дала результаты, которые можно назвать, скорее, удовлетворительными, чем идеальными, т.е., не лишенные серьезных недостатков. Вообще говоря, по имущественной обеспеченности есть, конечно, очень много публикаций и данных теоретического, методического  и эмпирического характера, поскольку проблема актуальна. И исследования начались не вчера, то есть, материала, конечно, много. Наиболее сложной в моем случае, тем не менее, оказалась ситуация с теоретическим ресурсом, так как сложно было найти публикации, которые бы точно соответствовали региональной направленности моего исследования. Ведь вопрос межрегиональных различий возникает далеко не всегда. Очень много публикаций пытается сравнивать между собой различные классы, людей разных профессий и так далее, описывает новые особенности социальной стратификации и т.д., а региональный аспект, который является ключевым в моей теме, остается невыделенным. То есть, хотя с надежностью и доступностью теоретических ресурсов проблем, в принципе, нет, есть проблемы с релевантностью. Впрочем, я думаю, что нужные мне теоретические публикации все же есть, но данной темой надо заниматься более длительное время, тогда они со временем найдутся. Выходит, даже грамотно спланированный поиск информационных ресурсов не обязательно приведет к получению их исчерпывающего набора. Важны, наверное, также и консультации руководителей, экспертов, специалистов, которые могли бы посоветовать, где и как искать. Этой возможностью поиска я воспользовалась в меньшей степени.

Есть проблемы и  в части методики. То есть, со статистическим анализом как бы все хорошо. Есть необходимая литература в которой все объясняется, ее надо только прочитать. Тут проблема вытекает из недостаточного теоретического ресурса. Не ясны именно методы межрегионального анализа, то есть, какие показатели имущественного неравенства наиболее характерны, а на какие в межрегиональном исследовании можно было бы не очень обращать внимание. В какой мере эти показатели характеризуют одно и то же явление, в какой мере – разные. То есть, недостаток статей, в которых бы описывались аналогичные задачи препятствует тому, чтобы грамотно построить собственное исследование. Какие показатели используются, за какой период, какие регионы исключаются из анализа? Эти же проблемы препятствуют и правильному объяснению полученных результатов. То есть, не с чем сравнить собственные изыскания. Вот я предложила процедуру кластерного анализа для разложения регионов на группы. Но в отсутствии навыка и знания аналогичных исследований, я, например, не смогу объяснить, почему вдруг два похожих друг на друга региона оказались в разных кластерах. И чем же они так принципиально различаются. В самом деле, нет ни одной публикации, где бы такая методика кластеризации регионов описывалась. Так что, например, о метаанализе (где бы сравнивались мои выводы с выводами других исследователей) не может быть и речи.