Методология применения методов многомерного и динамического анализов при изучении уровня жизни населения

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Методология применения методов многомерного и динамического анализов при изучении уровня жизни населения

А.Ю. Трусова

А.И. Ильина

Е.Н. Осипова-Барышева

Аннотация

В работе представлены фундаментальные подходы при изучении периодов развития социально-экономических показателей и их взаимного влияния. Исследованы формы влияния показателей друг на друга. Динамический анализ уровня жизни населения и факторов социальной и экономической сфер дополнен инструментарием эконометрического моделирования и канонического анализа. В качестве показателей рассмотрены рождаемость, смертность, занятость, безработица, инвестиции в основной капитал, ВРП на душу населения, счет производства ресурсов, уровень жизни населения и основные фонды по данным Самарского региона за период 2006-2019 годы, зарегистрированных в ежегодных сборниках органов государственной статистики. Рассчитаны прогнозные значения уровня жизни различными методами, построены доверительные интервалы для изучаемых показателей. Средствами адаптивного прогнозирования по модели Брауна рассчитаны прогнозные значения и построены доверительные интервалы. С использованием инструментария канонического анализа рассчитаны интегральные показатели и проведена группировка по фактору времени. Представлена пространственная группировка фактора времени в зависимости от уровня жизни населения и канонических интегральных факторв. По результатам анализа авторегрессионных моделей установлено, что по показателям занятости, безработицы, рождаемости, смертности, инвестиции в основной капитал, ВРП на душу населения, счет производства ресурсов и основные фонды, влияние показателя предшествующего года оказывается статистически значимым, а по показателю уровня жизни населения - статистически незначимым. В авторегрессии второго порядка установлено, что все статистические показатели оказывают влияние на изучаемый показатель, кроме показателей занятости и уровня жизни населения. Таким образом, формы моделей множественной линейной регрессии, парной линейной регрессии и авторегрессионной модели позволяют оценить численное влияние всех показателей на изучаемые показатели, а также их влияние на уровень жизни населения. Визуализация многомерных данных способствует углубленному анализу показателей при группировке, например по фактору время.

Ключевые слова: показатели рождаемости; смертности; безработицы; занятости; инвестиции в основной капитал; уровень жизни населения; внутренний региональный продукт на душу населения; счет производства ресурсов и основные фонды; динамический анализ; эконометрическое моделирование; адаптивное прогнозирование.

Methodology of application of methods of multidimensional and dynamic analysis when studying living standards of the population

A.Yu. Trusova

A.I. Ilyina модель брауна уровень жизни населения

Abstract: The article presents fundamental approaches to the study of periods of development of socio-economic indicators and their mutual influence. The forms of influence of indicators on each other are investigated. The dynamic analysis of the standard of living of the population and the factors of social and economic spheres is completed with the tools of econometric modeling and canonical analysis. Birth rate, mortality, employment, unemployment, investments in fixed capital, GRP per capita, the account of resource production, the standard of living of the population and fixed assets according to the data of the Samara Region for the period 2006-2019, registered in the annual collections of state statistics bodies, are considered as indicators. The predicted values of the standard of living by various methods are calculated, confidence intervals for the studied indicators are constructed. By means of adaptive forecasting using the Brown model, forecast values are calculated and confidence intervals are constructed. Using the tools of canonical analysis, integral indicators are calculated and grouping by time factor is carried out. The spatial grouping of the time factor depending on the standard of living of the population and canonical integral factors is presented. According to the results of the analysis of autoregressive models, it was found that in terms of employment, unemployment, fertility, mortality, investment in fixed assets, GRP per capita, resource production and fixed assets, the impact of the indicator of the previous year is statistically significant, and in terms of the standard of living of the population - statistically insignificant. In the second-order autoregression, it was found that all statistical indicators have an impact on the studied indicator, except for indicators of employment and the standard of living of the population. Thus, the forms of models of multiple linear regression, paired linear regression and autoregressive models allow us to assess the numerical impact of all indicators on the studied indicators, as well as their impact on the Standard of living of the population. Visualization of multidimensional data contributes to an in-depth analysis of indicators when grouping, for example, by the time factor.

