Вероятностные смеси в измерениях межтерриториальной дифференциации

В статье в обобщенном виде представлены результаты исследования в области проблемы оценок уровня дифференциации социально-экономического развития территориальных образований Российской Федерации. Аргументируется подход, в соответствии с которым измерение межрегиональной дифференциации предлагает использование смесей вероятностных распределений.

Методика, разработанная авторами и апробированная на реальных данных, позволяет объективно судить о наличии или отсутствии межрегиональной дифференциации. Теоретической платформой данной методики послужила исследовательская гипотеза, в соответствии с которой предполагается, что межтерриториальная дифференциация оценивается по определенному статистическому показателю, отобранному на основе содержательного, качественного анализа. Дифференциация практически отсутствует, если вся статистическая совокупность описывается одним законом распределения вероятностей. В том случае, если статистическая совокупность описывается смесью вероятностных распределений, то следует ожидать наличия значимого уровня дифференциации по рассматриваемому показателю.

В математической статистике традиционно задача разделения смеси распределения вероятностей (оценка параметров плотностей распределений и весовых коэффициентов) решается несколькими схожими технологиями, например, ЕМ-алгоритм, медианные модификации ЕМ, SEM-алгоритм, с учетом специфики выбранного объекта (субъекты РФ небольшая по объему выборка). В работе для решения этой задачи применен SEM-алгоритм. В качестве информационной базы эмпирического исследования использовалась официальная статистика (открытые данные Федеральной службы государственной статистики).

Выявлена типология субъектов Российской Федерации исходя из двух характеристик во временном интервале 2005-2017 гг.: по уровню преступности (использован показатель, названный «уровень насилия» число убийств и покушений на убийство в расчете на 100000 человек) и по среднедушевому доходу, что позволило, помимо всего прочего, дополнительно проверить гипотезу о целесообразности традиционного использования тенденций дифференциации уровня преступности в качестве индикатора социально-экономического неравенства. Результаты выполненного исследования, по мнению авторов, могут быть использованы в качестве инструментальной и информационной базы для принятия управленческих решений по государственному регулированию процессов, обеспечивающих выравнивание регионов России по социально-экономическому развитию в процессе реализации мероприятий, направленных на сокращение преступности и экономического неравенства.

1. Гилинский Я.И. Социальное насилие: Монография / Я.И. Гилинский. ООО Издательский Дом «Алеф-Пресс», 2013. СПб. 185 с.

2. Gilinskiy Y. Crime in Contemporary Russia // European Journal of Criminology. 2006. Vol. 3. Iss. 3. P. 259-292.

3. Ольков С.Г. Влияние степени неравенства в распределении доходов народонаселения на уровень умышленных убийств на планете. Исследование законов распределения, концентрации и дифференциации неравенства и умышленных убийств на земле в начале ХХI столетия // Публичное и частное право. 2010. № 3 (7). С. 7-24.

4. Ольков С.Г. Корреляционный анализ структуры преступности в ее объяснении и прогнозировании, изучение влияния безработицы на различные структурные составляющие преступности в России // Вестник научных трудов юридического факультета «Юристъ» Общая редакция И.Ш. Мухаметзянов, С.Л. Алексеев, научный редактор А.Ю. Епихин. 2015. С. 181.

5. Бадов А.Д. Геокриминогенное положение как фактор преступности // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2009. № 2. С. 48-51.

6. Бадов А.Д. География преступности в России: изменения за постсоветский период // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2009. № 2. С. 64-70.

7. Лунеев В.В. Преступность XX века: мировые, региональные и российские тенденции. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Волтерс Клувер, 2005. 912 с.

8. Lysova A.V. Homicide in Russia, Ukraine and Belarus / A.V. Lysova, N.G. Shchitov, W.A. Pridemore // Handbook of European Homicide Research: Patterns, Explanations and Country Studies / M.C.A. Liem, W.A. Pridemore (eds). N.Y.: Springer-Verlag, 2012. P. 251-469.

9. Land K., McCall P.L., Cohen L.E., Structural Covariates of Homicide Rates: Are There Any Invariances Across Time and Social Space? // The American Journal of Sociology. Vol. 95. No. 4. (Jan., 1990). P. 922-963.

10. Tcherni M. Structural Determinants of Homicide: The Big Three // Journal of Quantitative Criminology. 2011. 27(4). P. 475-496.

11. Buonanno P., Vargas J.F. Inequality, crime, and the long run legacy of slavery // Journal of Economic Behavior and Organization. 2019. No. 159 (C) P. 539-552.

12. Choe J. Income inequality and crime in the United States // Economics Letters. 2008. Vol. 101. Iss. 1. P. 31-33.

13. Dahlberg M., Gustavsson M. Inequality and crime: separating the effects of permanent and transitory income // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 2008. Vol. 70. Iss. 2. P. 129-153.

14. Королёв В.Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений. Теоретический обзор. М.: ИПИ РАН, 2007. 94 с.

15. Глинский В.В., Третьякова О.В., Скрипкина Т.Б. О типологии регионов России по уровню эффективности здравоохранения // Вопросы статистики. 2013. № 1. C. 57-68.

16. Глинский В.В., Серга Л.К., Пуляевская В.Л. Статистический инструментарий в решении задач управления развитием территорий // Вопросы статистики. 2014. № 10. С. 14-20.

17. Глинский В.В. Мифическая статистика малого бизнеса. Проблемы статистического изучения турбулентных совокупностей // ЭКО. 2008. № 9 (411). С. 51-62.

18. Исмайылова Ю.Н. Метод моментов как способ декомпозиции смесей вероятностных распределений // Статистика язык цифровой цивилизации. Сборник докладов II Открытого российского статистического конгресса. 2018. С. 135-142.

19. Исмайылова Ю.Н. О разделении смесей вероятностных распределений при помощи метода моментов // Учет и статистика. 2018. № 4 (52). С. 45-51.