

104 

УДК 351.746+ 346.548

 

 

   :

  

.. 

https://orcid.org/0000-0002-2839-5070

.. 

https://orcid.org/0000-0002-4613-4966

.. 

https://orcid.org/0000-0002-1252-6021

Алтайский государственный университет, Барнаул, Россия

e-mail: daria.omelchenko@mail.ru, svet-maximova@yandex.ru, noe@list.ru

DOI:10.14258/ssi(2020)2-07

     

      







     



      

      

     







Ключевые слова: социальная безопасность, приграничные регионы,

риски и угрозы социальной безопасности, типология российских регионов,

кластерный анализ



Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта РФФИ № 19-011-00417 «Факторы

имеханизмы формирования доверия всистеме сохранения социальной безопасности впригранич-

ных регионах России» (2019–2021 гг.)





MATHEMATICAL AND STATISTICAL ANALYSIS

OF SOCIAL SECURITY IN BORDER REGIONS OF RUSSIA:

EXPERIENCE OF TYPOLOGY BUILDING

D.A. Omelchenko

https://orcid.org/0000-0002-2839-5070

S.G. Maximova

https://orcid.org/0000-0002-4613-4966

O.E. Noyanzina

https://orcid.org/0000-0002-1252-6021

Altai State University, Barnaul, Russia,

e-mail: daria.omelchenko@mail.ru, svet-maximova@yandex.ru, noe@list.ru

Social security is one ofthe most important priorities ofthe state policy inthe

Russian borderlands, requiring complex and systematic approach to its e cient re-

alization, especially inpart ofthe monitoring and assessment ofsocial processes.

Based on a large body ofstatistical data, the authors suggest a model ofevaluation

ofsocial security inborder regions, including nine groups ofindicators, describ-

ing socio-economic, demographic and ecological spheres, characteristics oflabor

markets, healthcare system, public order and crime control, social and information

infrastructures as its main components.  e analysis is given separately for each

component and completed by the general typology ofborder regions, demonstrat-

ing combination ofissues and possibilities inmaintaining social security.

Keywords: social security, border regions, risks and threats to social security, ty-

pology ofRussian regions, cluster analysis



Социальная безопасность является одной изактуальных проблем современ-

ного российского общества, требующих нетолько научного, общественного ипо-

литического внимания, но иконкретных управленческих решений. Данное поня-

тие описывает качество социальных отношений между социальными субъектами,

степень осознания имеющихся вызовов иугроз, уязвимость ипотенциал противо-

действия, предотвращения иминимизации их негативных последствий (Левашов,

2002; Симонович, Киселева, 2013; Лига, 2013). Будучи комплексным феноменом, об-

ладающим множеством проявлений, факторов, причин ипоследствий, социальная

безопасность рассматривается наразных уровнях инаправлениях анализа.

Современное видение социальной безопасности предполагает отход от ее

односторонней интерпретации только как состояния защищенности, отсутствия

угроз иопасностей, что несоответствует глобальным истрановым социальным ре-

алиям, характеризуемым перманентностью воздействия рисков иопасностей иих

незримым присутствием вовсех сферах жизнедеятельности человека иобщества.

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

 № 2 2020

Все большее распространение получают комплексные подходы, учитывающие ста-

тические идинамические компоненты, многомерный характер исистемную детер-

минацию социальной безопасности.

Социальная безопасность может быть определена как такое состояние соци

альных отношений висторически сложившемся социокультурном обществе, которое

неразрушает его устройство исоциальное положение индивидов (Ноянзина, 2013).

Одновременно социальная безопасность отражает результаты целенаправленной де

ятельности государственных иобщественных институтов поидентификации, анали-

зу, оценке, предотвращению иминимизации последствий рисков иугроз, стоящих пе-

ред обществом. Все вышесказанное позволяет представить социальную безопасность

ввиде континуума, наположительном полюсе которого располагается социальный

гомеостазис, т.е. такое состояние общества, при котором оно полностью контроли

рует иуправляет всеми рисками, способными привести к дисбалансу иразрушению

социальной системы, ана отрицательном— состояние хаоса инезащищенности, пол

ной уязвимости общества к внешним ивнутренним угрозам, его неуправляемость.

Оба полюса представляют собой крайности, почти не встречающиеся в реальной

жизни. Множественные промежуточные состояния, сочетание позитивных инега

тивных факторов обусловливают различия в уровне социальной безопасности от-

дельных социальных групп или целых обществ. Предыдущие исследования показа-

ли, что насоциальную безопасность регионального социума оказывают воздействие

угрозы общероссийского масштаба, типичные для всех субъектов Российской Феде

рации, иуникальные проблемы конкретного региона, обусловленные его геополити-

ческим исоциально-экономическим положением (Ноянзина, 2013).

Выявление региональной специфики, определение групп регионов со сход

ным социально-экономическим положением имеет важное значение для формиро-

вания социальной безопасности вусловиях природного, физико-географического,

социокультурного разнообразия российских территорий. Эта задача давно ипло

дотворно решается российскими учеными, разработавшими большое количество

типологий, позволяющих вобобщенном, интегрированном виде описать состояние

иперспективы регионального развития. Вобщей совокупности научных разрабо

ток безусловным лидером являются экономические исследования, акцентирующие

внимание навопросах поиска обоснования стратегий региональной политики, по

вышения конкурентоспособности, уровня икачества жизни вроссийских регио-

нах, эффективного бюджетного финансирования ираспределения государственных

субсидий (Зубаревич исоавт., 2005; Анимица, Иваницкий, Пешина, 2005; Сигова,

Гуртов, 2007; Зандер, Ферова, Инюхина, Старцева 2007; Меньщикова, 2011; Иванова,

2013; Кузнецова, 2014; Кораблева, Карпов, 2017 идр.). Имеются иразработки для

отдельных отраслей, например для оценки системы образования (Собкин, Писар

ский, 1998; Крошилин, Леонова, Медведева, Иванина 2015), здравоохранения (Глин-

ский, Третьякова, Скрипкина 2013; Русских, Сироткина, Тинякова 2015; 2017) или

социальной сферы вцелом (Хубулова, 2013).

