НАЗВАНИЕ

Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России

Научная статья

DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.3

EDN: FUJMOM

АВТОРЫ

Владимир Сергеевич Степанов
ЦЭМИ РАН, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0002-4478-376X
РИНЦ Author ID 10090

Вячеслав Николаевич Бобков
Институт экономики РАН, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0001-7364-5297
РИНЦ Author ID 275902

Екатерина Федоровна Шамаева
Государственный университет управления, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0002-1070-8550
РИНЦ Author ID 554485

Елена Валерьевна Одинцова
Институт экономики РАН, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0002-7906-8520
РИНЦ Author ID 999153

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Степанов В. С., Бобков В. Н., Шамаева Е. Ф., Одинцова Е. В. Построение модели, связывающей индикатор уровня жизни населения с комплексом показателей социально-экономической политики в регионах России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Том 18. № 4. С. 450-465. DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.3 EDN: FUJMOM

АННОТАЦИЯ
Работа содержит исследование одного из компонентов качества жизни – уровня жизни населения – на примере анализа регионов Центрального федерального округа. С использованием данных Росстата сформирован список наиболее важных социально-экономических показателей, характеризующих уровень жизни населения, и далее по ним построен интегральный индикатор. Этот индикатор может быть использован в качестве одного из критериев результативности работы региональных органов власти. Показано наличие зависимости между полученным индикатором и лаговыми значениями переменных, характеризующих уровень развития экономической политики: развитие человеческого потенциала, инновационная активность, транспортная инфраструктура и ряду других. На этой основе построена эконометрическая модель, имеющая высокое статистическое качество, т.к. несмещённая оценка коэффициента детерминации R2 равна 95 % и ошибка аппроксимации модели равна 5,4 %. Оценки коэффициентов эластичности объясняющих переменных в этой модели позволяют упорядочить степень влияния соответствующих направлений экономической политики на индикатор уровня жизни населения. Наличие лаговых объясняющих переменных позволяет строить прогнозы значений индикатора с горизонтом планирования в 1–2 года.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
уровень жизни населения, индикаторы уровня жизни, интегральный индикатор, регрессионная модель, метод главных компонент, социально-экономическая политика, регионы

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Владимир Сергеевич Степанов, ЦЭМИ РАН, Москва, Россия
кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник отделения эконометрики и прикладной статистики; лаборатория вероятностно-статистических методов и моделей в экономике
Вячеслав Николаевич Бобков, Институт экономики РАН, Москва, Россия
доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник
Екатерина Федоровна Шамаева, Государственный университет управления, Москва, Россия
кандидат технических наук, доцент, ведущий специалист Центра проектирования устойчивого развития институтов гражданского общества
Елена Валерьевна Одинцова, Институт экономики РАН, Москва, Россия
кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник

ЛИТЕРАТУРА
1. Цели устойчивого развития в Российской Федерации. Крат.стат.сб. Росстат. 2020. 79 с. ISBN 978-5-4269-0084-4.

2. Хачатрян Н.К., Кузнецова О.И. Компьютерное моделирование вариантов пространственного развития научно-технологической сферы в Российской Федерации // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56. № 3. С. 45–55. DOI 10.31857/S042473880010525-6, EDN KNTMVY

3. Мониторинг доходов и уровня жизни населения России – 2021 год: [монография]. Вып. 5 (201) / В.Н. Бобков [и др.]; отв. ред. В.Н. Бобков, А.А. Гулюгина. М. : ФНИСЦ РАН, 2022. 114 с. ISBN 978-5-89697-398-0. DOI 10.19181/monogr.978-5-89697-398-0.2022

4. Леонидова Г.В., Басова Е.А., Белехова Г.В., Россошанский А.И., Груздева М.А. Благосостояние населения в исследованиях ФГБУН ВолНЦ РАН: обзор // Социальное пространство. Т. 6. № 4. С. 1–15. DOI: 10.15838/sa.2020.4.26.1 EDN NIXTFW

5. Rakhmetova A., Budeshov Ye. Quality of life as an indicator of public management performance in the Republic of Kazakhstan // Економiчний часопис-XXI. 2020. 184. 7-8. 133-153. DOI 10.21003/ea.V184-12, EDN FWQLVW

6. Берендеева А.Б., Ледяйкина И.И. Уровень и качество жизни населения как критерий социальной эффективности проектного управления в регионах России // Вестник Ивановского государственного университета. Серия: Экономика. 2021. № 2 (48). С. 42–55. EDN MXSZDY

7. Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения: монография. M.: Наука, 2012. 432 c. EDN WNTANH (Aivazian S.A. Quality of life and living standard analysis. Berlin: De Gruyter, 2016. 399 p. (In Eng.). DOI: 10.1515/9783110316254)

8. Климонова А.Н. Благосостояние населения как целевой ориентир деятельности государства: сущность, элементы, факторы благосостояния // Социально-экономические явления и процессы. 2016. Т. 11. № 12. С. 60–67. EDN XXNDQL

9. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Качество жизни населения как интегральный критерий оценки эффективности деятельности региональной администрации // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2004. № 4. С. 71–85. EDN IXFNOR

10. Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Куликова О.М., Файзуллин Ф.С. Управление качеством жизни населения в регионах России // Journal of Institutional Studies. 2019. 11(2), 146–170. DOI: 10.17835/2076-6297.2019.11.2.146-170, EDN LWLYCS

11. Малева Т.М., Гришина Е.Е., Цацура Е.А. Социальная политика в долгосрочной перспективе: многомерная бедность и эффективная адресность. 2019. М.: Дело, 52 c. EDN VUAWLM

12. Сергеев Ю.Н, Кулеш В.П., Дмитриев В.В. Теория и практика оценки качества жизни населения России на текущем вековом интервале // Биосфера. 2021. Т. 13, № 3. с.49-85. DOI: 10.24855/biosfera.v13i3.590, EDN OHDVFA

13. Акуленко В.А. Теоретические подходы неоклассической экономики к феномену “благосостояние” // Социально-экономические явления и процессы. 2009. Т. 14. № 2 (106). С. 51–60.

14. Михеева Н.Н. Долгосрочные прогнозы регионального развития: анализ результатов и проблемы разработки // Проблемы прогнозирования. 2018. № 5 (170). С. 24–38. EDN YNJSRV

15. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Подходы к изучению качества и уровня жизни в России // Вестник РФФИ. Гуманитарные и общественные науки. 2020. № 4. с. 34–44. DOI 10.22204/2587-8956-2020-101-04-34-44, EDN NASIVT

16. Капелюк С.Д. Оценка благосостояния: подходы и индикаторы // Общество: Политика. Экономика. Право. 2018. № 12 (65). С. 71–75. DOI 10.24158/pep.2018.12.12, EDN YTGIXR

17. Найден С.Н., Белоусова А.В. Методический инструментарий оценки благосостояния населения: межрегиональное сопоставление // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 53–68. DOI 10.17059/2018-1-5, EDN YWWBOJ

18. Пыжева Ю.И. Социо-эколого-экономическое благополучие населения: альтернативный подход к оцениванию // Вестник Омского университета. Сер. «Экономика». 2019. Т.17. № 3. С. 70–77. DOI: 10.25513/1812-3988.2019.17(3).70-77, EDN NDXPD

19. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Инновации и уровень жизни населения: взаимосвязь, тенденции, перспективы // Экономика, Статистика и Информатика. Вестник УМО. 2012. № 6. с. 91–95.

20. Рейтинг стран мира по индексу инноваций. Школа INSEAD. Гуманитарный портал. URL: https://gtmarket.ru/ratings/global-innovation-index/info, свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022)

21. Александрин Ю.Н., Самарская А.А. Оценка динамики инновационной активности российского бизнеса // Экономика устойчивого развития. 2018. № 2 (34). С. 14–20. EDN XVVKCD

22. Басовский Л.Е., Басовская Е.Н. Влияние социально-экономических и инновационных факторов на производительность труда в Центральном федеральном округе // Научные исследования и разработки. Экономика. 2019. Т. 7. № 6. С. 20–22. DOI 10.12737/2587-9111-2019-20-22, EDN BWHQDK

23. Ревич Б.А., Харькова Т. Чем болеют и от чего гибнут россияне трудоспособного возраста // Демоскоп Weekly. 2016. № 691–692. URL: http://demoscope.ru/weekly/2016/0691/demoscope691.pdf свободный. Яз. рус. (дата обращения: ноябрь 2022). EDN WWMHKV

24. Куккоев С.П. Моделирование ожидаемой продолжительности жизни в Российской Федерации // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. 2018. № 1, C. 29-37. EDN XRDZYT

25. Куделина О.В., Канева М.А. Выбор индикатора капитала здоровья в российских регионах // Экология человека. 2020. № 9. С. 18–27. DOI 10.33396/1728-0869-2020-9-18-27, EDN BDDNDV