Key words: indicators of fertility; mortality; unemployment; employment; investments in fixed assets; standard of living of the population; domestic regional product per capita; resource production account and fixed assets; dynamic analysis; econometric modeling; adaptive forecasting.

Введение

В настоящее время Самарский регион занимает существенную позицию по социально-экономическим показателям в структуре Приволжского федерального округа и выполняет ряд важ-ных функций по России в целом. Социально-экономическая сфера обширна и многогранна, изучение ее показателей - сложный многоступенчатый процесс, включающий качественные и количественные методы не только отдельных социально-экономических направлений, но и информационных техно-логий и широкого математического инструментария. Социально-экономические показатели требуют постоянного их отслеживания, контроля, а также изучения их взаимного влияния. Вопросы формиро-вания методологии изучения показателей социально-экономической сферы, определяющих уровень жизни населения, определяют актуальность исследования, представленного в данной работе.

На уровне Госкомстата РФ ведется непосредственный учет показателей социально-экономической сферы по структурным компонентам региона РФ. Более детальный статистический учет проводится на региональном уровне. Органы государственной статистики Самарского региона формируют еже-годные статистические показатели в специальных сборниках, которые позволяют анализировать по-казатели различных направлений экономической и социальной деятельности как во времени, так и в пространстве. На разных уровнях государственной власти происходят анализ текущих вопросов и формирование стратегии развития региона. Это определяет практическую значимость результатов исследования.

В современной научной литературе подход к изучению социально-экономических показателей описан широко и обстоятельно, к ним относятся: методы экономических исследований, методы пси-хологических и социологических исследований, методы политических и маркетинговых исследова-ний, методы математико-статистических подходов. Особый класс методов - многомерные статисти-ческие методы, которые представлены недостаточно. Эти методы позволяют использовать комбини-рованные подходы в исследовании показателей. В этой связи изучение показателей социально-экономической сферы методами динамического анализа в сочетании с каноническим анализом и эко-нометрическим моделированием является научной новизной.

Таким образом, результаты исследования выражаются в изучении и анализе изменения ключевых показателей социально-экономической сферы Самарского региона во времени за период с 2006 по 2019 год с учетом периодического временного дробления. Кроме того, важным является отслежива-ние изменений социально-экономических показателей и их взаимного влияния с целью улучшения качества жизни населения в Самарском регионе.

Динамическая мобильность всех направлений, их сильная чувствительность к изменениям в поли-тическом и экономическом аспектах жизни населения в регионе требует держать уровень исследова-ния на пульсе времени. Введение инновационных цифровых технологий во все сферы жизни, эффек-тивность разработки методов отслеживания изменения социально-экономических показателей, раз-витие рекомендательной базы позволяют предполагать, что уровень жизни региона остается низким. Причины обусловлены широким спектром проблем, в том числе и в научном аспекте, а именно стра-тегическом планировании и развитии методологии регулярного прорабатывания актуальных вопро-сов в их динамике.

Целью исследования является изучение уровня жизни населения Самарского региона в динамике, а также факторов, определяющих уровень развития региона. К ним относятся показатели занятости, безработицы, рождаемости, смертности, инвестиций в основной капитал, внутреннего регионального продукта на душу населения и другие экономические показатели. Временной диапазон в исследова-нии - это период с 2006 по 2019 год.