Приграничные регионы России выступают особым объектом типологическо

го анализа всилу особенностей их географического положения, наличия возмож-





№ 2 2020

ностей иуязвимостей, связанных сблизким расположением границы ивлиянием

соседней страны, реальных и потенциальных трансграничных взаимодействий,

внимание к которым значительно усилилось впоследние годы всвязи свозраста

нием роли международных интеграционных процессов, международного сотруд-

ничества, безопасности и миграции (Бадарчи, Дабиев, 2012; Осмоловская, 2016;

Бильчак, Бильчак, 2017; Омельченко, Максимова, Ноянзина, 2018). Между тем чаще

всего втипологиях приграничных регионов также наблюдается значительный крен

всторону экономических критериев оценивания, тогда как проблематика социаль

ной безопасности как таковой практически непредставлена внаучной литерату-

ре. Можно отметить лишь отдельные попытки такого анализа, которые освещают

особенности отдельных географических зон, например таких, как Дальний Восток

или регионы Кавказа (Максимова исоавт., 2010; Немировский, Немировская, 2012;

Комарова, 2012; Петросян, Филиппова, 2013; Гайфуллин, Гайфуллина, 2015). Таким

образом, задача попостроению типологии приграничных регионов поуровням со

циальной безопасности является весьма актуальной как для науки, так идля управ-

ленческой практики.

Системный подход к анализу социальной безопасности врегиональных соци

умах предполагает комплексную оценку ее показателей, которые должны адекват-

но, объективно иразносторонне отражать происходящие врегионах социальные

процессы. Выделить критерии социальной безопасности довольно сложно всилу

многоаспектности имногогранности данного явления, отсутствия единой устояв

шейся методологической основы мониторинга социальной безопасности, слабой

развитости обобщающих исследований и преобладания изучения отдельных ви

дов социальной безопасности. Всвоем исследовании мы, содной стороны, исходи-

ли изимеющегося опыта инаиболее часто применяющихся показателей, сдругой

стороны, ввиду несовершенства имеющихся типологий стремились представить

новые научные результаты, основывающиеся наболее актуальных статистических

данных, отражающих современные тенденции развития российского приграничья.

В процессе формирования системы индикаторов социальной безопасности

мы руководствовались следующими принципами итребованиями.

Во-первых, показатели социальной безопасности регионов должны, содной

стороны, отражать ключевые аспекты регионального развития, значимые аспекты

функционирования социальной сферы региона, асдругой— обладать дискрими

нативностью, способностью выявлять региональную специфику, обеспечивать не-

обходимую для различения региона вариабельность признаков. Важно обеспечить

широкое разнообразие групп показателей для максимально точного иполного опи

сания региональной ситуации.

Во-вторых, задача построения типологии исопоставления регионов требу

ет обеспечения универсальности перечня индикаторов ипривлечения для анали-

за данных повсем приграничным регионам без исключения, поскольку любые от-

сутствующие значения способны привести к существенному искажению итоговой

типологии иее ключевых характеристик. При этом для адекватного сравнения ре

зультатов оценки втех случаях, где это возможно, предпочтительно использование

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

108 № 2 2020

относительных показателей, учитывающих площадь территории, ее населенность

идругие показатели социального иэкономического развития (такие, например, как

ВРП). Уточним, что внашем исследовании вкачестве приграничных были отобра

ны регионы, имеющие сухопутные или морские межгосударственные границы, вне

зависимости отналичия наих территории контрольно-пропускных пунктов (всего

48 регионов). Такой широкий подход к определению приграничных регионов позво

лил учесть их географическое разнообразие ивключить ванализ различные зоны

приграничья, дифференцируемые пососедствующим странам и типам трансгра

ничных связей, уровню обеспечения природными ресурсами, наличию транспорт-

ных путей, исторических особенностей развития территории итой роли, которую

играет приграничный статус вформировании стратегий регионального развития.

В-третьих, фактические сведения, используемые для расчета показателей со

циальной безопасности, должны основываться на официальных статистических

источниках, публикуемых на федеральном уровне, желательно в единой базе от

крытых данных (поскольку данные изразличных источников, науровне отдельных

ведомств исистем статистического учета, часто существенно разнятся, что исклю

чает возможность их достоверного сопоставления), ииметь достаточно длитель-

ную статистическую «историю», что должно обеспечить возможности последующе-

го мониторинга ипрогнозирования социальной безопасности. Важно также, чтобы

все показатели относились к одному временному периоду, давали возможность

оценить динамику, показать определенный срез состояний социальной безопасно

сти вкакой-то момент времени. Визученных нами исследованиях выбор временно-

го лага часто связывается скраткосрочными исреднесрочными экономическими

циклами Дж. Китчина (3–4 года), К. Жюгляра (7–12 лет), С. Кузнеца (16–25 лет).

Интенсивная социальная и экономическая динамика, а также сроки реализации

большинства государственных программ, разработанных ивступивших вдействие

впериод 2011–2013 гг., обусловили выбор вкачестве оптимального периода сбора

статистических данных пятилетний период— с2014 по2018 г., покоторому име

лись доступные данные побольшинству показателей повсем регионам, он высту-

пал своеобразным «экватором» оценки эффективности реализации первых этапов

национальных проектов. Вто же время соблюдение требований согласованности

данных друг сдругом, втом числе относительно периода оценки, невсегда возмож

но, слишком строгое соблюдение неизбежно приводит к сокращению количества

индикаторов, поэтому приходится идти на определенный компромисс. Для того

чтобы сохранить необходимые показатели для анализа, вотдельных случаях были

использованы данные за период 2014–2016 или 2014–2017 гг. атакже поряду демо

графических показателей, обновляемых более оперативно,— за 2014–2019 гг.

     

Для анализа социальной безопасности приграничных регионов были раз

работаны девять групп показателей, описывающих экономику региона иуровень

жизни, тенденции демографического развития, состояние рынка труда, занятости

икадровой обеспеченности, социальной инфраструктуры, образования издраво



109

№ 2 2020

охранения, общественной безопасности, окружающей среды, доступности и без-

опасности современных информационных технологий (табл. 1). Всего использо-

валось 45 показателей, представляющих собой усредненное значение за период,

покоторому имелись доступные данные повсем регионам исследования.

Таблица 1.

Показатели социальной безопасности приграничных регионов,

используемые для построения типологии





    

Блок 1. Эко-

номическое

иинновацион-

ное развитие

региона

Инвестиции

в основной капитал

Тыс. руб.

