Статистический анализ условий, уровня и качества жизни населения: теория, методология, показатели и российская специфика

В 2024 году, по данным Росстата, примерно 8% населения Российской Федерации, или около 11,6 млн граждан, были признаны бедными по критерию дохода ниже прожиточного минимума. Эта цифра не просто статистический показатель; она является отражением сложной, многомерной реальности, в которой переплетаются экономические, социальные и демографические факторы, формирующие условия, уровень и качество жизни миллионов людей. В условиях динамично меняющегося мира, подверженного экономическим потрясениям, технологическим сдвигам и социальным трансформациям, глубокий и всесторонний статистический анализ этих категорий приобретает особую актуальность.

Представленная работа призвана не только осветить теоретические основы и методологические подходы к пониманию и измерению условий, уровня и качества жизни, но и погрузиться в специфику российской практики, где уникальные вызовы и региональные особенности формируют особую картину. Мы рассмотрим, как развивались концепции благосостояния и бедности, какие системы показателей используются для их оценки, с какими методологическими трудностями сталкиваются статистики в России, и как современные информационные технологии трансформируют эту область. Цель — предоставить исчерпывающий, структурированный анализ, способный послужить фундаментом для дальнейших академических исследований и практических решений.

Понятийный аппарат: Условия, уровень и качество жизни

В попытке осмыслить сложность человеческого существования, экономисты, социологи и демографы разработали целый спектр терминов, каждый из которых призван осветить определенный аспект благополучия. Центральными среди них являются «условия жизни», «уровень жизни» и «качество жизни», дополняемые такими концепциями, как «благосостояние» и «бедность».

Уровень жизни традиционно рассматривается как мера материальной обеспеченности населения, отражающая степень удовлетворения материальных и духовных потребностей. Он определяется массой товаров и услуг, используемых человеком или домохозяйством за определенный период времени, и напрямую связан с объемом реальных доходов на душу населения и фактическим потреблением. В отечественной научной мысли это понятие трактуется многоаспектно, исходя из таких исходных понятий, как производство, потребление, доходы, стоимость жизни, потребительские нормативы и стандарты. Например, подход «от производства» рассматривает уровень жизни как характеристику количества потребляемых благ и степень удовлетворения потребностей, обусловленных текущим уровнем развития производительных сил общества, а значит, он напрямую отражает доступность ресурсов для населения.

Однако с течением времени стало очевидно, что одной лишь материальной обеспеченности недостаточно для полноценной оценки благополучия. Так возникло понятие качества жизни — междисциплинарное, гораздо более широкое и всеобъемлющее. Оно охватывает не только экономические аспекты, но и эффективность всех сторон жизнедеятельности человека, включая удовлетворение материальных, духовных и социальных потребностей, уровень интеллектуального, культурного и физического развития, а также степень обеспечения безопасности. Качество жизни интегрирует как объективные факторы (состояние здоровья, продолжительность жизни, условия окружающей среды, жилищный комфорт, питание), так и субъективные (психологический комфорт, удовлетворение культурных и духовных потребностей, социальное окружение). Это понятие определяется жизненными потенциалами общества и отдельных граждан, а также соответствием характеристик их жизнедеятельности социально-позитивным потребностям, ценностям и целям, предоставляя наиболее полную картину благополучия.

Благосостояние — еще одно важное понятие, которое, согласно рекомендациям ООН, представляет собой комплексную систему элементов. Оно включает в себя не только материальные аспекты (пища, одежда, фонды потребления и накопления), но и здоровье (в том числе демографические условия), условия труда и занятости, образование, жилище, социальное обеспечение и, что особенно важно, человеческие свободы. Таким образом, благосостояние выступает как широкое, многогранное понятие, объединяющее как материальные, так и нематериальные аспекты благополучия, дающее полное представление о возможностях человека.

Наконец, противоположной стороной благосостояния является бедность, которая определяется как экономическое положение индивида или социальной группы, при котором они не могут удовлетворить минимальные потребности, необходимые для жизни, сохранения трудоспособности и продолжения рода. Понимание и измерение бедности критически важно для разработки эффективной социальной политики.

Взаимосвязь между этими понятиями можно проиллюстрировать следующим образом: условия жизни — это среда, в которой существуют люди (климат, инфраструктура, доступ к ресурсам); уровень жизни — это количественная мера материального потребления в этих условиях; а качество жизни — это комплексная, часто субъективная, оценка того, насколько хорошо люди ощущают себя в данных условиях и при данном уровне потребления, учитывая их ценности и ожидания. Иными словами, условия создают возможности, уровень отражает реализацию базовых потребностей, а качество — более широкое восприятие удовлетворенности.

