Статистический анализ неравномерности цифровизации регионов РФ и ее влияния на суммарный коэффициент рождаемости
Электронный научный архив УРФУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Статистический анализ неравномерности цифровизации регионов РФ и ее влияния на суммарный коэффициент рождаемости
Statistical Analysis of Uneven Digitalization Across Russian Regions and Its Impact on the Total Fertility Rate |
|
| Автор |
Tonkikh, N. V.
Kataev, V. A. Kochkina, E. M. Тонких, Н. В. Катаев, В. А. Кочкина, Е. М. |
|
| Тематика |
DIGITALISATION
INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES DIGITAL EMPLOYMENT RUSSIAN REGIONS REGIONAL DIFFERENTIATION TOTAL FERTILITY RATE CLUSTER ANALYSIS REPRODUCTIVE BEHAVIOUR MULTIVARIATE STATISTICAL ANALYSIS FERTILITY FACTORS ЦИФРОВИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЦИФРОВИЗАЦИЯ ЗАНЯТОСТИ РЕГИОНЫ РОССИИ РЕГИОНАЛЬНАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ СУММАРНЫЙ КОЭФФИЦИЕНТ РОЖДАЕМОСТИ КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕПРОДУКТИВНОЕ ПОВЕДЕНИЕ МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ФАКТОРЫ РОЖДАЕМОСТИ |
|
| Описание |
Russia has been historically characterised by a high regional socio-economic differentiation, including in the sphere of population. Nowadays, information and communication technologies are spreading at different speeds in various regions. Since the impact of digitalisation on fertility is understudied, it is necessary to find methods for identifying connections between them. The paper assesses the development of Russian regions in terms of the total fertility rate (TFR) in regions differently using information and communication technologies. To this end, the study obtained data from the Federal State Statistics Service, namely, from the section “Information and communication technologies” of reports “Regions of Russia: socio-economic indicators”. Univariate and multivariate statistical methods were applied. Russian regions were clustered according to 16 indicators characterising their digital development. Data for 2014 and 2019 were analysed. Three clusters — «best», «average» and «worst» — were identified. The higher polarisation was observed in 2014: 4 regions were included in the “average” cluster, 29 in the “best” cluster, and 46 in the “worst” cluster. In 2019, the polarisation diminished: 45 regions belonged to the “average” cluster, 33 to the “best” cluster, only 4 to the “worst” cluster (Republics of Dagestan, North Ossetia-Alania, Tyva, Chechen Republic). The results show that the total fertility rate is lower in clusters with higher values of digital development. In 2014–2019, TFR decreased by 31.1% in the “best” and by 47.7% in the “average” clusters; on the other hand, this indicator increased by 37.7 % in the “worst” cluster. However, it is difficult to assess the exact effect of specific digitalisation factors on fertility due to their complexity and interdependence. Further studies can focus on statistical evaluation of the impact of employment on reproductive behaviour.
В России исторически сложилась высокая региональная дифференциация социоэкономики, в том числе в сфере народонаселения. Новейшие процессы распространения информационно-коммуникационных технологий в регионах тоже протекают с разной скоростью. Влияние цифровизации на рождаемость населения мало изучено, требуется поиск релевантных методов выявления связей между обозначенными процессами. Целью исследования является оценка влияния цифрового развития регионов России на суммарный коэффициент рождаемости в регионах с разным уровнем использования информационно-коммуникационных технологий. В анализе использованы данные Росстата из сборников «Регионы России: социально-экономические показатели», раздел «Информационные и коммуникационные технологии». Применялись методы одномерной и многомерной статистической обработки данных. Проводилась кластеризация регионов РФ по 16 показателям, характеризующим уровень цифрового развития территории. Исследование выполнялось с пятилетним интервалом, в 2014 и 2019 гг. Выделено три кластера, условно названные «лучший», «средний» и «худший». Наиболее высокая поляризация цифрового развития наблюдалась в 2014 г.: в «среднем» кластере находилось 4 региона, в «лучшем» — 29, в «худшем» — 46. В 2019 г. поляризация сгладилась: в «среднем» кластере уже 45 регионов, в «лучшем» — 33, в «худшем» осталось 4: Республика Дагестан, Республика Северная Осетия — Алания, Чеченская Республика, Республика Тыва. Результаты показали, что средний суммарный коэффициент рождаемости ниже в тех кластерах, которые характеризуются более высокими показателями в области цифровизации. За 2014–2019 гг. в лучшем с точки зрения развития информационных и коммуникационных технологий кластере он снизился на 31,1 %, в «среднем» — на 47,7 %; в «худшем» кластере наблюдался рост рождаемости на 37,7 %. Многослойность и взаимозависимость факторов влияния на процессы рождаемости не позволила точно оценить вклад конкретных факторов цифровизации на деторождение. Обоснована перспективность будущих исследований в направлении статистической оценки влияния цифровизации занятости на репродуктивное поведение. |
|
| Дата |
2024-04-17T11:47:15Z
2024-04-17T11:47:15Z 2024 |
|
| Тип |
Article
Journal article (info:eu-repo/semantics/article) Published version (info:eu-repo/semantics/publishedVersion) |
|
| Идентификатор |
Тонких Н. В. Статистический анализ неравномерности цифровизации регионов РФ и ее влияния на суммарный коэффициент рождаемости / Н. В. Тонких, В. А. Катаев, Е. М. Кочкина. — Текст : электронный // Экономика региона. — 2024. — Том. 1. — С. 92-105.
2411-1406 2072-6414 http://elar.urfu.ru/handle/10995/132044 10.17059/ekon.reg.2024 -1-7 |
|
| Язык |
ru
|
|
| Связанные ресурсы |
Экономика региона. 2024. Выпуск 1
|
|
| Права |
Open access (info:eu-repo/semantics/openAccess)
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ |
|
| Формат |
application/pdf
|
|
| Издатель |
Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН |
|