на душу населения

2014–2018

Удельный вес организаций,

осуществляющих технологи-

ческие инновации вобщем

количестве организаций

% 2014–2016

Отношение объема инве-

стиций восновной капитал

к валовому региональному

продукту

% 2014–2017

ВРП надушу населения

2014–2017

Тыс. руб. надушу населения 2014–2017

Доля внутренних затрат

наисследования иразработ-

ки 2014–2017

% 2014–2017

Доля продукции высокотех-

нологичных инаукоемких

отраслей вВРП региона

% 2014–2017

Блок 2. Демо-

графическое

развитие

Численность населения Человек 2014–2019

Естественный прирост Значение коэффициента 2014–2018

Общая демографическая

нагрузка

Количество лиц нетрудоспо-

собного возраста, приходя-

щееся на1000 лиц трудоспо-

собного возраста

2014–2019

Демографическая нагрузка

лицами старшего возраста

Количество лиц старше

трудоспособного возраста,

приходящееся на1000 лиц

трудоспособного возраста

2014–2019

Международный миграци-

онный прирост

Человек 2014–2018

Межрегиональный миграци-

онный прирост

Человек 2014–2018

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

110 № 2 2020





    

Ожидаемая продолжитель-

ность жизни

Лет 2014–2018

Суммарный коэффициент

рождаемости

Среднее число рождений

уодной женщины вгипоте-

тическом поколении за всю

ее жизнь при сохранении су-

ществующих уровней рож-

даемости вкаждом возрасте

независимо отсмертности

2014–2018

Блок 3. Рынок

труда, заня-

тость икадро-

вая обеспечен-

ность

Доля занятого населения

всреднегодовой численно-

сти

% 2014–2018

Уровень безработицы

(2014–2018)

% 2014–2018

Выпуск специалистов орга-

низациями высшего образо-

вания (2014–2018)

Человек 2014–2018

Подготовка специалистов

среднего звена (2016–2018)

Коэффициент на10 тыс.

населения

2016–2018

Подготовка квалифициро-

ванных рабочих, служащих

Коэффициент на10 тыс.

населения

2016–2018

Блок 4. Бла-

госостояние,

уровень жизни

инагрузка

насистему

социальной

защиты насе-

ления

Соотношение среднеду-

шевых денежных доходов

населения свеличиной

прожиточного минимума

(2014–2018)

% 2014–2018

Доля населения сдоходами

ниже прожиточного мини-

мума (2014–2018)

% 2014–2018

Соотношение среднего

размера назначенных пенсий

свеличиной прожиточного

минимума пенсионера

% 2014–2018

Жилплощадь наодного

жителя

Кв. метр 2014–2018

Блок 5. Здоро-

вье населения

иразвитие

системы здра-

воохранения

Мощность амбулаторно-по-

ликлинических учреждений

Количество посещений

всмену на10 тыс. чел. насе-

ления

2014–2016

Обеспеченность средним

медицинским персоналом

Количество на10 тыс. чело-

век населения

2014–2016

Численность врачей всех

специальностей

Количество на10 тыс. чело-

век населения

2014–2018



111

№ 2 2020





    

Смертность отболезней

системы кровообращения

Количество на100 тыс.

населения

2014–2018

Смертность отновообразо-

ваний, втом числе отзлока-

чественных

Количество на100 тыс.

населения

2014–2018

Заболеваемость сдиагнозом

психического расстройства

ирасстройствами поведения

Количество на100 тыс.

населения

2014–2016

Суициды

Количество на100 тыс.

населения

2014–2018

Блок 6. Соци-

альная ин-

фраструктура,

образование

испорт

Количество спортивных соо-

ружений

Количество на100 тыс.

населения

2014–2017

Доля занимающихся физ-

культурой испортом

% 2016–2017

Охват детей дошкольным

образованием

Процент отчисленности

детей соответствующего

возраста

2014–2017

Блок 7. Об-

щественная

безопасность

иправопоря-

док

Уровень преступности

Количество преступлений

на100 тыс. населения

2014–2018

Доля несовершеннолетних

участников преступлений

Процент отчисленности

детского населения ввозрас-

те от14 до17 лет

2014–2018

Количество преступлений

всостоянии алкогольного

опьянения

Количество преступлений

на10 тыс. населения

2014–2018

Количество наркопресту-

плений

Количество преступлений

на10 тыс. населения

2014–2018

Смертность отДТП

Количество на100 тыс.

населения

2014–2018

Блок 8. Окру-

жающая среда

иэкологиче-

ская безопас-

ность

Доля населения, обеспе-

ченного питьевой водой,

отвечающей требованиям

безопасности (2014–2018)

% 2014–2018

Объем выбросов вредных

(загрязняющих) веществ

ватмосферный воздух отав-

томобильного транспорта

(2014–2018)

Тыс. т 2014–2018

Количество объектов, имею-

щих стационарные источни-

ки загрязнения атмосферно-

го воздуха

Ед. 2014–2017

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

112 № 2 2020





    

Количество погибших ипо-

страдавших вчрезвычайных

ситуациях

Человек 2014–2017

Блок 9. До-

ступность

информаци-

онных техно-

логий иин-

формационная

безопасность

Доля активных пользова-

телей сети Интернет среди

населения

% 2014–2018

Доля домашних хозяйств,

имеющих широкополосный

доступ к сети Интернет

% 2014–2018

Доля населения, неисполь-

зующего сеть Интернет

посоображениям безопас-

ности

% 2014–2018

На первом этапе анализа вкаждой группе показателей был проведен фактор-

ный анализ для вычисления интегральных индексов, коррелирующих синдивиду-

альными индикаторами вкачестве обобщенного основания. Если между показа-

телями наблюдалась низкая корреляционная взаимосвязь или доля объясненной

дисперсии была невелика (менее 70%), выделялись отдельные факторы для групп

коррелирующих между собой показателей, апоказатели, неимеющие значимой вза

имосвязи с интегральным фактором, исключались из анализа. Данный алгоритм

позволил отобрать наиболее важные переменные исократить размерность массива

данных.

Далее покаждому фактору вгруппе проводился кластерный анализ, выде

лялись типы регионов, внаибольшей степени дифференцируемые попоказателям

группы. Для получения устойчивых результатов мы использовали несколько ста

тистических инструментов, включающих двухэтапный иерархический кластер-

ный анализ, кластерный анализ методом K-средних. Оптимальное количество

кластеров определялось наоснове совокупности информационных играфических

критериев (силуэтная мера, метод «локтя» Элбоу, gap statistic, D критерий инеко

торые другие), втом числе использовались специальные программные средства

ифункции (в частности, алгоритм NbClust впрограммной среде R, позволяющий

сопоставить более 20 индексов, рассчитывающих наилучшее распределение объ

ектов покластерам).

На последнем этапе анализа полученные интегральные факторы использова

лись вкачестве предикторов вфинальном кластерном анализе, наоснове которого

была построена обобщенная типология приграничных регионов повсем компонен

там социальной безопасности.