Эволюция теоретических подходов к измерению благосостояния и бедности

История измерения благосостояния и бедности — это история постоянного усложнения и уточнения концепций, отражающих меняющееся понимание человеческого достоинства и минимальных потребностей. От простых количественных оценок мы пришли к многомерным моделям, учитывающим не только доходы, но и широкий спектр лишений.

В основе ранних подходов лежала концепция абсолютной бедности. Она определяет состояние человека, при котором у него недостаточны условия для физиологического выживания, или когда доходы ниже так называемой «черты бедности», необходимой для удовлетворения базовых нужд — еды, воды, одежды, жилья и коммунальных услуг. Долгое время именно эта концепция была официально принята в России, где бедными считались те, чей доход не достигал прожиточного минимума. Этот подход относительно прост в измерении, но критикуется за игнорирование социального контекста и неравномерности распределения богатства, что не позволяет увидеть истинную картину социального исключения.

На смену или в дополнение к абсолютной пришла относительная бедность. Эта концепция фокусируется на социальном исключении и неравенстве. Она определяет бедность как состояние, при котором имеющиеся средства недостаточны для соответствия общественным ожиданиям относительно нормы. Например, по методике ОЭСР, человек считается относительно бедным, если его заработок составляет менее 60% от медианного дохода по стране. Этот подход более динамичен и отражает изменения в обществе, но его применение требует более сложных статистических расчетов и регулярного пересмотра пороговых значений.

Развитие социологических исследований привело к появлению концепции субъективной бедности, которая опирается на самоощущение человека и измеряется через опросы общественного мнения. Этот подход признает, что восприятие бедности может сильно отличаться от объективных показателей, и дополняет картину, показывая, насколько люди чувствуют себя социально исключенными или материально необеспеченными. Он важен для формирования политики, ориентированной на реальные потребности.

Самым современным и комплексным подходом является многомерная бедность. Она оценивает бедность не только по уровню дохода, но и на основе лишений (деприваций) в различных сферах жизни, таких как доступ к еде, жилью, одежде, медицине, образованию, развлечениям и технологиям. Этот подход признает, что человек может иметь доход выше прожиточного минимума, но при этом страдать от отсутствия доступа к качественным социальным услугам или достойным условиям проживания. Он позволяет выявить скрытые формы бедности и разработать более адресные программы поддержки, которые учитывают весь спектр жизненных проблем.

Помимо концепций бедности, для межстранового сравнения и измерения уровня жизни был разработан Индекс человеческого развития (ИЧР), ранее известный как Индекс развития человеческого потенциала (ИРЧП). Созданный в 1990 году группой экономистов во главе с пакистанским финансистом Махбубом уль-Хаком при поддержке индийского экономиста Амартии Сена, ИЧР представляет собой интегральный показатель, который выходит за рамки чисто экономических метрик. Он объединяет три основных параметра:

1. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении: отражает здоровье и долголетие населения.
2. Уровень образования: измеряется через среднюю продолжительность обучения и ожидаемую продолжительность обучения.
3. Величина валового национального дохода (ВНД) на душу населения по паритету покупательной способности (ППС) в долларах США: характеризует достойный уровень жизни.

Для каждого из этих параметров устанавливаются фиксированные минимальные и максимальные значения (например, ожидаемая продолжительность жизни от 25 до 85 лет, ВНД на душу населения от 100 до 40 тыс. долл. США), что позволяет унифицировать расчеты и обеспечить сопоставимость между странами. ИЧР стал важным инструментом для оценки прогресса стран в области человеческого развития и выявления дисбалансов в благосостоянии, предоставляя целостный взгляд на человеческий потенциал.

Эволюция этих подходов демонстрирует переход от узкоэкономического к более широкому, многоаспектному пониманию благополучия, что требует использования все более сложных статистических методов и инструментов.

Ключевые системы показателей и индикаторов для комплексного статистического анализа условий жизни

Статистический анализ условий, уровня и качества жизни населения — это сложная, многогранная задача, требующая комплексного подхода и использования обширной системы показателей. Эти индикаторы, объединенные в агрегированные блоки, позволяют получить всестороннюю картину благополучия общества, выявить проблемные зоны и оценить эффективность социальной политики.

Макроэкономические и социально-демографические индикаторы

Фундаментом для анализа условий жизни служат макроэкономические и социально-демографические индикаторы, которые дают общее представление о контексте, в котором развивается общество, и о потенциале для улучшения благосостояния.

Макроэкономические показатели включают:

• Валовой внутренний продукт (ВВП) и валовой национальный доход (ВНД) на душу населения: отражают общий экономический потенциал страны и средний уровень производства благ.
• Инфляция: напрямую влияет на покупательскую способность населения и реальные доходы.
• Уровень безработицы: ключевой индикатор экономической активности и занятости, влияющий на доходы и социальную стабильность.