26. Степанов В.С. Индикатор развития дорожно-транспортной инфраструктуры в регионах и его применение для оценки уровня благосостояния // Труды II Гранберговской конференции «Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность». Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2021. C. 432–445. DOI: 10.53954/9785604607893_432, EDN LXIJFY

27. Корчак Е.А. Бедность населения как угроза устойчивому развитию российской Арктики // Арктика и Север. 2020. № 40. С. 47–65. DOI 10.37482/issn2221-2698.2020.40.47, EDN HGZEWL

28. Индекс «Цифровая Россия». URL: https://www.skolkovo.ru/researches/indeks-cifrovaya-rossiya/ свободный. Яз. рус. (дата обращения: август 2022).

29. Мельников Р.М., Фурманов К.К. Оценка влияния инфраструктурной обеспеченности на экономическое развитие российских регионов // Регион: экономика и социология. 2019. № 4 (104). С. 204–225. DOI 10.15372/REG20190409, EDN QYGVGO

30. Леденёва М.В., Мишура Н.А. Факторный анализ инновационной активности организаций в РФ // Теоретическая и прикладная экономика. 2020. № 4. С. 95–105. DOI 10.25136/2409-8647.2020.4.34785, EDN ENHZJR

31. Чехломин С.В, Аксянова А.В. Инновационная активность организаций в России и факторы, влияющие на нее // Вопросы инновационной экономики. 2019. Т. 9. № 4. С. 1459–1468. DOI 10.18334/vinec.9.4.41214, EDN NPJRRE

32. Kaneva M.A., Untura G.A. Interrelation of R&D, knowledge spillovers, and dynamics of the economic growth of Russian regions. Regional Research of Russia, 2018. 8, 1, 84–91. DOI 10.1134/S2079970518010045, EDN ZWQIGV

33. Рейтинг инновационных регионов России. Ассоциация инновационных регионов России. URL: https://i-regions.org/reiting/rejting-innovatsionnogo-razvitiya/ свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022).

34. Гохберг Л.М. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. 2021. Вып. 7. М.: НИУ ВШЭ, 2021. 274 с. ISBN 978-5-7598-2390-2

35. Тебекин А.В., Митропольская-Родионова Н.В., Хорева А.В. Анализ развития инновационных процессов в сфере цифровой экономики // Транспортное дело России. 2019. № 5. С. 3–6. EDN HQAMCX

36. Земцов С.П., Смелов Ю.А. Факторы регионального развития в России: география, человеческий капитал или политика регионов // Журнал Новой экономической ассоциации. 2018. № 4 (40). С. 84–108. DOI 10.31737/22212264-2018-40-4-4, EDN YSFTFR

37. Лавриненко П.А., Ромашина А.А., Степанов П.С., Чистяков П.А. Транспортная доступность как индикатор развития региона // Проблемы прогнозирования. 2019. № 6 (177). С. 136–146. EDN ECPMCF

38. Уровень развития науки и технологий в регионах России – рейтинг 2018 года. РИА ”Рейтинг”. URL: https://riarating.ru/infografika/20181017/630109152.html свободный. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2022).

39. Рейтинг социально-экономического развития регионов. РИА ”Рейтинг”. URL: https://ria.ru/20220516/ekonomika-1788413061.html, свободный. Яз. рус. (дата обращения: октябрь 2022).

40. Комков Н.И., Кулакин Г.К. Технологические инновации: создание, применение, результаты // Проблемы прогнозирования. 2018. № 5 (170). С. 137–155. EDN YNJSUX

41. Ганичев Н.А., Кошовец О.Б. Технологический прорыв на базе развития цифровой экономики: возможности, проблемы, риски // Проблемы прогнозирования. 2019. № 6. С. 48–59. EDN TFVQNM

42. Хачатурян А.А. Безработица и другие социальные угрозы цифровой экономики // Проблемы прогнозирования. № 3 (186). С. 103–115. DOI 10.47711/0868-6351-186-103-115, EDN QXDKXI

43. Бурцева Т.А., Кузнецова Д.Д. Анализ факторов благосостояния населения Российской Федерации в региональном разрезе // Горизонты экономики. 2021. № 6 (65). С. 19–27. EDN WYBYCU

НАЗВАНИЕ

Повышение научного потенциала в российских регионах – стратегические национальные приоритеты России

Научная статья

DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.2

EDN: GNTUPA

АВТОРЫ

Светлана Евгеньевна Шипицина
Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0001-8610-756X
РИНЦ Author ID 542737

Евгения Андреевна Жуйкова
Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.