Обзор актуальных вопросов и научных проблем при изучении показателя «Уровень жизни населения»

Современное состояние развития науки позволяет исследователям изучать вопросы, которые методологически к настоящему времени не являются завершенными. Вопросы, которые стоят на границе разных сфер деятельности человека, всегда являются важными, актуальными и широко-масштабными. Население служит объектом исследования практически всех социально-экономических направлений. Подходы разных наук можно характеризовать как дифференцирован-ные. Однако показатель, который в статистике определяется как уровень жизни населения, является интегрированным. В нем аккумулированы достижения экономики и социальной сферы государства в целом, различных регионов и отдельных семей в частности. Таким образом, научные исследова-ния такого стратегически важного направления, как уровень жизни населения являются актуаль-ными. Исследователи всесторонне подходят к изучению проблем уровня жизни населения. Это вы-ражается в разработке и изучении показателей, описывающих уровень жизни населения, разработке методологии качественного и количественного подхода в изучении вопросов уровня жизни населе-ния, выявлении оптимального информационно-аналитического и математического инструментария при решении проблем, определяющих стратегию развития регионов и вопросов уровня и качества жизни населения. Авторы [1] рассматривают вопросы уровня жизни населения в период с 2010 по 2019 год. Объект исследования в статье - Чеченская Республика. Комбинированный подход, выра-женный в сочетании приемов системного анализа и экономико-статистические методов, позволил авторам разработать комплекс предложений по повышению уровня развития и конкурентоспособ-ности экономики региона. Уровень жизни населения является сложным показателем, поэтому важ-но при изучении факторов, влияющих на показатель, выбрать такой индикатор, который имел бы максимальное влияние на повышение уровня жизни населения в рамках заданного временного со-циально-экономического этапа. Так, авторы [2] в своем исследовании описывают теневую заня-тость как негативное явление, но широко распространенное. По данным государственной статисти-ки по Республике Саха (Якутия) авторы анализируют современные тенденции в сфере занятости, характеризуют основные проявления, причины возникновения и последствия распространения те-невой занятости. В статье [3] описывается влияние кризиса на уровень занятости населения в со-временный период времени, анализируется деятельность государственных служб. Результатом ис-следования стал анализ доли работающего населения условиях кризиса. Проблемы уровня жизни населения как социального-экономического аспекта рассматриваются авторами работ [4; 5]. Дина-мический подход как инструмент анализа предлагается авторами [6]. В исследовании описывается динамика изменения основных социально-экономических показателей регионов Дальнего Востока. Изучению вопросов муниципального уровня посвящена работа [7]. На примере анализа развития социально-экономического муниципальных районов города Москвы автор иллюстрирует показате-ли распределения экономически активного населения по сферам занятости. Вопросы, связанные с необходимость оценки уровня развития территорий, рассматриваются автором [8]. В работе отме-чается отсутствие универсальной методики, позволяющей комплексно оценить текущее социально-экономическое состояние. Автором выявляются взаимосвязи между уровнем экономического раз-вития региона и экономической безопасностью регионов. Статья [9] посвящена вопросам уровня жизни российского населения и прогнозированию дальнейшего его состояния в стране на основе данных Федеральной службы государственной статистики. В качестве инструментов исследования предлагаются статистический анализ дифференциации доходов населения по 20-процентным груп-пам и анализ кривой Лоренца. Авторами выявлены основные группы показателей, используемых при разработке прогнозов уровня жизни населения, а также рассмотрены государственные меро-приятия в рамках государственной программы «Новое качество жизни» в целях повышения общего уровня жизни населения и развития России на мировом экономическом уровне. Вопросы безрабо-тицы среди молодежи рассматриваются авторами [10]. В работе подчеркивается, что в условиях экономического кризиса ухудшение уровня жизни серьезно затронуло высококвалифицированных выпускников университетов. В статье [11] раскрываются подходы к понятиям «качество