Penza, Penza, Russian Federation
The paper assesses the government agencies’ impact on the living conditions of the Russian Federation (RF) population. The research objective is to determine the factors that have the greatest impact on the living conditions of the Russian Federation population. The scientific novelty of the study utilizes the results of the comprehensive survey of the living conditions conducted by the Russian Statistics Committee to assess the areas of the government’s activity aimed at improving the life quality of the Russian Federation population. The research findings have identified the most relevant areas for improving the activities of the government agencies in terms of enhancing living conditions. The results show that the majority of public appeals to the government agencies in the Russian Federation concern pension provision, benefits, and privileges. The second most common area of appeals is housing improvement, while the third is related to the healthcare system. These three areas account for approximately 80% of the total number of appeals. Therefore, the indicators of these areas should form the basis of the government impact on the system of forming the living conditions of the Russian Federation population. The author has established that the government agencies’ responsiveness to public appeals significantly decreased in 2022 compared to 2016, indicating a negative trend in the feedback system between the government agencies and the population.
living conditions, government agencies and management, sample survey, Russian Statistics Committee
Введение
Условия жизни населения составляю важнейшее направление деятельности органов государственной власти и управления. На важность этого направление неоднократно указывалось в выступлениях президента РФ Путина В.В. В целом по РФ и его субъектах разработано значительное количество нормативных актов, содержащих методические рекомендации и непосредственно социально-экономические показатели, характеризующие условия жизни населения.
В работе [1] дано определение понятия условия жизни населения. Отмечается, что остаются актуальными методологические проблемы, связанные с оценкой качества и условий жизни населения. Это, прежде всего, касается технологии отбора параметров, адекватно описывающих исследуемой явление. В статье [2] оценку качества жизни предлагается производить на основе расчета интегрального индекса, состоящего из 26 частных индексов. Использовать методы статистического анализа для объективной оценки данных о состоянии различных сфер жизни населения, таких как здравоохранение, образование и доходы предложено в работе [3]. В работе [4] отмечается, что качество и уровень жизни являются характеристиками социальных условий жизни населения, а именно жилищных условий, здравоохранения, образования и т.п. При этом управление социальным качеством жизни означает управление социальным кругооборотом показателей качества [5]. Важно помнить, что проблема повышения качества жизни населения – это общегосударственная задача, решаемая только совместными усилиями всех 3 уровней власти (федерального, регионального, муниципального) [6]. При этом оценить фиктивность деятельности органов государственного управления в направлении повышения качества жизни достаточно сложно. Это связано с разработкой универсальной методологии и категорий оценки эффективности государственного управления. Одной из таких категорий, может являться категория качество жизни. В работе [7] предложена методика, которая представляет собой совокупность показателей, которые разделены на 7 социально-экономических блоков, где каждому из них присвоен собственный весовой коэффициент.
Методология изучения качества жизни является одним из наиболее интенсивно разрабатываемых научных направлений по оценке благосостояния и уровня социального развития общества. В исследовании [8] была собрана исходная информация по 66 показателям, количественно характеризующим социально-экономическую и медико-демографическую ситуацию в период с 1991 по 2016 гг. На основе математического моделирования в окончательном варианте реализации модели были выбраны к использованию 30 социально-экономических и медико-демографических характеристик. В процессе анализа устойчивого развития регионов целесообразно рассматривать в социально-экономической системе три сферы: общественно-хозяйственную деятельность, экологическую и социальную сферы [9]. При этом устойчивость регионального развития определяет способность региона сохранять и развивать значения необходимых параметров качества жизни населения в пределах порога безопасности или выше него [10]. Значительное число научных исследований посвящено созданию теоретических моделей посвященных описанию условий жизни населения РФ и на их основе формировать направления регулирования показателей со стороны органов государственной власти и управления. Так, в частности, перспективным направлением формирования стабильности условий жизни можно считать использования теории дисфункции [11]. Управление качеством жизни населения стариться на методологии кибернетических систем и зачастую носят качественный характер, а модели математической теории систем являются слишком общими для практического применения. В настоящее время наблюдается сближение позиций экономического и инженерного направлений в моделировании деятельности организаций. В настоящее время многие экономисты используют при моделировании организационных иерархий терминологию и результаты, пришедшие из инженерных наук, в частности, информатики. Таким