 

Представим основные результаты проведенного статистического анализа

покаждой группе показателей, составивших методический каркас для построения

типологии.



113

№ 2 2020

Группа показателей 1. Экономическое иинновационное развитие региона

Одной изважнейших составляющих социальной безопасности региона яв

ляется стабильность исила экономики, выступающие материальной основой для

удовлетворения базовых социальных и культурных потребностей его жителей,

фундаментом, необходимым для развития социальной сферы. Обобщающим по

казателем экономической деятельности региона выступает внутренний региональ-

ный продукт, характеризующий процесс производства товаров иуслуг. Его связь

синвестиционной политикой иинновационными процессами показывает основ

ные тенденции экономического развития региона, его способность отвечать вызо-

вам времени, необходимости модернизации российской экономики.

В результате факторного анализа споказателями первой группы было выде

лено три фактора (33%, 30% и19% общей дисперсии переменных группы). Первый

фактор объединил основные экономические показатели— ВРП надушу населения

(α=0,99) иинвестиции восновной капитал (α=0,99), второй фактор— региональ

ные затраты наисследования иразработки (α=0,73), представленность наукоемких

ивысокотехнологичных отраслей вВРП региона (α=0,76) (положительный полюс

фактора) иотношение объема инвестиций восновной капитал (α=–0,82) (отри

цательный полюс). Суть третьего фактора описывалась единственной переменной,

измеряющей удельный вес организаций, осуществляющих технологические инно

вации врегионе (α=0,96). Таким образом, экономическое благосостояние региона,

создающее основу для экономической безопасности и финансовой стабильности

его жителей, фактически независело отпоказателей инновационной сферы идаже

отчасти было им противопоставлено. Ввиду противоречивости взаимосвязей меж

ду экономико-инвестиционными и инновационными показателями для дальней-

шего анализа были оставлены только первые изперечисленных показателей.

Последующий кластерный анализ позволил разделить все приграничные ре

гионы натри группы. Кпервой группе были отнесены Ненецкий иЯмало- Ненецкий

автономные округа, Республика Саха, Магаданская иСахалинская области, атакже

Чукотский автономный округ, где измеряемые показатели экономической безопас

ности были гораздо выше, чем вдругих регионах: среднее значение ВРП надушу

населения вданных регионах превышало 2,1 млн руб., инвестиции восновной ка

питал— 879,2 тыс. руб., аотношение объема инвестиций восновной капитал к ва-

ловому региональному продукту составило более 30% (таблица 2).

Оставшиеся регионы были распределены на две группы, которые условно

можно назвать «относительно успешные» (14 регионов1) и имеющие проблемы

социально-экономического развития (28 регионов2). Интегральный фактор вобе



Воронежская, Ленинградская, Астраханская, Тюменская, Амурская, Калининградская, Мурман-

ская, Белгородская, Оренбургская, Самарская области, Краснодарский край, Красноярский, Камчат-

ский, Хабаровский края



Архангельская, Брянская, Курская, Смоленская, Псковская, Волгоградская, Саратовская, Кур-

ганская, Челябинская, Новосибирская, Омская, Ростовская области, Забайкальский, Алтайский,

Приморский края, Еврейская автономная область, Республика Дагестан, Республика Ингушетия,

Чеченская Республика, Республика Крым, Республика Карелия, Республика Калмыкия, Кабарди-

но-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Республика Северная Осетия-Ала-

ния, Республика Алтай, Республика Тыва, Республика Бурятия.

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

114 № 2 2020

их группах имел отрицательные значения, что свидетельствовало обих «отрыве»

отрегионов первой группы, однако имежду собой регионы различались весьма су

щественно: подвум изтрех показателей интегрального индекса разрыв составил

более чем два раза. Таким образом, приграничные регионы были взначительной

степени дифференцированы по своему социально-экономическому положению,

что создавало разрыв вматериальных возможностях реализации социальной поли

тики, поддержания приемлемого уровня икачества жизни, противодействия соци-

альным рискам, связанным сбедностью, социальным неравенством, доступностью

социальной среды для уязвимых категорий граждан.

Таблица 2.

Средние значения показателей социально-экономического развития

и факторные значения вкластерах регионов



 

 -

 



(2014–2018),

. .

 



(2014–2017),

. .

 

  -

  

 -

 

(2014–2017), %





1 879,2 2105,5 30,4 1,1

2 120,6 446,1 26,8 –0,15

3 56,6 240,2 24,7 –0,31

Группа показателей 2. Демографическое развитие региона

Социальная безопасность— это прежде всего безопасность людей, их жизне

деятельности, высокий уровень здоровья ипродолжительности жизни, находящие

яркое отражение вхарактеристиках народонаселения. Вобществе, где много уми

рают иоткуда массово уезжают люди, где семьи нежелают рожать детей, аактивное

втрудовом отношении население несет тяжелое бремя пообеспечению нетрудо

способных, существуют явные проблемы ссоциальной безопасностью. Вэтой связи

качественный анализ снеобходимостью предполагал учет демографической состав

ляющей как значимой характеристики социальной безопасности нарегиональном

уровне.

По показателям группы демографического развития было выделено три ос

новных фактора (77% объясненной дисперсии). Первый фактор обобщил показа-

тели естественного прироста населения (α=–0,84), исуммарного коэффициента

рождаемости (СКР) (α=–0,74) имевшие отрицательную взаимосвязь споказателя

ми демографической нагрузки нанаселение лицами старших возрастов (α=0,92)

иприроста населения за счет международной миграции (α =0,76). Данный фак

тор характеризовал процессы естественного воспроизводства населения региона

икомпенсации демографических потерь за счет притока иностранных граждан (ме

жрегиональные миграции вэтом факторе существенной роли неиграли). Второй





№ 2 2020

фактор образовали показатели ожидаемой продолжительности жизни (α = 0,63),

численности населения (α=0,53) имежрегиональной миграции (α=0,54), атре

тий — имел максимальную нагрузку только по показателю суммарного коэффи-

циента рождаемости (α=0,65). Ввиду отсутствия четкой интерпретации увторого

итретьего фактора для расчета интегрального индекса икластерного анализа были

оставлены переменные, имевшие максимальные нагрузки попервому фактору.

В результате кластеризации все регионы были разделены на три группы.

