Научная статья на тему 'Типология регионов РФ по потребительскому поведению домохозяйств'

Типология регионов РФ по потребительскому поведению домохозяйств Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
179
38
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Народонаселение
ВАК
RSCI
Область наук
Ключевые слова
СТРУКТУРА РАСХОДОВ / КОНЕЧНОЕ ПОТРЕБЛЕНИЕ / FINAL CONSUMPTION / КОМПОНЕНТНЫЙ АНАЛИЗ / COMPONENT ANALYSIS / КЛАСТЕР / CLUSTER / ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЕ ПОВЕДЕНИЕ / CONSUMER BEHAVIOUR / УРОВЕНЬ ЖИЗНИ / LIVING STANDARDS / ДОМОХОЗЯЙСТВО / HOUSEHOLD / TRUCTURE OF EXPENDITURE

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Ярашева Азиза Викторовна, Макарова Елена Анатольевна

В статье представлены результаты исследования, проведенного совместно учеными ИСЭПН РАН и УГАТУ. Цель исследования построение кластеров российских регионов на основе структуры расходов домохозяйств на конечное потребление. Для расчетов использовался пакет StatGraphics, который позволил выделить весовые коэффициенты признаков (расходов на различные товары и услуги) и сгруппировать регионы, различающиеся по типовым пропорциям в структуре потребительских расходов населения. Выявлены три кластера российских регионов в зависимости от соотношения расходов на конечное потребление с расходами на: 1) продукты питания, 2) одежду и обувь, 3) основные потребительские услуги. Результаты исследования могут быть использованы при разработке социальных программ на региональном уровне.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Typology of regions by households’ consumer behaviour

The article presents the findings of a joint study conducted by researchers from ISESP RAS and UGATU. The purpose of the study was to construct clusters of Russian regions on the basis of the structure of households’ expenditure on final consumption. Calculations were made using the StatGraphics package that allowed to obtain weighted coefficients of properties (expenditure on different goods and services) and to aggregate regions by type proportions in the structure of population consumer expenditure. There were identified three clusters of Russian regions according to the relation of expenditure on final consumption to expenditure on: 1) foodstuffs, 2) clothes and shoes, 3) basic consumer services. The research results may be used in development of social programmes at the regional level.

Текст научной работы на тему «Типология регионов РФ по потребительскому поведению домохозяйств»

Ярашева А.В., Макарова Е.А.

ТИПОЛОГИЯ РЕГИОНОВ ПО ПОТРЕБИТЕЛЬСКОМУ ПОВЕДЕНИЮ ДОМОХОЗЯЙСТВ

Задачи повышения уровня и качества жизни населения тесно связаны с исследованиями типологии потребительского поведения и механизма формирования потребностей. Такие изыскания в нашей стране начались еще в 1980-х гг. [1] и продолжаются в настоящее время в виде научных разработок, связанных с выявлением слоев и кластеров населения, отличающихся по уровню и структуре доходов, располагаемых ресурсов и расходов на конечное потребление в целом [2; 3; 4].

Основной функцией домохозяйства выступает обеспечение экономических условий и воспроизводства человеческого потенциала членов семьи, поэтому возникает необходимость учета самых важных статей расходов для представителей отдельных социально-экономических групп, проживающих в различных регионах страны.

Одним из важных индикаторов, характеризующих уровень жизни, является доля расходов на продукты питания в общей структуре расходов домохозяйств. В России она значительно выше, чем в промышленно развитых странах. Если в большинстве из них она составляет в среднем 20-25%, в Европе 10-15% (в Люксембурге — 8,8%, в Великобритании —

9,1%, в Швейцарии — 9,6%) всех потребительских расходов [5], то население России по-прежнему довольно большую часть своих средств вынуждено расходовать на покупку продуктовых товаров. Наша страна по этому показателю (в среднем около 30%) находится на 29 месте в рейтинге 40 стран Европы. В последние 10 лет можно было наблюдать положительные тенденции в снижении этой доли (отрицательная динамика) в потребительских расходах в целом по стране.

К сожалению, во второй половине 2014 г и в начале 2015 г. ситуация изменилась к худшему. Инфляция продуктовой корзины для различных слоев населения в крупных городах, по данным Исследовательского холдинга РОМИР, к концу 2014 г. составляла от 15 до 40%.