образом, можно говорить о появлении синтетических теорий, объединяющих достоинства инженерного и экономического подходов [12]. В работе [13] начальным этапом формирования математической модели социально-экономической системы (СЭС) является мониторинг на основе анализа ее текущего состояния, необходимый для получения начальных условий, относительно которых будет оцениваться развитие системы. Сравнение текущего состояние СЭС с теми показателями, которые отражают ее «идеальное состояние», можно приближено оценивать текущую эффективность ее функционирования и управления. Технология формирования управляющих воздействий на СЭС достаточно подробно изложена в работе [14]. Проблема оценки и условий жизни населения и показателей, ее формирующих достаточно подробно изложена в работах зарубежных исследователей. Так, в частности основной целью исследования [15] является разработка многофакторного индекса для оценки качества жизни племенного населения Индии. В качестве факторов приняты показатели демографии, экономики, здоровья, человеческого развития, развитие инфраструктуры, участия в трудовой деятельности, отдыха, социального капитала и самовосприятия. В исследовании также используется статистический метод многоуровневого факторного анализа, с целью снижения размерности задачи моделирования условий жизни населения. В работе [16] применительно к сельскому населению проанализировано влияние фактора “качество жизни” на формирование социально-экономической бизнес-модели. Использованы методы сравнительного, статистического и нормативного анализа. Установлена статистическая значимость интегрального показателя индекса человеческого развития. Исследование [17] посвящено уточнению технологии и интерпретации первичных данных что связано с существенным уменьшением количества интервьюеров и увеличение затрат на их использование. Данное обстоятельство заставляет переходить веб-интервью при сборе первичных данных, что затрудняет точное измерение скрытых контактов. В исследовании предлагается производить первичный сбор данных в соответствии с исследовательскими вопросами и вторичный анализ с использованием различных архивов данных. Главная проблема в данном случае заключается в том, что важные переменные отсутствуют в одном наборе данных, и доступны только в другом, исходя из этого, предлагается решать проблему с помощью "Data Fusion". Указано, что с точки зрения статистики, это соответствует проблеме восстановления отсутствующего значения. Предлагаемый метод обсуждается на примере с использования данных Европейского социального исследования (ESS) и Австрийское социальное исследование (ASS). Работа [18] также посвящена уточнению сбора первичных данных при построении модели оценки благосостояния в США на основе изменений объема поисковых запросов в интернете, по разным словам, полученных с сайта Google Trends. Отмечается, что данные поиска в Интернете могут быть дополнением к традиционным данным опросов для измерения и анализа благосостояния населения.
Материалы, модели, эксперименты и методы
В качестве информационной базы проведения исследования использовались результаты комплексного наблюдения условий жизни населения, проводимых Росстатом во всех субъектах Российской Федерации с охватом в 2022 году 60 тыс. домохозяйств. При этом основной целью проведения наблюдения является получение статистической информации, отражающей практически все показатели, характеризующие функционирование и управление СЭС. По итогам выборочного наблюдения формируются электронные базы микроданных (первичный и обобщенный информационные фонды) и статистические таблицы, содержащие агрегированные показатели. Именно эти показатели и являются эмпирической базы выполненного исследования. В качестве методов исследования использовались статистические методы и методы оценки структурных сдвигов.
Обсуждение и результаты
Из сравнительного анализа данных, приведённых на рис.1, 2 видно, что структура обращений населения РФ в органы государственной власти существенно поменялась. Так, если в 2016 году больше всего обращений было по вопросам, связанным с начислением пенсии, пособий, льгот, то в 2022 году больше всего обращений было связано с системой здравоохранения, медициной и обеспечение лекарствами. Произошли существенные изменения и по другим направлениям обращений.
Рис. 1. Направление обращений населения РФ в органы государственной власти в 2016 г.
Fig. 1. Referral of appeals from the population of the Russian Federation to government authorities in 2016
Источник / Sources: построено автором на основе данных Росстата. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/KOUZ16/index.html/ compiled by the author based on Rosstat data. https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/KOUZ16/index.html
.
Рис. 2. Направление обращений населения РФ в органы государственной власти в 2022 г.
Fig. 2. Referral of appeals from the population of the Russian Federation to government authorities in 2022
Источник / Sources: построено автором на основе данных Росстата. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/index.htmlhttps://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/index.html
Для количественной оценки изменения структуры обращений населений РФ в органы государственной власти воспользуемся индексом структурных сдвигов В.М. Рябцева IR, для которого существует оценочная шкала [19] с помощью которой можно формировать различные оценочные выводы и делать предварительные заключения. Индекс IR определяется по зависимости
где d2 и d1 — удельные значения градаций двух структур.