населе-ния» и «качество жизни», предлагаются методики оценки показателей, характеризующих качество населения. Методом суммарного обобщения авторами предлагается оценка степени их влияния на социально-экономическое развитие территории в целом. В статье [12] авторами рассматриваются показатели экономики и социальной сферы областей Центрального Черноземья в 2016 году, их ди-намика в сравнении с 2015 годом. В качестве инструмента анализа предлагается методика ранжи-рования групп показателей. На основании изменения рейтинга субъекта делается вывод об измене-нии показателей. Важным показателем развития региона является ВРП, он также служит индикато-ром перспектив изменения в региональной экономике и, соответственно, социальной сфере. Авто-рами исследования [13] представлены результаты структурного подхода при анализе валового ре-гионального продукта по секторам экономики. Кроме того, выявлены показатели, обеспечивающие возможность изменения тенденции по снижению уровня развития региона. В работе отражены ре-зультаты, подтверждающие статистическую значимость коэффициента вариации в качестве крите-рия прогноза показателя. Классический динамический анализ для оценки прогноза валового регио-нального продукта Владимирской области представляется авторами в работе [14]. В исследовании [15] представлены методы логического анализа и экономико-математического моделирования при изучении показателя уровня жизни населения. Авторами подчеркивается важность изучения данно-го показателя в качестве индикатора состояния социально-трудовой сферы страны и ее отдельных регионов. По результатам исследования, проведенным по показателям Костанайской области, представлены оптимальные значения параметров уровня жизни населения, учитывающие как по-требности населения, так и достигнутый уровень развития региона. Современное развитие всех сфер деятельности определяется уровнем развития инноваций. Вопросы обоснования количествен-ных характеристик влияния науки и бизнеса на результаты инновационной активности регионов рассматриваются в работе [16]. В качестве инструмента анализа автором используется эконометри-ческое моделирование. В результате получены оценки параметров национальных и региональных инновационных систем РФ и Швейцарии. Авторы [17], отмечая, что уровень жизни как показатель является индикатором оценки социально-экономической ситуации в стране, предлагают в качестве динамической модели использовать влияние уровня заработной платы, как результат исследова-ния - вывод о низком уровне индекса реальной заработной платы. Сравнительный анализ показате-лей качества жизни взрослого населения России с показателями качества жизни, разработанными Всемирной организацией здравоохранения рассматривается в исследовании [18]. Отмечается, что важным является методология определения средних показателей качества жизни взрослого населе-ния, проживающего в России с учетом пола, возраста, социального положения и региона. Работа [19] посвящена применению системного анализа в качестве математического инструмента при изу-чении уровня жизни на региональном уровне. Классификация субъектов по степени активности позволила авторам сформулировать специфику активизации регионов. Нелинейные модели на тем-пах роста дали возможность оценить уровни развития ключевых экономических индексов. Вопросы развития и влияния сферы услуг в фокусе исследования [20], еще раз подчеркивают важность не-прерывного изучения компонент уровня жизни в новых экономических условиях с учетом развития инновационных технологий. Вопросы оценки взаимосвязи между социальными и экономическими показателями достаточно подробно рассматриваются в исследовании [21]. В качестве основного вывода автор заключает, что «высокие экономические показатели не определяют высокий уровень удовлетворенности жизнью». Такие факторы, как экономико-географическое положение, природ-но-климатические условия, природно-ресурсный и демографический потенциал, расширяют спектр показателей, влияющих на уровень жизни населения в исследовании [22]. Авторы классифицируют степень влияния перечисленных факторов и предлагают меры по повышения уровня жизни населе-ния. Более узкий подход рассматривается автором [23]. В работе приводятся методики оценки ка-чества жизни, выявляются достоинства и недостатки. Формы восприятия «жизненного уровня» и качественная оценка данного показателя рассматривается в работе [24]. Исследуется возможность оценки с помощью «Индекса человеческого развития».

