Quality of life of the rural population in Russia: integral assessment and regional differentiation

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents a study of the regional differentiation of the Russian rural population on the basis of an aggregated array of variables reflecting various aspects of the life quality, in the form of objective indicators of benefits (disadvantages) and subjective assessments of their quality (manifestation). The source of indicators is Rosstat — Comprehensive monitoring of the living conditions of the population for 2020. All variables are grouped by regions of the Russian Federation and are reduced to a single scale from 0 to 1. According to the principle of statistical and meaningful similarity, the array of variables is divided into blocks with subsequent aggregation into «block indicators» with high information content of each variable. They are the basis for classification of regions and development of an integral indicator of the life quality, which effectively solves the problem of interregional comparisons. Based on the results of the analysis, there is identified high information content in the formalization of the rural life quality of those variables that reflect improvement of the household, its financial capabilities, security of living and social characteristics of the family head (the nature of his work), health status, and activity of using the Internet. For the village, lower availability of services, including utilities, remains relevant. Economic activity in personal subsidiary plots is not an additional source of family income and is multidirectional in relation to the life quality. Geographical conditions do not affect the life quality of the rural population: the leading and outsider regions in terms of the values of the integral indicator are dispersed in all parts of the country and do not form continuous territorial areas. The rural population of the southern and central regions is characterized by high self-assessments of health and work, high well-being of rural housing with low assessments of its quality, low leisure and social activity. The rural population of a significant part of the Siberian, Ural, and northern regions is characterized by a higher satisfaction with the socio-economic living environment than in the country as a whole, and lower assessments of housing amenities, working conditions and health.

About the authors

Viktor L. Shabanov

Institute of Agrarian Problems of the Saratov Federal Scientific Center RAS

Email: vic35@iinbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-0129-8238
SPIN-code: 6050-2468
Doctor of Sociology, Leading Researcher Saratov, Russia

References

  1. Головин, А. А. Место и роль категории «качество жизни» в характеристике общества: исторический контекст и современное состояние / А. А. Головин // Уровень жизни населения регионов России. — 2022. — Т. 18. — № 2. — С. 259–271. doi: 10.19181/lsprr.2022.18.2.10; EDN: LXMEPR
  2. Кислицына, О. А. Подходы к измерению прогресса и качества жизни (благополучия) / О. А. Кислицына // Экономический анализ: теория и практика. — 2016. — № 10 (457). — С. 28–38. EDN: WWYJUH
  3. Дубров, А. М. Многомерные статистические методы / А. М. Дубров, В. С. Мхитарян, Л. И. Трошин. — Москва : Финансы и статистика, 2003. — 352 с.
  4. Айвазян, С. А. Россия в межстрановом анализе синтетических категорий качества жизни (Часть 1. Методология анализа и пример её применения) / С. А. Айвазян // Мир России. — 2001. — № 4. — С. 59–96. EDN: ZMEITH
  5. Айвазян, С. А. Анализ качества и образа жизни населения: монография / С. А. Айвазян. — Mосква : Наука, 2012.— 432 с. EDN: WNTANH
  6. Айвазян, С. А. Измерение синтетических категорий качества жизни населения региона и выявление ключевых направлений совершенствования социально-экономической политики (на примере Самарской области и её муниципальных образований) / С. А. Айвазян, В. С. Степанов, М. И. Козлова // Прикладная эконометрика. — 2006. — № 2. — С. 18–84. EDN: HZNBPX
  7. Айвазян, С. А. Интегральный индикатор качества и условий жизни / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Цифровая экономика.— 2019.— № 1(5).— С. 43–56. doi: 10.34706/DE-2019–01–05. EDN: ZSELNZ
  8. Митрофанов, А. Ю. Методика построения интегрального показателя качества жизни населения муниципальных образований / А. Ю. Митрофанов // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. — 2008. — № 4(23). — С. 109–112. EDN: KXKFPL
  9. Молчанова, Е. В. Построение рейтинговых оценок субъектов Российской Федерации по блокам социально-экономических показателей / Е. В. Молчанова, М. М. Кручек, З. С. Кибисова // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2014. — № 3(33). — С. 196–208. doi: 10.15838/esc/2014.3.33.15; EDN: SHRLIX
  10. Мигранова, Л. А. Методические подходы к оценке качества жизни населения в регионах / Л. А. Мигранова, В. В. Ульянов // Народонаселение. — 2017. — № 3. — С. 116–129. doi: 10.26653/1561–7785–2017–3–9; EDN: ZWTFKX
  11. Жгун, Т. В. Построение интегральной характеристики качества жизни субъектов Российской Федерации с помощью метода главных компонент / Т. В. Жгун // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2017. — Т. 10. — № 2. — С. 214–235. doi: 10.15838/esc/2017.2.50.12; EDN: YMIQJF
  12. Степанов, В. С. Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России / В. С. Степанов, В. Н. Бобков, Е. Ф. Шамаева, Е. В. Одинцова // Уровень жизни населения регионов России. — 2022. — Т. 18. — № 4. — С. 450–465. doi: 10.19181/lsprr.2022.18.4.3; EDN: FUJMOM
  13. Локосов, В. В. Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения / В. В. Локосов, Е. В. Рюмина, В. В. Ульянов // Народонаселение. — 2019. — Т. 22. — № 4. — С. 4–17. doi: 10.24411/1561–7785–2019–00035; EDN: GKCMLZ
  14. Шубат, О. М. Кластерный анализ как аналитический инструментарий политики народонаселения / О. М. Шубат, И. В. Шмарова // Экономика региона. — 2017. — Т. 13. — Вып. 4. — С. 1175–1183. doi: 10.17059/2017–4–16; EDN: ZXQKEL
  15. Толмачев, М. Н. Типология регионов России по состоянию и развитию сельского хозяйства / М. Н. Толмачев, В. В. Носов // Научное обозрение. — 2012. — № 1. — С. 188–197. EDN: OWQEWB
  16. Альмухаметов, В. Сравнительный анализ хозяйственной деятельности субъектов территории (на примере сельскохозяйственного производства) / В. Альмухаметов // Региональная экономика: теория и практика. — 2009. — № 23(116). — С. 71–76. EDN: KTZEND
  17. Филимонова, Н. Г. Исследование дифференциации районов Красноярского края по уровню развития сельского хозяйства на основе методов многомерного статистического анализа / Н. Г. Филимонова, А. А. Городов // Региональная экономика: теория и практика. — 2010. — № 20(155). — С. 62–68. EDN: LRIPXF
  18. Развитие агропродовольственных систем в регионах России, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства: возможности и регулирование / под общ. ред. С. А. Андрющенко. — Саратов : Саратовский источник, 2020. — 215 с. EDN: IIHTZK
  19. Сарайкин, В. А. Субъективное благополучие сельских жителей в России: факторы и их значимость / В. А. Сарайкин, Ю. Н. Никулина, Р. Г. Янбых // Экономическая социология. — 2023. — Т. 24. — № 1. — С. 71–105. doi: 10.17323/1726–3247–2023–1–71–105; EDN: LHPYZO
  20. Зангиева, И. К. Сравнительный анализ способов проведения факторного анализа на порядковых переменных / И. К. Зангиева, А. Н. Ротмистров // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. — 2018. — № 3. — С. 29–46. doi: 10.14515/monitoring.2018.3.02; EDN: XSWAPZ

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».