Кпервому кластеру было отнесено 20 регионов, вкоторых наблюдались ярко вы

раженные тенденции постарения населения иснижения естественного воспроиз-

водства, аэтническая структура населения стремительно менялась под влиянием

международной миграции. Указанные тенденции в большей степени проявились

вАлтайском крае, Воронежской, Архангельской иБелгородской областях. Второй

фактор (9 регионов) составили регионы, сумевшие сохранить свой демографиче

ский потенциал за счет высоких естественного прироста иожидаемой продолжи-

тельности жизни, слабой демографической нагрузки иотсутствия значимого эф-

фекта отприсутствия иностранных граждан. Наиболее яркими представителями

данной группы являлись Республики Ингушетия, Якутия, Тыва, Чеченская Респу

блика, Ямало-Ненецкий автономный округ. Третий, промежуточный кластер соста-

вили регионы сотносительно благополучной демографической ситуацией (среднее

значение интегрального фактора 0,1). Вкачестве типичных представителей данного

кластера можно привести Мурманскую, Амурскую иМагаданскую области.

Таблица 3.

Средние значения показателей демографического развития

ифакторные значения вкластерах регионов



 





-

 

 -







 







1 –3,2 477,3 1,6 4549,0 –0,9

2 10,4 228,6 2,4 340,2 1,7

3 1,2 375,4 1,8 1556,9 0,1

Группа показателей 3. Рынок труда, занятость икадровая обеспеченность

региона

Статистический анализ состояния региональных рынков труда, их обеспечен

ности профессиональными кадрами продемонстрировал, что показатели занятости

и населения определялись прежде всего социально-экономическим положением,

благополучием различных отраслей народного хозяйства, создающих рабочие места,

ибыли слабо взаимосвязаны стем, сколько икаких специалистов производит реги

ональная система образования. Выделенные наоснове факторного анализа компо-

ненты хорошо описывали дисперсию переменных (83%, информативность факторов

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

 № 2 2020

33% 26% и24%), однако их содержание было неудовлетворительным для реализации

поставленных висследовании задач. Было решено оставить для дальнейшего анали

за только два ключевых показателя первого фактора, описывающих уровень заня-

тости ибезработицы населения, покоторым ибыл рассчитан интегральный индекс

(факторные значения). Входе кластеризации различные информационные критерии

ииндексы предлагали различное сочетание кластеров (от 2 до8). Функция NbClust

показала, что оптимальным являлось выделение семи кластеров.

Первый кластер образовали три региона сминимальным уровнем безработи

цы ивысокой долей занятости населения (значение интегрального фактора— 1,89):

Чукотский автономный округ, Архангельская область иЯмало-Ненецкий автоном

ный округ. Ко второму кластеру были отнесены пять регионов со сходной долей

безработицы (4,8%), но с меньшей долей занятости населения (среднее значение

55,4%): Хабаровский край, Самарская область, Камчатский край, Сахалинская об

ласть, Магаданская область. Третий кластер был образован единственным регио-

ном— Республикой Ингушетия, вкоторой был выявлен максимальный уровень

безработицы (28,8%) инаиболее низкая доля занятости населения (28,3%). Отме

тим также седьмой кластер, где показатели были весьма тревожными— высокий

уровень безработицы (15,8%) сочетался снизкой долей занятого населения. Вэтот

кластер вошли три региона: Республика Тыва (доля безработных 17,5%, доля заня

тых— 31,9%, значение фактора –2,16), Чеченская Республика (16,4%, 32,4%, –2,00)

иКарачаево-Черкесская Республика (13,6%, 36,4% и–1,41). Другие кластеры имели

промежуточные значения показателей (таблица 4).

Таблица 4.

Средние значения показателей развития рынка труда изанятости населения,

основные характеристики ифакторные значения вкластерах регионов





 

(2014–2018)

   

 (2014–2018)





1 4,3 71,2 1,89

2 4,8 55,4 0,86

3 28,8 28,3 -3,80

4 10,0 40,1 -0,73

5 6,6 44,9 -0,01

6 5,5 48,7 0,36

7 15,8 33,6 -1,86

Группа показателей 4. Благосостояние, уровень жизни инагрузка насистему

социальной защиты населения

Показатели четвертой группы характеризовали уровень жизни иблагососто

яние населения региона, при этом акцент был сделан навыявлении уязвимых групп





№ 2 2020

населения свысоким риском монетарной бедности (низкими доходами), матери-

альной депривации исоциальной исключенности.

Факторный анализ показал наличие одного ведущего фактора, положитель

ные значения которого соответствовали более высокому уровню жизни населения

региона иотсутствию многочисленных групп населения, находящихся вфинансово

затрудненном положении, отрицательные значения— плохим жилищным услови

ям ивысоким долям населения сдоходами ниже установленного прожиточного ми-

нимума.

Таблица 5.

Средние значения показателей благосостояния, уровня жизни

инагрузки насистему социальной защиты региона

ифакторные значения вкластерах регионов





1 

 -

 

  -

 



 

 

-

 

(2014–2018)





1 18,6 180,7 27,2 –1,86

2 24,4 259,6 15,3 0,02

3 26,9 338,9 10,0 1,12

В ходе рассмотрения различных вариантов кластерного анализа спозиций их

соответствия критериям качества иинтерпретируемости была отобрана трехкла

стерная модель. Первый кластер описывал семь регионов, вкоторых наблюдалась

невысокая обеспеченность населения жильем (в среднем 18,6 кв. м наодного жи

теля), среднедушевые доходы лишь на80% перекрывали прожиточный минимум

и почти треть населения имела доходы ниже установленного минимума. В наи

худшем положении находились жители Республики Тыва, где за прошедший пя-

тилетний период население обладало всреднем только 14,0 кв. м жилой площади,

отношение среднедушевых доходов к прожиточному минимуму составило 151,2%,

адоля населения ссамыми низкими доходами— почти 40%. Сходные условия на

блюдались вРеспублике Ингушетия (15 кв. м, 174,6%, 30,5%). Третий кластер (11ре-

гионов) описывал приграничные регионы схорошей обеспеченностью населения

жильем, высокими доходами инизким уровнем бедности (таблица 5). Ктаким бла

гополучным территориям были отнесены: Курская, Воронежская, Белгородская,

Магаданская, Ленинградская, Брянская, Тюменская области, Ненецкий автоном

ный округ, Краснодарский край, Ямало-Ненецкий автономный округ, Чукотский

автономный округ. Оставшиеся приграничные регионы были отнесены ко второму

кластеру— как занимающие промежуточную позицию. Примечательно, что рас

пределение «благополучных» регионов имело довольно четкую географическую

локализацию, они были расположены либо вкрайних восточных (Магаданская об

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

118 № 2 2020

ласть, Чукотский АО), либо вюго-западных областях (Брянская, Белгородская, Кур-

ская, Воронежские области). Еще одна зона— северные регионы (Ненецкий иЯма-

ло-Ненецкий АО), которые вместе сТюменской областью наюге также образовали

«пояс» социально-экономического благополучия.