ВЫРАЖЕНИЕ ПРИЗНАТЕЛЬНОСТИ
Работа выполнена при поддержке РФФИ, проект № 20-010-00100 «Гармонизация триады «население-власть-бизнес» как основа поступательного социально-экономического развития регионов России».

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Шипицина С. Е., Жуйкова Е. А. Повышение научного потенциала в российских регионах – стратегические национальные приоритеты России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Том 18. № 4. С. 439-449. DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.2 EDN: GNTUPA

АННОТАЦИЯ
В статье проведён анализ теоретических подходов понятия «научный потенциал», приведён обзор зарубежных и отечественных методических подходов к оценке научного потенциала национальной и региональной экономик. Для сравнительной оценки научного потенциала ряда российских регионов-аналогов сформирована методика, основанная на комплексном подходе, включает элементы ведущих авторских и институциональных методик. Выделены пять модулей показателей: материально-техническое оснащение, уровень образования научных кадров, объём и структура научных исследований и разработок, объём финансирования, организационная структура научной сферы. Доказана связь социально-экономического развития региона с фактическим и вероятностным уровнем научного потенциала территории. Кроме того, доказано, что основными факторами являются уровень финансирования, количество и качество научных кадров. Данный подход апробирован на некоторых российских регионах ПФО и УрФО. Центром сравнения в статье является Пермский край. Для прогноза развития научного потенциала анализируемого региона применён регрессный анализ. Для построения качественной модели выбраны результативный показатель и объясняющие его факторы: разработанные передовые производственные технологии, количество научных организаций, количество научного персонала, внутренние затраты на исследования и разработки, численность исследователей с научными степенями, численность студентов ВУЗов, количество выданных патентов, средний размер заработной платы научного сотрудника, объём финансирования из федерального бюджета. Регрессионный анализ показал, что на разработанные передовые производственные технологии наибольшим способом воздействуют объёмы внутренних затрат на исследования и разработки, а также численности исследователей с научными степенями. Благодаря регрессионной модели выявлено, что активное финансирование научной деятельности региона способствует появлению высококвалифицированных научных кадров.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
регион, научный потенциал, инновации, научные кадры, научные разработки, технопарк, индустриальный парк

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Светлана Евгеньевна Шипицина, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
кандидат экономических наук, доцент кафедры предпринимательства и экономической безопасности
Евгения Андреевна Жуйкова, Пермский государственный национальный исследовательский университет, Пермь, Россия
магистр кафедры предпринимательства и экономической безопасности

ЛИТЕРАТУРА
1. Авдулов А.Н., Кулькин А.М. Научно-технический потенциал России накануне распада СССР (авторизованный реферат) // Социальные и гуманитарные науки, Отечественная и зарубежная литература. Сер. 8: Науковедение. Реферативный журнал. 1997. № 1. С. 114–158.

2. Баженов Г.Е., Кислицина О.А. Инновационный потенциал предприятия: экономический аспект // Вестник Томского государственного университета. 2009. № 323. С. 222–228. EDN LHQSBV

3. Гунина И.А. Механизм развития экономического потенциала промышленного предприятия: теория, методы. Воронеж: Научная книга. 2005. 238 с. ISBN 5-98222-074-4. EDN RIHDTZ

4. Миндели Л.Э., Хромов Г.С. Научно-технический потенциал России. М.: Институт проблем развития науки Российской Академии Наук. 2011. 59 с. ISBN 978-5-91294-044-6.

5. Бендиков М.А., Фролов И.Э., Хрусталев О.Е. Научно-технологическое развитие как средство обеспечения устойчивого развития экономики // Национальные интересы России: приоритеты и безопасность. 2014. № 34 (271). С. 2–15.

6. Бляхман Л.С. Экономика научно-технического прогресса. М.: Высшая школа. 1979. 272 с. ISBN 5-06-000592-5.

7. Жамин В.А., Василевский Е.Г. История экономических учений. М.: МГУ. 2002. 248 с. ISBN 5-211-00233-4.

