The methodology of ranking federal districts by socio-economic indicators

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study was to develop and test a methodology for ranking federal districts by socio-economic indicators. The methodology is built on an integral assessment based on the calculation of ratings of selected (chosen) categories and subcategories, which to a certain extent can characterize the studied indicators. For calculations, the authors use socio-economic indicators of Rosstat (data showcases Regions of Russia — Socio-economic indicators). The proposed approach is universal, since it can be based both on statistical data and on the results of empirical studies. It is possible to include additional parameters in the list of categories and subcategories based on the final goals and subtasks of building a rating. There is an option to visualize the obtained rating data on the basis of the results entered into the final rating matrix using markers of the «traffic light» type. The proposed method has been tested and proved its viability. According to the results, Central Federal District is the leader in all categories and subcategories (Rating =1). In second place is Northwestern Federal District (Rating = 2), in third place is the Southern Federal District (Rating = 3). The rest of the federal districts occupy lower positions, but the use of ranking and markers like «traffic light» allows you to visualize the calculated data and highlight critical categories. The developed approach can be useful to specialists, scientists, researchers and administrative workers who deal with the problems of development and assessment of socio-economic indicators of the population.

About the authors

Sergey V. Kroshilin

ISESP FCTAS RAS; Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Healthcare; Ryazan State Medical University

Email: krosh_sergey@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-6070-1234
SPIN-code: 8035-9831
Candidate of Technical Sciences, Leading Researcher, ISESP FCTAS RAS; Researcher, Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Department of Healthcare of the City of Moscow; Associate Professor, Ryazan State Medical University Ryazan, Russia

Elena I. Medvedeva

ISESP FCTAS RAS; Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Healthcare

Email: e_lenam@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4200-1047
SPIN-code: 1609-2427
Doctor of Economics, Associate Professor, Chief Researcher, ISESP FCTAS RAS; Researcher, Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Department of Healthcare of the City of Moscow Moscow, Russia

References

  1. Kakwani, N. Welfare measures: An international comparisons / N. Kakwani // Journal of Development Economics. — 1981. — Vol. 8(1). — P. 21–45. doi: 10.1016/0304-3878(81)90044-4
  2. Lambert, P. The Distribution and Redistribution of Income (third ed.) / P. Lambert // UK, Manchester University Press. — 2002. — 336 p.
  3. Гамукин, В. В. Детерминанты финансового благосостояния населения Тюменской области / В. В. Гамукин // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 148–162. doi: 10.19181/population.2023.26.4.13; EDN: YVWOQL
  4. Пыжев, А. И. Оценка регионального социо-эколого-экономического благополучия Красноярского края: новый подход / А. И. Пыжев, Ю. И. Пыжева // Региональная экономика: теория и практика. — 2015. — № 34(409). — С. 30–40; EDN: UIWGFX
  5. Медведева, Е. И. Счастье и благополучие: основные детерминанты в современном мире / Е. И. Медведева, А. В. Ярашева, С. В. Макар // Дискуссия. — 2023. — № 2(117). — С. 14–26. doi: 10.46320/2077-7639-2023-2-117-14-26; EDN: VESMLV
  6. Linder, P. Factor decomposition of the wealth distribution in euro area / P. Linder // Empirica. — 2015. — Vol. 42(2). — P. 291–322. doi: 10.1007/s10663-015-9290-6
  7. Крошилин, С. В. Построение модели оценки удовлетворённости качеством жизни: эконометрический подход / С. В. Крошилин, Е. И. Медведева, А. В. Ярашева // Народонаселение. — 2023. — Т. 26. — № 4. — С. 87–98. doi: 10.19181/population.2023.26.4.8; EDN: ZDTPTZ
  8. Финансовое поведение населения (мониторинговое исследование) / О. А. Александрова, Н. В. Аликперова, М. А. Вершинина [и др.]. — Москва : ФНИСЦ РАН. 2023. — 270 с. doi: 10.19181/MONOGR.978-5-89697-422-2.2023; EDN: KARIND
  9. 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
  10. Ярашева, А. В. Региональные аспекты изменения качества жизни россиян / А. В. Ярашева, С. В. Макар // Региональные проблемы преобразования экономики. — 2023. — № 10(156). — С. 38–46. doi: 10.26726/1812-7096-2023-10-38-46; EDN: ZSKAIU
  11. Ноздрина, Н. Н. Качество жизни и жилищные условия населения в крупнейших агломерациях и городах-миллионниках России / Н. Н. Ноздрина, И. М. Шнейдерман // Народонаселение. — 2022. — Т. 25. — № 1. — С. 4–17. doi: 10.19181/population.2022.25.1.1; EDN: ZVCXTI
  12. Айвазян, С. А. К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения / С. А. Айвазян // Экономика и математические методы. — 2003. — Т. 39. — № 2. — С. 33– 53; EDN: OOLILV
  13. Камалова, П. М. Интегральная оценка уровня качества жизни населения региона на основе формализованной процедуры / П. М. Камалова // Актуальные вопросы экономических наук. — 2014. — № 37. — С. 96–102; EDN: SATLAL
  14. Гурбан, И. А. Рейтингование территорий как инструмент измерения регионального благополучия / И. А. Гурбан // Экономический анализ: теория и практика. — 2015. — № 42(441). — С. 36–51; EDN: UNYOXF
  15. Малкина, М. Ю. Социальное благополучие регионов Российской Федерации / М. Ю. Малкина // Экономика региона. — 2017. — Т. 13. — № 1. — С. 49–62. doi: 10.17059/2017-1-5; EDN: YGKDTH
  16. Шабунова, А. А. Социальное развитие территорий: актуальные тренды и новые вызовы / А. А. Шабунова, О. Н. Калачикова, Г. В. Леонидова [и др.]. — Вологда : Вологодский научный центр РАН, 2022. — 295 с. EDN: PREFFP

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».