В статье на основе данных за 2009 и 2013 гг. дана комплексная оценка социальной инфраструктуры регионов Приволжского федерального округа (ПФО). Актуальность межрегионального сравнительного анализа продиктована задачами повышения качества управления социальной сферой, предполагающего дальнейшее совершенствование методологии анализа и информации о состоянии и основных тенденциях развития объектов социальной инфраструктуры и их доступности для граждан. Авторы проанализировали основные составляющие социальной инфраструктуры: здравоохранение, образование, культурноспортивный комплекс, транспорт и связь, жилье и коммунальные услуги, торговлю и общественное питание, позволяющие комплексно оценить ситуацию в рамках исследуемого вопроса. По каждому блоку показателей была рассчитана итоговая оценка, отражающая положение региона по рассматриваемой совокупности критериев. Затем была произведена комплексная оценка социальной инфраструктуры регионов ПФО. Результатом исследования стали конкретные оценки уровня обеспеченности территорий округа объектами социальной инфраструктуры, включая динамику ее изменения в рассматриваемом временном периоде, эффективности реализуемой в рассматриваемых регионах социальной политики, а также выводы о необходимости осуществления ряда мероприятий для улучшения ситуации по отдельным составляющим этого важнейшего для округа вопроса.

Предлагаемая статья посвящена изучению инновационного потенциала регионов Российской Федерации. Статистическое изучение инновационных процессов на региональном уровне является весьма актуальным, так как от инновационной активности и восприимчивости региональной экономики в конечном итоге зависит стратегическая конкурентоспособность России. Для реализации эффективного управления инновационной деятельностью территории необходима реальная оценка уровня инновационного потенциала как на определенный момент, так и в динамике. В статье рассмотрено понятие инновационного потенциала региона с целью его дальнейшего изучения при помощи статистического инструментария, проанализированы различные методики его расчета, предложенные в экономической литературе, дана их сравнительная характеристика. Задача исследования - разработка простого, но достаточно эффективного инструмента, позволяющего но основе общедоступной информации сравнить уровень инновационного развития отдельных территорий. С использованием опыта построения глобальных индексов, характеризующих инновационное развитие, в частности Глобального индекса инноваций (GII), предложена методика оценки инновационного потенциала территорий путем построения Регионального индекса инноваций (РИИ), основанная на анализе компонент инновационного потенциала и факторов, его определяющих. На основании официальной статистической информации и данных Центробанка России рассчитан РИИ в виде интегрированного показателя по схеме «первичные показатели агрегаты региональный индекс», а на его основе проанализирован инновационный потенциал регионов. В качестве объекта исследования были выбраны регионы Центрального федерального округа. Применены специальные статистические процедуры, направленные на нормализацию распределения переменных. В отличие от многих аналогичных разработок рассчитана степень надежности архитектуры Регионального индекса инноваций. Изучены также динамика индекса и причины колебаний инновационной активности территорий.

В статье предложен новый методологический подход к анализу интенсивности процессов во взаимной торговле товарами государств - членов Таможенного союза и Единого экономического пространства (ТС и ЕЭП) в 2010-2014 гг. По мнению авторов, классический анализ динамики социально-экономических процессов, основанный на показателях темпов роста и прироста, не дает реального представления об интенсивности изменений внутри совокупностей объектов внешней торговли, определяющих структуру товарооборота. Известно, что в демографической статистике аналогом показателя темпа прироста является общий коэффициент естественного прироста населения. Общие коэффициенты рождаемости и смертности позволяют реально оценивать интенсивность именно демографических процессов. Для анализа интенсивности процессов во взаимной торговле (как в щелом, так и по товарным группам - совокупностям объектов статистического наблюдения) авторы предлагают аналогичный подход. Отличие состоит в том, что показатели интенсивности вычисляются по разным группам: для товарных потоков, по которым наблюдался рост объемов, и для товарных потоков, по которым наблюдался спад объемов. Также предлагается интегральный показатель интенсивности процессов, рассчитываемый путем взвешивания показателей интенсивности процессов для обеих групп объектов совокупности, и показатель интенсивности процессов, учитывающий направление динамики (рост/снижение). Предложенные показатели, характеризующие интенсивность процессов совокупности объектов, апробированы на примере взаимной торговли товарами государств - членов ТС и ЕЭП за 2010-2014 гг. Результаты анализа показывают преимущества предложенного метода, что позволяет использовать его наряду с другими методами статистики.