8. Хрусталёв Е.Ю., Хрусталёв О.Е. Модельное обоснование инновационного развития наукоёмкого сектора российской экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2013. № 9. С. 2–13. EDN PVRUSX

9. Худяков В.В., Мерзлов И.Ю. Научно-технический потенциал: анализ теоретико-методологических подходов // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020. № 52. С. 75–87. DOI 10.17223/19988648/52/5, EDN PSDETY

10. Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России // Управление наукой и наукометрия. 2009. № 8. С. 158–173. EDN RMYGOV

11. Научно-технологический потенциал территорий и его сравнительная оценка / К.А. Гулин, Е.А. Мазилов, И.В. Кузьмин, И.В. Алферьев, Д.А. Ермолов // Проблемы развития территории. 2017. № 1 (87). С. 7–26. EDN XSAJEP

12. Задумкин К.А., Кондаков И.А. Научно-технический потенциал региона: оценка состояния и перспективы развития. Вологда: ИСЭРТ РАН. 2010. 205 с. ISBN 978-5-93299-159-6.

13. Chen D., Dahlman C. The knowledge economy, the KAM methodology and World Bank operations. 2005. World Bank Institute Working Paper, (37256)

14. Земцов С.П., Комаров В.М. Формирование экономики знаний в регионах России // Инновации. 2015. № 10. С. 29–36. EDN VQBAVP

15. Кортов С.В. Инновационный потенциал и инновационная активность вузов УРФО // Университетское управление: практика и анализ. 2004. № 1(29). С. 61–68. EDN HTNMGR

НАЗВАНИЕ

Структурные демографические волны регионов России: предварительный анализ

Научная статья

DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.1

EDN: XQZEPQ

АВТОРЫ

Олег Леонидович Рыбаковский
Институт социально-экономических проблем народонаселения ФНИСЦ РАН; Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0002-8937-3166
РИНЦ Author ID 424430

Тамара Андреевна Фадеева
Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН, Москва, Россия

Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.
ORCID https://orcid.org/0000-0001-9866-5913
РИНЦ Author ID 854710

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ
Рыбаковский О. Л., Фадеева Т. А. Структурные демографические волны регионов России: предварительный анализ // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Том 18. № 4. С. 425-438. DOI: https://doi.org/10.19181/lsprr.2022.18.4.1 EDN: XQZEPQ

АННОТАЦИЯ
В статье показано, как политические, экономические, экологические и прочие события, явления и процессы (внешние факторы) ведут к резким изменениям в возрастной структуре населения регионов России, создавая структурные волны, то есть крутые перепады в численности населения по возрасту. Раскрыто, как различные компоненты демографического баланса (внутренние факторы) в динамике влияют на возмущение и сглаживание возрастных структурных волн. С учётом опыта предшествующих исследований и на основании большого массива эмпирических данных обосновано использование двух обобщающих измерителей демографических структурных волн регионов РФ. Первый показатель – коэффициент неравномерности возрастной структуры населения относительно структуры расчётного ряда «Чисел, живущих в данном возрастном интервале». Второй показатель представляет собой комбинацию из двух используемых в практике коэффициентов структурных различий (сдвигов), А. Салаи и К. Гатева. Отражены результаты сравнительного анализа структурных демографических волн по всем регионам России за последний до начала пандемии 2019 год. Все регионы России ранжированы по предложенным коэффициентам неравномерности. Из регионов выделены четыре основные группы территорий по степени неравномерности возрастной структуры населения. Выявлены основные факторы, эту неравномерность вызвавшие. Обоснована задача сглаживания структурных демографических волн в молодом населении (0-45 лет) с помощью выстраивания и реализации акцентированной во времени и регионально концепции демографической политики в области рождаемости, межрегиональной и международной миграции. Эта концепция должна быть согласована со стратегией демографического развития России. 

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
регионы России, демографические структурные волны, коэффициенты структурных различий, факторы структурной неравномерности, гребни и ямы демографических структурных волн, числа живущих в данном возрастном интервале, смертность, рождаемость и миграция населения

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Олег Леонидович Рыбаковский, Институт социально-экономических проблем народонаселения ФНИСЦ РАН; Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН, Москва, Россия
д.э.н., заведующий отделом демографии Института социально-экономических проблем народонаселения Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИСЭПН ФНИСЦ РАН); главный научный сотрудник Института демографических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наук (ИДИ ФНИСЦ РАН).
Тамара Андреевна Фадеева, Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН, Москва, Россия
к.э.н., ведущий научный сотрудник

ЛИТЕРАТУРА
1. Рыбаковский О.Л., Таюнова О.А. Рождаемость населения России и демографические волны // Народонаселение. 2017. № 4. С. 56–66. DOI: 10.26653/1561-7785-2017-4-4, EDN YSLFLE

2. Рыбаковский О.Л. Структурные волны населения России и её регионов: вопросы оценки и сравнения // Народонаселение. 2022. Т. 25. № 1. С. 65–79. DOI 10.19181/population.2022.25.1.6, EDN EFEGNF

3. Агапова Т.Н. Методы статистического изучения структуры сложных систем и ее изменения / Т.Н. Агапова. М.: Финансы и статистика, 1996. 197 с. ISBN 5-279-01672-1, EDN RBLMTJ

4. Гатев К. Статистическая оценка различий между структурами / Теоретические и методологические проблемы статистики. М.: Статистика, 1979. 207 c.