Интерпретация результатов оценки и формирования выводов с использованием индекса JR приводится табл.1.
Таблица 1
Шкала оценки меры существенности различий структур с использованием индекса JR
Table 1
The scale of evaluation of the measure of the materiality of differences in structures using the JR index
|
Интервалы значений JR |
Характеристика меры структурных различий |
|
0,000 – 0,030 |
Тождественность структур |
|
0,031 – 0,070 |
Весьма низкий уровень различий |
|
0,071 – 0,150 |
Низкий уровень различий |
|
0,151 – 0,300 |
Существенный уровень различий |
|
0,301 – 0,500 |
Значительный уровень различий |
|
0,501 – 0,700 |
Весьма значительный уровень различий |
|
0,701 – 0,900 |
Противоположный тип структур |
|
0,901 и выше |
Полная противоположность структур |
В результате расчетов установлено, что индекс В.М. Рябцева IR равен 0,327, что в соответствии с данными табл. 1 характеризует значительный уровень различий в структуре обращений населения РФ в органы государственной власти. Следовательно, вопросы мониторинга условий жизни населения, связанные с деятельностью органов государственной власти, являются весьма чувствительными к обращению граждан. Кроме того учитывая, что на долю вопросов, связанных с системой здравоохранения, медициной и обеспечение лекарствами; пенсиями, пособия и льготами; бизнесом, предпринимательством и НКО приходится примерно 80% обращений граждан, то при организации управления условиями жизни населения прежде всего следует обратить внимание на перечисленные выше три направления обращений населения.
Из рис.3 видно, что оперативность ответов на обращения населения в органы государственной власти в 2022 году существенно снизилась по сравнению с 2916 годом, что свидетельствует о нарастании негативных тенденций в системе обратной связи {органы государственного управления 
население}.
Практический интерес представляют статистически обоснованные отзывов городских и сельских жителей на установленные выше три основных направления обращений. Для решения этой задаче воспользуемся инструментом Таблицы сопряженности компьютерной программы SPSS. Таблица сопряжённости является наиболее универсальным средством изучения статистических связей и проверки статистических гипотез. В таблицах сопряженности могут быть представлены переменные, измеренные в любой социологической шкале. Основным критерием для проверки гипотезы о наличии связи между показателями на основе таблицы сопряженности является критерий Хи-квадрат Пирсона. Результаты оценки статистической связи между типом населенного пункта и первыми тремя направлениями обращений населения в органы государственной власти (рис. 2) представлены в таблице 2.
Из анализа данных, представленных в табл.2 видно, что к 2022 году обращения в органы государственной власти со стороны городских и сельских жителей по вопросу начисления пенсий, пособий и льгот статистической значимости не имеют, что может служить косвенным выводом о том, что данное направление обращений не являются определяющим при формировании организации управления условиями жизни населения РФ. В тоже время направления обращений, связанных с системой здравоохранения, медициной, лекарственным обеспечением, бизнесом, предпринимательством и НКО являются актуальными как для жителей городской, так и сельской местности и обязательно должны учитываться при управлении условиями жизни населения РФ.
Рис. 3. Получение результата по последнему случаю обращения в органы государственного управления
Fig. 3. Getting a result on the latest case of applying to government agencies
Источник / Sources: построено автором на основе данных Росстата. URL: https://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/index.htmlhttps://rosstat.gov.ru/free_doc/new_site/GKS_KOUZH_2022/index.html
Таблица 2
Результаты оценки статистической связи типа населенного пункта и направления обращения населения РФ в органы государственной власти
Table 2
The results of the assessment of the statistical relationship between the type of settlement and the direction of the appeal of the population of the Russian Federation to government authorities
|
Показатель |
Направления обращения |
Установленный вывод |
|
Тип населенного пункта городской/ сельский |
Здравоохранение, медицина и лекарства |
Установлена/Установлена |
|
Пенсия, пособия и льготы |
Не установлена/Не установлена |
|
|
Бизнес, предпринимательство, НКО |
Установлена/Установлена |
Таблица 3
Результаты оценки статистической связи для городского населения
Table 3
The results of the assessment of statistical connectivity for the urban population
|
Направления обращения |
Показатель |
Установленный вывод |
|
Здравоохранение, медицина и лекарства
|
Население менее 50 тыс. чел. |
Связь установлена |
|
Население (50 …100) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
Население (100 …250) тыс. чел |
Связь не установлена |
|
|
Население (250…500) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
Население (500 тыс. чел…1млн) |
Связь не установлена |
|
|
Население более 1 млн. чел. |
Связь установлена |
|
|
Пенсия, пособия и льготы |
Население менее 50 тыс. чел. |
Связь установлена |
|
Население (50 …100) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
Население (100 …250) тыс. чел |
Связь не установлена |
|
|
Население (250…500) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
Население (500 тыс. чел…1млн) |
Связь не установлена |
|
|
Население более 1 млн. чел. |
Связь установлена |
|
|
Бизнес, предпринимательство, НКО |
Население менее 50 тыс. чел. |
Связь установлена |
|
Население (50 …100) тыс. чел |
Связь не установлена |
|
|
Население (100 …250) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
Население (250…500) тыс. чел |
Связь установлена |
|
|
|
Население (500 тыс. чел…1млн) |
Связь не установлена |
|
|
Население более 1 млн. чел. |
Связь не установлена |
Из анализа данных приведенных в таб.3 видно, что для городского населения с численностью (100 …250) тыс. человек и (500 тыс. чел…1млн. чел.) для направлений обращения населения РФ в органы государственной власти:
- здравоохранение, медицина и лекарства;
-пенсия, пособия и льготы.