Таким образом, в современной научной литературе регулярно представляются результаты изуче-ния различных аспектов уровня жизни населения, описываются возможности разных методов и ин-струментов, по результатам исследования представляются рекомендации по региональному разви-тию. Настоящее исследование посвящается изучению уровня жизни населения Самарского региона. В качестве инструмента исследования используется комбинированный подход. Данный показатель по сложности определения и расчета с точки зрения экономической статистики можно изучать при совместном влиянии групп социальных и экономических показателей.

Анализ основных социально-экономических показателей развития Самарского региона

В настоящее время Самарская область входит в группу крупных промышленных регионов России, обладающих значительным экономическим и социальным потенциалом. В современной литературе уровень жизни населения признан одним из важнейших элементов социально-экономического разви-тия. Самарская область входит в состав Приволжского федерального округа. По основным показате-лям рейтинг Самарской области среди регионов Приволжского федерального округа многократно изменялся в различных направлениях. Уровень жизни населения - один из важнейших показателей, поэтому он требует постоянного отслеживания. Уровень жизни населения включает такие факторы, как: состояние здоровья, продолжительность жизни, условия окружающей среды, питание, повсе-дневный комфорт, социальная среда, удовлетворение культурных и духовных потребностей, психо-логический комфорт и т. п. Чем выше уровень жизни населения, тем лучше благосостояние населе-ния в регионе. На рисунке 1 представлена динамика показателя уровня жизни населения.

Рисунок 1 - Динамика уровня жизни населения Самарского региона

Из графика видно, что в целом уровень жизни населения в Самарском регионе можно считать удовлетворительным. Динамика уровня жизни населения с 2006 по 2019 год, представленная на ри-сунке 1, подчеркивает тенденцию по снижению. Это с необходимостью требует усиленного наблю-дения за динамикой компонент изучаемого индикатора. Уровень жизни находится в нестабильном состоянии, т. к. происходят то спады (особенно резкий спад приходится с 2012 по 2014 год), то воз-растания (с 2011 по 2012 год, с 2016 по 2018 год). Но более стабильное положение кривая принимает в период с 2014 по 2016 год, в эти годы кривая практически не меняет своего положения. Значитель-ный рост наблюдался в период с 2016 по 2018 год, уровень жизни поднялся на 10,5 %. Самое высокое значение, которое принимает уровень жизни населения, был зафиксирован в 2006 году, а именно 112 %. В 2016 году уровень жизни населения на 21 % меньше, по сравнению с 2006 годом. Уровень жизни населения в Самарском регионе за последующие годы не поднимался выше 106 %. Таким об-разом, значение уровня жизни населения с каждым годом снижается и это отрицательно сказывается на развитии благосостояния жителей Самарского региона.

Соотношение максимального и минимального значений уровня жизни населения в период до по-явления медицинского фактора, который можно интерпретировать как «ковид», составляет 1,24. Это свидетельствует о серьезном снижении этого важного показателя. В этой связи важным является изу-чение показателей, определяющих уровень жизни как статистическую категорию.

Одним из основных показателей для отслеживания уровня жизни населения Самарской области является здравоохранение. Этот показатель характеризует такие важные индикаторы, как условие жизни населения, благополучие, продолжительность жизни и т. д. На рисунке 2 представлена динамика изменения количества врачей в больницах Самарской области.

Рисунок 2 - Динамика численности врачей в Самарской области

Из рисунка видно, что прирост медицинских работников снизился в 2006, 2009 и 2011 годах. С 2014 года этот показатель резко снижается, что существенно влияет на уровень жизни населения Самар-ской области. Для улучшения уровня этого показателя и уровня жизни всего населения в медицинском направлении вводится широкомасштабная информатизация и постоянное совершенствование информа-ционных технологий. Введение в больничных учреждениях информационных систем должно способство-вать повышению уровня медицинского обслуживания. Однако здоровье населения определяется не пока-зателями развития информационных систем, внедренных в медицинские учреждения, а уровнем профес-сионального обслуживания, а этот показатель резко снизился. Сокращение медицинского персонала за период примерно 5 лет, обеспечивает снижение уровня жизни населения в последующие 10 лет более чем на 30 %. Эта тенденция должна быть учтена при развитии факторов, влияющих на уровень жизни населе-ния.