Группа показателей 5. Здоровье населения ирегиональная система здравоох

ранения

Здоровье выступает одним изнаиболее важных показателей социальной без

опасности населения приграничных регионов, качества ипродолжительности его

жизни, отражающих условия жизни, труда иотдыха, состояние окружающей среды,

образ жизни иповедение.

Показатели исследования, описывающие количественные характеристики

системы здравоохранения иуровень общественного здоровья, были структуриро

ваны втри основных фактора (доля объясненной дисперсии— 80%).

Первый фактор описывал функционирование системы здравоохранения через

показатели мощности амбулаторно-поликлинических учреждений, обеспеченность

врачами исредним медицинским персоналом. Второй фактор включал характеристи

ки соматического здоровья населения, измеряемого наоснове данных осмертности

отболезней системы кровообращения иновообразований (наиболее частых причин

смертности). Третий фактор можно было условно назвать фактором психического

здоровья населения, поскольку он объединял показатели заболеваемости психиче

скими расстройствами, расстройствами поведения исуицидами, часть которых так-

же были обусловлены заболеваниями психического характера (таблица 6).

Далее споказателями каждого фактора был проведен кластерный анализ, что

позволило создать три типологии регионов.

По первому фактору было выделено пять ключевых кластеров, три из ко

торых (первый, третий и пятый

) имели отрицательные значения фактора, тогда

как другие три (второй, четвертый ишестой)— положительные значения. Интерес

представляют два кластера— первый ишестой, поскольку именно между ними раз

личия между регионами являются максимальными.

Первый кластер (4 региона) характеризовался самой слабой «проходимо

стью» амбулаторно-поликлинических учреждений, порядка 180 посещений всме-

ну на 10 тыс. населения, низкой обеспеченностью средним медицинским персо-

налом (среднее значение 79,5 на10 тыс. нас.) иврачами всех специальностей (33,2

на10тыс. нас.). Наиболее неблагополучная ситуация наблюдалась вЛенинградской

области, где при 221 количестве посещений всмену численность среднего медицин

ского персонала составила всего 65,2 человек на10 тыс. нас., вКурганской обла-

сти, имеющей наименьший относительный показатель численности врачей, ивРе-

спублике Дагестан, где мощность поликлиник составила 104,5 посещения всмену

на10тыс.нас. Шестой кластер включал только два региона— ЧукотскийАО иМага



Цифровое обозначение кластеров отражало циклический (челночный) характер распределения

регионов покластерам. Сначала были выделены кластеры сминимальными имаксимальными зна-

чениями, которые соответственно обозначены минимальными имаксимальными номерами. Про-

цесс завершился, образно говоря, всередине. Соответственно кластеры, имеющие медианные номе-

ра, имели средние (близкие к нулевым) значения интегрального фактора.



119

№ 2 2020

данскую область, вкоторых мощность амбулаторно-поликлинических учреждений

составила 415 посещений всмену на10 тыс. населения, наблюдалась максимальная

численность врачей (65,4 на10 тыс. нас.) исреднего медицинского персонала (141,1

на10тыс. нас.).

Таблица 6.

Средние значения показателей системы здравоохранения ифакторные значения

вкластерах регионов



 -

--

 



  -

 

 -

   -







1 181,2 79,5 33,2 –1,6

2 262,5 110,0 57,2 1,1

3 198,8 81,7 42,0 –0,9

4 241,7 102,2 51,0 0,3

5 222,6 94,6 45,9 –0,2

6 415,0 143,1 65,4 3,0

По второму фактору (соматического здоровья) после сопоставления различ-

ных кластерных решений было выделено пять групп регионов, изкоторых только

вдвух факторные значения были отрицательными, что соответствовало более высо

кому уровню регионального здоровья. Крегионам данных групп относились наци-

ональные республики Северо-Кавказского федерального округа, Ямало- Ненецкий

иЧукотский автономные округа, республики Бурятия иКалмыкия.

Таблица 7.

Средние значения показателей

соматического здоровья населения вкластерах регионов



 

 

 -

,  



 -

 

1 204,6 75,6 –2,3

2 1085,4 250,4 2,1

3 697,2 228,0 0,9

4 606,0 198,9 0,3

5 444,6 150,1 –0,9

Описывая проблемные регионы, стоит выделить Псковскую область, соста-

вившую отдельный (второй) кластер, вкоторой уровень смертности от болезней

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

120 № 2 2020

системы кровообращения за последние пять лет составил рекордное значение—

1085,4 человека на 100 тыс. населения, тогда как смертность от новообразова

ний— 250,4 человека на100 тыс. населения. Втретьем кластере уровень здоровья

был также близок к критическому. Регионы данного кластера: Хабаровский край,

Красноярский край, Челябинская область, Новосибирская область, Смоленская об

ласть, Еврейская автономная область, Ленинградская область, Приморский край,

Волгоградская область, Брянская область, Архангельская область, Курская область,

Республика Карелия (таблица 7).

По уровню психического здоровья относительно благополучное положение

наблюдалось в28 регионах, где среднее значение интегрального фактора составило

–0,1 стандартных балла, что соответствовало 2786,2 случая психических заболева

ний на100 тыс. населения и16,1 суицида натакое же количество жителей. Типич-

ные регионы данного кластера: Новосибирская область, Республика Калмыкия, Ре-

спублика Саха (Якутия) (таблица 8).

Высокий риск ухудшения ипотери психического здоровья наблюдался вдеся

ти регионах, где уровень суицидов ислучаев психических заболеваний значительно

превышали общероссийские показатели (15,4 посуицидам и2769,4 попсихическим

расстройствам): первый показатель составил 38,5 человека на100 тыс. населения,

второй – 3656,9 человека. Наиболее серьезная ситуация наблюдалась вАлтайском

крае, где уровень заболеваний психическими иповеденческими расстройствами за

последние пять лет всреднем составил 6265,5 человека, ив Чукотском автономном

округе, где помимо высокого уровня распространенности психических болезней

наблюдался еще иодин изсамых высоких вРоссии показателей суицида— 44,7 че

ловека на100 тыс. Указанными рисками оказались вбольшей степени затронуты

регионы Востока России июжные регионы Урала иСибири, тогда как западное при

граничье было относительно стабильным иблагополучным.