Представленные в табл. 1 цифры демонстрируют изменения в среднем по России. Для того чтобы увидеть объективную картину, необходимо провести анализ, как в разрезе отдельных социально-экономических групп населения, так и по регионам. Данные о доле расходов на продукты питания в структуре потребительских расходов свидетельствуют о её снижении по мере повышения материального положения (располагае-

мых ресурсов) домохозяйств. И раз- цилями в 2012-2013г составляла 2,7 ница между десятым и первым де- раза (табл. 2).

Таблица 1

Доля расходов на продукты питания и безалкогольные напитки в потребительских расходах домохозяйств, %

Год % Годы %

2003 37,7 2009 30,6

2004 36,0 2010 29,6

2005 33,2 2011 29,5

2006 31,6 2012 28,1

2007 28,4 2013 28,3

2008 29,1 2014 1 1 квартал 28,2

Источник: Росстат. www.gks.ru (дата обращения 03.02.2014).

Таблица 2

Доля продуктов питания в потребительских расходах домохозяйств с разным уровнем располагаемых ресурсов в 2012 г. и 2013 г., %

Год Децильные группы домохозяйств

II) II III IV V VI VII VIII IX X*

2012 44,6 42,7 40,8 39,5 36,8 34,4 30,9 27,6 24,3 16,0

2013 43,9 42,5 40,8 38,6 37,0 34,3 30,3 26,3 22,8 15,8

11 группа населения с наименьшими располагаемыми ресурсами 2) группа населения с наибольшими располагаемыми ресурсами Источник: Росстат. www.gks.ru (дата обращения 09.09.2014).

Исследования региональных аспектов бедности показывают, что наиболее значительные группы граждан с доходами ниже ПМ сконцентрированы в регионах с низким уровнем социально-экономического развития и относительно низким средне душевым доходом населения. Наиболее велика доля расходов на

продукты питания в домохозяйствах Северо-Кавказского, Южного и Сибирского федеральных округов (табл. 3). В целом можно отметить, что этот показатель за два года уменьшился во всех макрорегионах страны (наиболее заметно в Южном, СевероКавказском и Уральском федеральных округах).

Таблица 3

Средняя доля расходов на покупку продуктов питания в потребительских расходах домохозяйств в РФ и федеральных округах (%)

Год РФ ЦФО СЗФО ЮФО СКФО ПФО УФО СФО ДФО

2011 29,5 27,1 29,9 34,2 40,7 30,0 27,2 30,5 28,2

2012 28,1 25,5 29,2 32,0 38,1 28,7 25,4 30,1 28,9

Источник: Росстат. www.gks.ru (дата обращения 09.09.2014).

В связи с важностью учета разницы не только в расходах на продукты питания, но и на иные затраты, возникла необходимость в применении методов математического анализа к исследованию структуры конечного потребления населения. Это позволило выявить кластеры регионов РФ [6; 7; 8].

С помощью метода компонентного анализа проведено исследование структуры расходов домохо-зяйств РФ на конечное потребление по основным направлениям: покупка продуктов питания, одежды и обуви и основные потребительские услуг.

- НАРОДОНАСЕЛЕНИЕ № 3 - 20/5

Цель его состоит в построении кластеров регионов РФ, различающихся по типовым пропорциям в структуре потребительских расходов. Весовые коэффициенты признаков, рассчитанные с использованием пакета StatGrapЫcs для первых трех главных компонент (ГК), представлены в табл. 4. Каждая из компонент характеризует определенное соотношение расходов на конечное потребление с расходами на:

1) продукты питания,

2) одежду и обувь,

3) основные потребительские услуги.