5. Цхай Л.А. Демографические волны в Узбекистане (история, современность и перспектива) // Демографические процессы на постсоветском пространстве. VI Уральский демографический форум. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2015. Т. 1. С. 144–149. ISBN 978-5-94646-524-3, EDN UMDQKN

6. Архангельский В.Н. Региональные и этнические различия демографического потенциала половозрастной структуры населения // Демографический потенциал стран ЕАЭС: сборник статей VIII Уральского демографического форума. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН. 2017. Т. I. С. 51–57. ISBN 978-5-94646-590-8, EDN PRWUKP

7. Пирожков С.И., Сафарова Г.Л. Возрастная структура как фактор воспроизводства населения. В кн.: Экономико-математические исследования. Математические модели и информационные технологии // Сборник трудов СПб ЭМИ РАН. СПб.: Наука, 2003. № 3. С. 179–230.

8. Зоидов З.К., Зоидов К.Х., Рязанцев С.В. Анализ и регулирование циклических колебаний демографических процессов стран СНГ // Региональные проблемы преобразования экономики. 2012. № 4. С. 589–604. EDN PZATRX

9. Андреев Е.М., Дарский Л.Е, Харькова Т.Л. Демографическая история России 1927–1959. М.: Информатика, 1998. 187 c.

10. Рыбаковский Л.Л. Великая Отечественная. Особенности. Людские потери. Факторы победы. М.: Экон-Информ, 2020. 251 с. ISBN 978-5-907233-69-0

11. Миграционные процессы в России / Под.ред. В.В. Локосова и Л.Л. Рыбаковского. М.: Экон-информ, 2014. 383 с. ISBN 978-5-9506-1115-5.

12. Ravenstein E. The Laws of Migration. Journal of the Royal Statistical Society. V.52 (LII, Part 2, June 1889). P.214-301.

13. Топилин А.В. Миграция населения и формирование трудовых ресурсов в СССР и на постсоветском пространстве: тенденции и регулирование. М.: Экон-Информ, 2020. 479 с. ISBN 978-5-907233-44-7.

14. Рыбаковский О.Л. Закономерности и особенности межрегиональных миграционных связей населения России за 50 лет: [монография] / О.Л. Рыбаковский; ФНИСЦ РАН. М.: ФНИСЦ РАН, 2022. 471 с. DOI: 10.19181/monogr.978-5-89697-383-6.2021, EDN YVLKMD

15. Казинец Л.С. Измерение структурных сдвигов в экономике. Москва: Экономика, 1969. 167 с.

16. Зарова Е.В. Региональная статистика / Е.В. Зарова, Т.В. Котенева, Т.И. Леонтьева [и др.]; ред. В.М. Рябцев, Г.И. Чудилин. Москва: Московский издательский дом, 2001. 380 с. ISBN 5-85167-035-5. EDN VWCCXJ

17. Боярский А.Я. Теоретические исследования по статистике. Сборник науч. трудов. Москва: Статистика, 1974. 304 с.

18. Фишер И. Построение индексов. Учение об их разновидностях, тестах и достоверности. М.: Центр. стат. управление (ЦСУ) СССР, 1928. 464 с.

19. Рыбаковский Л.Л., Кожевникова Н.И. Стратегия демографического развития России: её детерминанты и многовековой вектор // Уровень жизни населения регионов России. 2020. Том. 16. № 4. С. 9–20. DOI 10.19181/lsprr.2020.16.4.1, EDN WBRSGU

Колонка главного редактора

Редакторская заметка

Вячеслав Николаевич Бобков

 

Автор

Вячеслав Николаевич Бобков

главный редактор научно-практического журнала «Уровень жизни населения регионов России», Москва, Россия

e-mail: Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в браузере должен быть включен Javascript.

ORCID : https://orcid.org/0000-0001-7364-5297

SPIN-код:  5639-0410

РИНЦ Author ID:275902

ReseacherID: U-6527-2019

Scopus Author ID:  55960509800