Социально-демографические показатели охватывают:

• Демографические показатели: рождаемость, смертность, ожидаемая продолжительность жизни, миграционные процессы. Например, ожидаемая продолжительность жизни является одним из ключевых компонентов ИЧР, отражая общее состояние здоровья и качество здравоохранения.
• Индикаторы экономической активности: доля трудоспособного населения, уровень участия в рабочей силе, занятость по секторам экономики.
• Показатели пенсионного обеспечения: средний размер назначенных пенсий, их соотношение с прожиточным минимумом, доля пенсионеров в общей численности населения.

Эти обобщающие индикаторы служат отправной точкой для более детального анализа, позволяя оценить общий фон, на котором формируется уровень и качество жизни.

Показатели доходов, потребления и уровня бедности

Материальная обеспеченность — центральный элемент уровня жизни. Поэтому детальный анализ доходов и потребления населения занимает одно из ключевых мест в статистическом исследовании. Какова динамика реальных доходов и как она соотносится с ростом цен?

Показатели доходов населения включают:

• Среднедушевые денежные доходы населения: абсолютная величина, отражающая средний доход на одного человека.
• Реальные располагаемые денежные доходы: важнейший показатель, учитывающий инфляцию и обязательные платежи, показывающий, сколько денег остается у населения для потребления и сбережений.
• Номинальная и реальная начисленная средняя заработная плата: отражает динамику оплаты труда.
• Средний и реальный размер назначенных пенсий: характеризует уровень жизни пенсионеров.
• Величина прожиточного минимума: ключевой порог для оценки абсолютной бедности.
• Соотношение денежных доходов, заработной платы и пенсий с прожиточным минимумом: позволяет оценить, насколько доходы населения превышают или не достигают минимально необходимого уровня.
• Коэффициенты фондов (децильный коэффициент) и Джини: индикаторы дифференциации доходов, показывающие степень социального неравенства.

Показатели потребления:

• Фактическое конечное потребление домашних хозяйств: наиболее предпочтительный показатель для оценки уровня жизни, поскольку он учитывает не только прямые денежные расходы, но и социальные трансферты в натуральной форме (например, бесплатные медицинские услуги, образование).
• Структура и динамика потребительских расходов: показывает, на что население тратит свои доходы (продукты питания, непродовольственные товары, услуги) и как эта структура меняется со временем.
• Потребление основных продуктов питания на душу населения: дает представление об обеспеченности базовыми потребностями.

Показатели масштабов бедности детализируют картину необеспеченности:

• Коэффициент бедности: доля населения со среднедушевыми доходами ниже прожиточного минимума.
• Коэффициент крайней бедности: доля населения со среднедушевыми доходами ниже половины прожиточного минимума, что указывает на критическое положение.
• Дефицит денежных доходов населения: суммарный объем дохода, который недостает до величины прожиточного минимума для всех бедных слоев населения, что позволяет оценить масштаб необходимой социальной поддержки.

Индикаторы жилищных условий, социальной сферы и безопасности

Условия жизни выходят за рамки только материальной обеспеченности, охватывая такие важные аспекты, как жилище, доступ к социальным услугам и безопасность. Эти факторы формируют полноценное благополучие граждан.

Жилищные условия:

• Обеспеченность жильем: средняя площадь жилья на одного человека.
• Доля расходов на оплату жилья и коммунальных услуг в бюджете домохозяйства: индикатор финансовой нагрузки.
• Доступ к основным коммунальным удобствам: обеспеченность центральным отоплением, водоснабжением (включая горячую воду), канализацией, газом.
• По данным Росстата, в 2021 году 68% жителей России проживали в отдельных квартирах, 28,6% — в индивидуальных домах, 2% — в общежитиях и 1% — в коммунальных квартирах. Это свидетельствует о преобладании индивидуального жилья, однако доля общежитий и коммунальных квартир все еще значительна.
• В период с 2010 по 2021 год доля семей, проживающих в городе, выросла с 75% до 78%, что отражает продолжающуюся урбанизацию.
• По состоянию на 2022 год, 47,8% всех домохозяйств в России обеспечены центральным горячим водоснабжением, 36,1% используют местные (индивидуальные) водонагреватели, а 16,1% не имеют горячего водоснабжения. Это указывает на сохранение значительных региональных различий и проблем с инфраструктурой.
• Доля активных пользователей интернета (тех, кто заходил в сеть ежедневно или почти каждый день) среди населения старше 15 лет выросла с 56,2% в 2017 году до 76,7% в 2021 году, что свидетельствует о значительном проникновении цифровых технологий.