Таблица 4

Весовые коэффициенты признаков для трех главных компонент (выборка по основным видам расходов на конечное потребление)

Признаки Компонента 1 Компонента 2 Компонента 3

Расходы на конечное потребление (всего) 0,474331 -0,0769328 -0,267624

Расходы на покупку:

продуктов питания -0,509818 0,0522405 -0,0250503

одежды и обуви -0,294919 0,328154 -0,140153

Расходы на оплату услуг:

ЖКХ 0,251217 0,44889 -0,101531

здравоохранения 0,23634 0,0890084 0,474757

образования 0,0739402 0,164108 0,798724

транспорта 0,357262 -0,497379 0,0111589

связи 0,191066 0,597378 -0,10743

организацию отдыха 0,373554 0,207521 -0,150926

Источник: расчеты авторов

На рис. 1 и 2 представлены неструктурированное и структурированное дерево зависимости кластера домохозяйств от направлений расходов на покупку продуктов питания. Результатом структуризации признаков является их объединение в

интегральные признаки главные компоненты, которые необходимо проанализировать и определить новые выявленные свойства, присущие данным о расходах домохозяйств регионов РФ.

Рис. 1. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от видов расходов на конечное потребление (неструктурированное).

Рис. 2. Дерево зависимости кластера домохозяйств регионов РФ от видов расходов на конечное потребление (структурированное)

Проекция множества объектов на на рис. 3 в виде 2D диаграммы рассе-пространство двух ГК представлена ивания.

5с*Пйф!о1

Т >5 -1 1 3 5

| Сотроп»п( 1

Республика Ингушетия, ■Дагестан. Чечня

Рис. 3. Проекция регионов РФ в пространство двух главных компонент (выборка по основным направлениям расходов на конечное потребление)

Первая главная компонента характеризует в целом благосостояние населения и включает, в частности, такие значимые признаки как абсолютную величину расходов на конечное потребление и долю в нем расходов на питание, транспорт и отдых.

Анализ расположения объектов в пространстве двух главных компонент позволил показать, что у субъектов РФ, расположенных в крайней левой части пространства, объединенных в кластер 1 (республики Ингушетия, Чеченская, Дагестан), расходы на конечное потребление (в среднем на члена домашнего хозяйства в месяц, руб.) очень низкие, доля расходов на питание в столь низких общих расходах очень высокая (67,8 %).

Противоположная ситуация наблюдается в регионах, расположенных в крайней правой области, объединенных в кластер 3 (г. Москва, Ханты-Мансийский АО, г. С-Петербург, Приморский край, Тюменская область, Камчатский край, ЯНАО и другие). Например, в Москве доля расходов на покупку продуктов питания относи-

тельно расходов на конечное потребление мала (24%), хотя в абсолютных величинах — это существенно выше, чем в регионах левой области диаграммы рассеивания (рис. 3). Регионы этого кластера характеризуются высоким уровнем расходов на конечное потребление и малыми долями расходов на продукты питания (весовой коэффициент признака имеет знак «-»), а также значительными расходами на отдых и транспорт.

Вторая главная компонента характеризует соотношение расходов на промышленные товары, связь, ЖКХ, с транспорт. Для объектов в области низких значений компоненты (Чеченская Республика) характерны малые доли расходов на оплату жилищно-коммунальных услуг, связь и транспорт.

Группировка признаков по компонентам позволяет заключить, что признак «расходы на конечное потребление» в абсолютном выражении, объединяется с признаками в виде долей расходов (в относительном выражении) на товары первой необходимости,

а также с долей расходов на здравоохранение и образование, причем объединение происходит с противоположными знаками.

Это хорошо интерпретируется следующим образом: население регионов с высоким уровнем конечного потребления имеют малые доли расходов на товары первой необходимости.

Иными словами, население таких регионов имеет высокие доходы, которые позволяют выйти на достаточно высокий уровень потребления. При таком уровне доля расходов на питание и предметы первой необходимости мала по отношению к общему объему расходов.

Это значит, что с ростом доходов расходы на покупку продуктов питания перестают возрастать.

Третья главная компонента характеризует соотношение расходов на здравоохранение (весовой коэффициент имеет знак «+») и образование (весовой коэффициент — знак «+») с учетом общей суммы расходов на конечное потребление (весовой коэффициент — знак «-»). Субъекты РФ, население которых имеют низкую долю расходов на здравоохранение и образование, как правило, основную долю расходов направляют на питание, что связано с общим низким уровнем жизни. Этот кластер включает, например, следующие субъекты РФ: Ростовская область, Ставропольский край, Вологодская область, Республика Мордовия и т.д.