Таблица 8.

Средние значения показателей психического здоровья населения вкластерах



  

  

 





1 2786,2 16,1 –0,1

2 3656,9 38,5 1,6

3 1983,6 4,5 –1,2

Группа показателей 6. Социальная инфраструктура, образование испорт

Специфика данной группы заключалась втом, что она описывала социаль

ные условия, способствующие минимизации многих рисков социальной безопас-

ности, втом числе удовлетворению потребностей всаморазвитии, эффективном

осуществлении трудовой деятельности, поддержании здоровья, воспитании детей.

По результатам кластерного анализа было сформировано три группы регионов—

сотносительно хорошими, средними иплохими соответствующими условиями (по



121

№ 2 2020

казатель количества лиц, занимающихся спортом, был исключен как слабо корре-

лирующий состальными показателями).

Первый кластер описывал регионы со слабо развитой спортивной инфра

структурой исистемой учреждений дошкольного образования: натысячу жителей

всреднем приходилось только одно спортивное сооружение илишь каждый пятый

ребенок дошкольного возраста имел возможность посещать детский сад. Только

три региона были отнесены к данному кластеру— Республика Ингушетия, Чечен

ская Республика, Республика Дагестан.

Второй кластер имел промежуточные значения показателей. Среднее значе

ние спортивных сооружений составило 186,8 на 100 тыс. населения, охват детей

дошкольными учреждениями— 61,6%. Типичные представители данной группы—

Самарская иНовосибирская области.

Третий кластер— регионы сболее комфортными условиями иразвитой со

циальной инфраструктурой. Стоит отметить, что это довольно многочисленный

кластер, состоящий из24 приграничных регионов, вкоторых всреднем более 70%

детей посещали дошкольные учреждения и количество спортивных сооружений

превышало 250 на100 тыс. населения. Внаиболее выгодной ситуации находилась

Белгородская область, вкоторой последний показатель составлял почти 400 подоб

ных сооружений.

Таблица 9.

Средние значения показателей

социальной инфраструктуры, образования испорта вкластерах



 



   -







1 99,5 28,6 –2,8

2 186,8 61,6 –0,4

3 251,3 72,2 0,7

Группа показателей 7. Общественная безопасность иправопорядок

Показатели, касающиеся преступности иправонарушений, являются одними

изнаиболее явных иочевидных показателей социальной безопасности, иллюстри

рующих функционирование практически всех социальных институтов. Характери-

стики иструктура преступности отражают качество социальных отношений между

индивидами, обществом игосударством, степень аномии исоциального отчужде

ния, выступают барометром социального благополучия населения.

Показатели, включенные в данный раздел, после факторизации составили

единый фактор, описывающий 66,6% дисперсии. Только один показатель, смерт

ность отДТП, довольно слабо объяснялся интегральным фактором ибыл исключен

издальнейшего анализа, что позволило улучшить качество факторной модели.

Практически все критерии оценки количества кластеров показали иден

тичные результаты — оптимальность двухкластерного решения. Первый кластер

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

122 № 2 2020

(30регионов) объединил регионы сотносительно невысоким уровнем преступно-

сти (1229,5 чел. на100 тыс. населения) инезначительной долей несовершеннолетних

правонарушителей (в среднем 0,7% врегионе), атакже слабой представленностью

вструктуре правонарушений преступлений, совершенных под действием алкого

ля инаркотиков. Лидерами кластера являлись Чеченская Республика, Республика

Ингушетия, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Республика

Северная Осетия-Алания, атакже Белгородская область. Второй кластер охватывал

оставшиеся 18 регионов спротивоположными тенденциями, среди которых явны

ми аутсайдерами являлись Республика Бурятия иЗабайкальский край, вкоторых

доля несовершеннолетних преступников превышала 2% отобщего числа правона

рушителей, уровень преступности превышал 2500 преступлений на100 тыс. насе-

ления, аколичество алко- инаркопреступлений являлось одним измаксимальных.

Столь же критическая ситуация, кроме показателя наркопреступлений, наблюда

лась ив Республике Тыва (таблица 10).

Таблица 10.

Средние значения показателей общественной безопасности

и правопорядка вкластерах



 -

 



-





-





-







1 0,7 1229,5 20,6 1,1 –0,6

2 1,7 2161,5 48,7 2,0 1,0

Группа показателей 8. Окружающая среда иэкологическая безопасность

В группу показателей экологических рисков ибезопасности были включены

данные, отражающие удовлетворенность базовых экологических потребностей че

ловека— вчистом воздухе ипитьевой воде, атакже данные очрезвычайных ситуа-

циях, возможностях их контроля иуправления.

В результате факторного анализа четыре показателя группы распределились

надва фактора, описывающих 77,4% общей дисперсии переменных. Первый фактор

описывался через показатели загрязнения воздуха— объем выбросов загрязняю

щих веществ отавтомобильного транспорта, важнейшего передвижного источни-

ка загрязнений, иколичества стационарных объектов загрязнения атмосферного

воздуха. Второй фактор включал две других переменных: долю населения, обеспе

ченную питьевой водой, отвечающей требованиями безопасности, и количество

погибших ипострадавших вчрезвычайных ситуациях. Несмотря нато, что сами

посебе указанные факторы были важны для понимания экологической обстанов

ки врегионе, корреляция между ними была недостаточно сильной истатистически

незначимой (r=0,27, p= 0,06), аобщий фактор— трудно интерпретируемым, поэ

тому для дальнейшего анализа был оставлен только первый фактор иобразующие

его два индикатора.



123

№ 2 2020

Кластерный анализ позволил выделить четыре группы регионов, две изко-

торых (первая и вторая) имели отрицательные значения интегрального фактора,

что являлось эквивалентом экологического благополучия, тогда как другие два—

напротив, являлись зонами повышенных экологических рисков. Сучетом градаций

эти группы можно условно назвать «экологически благополучные», «относительно

благополучные», «относительно неблагополучные» и«неблагополучные» регионы.

К экологически благополучным были отнесены 16 приграничных регионов.

По уровню загрязнения воздуха автотранспортом последнее место занимали Не

нецкий и Чукотский автономные округа, в которых среднее количество выбро-

шенных ватмосферу веществ за последние пять лет составило всего 4,4 и5,1 тыс.

т, тогда как регионами сминимальным количеством стационарных источников

загрязнения являлись республики Ингушетия иСеверная Осетия— Алания (15

и28объектов).