статистическая связь не установлена. Данное обстоятельство является весьма странным, поскольку трудно предположить, что в городах с указанным выше населением вопросы здравоохранения, медицины, лекарственного обеспечения, а тоже вопросы, связанные с пенсиями, пособиями и льготами не беспокоят население. Для объяснения указанного обстоятельства, необходимо провести дополнительные исследования конкретно по каждому элементу направления. Например, по направлению здравоохранение, медицина и лекарства провести исследования отдельно по здравоохранению, медицине и лекарственному обеспечению. Что касается третьего направления обращения населения, а именно по бизнесу, предпринимательству и НКО. Также требуется организация дополнительного исследования.
Таблица 4
Результаты оценки статистической связи для сельского населения
Table 4
The results of the assessment of statistical connectivity for rural populations
|
Направления обращения |
Показатель |
Установленный вывод |
|
Здравоохранение, медицина и лекарства
|
Население 200 чел. и менее |
Связь не установлена |
|
Население (200…1000) чел. |
Связь установлена |
|
|
Население (1000…5000) чел. |
Связь установлена |
|
|
Пенсия, пособия и льготы |
Население 200 чел. и менее |
Связь установлена |
|
Население (200…1000) чел. |
Связь не установлена |
|
|
Население (1000…5000) чел. |
Связь не установлена |
|
|
Бизнес, предпринимательство, НКО |
Население 200 чел. и менее |
Связь установлена |
|
Население (200…1000) чел. |
Связь установлена |
|
|
Население (1000…5000) чел. |
Связь не установлена |
На основании данных, приведенных в табл.4. органам государственной службы следует обратить внимание практически на все указанные направления. В частности в направлении здравоохранение, медицина и лекарства это сельские населенные пункты с численностью населения 200 человек и менее. Наверняка в этих населенных пунктах имеются проблемы одиноко технология обращения (в данном случае через портал государственных услуг) здесь, скорее всего либо отсутствует, либо у населения нет необходимых навыков пользования информационными сервисами. В направлении пенсии, пособия льготы явно наблюдается противоречие. Так, в частности, для населенных пунктов с численностью населения 200 человек и менее, статистическая связь присутствует. В тоже время для более крупных сельских населённых пунктов статистическая связь отсутствует. Для разрешения этого противоречия требуется проведение дополнительного исследования отдельно по каждому из элементов рассматриваемого направления обращения. Аналогичный подход следует реализовать для направления бизнес, предпринимательство, НКО для сельского населенного пункта с численностью населения (1000…5000) человек.
Заключение.
Результаты выборочного обследования условий жизни населения РФ могут служить значительным подспорьем при оценке эффективности деятельности органов государственной власти. Так, в частности, можно достаточно просто диагностировать деятельность органов государственной власти в направлении ответов на обращения населения РФ.
Результаты выборочного обследования условий жизни населения РФ позволяют установить направления обращений населения РФ, которые в структуре всех обращений занимают основную долю, и могут служить обоснованием использования метода основного массива при проведении мониторинга условий жизни населения.
Показатели, формирующие основные направления обращений позволяют существенно снизить размерность задачи моделирования условий жизни населения.
Учитывая значительный объем опросных листов при формировании базы выборочного исследования, его результаты позволяют использовать методы статистического анализа полученных результатов, что повышает достоверность полученных выводов и рекомендаций.