Анализ группировки признаков в компонентах показал, что расходы на конечное потребление объединяются с такими признаками, как организация отдыха, жилищно-коммунальные услуги, связь, транспорт с одним и тем же знаком. Это значит, что с ростом уровня жизни расходы по перечисленным направлениям также возрастают.

Структурные особенности расположения кластеров в новом двумерном пространстве состоят в следующем. Справа на диаграмме (рис. 3) расположены кластеры с высоким уровнем благосостояния населения.

По мере движения влево число объектов в кластерах растет, а уровень благосостояния населения снижается.

При дальнейшем движении к крайней левой границе количество регионов существенно сокращается.

В целом, по результатам анализа сформулированы следующие характеристики выделенных кластеров регионов:

Кластер 1 — регионы, характеризующиеся низким уровнем расходов на конечное потребление, большой долей расходов на продукты питания, малой долей расходов на транспорт и отдых.

Кластер 2 — регионы, характеризующиеся средним уровнем расходов на конечное потребление средней долей расходов на продукты питания, средней долей расходов на транспорт и отдых.

Кластер 3 — регионы, характеризующиеся высоким уровнем расходов на конечное потребление и малой долей расходов на продукты питания, большой долей расходов на транспорт и отдых.

Типология субъектов РФ по потребительскому поведению домохо-зяйств представлена в табл. 5.

Типологизация регионов на основе выделения кластеров, связанных с потребительским поведением домо-хозяйств, в частности со структурой их расходов, необходима при исследовании уровня и качества жизни населения, для анализа моделей поведения и изучения факторов, влияющих на трансформацию этих моделей.

Таблица 5

Типология российских регионов по потребительскому поведению домохозяйств

Кластеры Субъекты РФ

Кластер 1 Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Чеченская Республика.

Кластер 2 области: Амурская, Белгородская, Брянская, Владимирская, Воронежская, Вологодская, Еврейская автономная, Ивановская, Иркутская, Калининградская, Калужская, Кемеровская, Кировская, Костромская, Курганская, Курская, Ленинградская, Липецкая, Омская, Орловская, Рязанская, Смоленская, Тамбовская, Тверская, Тульская, Псковская, Астраханская, Волгоградская, Ростовская, Оренбургская, Пензенская, Саратовская, Ульяновская, Челябинская; республики: Адыгея, Алтай, Башкортостан, Бурятия, Кабардино-Балкария, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Марий Эл, Мордовия, Татарстан, Тыва, Удмуртская, Хакасия, Чувашская; края: Алтайский, Забайкальский, Краснодарский, Ставропольский, Пермский, Хабаровский, Чукотский автономный округ.

Кластер 3 Москва, Санкт-Петербург, республики: Коми, Карелия, Северная Осетия-Алания, Саха; ЯНАО, ХМАО, Ненецкий АО, области: Архангельская, Магаданская, Московская, Мурманская, Новгородская, Новосибирская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Сахалинская, Томская, Тюменская, Ярославская; края: Камчатский, Красноярский, Приморский.

Выявленные закономерности являются важными элементами разработки динамических имитационных моделей и направлены на научное

обоснование принятия решений, связанных с различными сценариями реализации социальной политики [9; 10; 11] в нашей стране.

Литература

1. Овсянников А.А., Петтай И.И., Римашевская Н.М. Типология потребительского поведения. — М.: Наука, 1988. — 239 с.

2. Ибрагимова Д.Х., Николаенко С.А. Индекс потребительских настроений. — М.: НИСП, 2005.

3. Мигранова Л.А., Тореев В.Б., Ярашева А.В. Экономическое поведение: анализ и перспективы // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2014. — № 1(31). — С. 116-124.

4. Овчарова Л.Н., Малкова М.А. Индекс потребительских настроений в условиях кризиса // Общественное мнение. — 2009. — № 10. — С. 201-210.

5. Рейтинг стран Европы по доле расходов семей на продукты питания // РИА Рейтинг, 24.12.2013.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

6. Компьютерный анализ и интерпретация эмпирических зависимостей: Учеб. пособ. — М.: Бином-Пресс, 2010. — 336 с.

7. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных: Учеб. пособ. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: ФОРУМ: ИНФРА-М,2013. — 312 с.

8. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: Учеб. пособ. — 2-е изд., исправ. — СПб.: Питер, 2013. — 704 с.

