Архив статей журнала
В статье исследуется анализ зависимости между экономическим состоянием и уровнем образования регионов РФ за последние 20 лет. В качестве экономических показателей регионов были выбраны валовой региональный продукт, доля пенсионеров, общие расходы и доля расходов на коммунальные услуги, доля населения с доходами ниже прожиточного уровня и др. В качестве показателей, характеризующих уровень образования регионов, были взяты численность учителей, студентов, преподавателей, аспирантов, доля затрат на фундаментальные и прикладные исследования и т. д. Основные методы исследования - факторный, корреляционный и кластерный анализ, а также метод главных компонент. С помощью кластерного анализа были получены 4 группы регионов, отличающиеся по экономическим показателям. Все показатели были стандартизованы и для каждого года был проведен метод главных компонент между двумя группами показателей как для всех регионов РФ, так и для каждого кластера в отдельности. После выбора первых главных компонент построена линейная зависимость между рассматриваемыми двумя группами показателей для разных федеральных округов РФ. Сделан вывод о том, что для первых двух кластеров с 2000 до 2003 г. связи между двумя группами показателей не наблюдалось. Однако начиная с 2004 г. выявлена линейная зависимость между двумя группами показателей, которая имеет тенденцию к усилению. Для третьего и четвертого кластеров отмечается отсутствие данной зависимости на протяжении последних 20 лет. По построенной модели линейной регрессии сделан прогноз на ближайшие 5 лет об усилении влияния экономики на сферу образования для регионов, входящих в первый и второй кластеры. Проведенный анализ подтверждает предположение о том, что для промышленных регионов существует сильная взаимосвязь между экономическими показателями и уровнем образования, тогда как для сырьевых и аграрных регионов такая взаимосвязь отсутствует. Предложенный метод может быть использован как для анализа влияния экономических факторов на образование регионов, так и для анализа обратного влияния, что особенно актуально для принятия стратегических решений в области образования.
Цель статьи - анализ состояния автомобильной региональной дорожной сети Российской Федерации, выявление основных факторов, влияющих на него в зависимости от федерального округа. В последнее время положение в области ремонта и строительства региональных дорог стало улучшаться благодаря принятию национального проекта «Безопасные и качественные автомобильные дороги», однако состояние региональных дорог остается неудовлетворительным - около половины всех региональных дорог не отвечают нормативным требованиям. Необходимо на основе анализа сети региональных дорог принять решение об инвестировании того или иного дорожного объекта. В статье рассматривается взаимосвязь таких факторов, как процент региональных автомобильных дорог, не соответствующих нормативным требованиям, и индивидуальный рейтинг уровня жизни. Также поднимается вопрос о выявлении наиболее проблемных мест в региональной дорожной сети на основании методов математической статистики, построении зависимостей доли плохих региональных дорог от протяженности федеральных дорог, от дорожно-климатической зоны, от валового регионального продукта на душу населения, от численности населения, от плотности дорожной сети и других факторов. Основные методы исследования - корреляционный и регрессионный анализ. В результате исследования проведен статистический анализ качества сети автомобильных дорог регионального значения по федеральным округам РФ за 2007-2022 гг., выявлены основные закономерности и зависимости процента дорог, не соответствующих нормативным требованиям, от плотности дорожной сети, валового регионального продукта, от дорожно-климатической зоны. Получены выводы о том, что на данный момент состояние автомобильных дорог регионального значения и валовой региональный продукт - слабо коррелированные величины. И, напротив, состояние региональных дорог сильно коррелирует с индексом качества жизни в регионе и протяженностью федеральных дорог. В первом случае имеется сильная положительная корреляция, во втором - сильная отрицательная.