Направлением дальнейших исследований следует считать уточнение результатов выборочного обследования, в направлении поэлементного мониторинга укрупненных направлений обращения населения РФ в органы государственной власти.
1. Stepanova A.A. Methodological Basis of the Research Population Life Conditions. Vestnik Sankt-Peterburgskogo Universiteta. Seriya 7. Geologiya. Geografiya. 2009;(4):125-131.
2. Mazelis L.S, Krasova E.V, Boyko A.A. Comprehensive Assessment of the Quality of Life in Russian Regions. Economics and Management. 2022;28(8):753-766. DOIhttps://doi.org/10.35854/1998-1627-2022-8-753-766.
3. Korneychuk I.A. Theoretical Basis of Forming the List of Indicators Showing Favourable Living Conditions in the System of the State Economic Security Indicators. In: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Doctrines, Schools and Concepts of Sustainable Development of Science in Modern Conditions; 2025 Feb 28; Samara. Sterlitamak: Agency for International Research: 2025. p. 185-198.
4. Savinkov V.I. Human Development As an Indicator of Assessing the Socio-Cultural Component of Living Conditions. Observatory of Culture. 2007;(1):40-43.
5. Subetto A.I. Theory of Life Quality. Gorbunov A.A., editor. Saint Petersburg: Asterion; 2017. 280 p.
6. Kail Ya.Ya., Epinina V.S. Increasing of Population Life Quality in the Subjects of the Russian Federation as a Priority of Improving of Public Management. Management of Economic Systems. Electronic Scientific Journal [Internet]. 2013;9(57):65.
7. Vorobyev A.A. Quality of Life As an Indicator of Governance of Public Administration. International Research Journal. 2016;6-1(48):18-21. DOIhttps://doi.org/10.18454/IRJ.2016.48.056.
8. Leshchenko Y.A, Lisovtsov A.A. Evaluation of the Quality of Life in the Population of the Region by Multidimensional Analysis. Hygiene and Sanitation. 2018;97(10):979-984. DOIhttps://doi.org/10.18821/0016-9900-2018-97-10-979-984.
9. Anishchenko A.V., Krotenko T.N., Erokhin D.V. Sustainable Regional Development As a Problem of Managing the Socio-Economic System. Ergodesign. 2020;2(8):58-62. DOIhttps://doi.org/10.30987/2658-4026-2020-2-58-62.
10. Podprugin M.O. Sustainable Development of the Region: The Concept, the Basic Approaches and the Factors. Russian Journal of Entrepreneurship. 2012;24(222):214-221.
11. Sukharev O.S. Dysfunction at the Level of Macro and Micro Management of Socio-Economic Systems. Ergodesign. 2019;4(6):173-178. DOIhttps://doi.org/10.30987/2619-1512-2019-2019-4-173-178.
12. Belov M.V, Novikov D.A. Control of Lifecycles of Organizational and Technical Systems. Moscow: Lenand; 2020. 384 p.
13. Novikov D.A. The Structure of the Theory of Socio-Economic Systems. Large-Scale Systems Control. 2009;(24):216-258.
14. Novikov D.A. Control Mechanisms are the Kit for Managers. Administrative Consulting. Current Issues of State and Municipal Management 2011;3(43):5-16.
15. Bagavancas M. Development of Multifactor Index for Assessing Quality of Life of a Tribal Population of India Multilevel Analysis Approach. Institute of Science and Technology. BMC Public Health. 2021;21(1). DOIhttps://doi.org/10.1186/s12889-021-10338-2.
16. Yerezhepova A., Dauliyeva G., Maisanova R. Human Development Index As an Integral Indicator of the Quality of Life of the Population. Problems of AgriMarket. 2023;3:191-201. DOIhttps://doi.org/10.46666/2023-3.2708-9991.19.
17. Bacher J., Pfeiler R.,·Prandner D. Data Fusion: Creating New Opportunities for Data Analysis? A Study on the Potential of Data Fusion in Survey Research. Quality & Quantity. 2025. DOIhttps://doi.org/10.1007/s11135-025-02107-9.
18. Algan Y., Murtin F, Beasley E., Higa K., Cenik C. Well-Being Through the Lens of the Internet. PLoS ONE. 2019;14(1):e0209562. DOIhttps://doi.org/10.1371/journal.pone.0209562.
19. Stroeva G.N., Gorelova A.D. Assessment of Shifts and Differences in Employment of the Population of the Far Eastern Federal District Subjects. Bulletin of the Pacific State University. 2018;2(49):63-72.