Таблица 1 - Соотношение между количеством умерших жителей и количеством рожденных за год

Сравнивая величину уровня жизни в 2006 году и соотношение показателей смертности и рожде-ния, можно сделать вывод, что необходимо дополнительное исследование по статистике различных причин смертности. Это выходит за рамки данного исследования.

Следующий ключевой показатель, определяющий уровень развития региона, а именно трудовые ресурсы Самарской области, находится на уровне среднего по России. Коэффициент занятости в изу-чаемом диапазоне изменяется от 94 до 96 %. Это высокий уровень занятости. Кроме того, Самарская область занимает 4-е место среди экономически активного населения по Приволжскому федерально-му округу (ПФО), это также свидетельствует о высоком уровне занятости населения. Однако эти по-казатели за последние 10 лет претерпевают снижение. В регионе происходит сокращение промыш-ленно-производственных кадров различной квалификации. Данное обстоятельство является сильным и высокочувствительным индикатором роста числа безработных в регионе. Внедрение цифровых технологий способствует усилению сокращения кадрового потенциала на предприятиях государ-ственного сектора. Как и во всех регионах, в Самарском регионе проходит широкомасштабное инве-стирование в информационные технологии. По объему инвестиций в основной капитал Самарская область занимает 11-е место среди субъектов Российской Федерации и 3-е место среди субъектов ПФО. Государственное инвестирование в информационные технологии формирует новые рабочие места. Вопрос о квалификации остается открытым. Инженерно-техническое направление сокращает-ся ежегодно на 5-10 %. Таким образом, трудовой потенциал в целом сохраняет свои показатели, но квалификация и специализация сильно изменяются, и этот процесс продолжает расти.

Таблица 2 - Значения прожиточного минимума и минимальной заработанной платы в Самарской области

Среди важных экономических показателей следует отметить валовой региональный продукт (ВРП).

По данному показателю ВРП область занимает 10-е место среди субъектов Российской Федера-ции. Удельный вес ВРП Самарской области в общем объеме ВРП всех субъектов Российской Феде-рации составляет 1,9 %. Промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт и связь - основные отрасли экономики, которые вносят наибольший вклад в общий рост ВРП. Поскольку эти секторы экономики максимизируют ВРП в Самарской области, рекомендуется внедрять информаци-онные технологии для каждого сектора для повышения производительности и эффективности труда.

В 2010-2014 годах социально-экономическая ситуация в Самарской области оценивалась как ста-бильная после кризисного 2009 года. В таблице 2 представлены данные о прожиточном минимуме и минимальной заработной плате для трудоспособного населения.

Динамика выбранных показателей показывает, что развитие Самарского региона в целом является стабильным. Однако экономика региона является отражением экономической ситуации в стране в целом. Нарастающий кризис четко фиксируется численными значениями показателей. Так, в 2019 году зафиксирована низкая занятость населения, одной из возможных причин явились мас-штабные сокращения на заводах, крупнейших производствах Самарского региона. Количество рабо-чих мест значительно сокращается, что отрицательно сказывается на уровне жизни населения. Изуча-емый период можно охарактеризовать как резкое снижение всех показателей социально-экономических сфер. Усиление процессов информатизации и цифровизации услуг населению создает мнимое повышение уровня жизни населения Самарского региона и страны в целом. Динамический анализ позволяет отслеживать ситуацию по всем показателям с учетом форс-мажорных факторов, таких как ухудшение эпидемиологической ситуации региона и политической и военной нестабильно-сти в стране.

Учитывая показатели прошлых временных периодов, можно отметить, что уровень безработицы достигал максимума в 2009 году. Это обстоятельство позволило считать кризисным для Самарского региона 2009 год. В период с 2010 по 2014 год уровень безработицы, по сравнению с 2009 годом, снизился. Однако рост безработного населения вновь начинается с 2014 по 2017 год. К концу 2019 года на 100 рабочих мест претендуют около 224 человек. Уровень смертности всегда превышает уро-вень рождаемости, что негативно влияет на уровень жизни населения Самарского региона. Смерт-ность особенно превышает рождаемость в период с 2017 по 2019 год. Рост ВРП на душу населения, представленный на рисунке 3, позволяет ввести корректировку на рост смертности и снижение рож-даемости.