9. Ильясов Б.Г., Макарова Е.А., Валитов Р.Р. Имитационная модель регулирования расходов и доходов населения в системе макроэкономического кругооборота // Программные продукты и системы. — 2011. — № 1. — С. 123-126.

10. Макарова Е.А. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах с учетом рыночных отношений на основе динамических моделей: Дис. докт. техн. наук. — Уфа, 2011. — 367 с.

11. Макарова Е.А. Формирование сценариев управления поведением секторов экономики на основе динамической модели макроэкономического кругооборота // Вестник УГАТУ. Серия «Управление, вычислительная техника и информатика. — 2009. — Т. 13. — № 2 (35). — С. 136-147.

Bibliography

1. Ovsyannikov, A.A., Pettay, I.I., Rimashevskaya, N.M. Tipologiya potrebitel'skogo povedeniya [Typology of Consumer Behavior]. Moscow: Nauka [Science], 1988. 239 p.

2. Ibragimova, D.KH., Nikolayenko, S.A. Indeks potrebitel'skikh nastroyeniy [Consumer Sentiment Index]. Moscow: NISP [Independent Institute for Social Policy], 2005.

3. Migranova, L.A., Toreyev, V.B., Yarasheva, A.V. Ekonomicheskoye povedeniye: analiz i per-spektivy. Ekonomicheskiye i sotsial'nyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic behavior: analysis and possibilities. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast]. 2014. №1 (31). P. 116-124.

4. Ovcharova, L.N., Malkova, M.A. Indeks potrebitel'skikh nastroyeniy v usloviyakh krizisa. Obshchestvennoye mneniye. 2009 [Index of consumer sentiment under the crisis conditions. Public Opinion]. №10. P.201-210.

5. Reyting stran Yevropy po dole raskhodov semey na produkty pitaniya. RIA Reyting, 24.12.2013 [Rating of European countries by the share of household expenditure on foodstuffs. RIA Rating. 24.12.2013].

6. Komp'yuternyy analiz i interpretatsiya empiricheskikh zavisimostey. Ucheb. Posob [Computer Analysis and Interpretation of Empirical Correlations. Textbook]. Moscow: BinomPress, 2010. 336 p.

7. Kulaichev A.P. Metody i sredstva kompleksnogo analiza dannykh: uchebnoye posobiye. 4-ye izd., pererab. i dop. [Methods and Tools for a Complex Data Analysis. Textbook. 4th ed., rev. and add.]. Moscow: FORUM: INFRA-M, 2013. 312 p.

8. Paklin N.B., Oreshkov V.I. Biznes-analitika: ot dannykh k znaniyam. Uchebnoye posobiye. 2-ye izd., isprav. [Business Analytics: from Data to Knowledge. Textbook. 2nd ed., rev.] Sankt-Petersburg: Piter, 2013. 704 p.

9. Il'yasov B.G., Makarova Ye.A., Valitov R.R. Imitatsionnaya model' regulirovaniya raskhodov i dokhodov naseleniya v sisteme makroekonomicheskogo krugooborota. Programmnyye produkty i sistemy [A simulation model for regulation of the population expenditure and income in the system of macroeconomic cycle. Software Products and Systems]. 2011. №1. P. 123-126.

10. Makarova Ye.A. Intellektual'naya podderzhka prinyatiya upravlencheskikh resheniy v mnogosektornykh makroekonomicheskikh sistemakh s uchetom rynochnykh otnosheniy na osnove dinamicheskikh modeley: Dis. dokt. tekhn. Nauk [Intellectual support of management decision-making in a multi-sector macroeconomic system with the account of market relations on the basis of dynamic models: Doctoral diss.]. Ufa, 2011. 367 p.

11. Makarova Ye.A. Formirovaniye stsenariyev upravleniya povedeniyem sektorov ekonomiki na osnove dinamicheskoy modeli makroekonomicheskogo krugooborota. Vestnik UGATU, seriya «Upravleniye, vychislitel'naya tekhnika i informatika [Formation of scenarios for managing the behavior of the economy sectors, based on the dynamic model of macroeco-nomic cycle. UGATU. Series «Management, Computer and Information Sciences»]. 2009. Vol.13. № 2 (35). P. 136-147.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.