Относительным экологическим благополучием отличались 17 приграничных

регионов, где средний ежегодный объем выбросов загрязняющих веществ ватмос

ферный воздух составил 104 тыс. т, тогда как количество стационарных объектов—

393. Регионами подобного типа являлись, например, Калининградская область иРе

спублика Бурятия.

В зоне крайнего экологического неблагополучия находились Ростовская об

ласть иКраснодарский край, вкоторых объем выброшенных ввоздух автомобиль-

ным транспортом загрязняющих веществ составил свыше 462,6 тыс. т, аколичество

стационарных объектов загрязнения— выше 1000 (таблица 11).

Таблица 11.

Средние значения показателей окружающей среды

иэкологической безопасности вкластерах



   (-

)   -

  

 ,

  

 

 





1 47,7 138,5 –0,9

2 103,7 392,7 –0,2

3 250,3 777,9 1,0

4 509,8 1188,1 2,8

Блок 9. Доступность информационных технологий иинформационная безо-

пасность

В последнем издевяти блоков исследовались показатели доступности, субъ

ективные оценки безопасности и практическое использование информационных

технологий. Все три показателя были рассчитаны порезультатам выборочного об

следования населения ввозрасте 15–72 лет (15–74 лет с2017 г.) повопросам исполь-

зования информационных технологий иинформационно-телекоммуникационных

SOCIETY AND SECURITY INSIGHTS

124 № 2 2020

сетей, проведенного Росстатом, исоответственно отражали только мнения данных

возрастных групп населения (кроме объективного доступа).

В ходе кластерного анализа было выделено три группы регионов. Первая

группа (шесть регионов)— «продвинутые» регионы свысокой доступностью широ

кополосного доступа к сети Интернет (в среднем около 80% домохозяйств) иболее

активными пользователями информационных технологий (около 80% населения),

незначительной долей не использующего Интернет населения (в среднем 0,4%).

Кданном кластеру были отнесены Ямало-Ненецкий автономный округ, Мурман

ская область, Республика Крым, Калининградская область, Республика Карелия,

Ростовская область.

Второй кластер, напротив, характеризовался слабым доступом к «домаш

нему» Интернету (56,5% домохозяйств), слабой виртуальной активностью (65,1%

активных пользователей) идовольно высокой долей отказа отиспользования Ин

тернета посоображениям безопасности (около 2%). Это следующие регионы: Не-

нецкий автономный округ, Республика Бурятия, Забайкальский край, Республика

Тыва, Республика Дагестан, Чеченская Республика, Республика Ингушетия. Другие

регионы вошли впромежуточный кластер (таблица 12).

Таблица 12.

Средние значения показателей доступности информационных технологий

иинформационной безопасности вкластерах





 



 

 

 

, 



   -



 ,

-

  









1 81,0 79,9 0,4 1,96

2 65,1 56,5 2,0 –1,71

3 70,7 66,1 0,8 0,11

Обобщенная типология приграничных регионов пофакторам социальной бе-

зо пас нос ти

На последнем этапе анализа наоснове 11 обобщенных индексов была разра

ботана итоговая типология изпяти типов регионов, учитывающая сочетание пози-

тивных инегативных факторов, определяющих специфику поддержания исохране-

ния социальной безопасности вроссийском приграничье.

Первая группа может быть условно названа группой относительно благопо

лучных регионов повыраженности основных компонентов социальной безопас-

ности. По сравнению состальными регионами вних наблюдались более благо-

приятные условия по10 из11 показателей, кроме физического здоровья. Регионы

данного кластера: Архангельская область, Хабаровский край, Республика Каре

лия, Сахалинская область, Астраханская область, Республика Саха, Магаданская





№ 2 2020

область, Камчатский край, Мурманская область, Республика Северная Осетия—

Алания.

Второй кластер образовали шесть регионов — Республика Бурятия, Кур

ганская область, Забайкальский край, Амурская область, Еврейская автономная

область, Алтайский край. Основные угрозы социальной безопасности в данной

группе были связаны суровнем их социально-экономического развития ипробле

мами занятости, низким уровнем жизни иблагосостояния населения, слабостью

системы здравоохранения и значительными проблемами психического здоровья,

недоступностью информационных технологий для населения. Стоит отметить

ипреимущества данной группы регионов: это относительно высокий уровень фи

зического здоровья населения, развитая социальная инфраструктура, позволяю-

щая удовлетворять потребности, обусловленные более высоким демографическим

потенциалом, качество окружающей среды, создающие определенный потенциал

социальной безопасности вусловиях ярко выраженного социально-экономическо

го неблагополучия.

Третий кластер, самый многочисленный, объединял 21 регион со сходны

ми проблемами депопуляции населения, усиления роли международной мигра-

ции на региональных рынках труда, неразвитости социальной инфраструктуры,

ухудшения соматического здоровья иэкологической безопасности. Одновременно

с этим относительно высокий уровень благосостояния населения, психического

здоровья иобщественной безопасности, доступность современных информацион

ных технологий вкупе снизким уровнем безработицы, нагрузки насистему соци-

альной защиты со стороны финансово неблагополучных групп населения создава-

ли положительный фон для социального благополучия населения. Регионы данной

группы: Белгородская, Брянская, Волгоградская, Воронежская, Калининградская,

Курская, Ленинградская, Новосибирская, Омская, Оренбургская, Псковская, Ро

стовская, Самарская, Саратовская, Смоленская, Тюменская, Челябинская области,

Краснодарский, Красноярский иПриморский края, Республика Крым.

К четвертому кластеру были отнесены только три региона— Чукотский, Не

нецкий иЯмало-Ненецкий автономные округа. Вданных регионах наблюдались вы-

сокие значения побольшинству интегральных факторов социальной безопасности,

за исключением фактора психического здоровья, риски которого вЧукотском иНе

нецком округах были связаны свысокой распространенностью суицидов, авЯма-

ло-Ненецком автономном округе — с общими проблемами распространенности

психических заболеваний ирасстройств поведения.

Пятый кластер составили восемь регионов, специфичных посвоему адми

нистративно-территориальному статусу. Это республики— Карачаево-Черкесская,

Кабардино-Балкарская, Чеченская, Ингушетия, Дагестан, Калмыкия, Тыва иАлтай,

вкоторых шесть из11 факторов имели отрицательные значения, что свидетельство

вало оболее низком уровне жизни иблагосостояния населения, проблемах наре-

гиональных рынках труда, слабости системы здравоохранения ивысокой нагрузке

насистему социальной защиты со стороны экономически исоциально уязвимых

категорий населения, слабой развитости социальной инфраструктуры ислабой до