В статье подчеркивается высокая актуальность проблемы достоверного учета и статистического отражения природоохранных затрат, что признано авторитетными специалистами международных и национальных организаций. Показаны основные этапы становления и генезиса статистики природоохранных расходов в нашей стране начиная с 70-х годов прошлого века. Перечислены основные документы методологического характера, принятые в последние годы по статистике охраны окружающей природной среды. Дается обоснование необходимости соответствующих расчетов. Кроме того, затронуты более общие проблемы макростатистики природоохранной деятельности в стране, прежде всего с позиций Системы национальных счетов ООН версии 2008 г. (СНС ООН - 2008) и Базовой схемы Системы природно-ресурсного и экономического учета в редакции 2012 г. Сделан акцент на описании общего алгоритма и некоторых конкретных особенностей расчета индекса физического объема затрат на охрану окружающей среды в соответствии с методологией, разработанной Росстатом. Дана характеристика состава и структуры природоохранных затрат, учитываемых в стране; приводится подробное описание центральных показателей, используемых в ходе расчетов; перечисляются формы федерального статистического наблюдения, а также применяемые классификации и группировки. Значительная часть статьи посвящена описанию предлагаемых приемов и методов оценок с конкретными формулами расчетов и обоснованием их применения, то есть рассматривается непосредственный алгоритм вычислений. Авторами анализируются некоторые конкретные результаты расчетов по разработанной методологии, сделанные в Росстате по данным за 2013 г., приводятся сводные данные, представленные в различных группировках. Материалы иллюстрированы рисунками и таблицами. В заключительной части статьи сформулированы краткие выводы и предложения.

Авторами на основе ретроспективного анализа отечественных и зарубежных исследований по методологии социально-экономического прогнозирования ставятся проблемы повышения точности прогноза и предлагаются некоторые направления их решения. По их мнению, в связи с тем, что при построении прогнозов сложно отдать предпочтение какому-то одному методу прогнозирования, в настоящее время реальное решение задачи повышения его качества - реализация подхода, связанного с объединением прогнозов. Акцентируется внимание на технике объединения частных прогнозов, определении эффективности применения того или иного метода их объединения и оптимизации числа отобранных вариантов прогнозов для их объединения. Объединение прогнозов уже зарекомендовало себя на практике и не уступает по точности давно зарекомендовавшим себя частным методам прогнозирования. Основная идея объединения прогнозов - использование всей доступной прогнозисту информации относительно различных методов прогнозирования, даже если отдельные методы сами по себе не приводят к достаточно качественным результатам. В статье дана экспертная оценка отдельных методик определения весовых коэффициентов, являющегося ключевым моментом в процедуре объединения отдельных прогнозов. Последовательно характеризуются методы объединения прогнозов: 1) путем усреднения частных прогнозов; 2) с использованием метода наименьших квадратов (МНК); 3) предполагающего минимизацию дисперсии ошибки объединенного прогноза; 4) на основе ретроспективных прогнозов; 5) на основе факторного анализа; 6) с использованием метода попарных предпочтений; 7) на основе квадратичного программирования. При рассмотрении различных подходов к определению весовых коэффициентов указаны их преимущества и недостатки. В заключении статьи приведены сводные таблицы, отражающие выводы - указание основных и наиболее часто используемых методов объединения прогнозов и краткие описания полученных результатов по данным методам, а также обширная библиография научных публикаций как отечественных, так и зарубежных авторов по рассматриваемому вопросу.

В работе приведены результаты статистического анализа удовлетворенности жизнью населения по возрастным группам в России и выявлены основные тенденции. Удовлетворенность жизнью является важным индикатором качества жизни населения в каждой стране. При этом современные исследования показывают, что для большинства развитых стран существует U-образная форма зависимости удовлетворенности жизнью от возраста. Автором анализировались данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ) за период 1994-2013 гг. в возрастном аспекте. Данные по России свидетельствуют, что в старших возрастах происходит снижение уровня удовлетворенности жизнью населения: в молодости респонденты более счастливы, а к старшим годам становятся менее удовлетворены своей жизнью. Динамика уровня удовлетворенности жизнью в 1994-2013 гг. с учетом возрастных особенностей характеризуется положительной тенденцией:респонденты во всех возрастных группах к 2013 г. стали более удовлетворены своей жизнью. На основе ARIMA-моделей для удовлетворенности жизнью в различных возрастных группах был построен прогноз до 2019 г. Результаты показывают, что сохранится разрыв в удовлетворенности жизнью в различных возрастных группах. Самым счастливым в России останется молодое население (младше 20 лет), а самые высокие показатели неудовлетворенности жизнью будут по-прежнему наблюдаться в старшей возрастной группе (старше 60 лет). Отметим также, что сохранится гендерный разрыв в удовлетворенности жизнью в старшей возрастной группе (старше 60 лет), вызванный прежде всего проблемами феминизации пожилого населения.

Статья посвящена малоисследованным проблемам операционализации оценивания рисков социальной эксклюзии в региональном разрезе. Под социальной эксклюзией понимается разрушение жизненно важных для индивида отношений с социумом, охватывающая пять видов отношений индивида - с членами семьи/близкими родственниками, с друзьями/знакомыми, с коллегами по работе/учебе, с представителями властей/государства и с соседями/местным сообществом. Предложен и апробирован методологический подход, предусматривающий в формуле - математико-статистической модели риска социальной эксклюзии взвешивание показателя численности населения, находящегося в группах риска социальной эксклюзии, на вероятность материализации этого риска. В качестве источников информации использовались данные государственной и ведомственной статистической отчетности (для определения общей численности групп риска) и результаты опроса экспертов (для расчета вероятности материализации риска). Построены рейтинги регионов России по рискам социальной эксклюзии и отдельным ее измерениям.