Рисунок 3 -Динамика ВРП на душу населения

Валовый региональный продукт на душу населения растет, но это не всегда отражает рост благо-состояния в Самарском регионе, особенно если учитывать сокращение численности населения. Уро-вень рождаемости в период с 2014 по 2019 год характеризуется значительным спадом, что отрица-тельно сказывается на уровне жизни региона. После 2014 года инвестиции в основной капитал посте-пенно снижаются, и их резкий спад заметен с 2015 по 2016 года, в этот период инвестиции в основ-ной капитал достигали отметки приблизительно в 207 000 млн руб. Важнейшим индикатором эконо-мического развития региона является такой показатель, как уровень жизни населения. По структуре Росстата этот показатель включает группу факторов.

Таким образом, прогнозирование компонентных составляющих уровня жизни населения стано-вится важнейшим стратегическим направлением на всех уровнях государственного управления. Ме-тодология формирования стратегии развития региона с необходимостью должна опираться на науч-ный и практический опыт. Так, сочетание классических статистических методов и методов динами-ческого анализа является мощным инструментарием для выявления проблем в развитии ключевых показателей социальной и экономической сфер жизни общества в целом. Данное исследование в ка-честве математического инструментария использует аппарат эконометрического моделирования и динамического анализа, а также многомерного подхода канонического анализа. Это позволяет каче-ственно и количественно оценить взаимосвязь показателей, их взаимное влияние и провести оценку прогнозного значения фундаментальных социально-экономических показателей.

Показатели динамического анализа

Первичный динамический анализ предполагает изучение абсолютного прироста и средних значе-ний абсолютного прироста, темпа роста и темпа прироста. В таблице 3 представлены значения цеп-ного абсолютного прироста по экономическим показателям Самарского региона. В работе предлага-ется изучение показателей, сгруппированных по фактору времени. Это позволяет глубже анализиро-вать ситуацию в целом с целью получения оценки прогноза.

Цепной абсолютный прирост показывает в среднем снижение более чем в два раза величины ин-вестиций в основной капитал. Это значение позволяет предполагать, что в экономике региона проис-ходят изменения трансформационного направления. Поток инвестиций меняет свой вектор, и в каче-стве направления выбирается информационная сфера. Однако инвестирование в информатизацию не позволяет решать проблемы поддержания уровня жизни населения в регионе в краткосрочном перио-де. Необходимо время, порядка 10-15 лет, чтобы информационные преобразования нашли положи-тельный отклик в социальной сфере. Это означает смену поколений в трудовом потенциале региона. В таблице 4 представлены средние показатели цепного абсолютного прироста за период с 2006 по 2019 год.

Таблица 3 - Значения цепного абсолютного прироста по экономическим показателям Table 3 - Values of chain absolute growth by economic indicators

Таблица 4 - Значения средних абсолютных приростов по группе экономических показателей Самарского региона

Важным показателем динамики является темп роста, в таблице 5 представлены значения цепных темпов роста за изучаемый период.

Цепные темпы роста характеризуют насыщенность изменения показателей от года к году.

Цепной темп роста, изучаемых показателей, как видно из диаграммы, колеблется в пределах от 76 до 173 %.

Таким образом, на основе таблиц 1-6, построенных графиков, можно сделать выводы по пер-вичному статистическому и динамическому анализу. Снижение уровня жизни населения Самар-ского региона, рост безработицы и смертности, требуют анализа причин и решения многоплано-вых вопросов, характеризующих уровень развития региона. Стратегия развития с необходимо-стью должна предполагать поэтапное возвращение показателя уровня жизни населения к уровню 2006 года.

Таблица 5 - Цепной темп роста по экономическим показателям