Работа содержит базовые концептуальные положения, методологию и описание информационного обеспечения, необходимые для построения и практического использования интегральных индикаторов качества жизни населения региона, страны. Приводятся примеры экспериментальной апробации предложенной методологии на межстрановом и межрегиональном уровнях. Методология использует идеи факторного анализа (в условиях отсутствия "обучающих выборок") и так называемую "экспертно-статистическую модель регрессии" (в условиях наличия "обучающих выборок") и включает в себя предварительную специальную унификацию шкал для исходных показателей и частных критериев качества жизни. Вычислительная реализация и эконометрический анализ экспертно-статистической модели регрессии осуществляется как в рамках классической линейной схемы, так и с использованием нейро-сетевого подхода. При анализе качества жизни населения в окрестности критических пороговых значений отдельных частных критериев предлагается использовать принцип Парето-классификации. В Управлении статистики уровня жизни Госстатагенства РФ описанный в работе подход используется при создании официальной методики оценки интегральных индикаторов качества жизни населения субъектов РФ. Работа выполнена при поддержке Российского гуманитарного фонда (проект № 99-02-00270)

Aivazian S.A.

Aggregative (integrated) indicators of quality of life: constructing and utilization for social-economic management and comparative analysis. - Moscow, CEMI Russian Academy of Science, 2000. - 118 p. (Rus.).

This basic concepts and methodology are developed and information sources are described that are required to construct and use in practice the aggregate quality of life indicators at the level of a region or a country The empirical examples of the developed methodology application to international and interregional data are provided. The methodology exploits factor analysis (with no training samples available) and "expert and statistical regression model" (with training samples available) and includes standardizing resealing of the basic indicators and quality of life measures. The computer implementation and econometric analysis of the regression model are done by using both classical linear regression framework and artificial neural network approach. Pareto classification is proposed for the quality of life analysis in the neiborhood of the critical, or threshold, values of particular indicators. The Standards of Living Department of Russian State Committee of Statistics employs our approach in establishing the official methodology for assessing aggregate quality of life in the regions of Russia.

The analysis of some specific quality of life components (income inequality, poverty rate, targeting social assistance) is conducted.

His work was supported by the Russian Foundation for Humanities (project # 99-02-00270)

Рецензенты: д.э.н. Ю.Р.Лейбкинд, к.э.н. Е.Б.Фролова

Редактор: И.А.Левина

Copyright © ЦЭМИ 1999 г. 117418, Москва, Нахимовский пр, 47

тел: (499) 129-10-11, факс: (495) 718-96-15 Отправить письмо: director@cemi.rssi.ru