Социальная сфера:

• Здравоохранение: показатели заболеваемости, смертности, обеспеченность медицинским персоналом и учреждениями, доступность качественных медицинских услуг.
• Образование: уровень грамотности, доступность дошкольного, общего, среднего профессионального и высшего образования, доля учащихся.
• Культура и досуг: доступность культурных учреждений, возможности для отдыха.
• Окружающая среда: качество воздуха и воды, уровень загрязнения, доля населения, проживающего в экологически неблагоприятных районах.

Общественный порядок и безопасность:

• Число зарегистрированных преступлений и их раскрываемость: индикаторы криминогенной обстановки.
• Коэффициенты смертности от убийств: отражают уровень насилия в обществе.
• Обеспечение прав и свобод человека: хотя и трудноизмеримый статистически, этот аспе��т является критически важным для качества жизни.

ООН рекомендовала обширный перечень условий жизнедеятельности, составляющих понятие «уровень жизни», который, по сути, включает в себя многие из перечисленных индикаторов, подчеркивая их комплексное значение для благополучия.

Методологические особенности и проблемы статистического анализа условий жизни населения в России

Анализ условий жизни в России обладает рядом уникальных методологических особенностей и сталкивается с конкретными проблемами, обусловленными историческим развитием, огромными региональными различиями и спецификой государственной политики.

Эволюция методологии измерения бедности Росстатом

Российская статистика прошла значительный путь в подходе к измерению бедности. Долгое время в основе официально принятого метода лежала концепция абсолютной бедности, где бедными считались те, чей доход опускался ниже прожиточного минимума. Этот подход, хоть и прост в реализации, часто критиковался за игнорирование социального контекста и растущего неравенства.

С 2020 года методология измерения бедности в России претерпела фундаментальные изменения. Росстат перешел на относительную концепцию, использующую метод медианы. Это означает, что теперь бедность оценивается не только по отношению к фиксированному прожиточному минимуму, но и относительно общего распределения доходов в обществе. Люди считаются относительно бедными, если их доходы значительно ниже медианного уровня, что более точно отражает проблему социального исключения и неравномерности распределения благосостояния.

Параллельно с этим, Росстат впервые начал оценивать бедность «во всех ее проявлениях», используя международный метод многомерной бедности. Этот подход выходит за рамки чисто доходных показателей и учитывает материальные лишения в различных сферах жизни (доступ к еде, жилью, здравоохранению, образованию) и низкий уровень занятости. Такая комплексная оценка позволяет выявить более широкий спектр проблем и разработать более адресные меры поддержки.

Влияние изменения методологии на репрезентативность данных:
Переход на новую методологию измерения бедности имеет глубокие последствия. Во-первых, это позволяет более адекватно сопоставлять российские данные с международными стандартами, повышая прозрачность и точность оценок. Во-вторых, использование метода медианы и концепции многомерной бедности делает статистические данные более чувствительными к структурным изменениям в экономике и обществе. Это, в свою очередь, может привести к изменению численности и состава «бедного» населения, что потребует корректировки государственной социальной политики. Если ранее фокус был на преодолении абсолютной нищеты, то теперь акцент смещается на снижение социального неравенства и борьбу с депривациями. Это более сложная, но и более всеобъемлющая задача. Однако возникает вопрос о сопоставимости данных до и после 2020 года, что требует внимательного анализа при изучении долгосрочных тенденций.

Региональная дифференциация уровня и качества жизни: причины и проблемы анализа

Огромная территория и разнообразие природно-климатических, экономических и демографических условий делают Россию страной с выраженной межрегиональной дифференциацией уровня и качества жизни населения. Эти различия обусловлены неоднородностью по уровню доходов, условиям жизни, социально-экономическому развитию, состоянию рынка труда и социально-демографическим характеристикам.

Примеры региональных различий (данные 2024-2025 гг.):

• Москва традиционно удерживает лидерство по уровню жизни. В 2024 году средний доход на душу населения здесь составлял примерно 110 000 рублей в месяц при уровне безработицы всего 1,8%. Это обусловлено статусом столицы, высокой концентрацией финансовых и деловых центров, а также значительными инвестициями в городскую инфраструктуру (в 2024 году инвестиции составили 950 млрд рублей).
• Татарстан также демонстрирует высокие показатели, занимая в 2024 году третье место в Национальном рейтинге качества жизни. Средний доход здесь составлял 78 000 рублей в месяц. Успех региона объясняется промышленным развитием, диверсифицированной экономикой и низким уровнем безработицы.
• В то же время, существуют регионы с гораздо более сложной ситуацией. Например, в Ростовской области средний доход на душу населения в 2024 году составлял 58 000 рублей в месяц, а уровень безработицы — 4,0%.
• Наиболее острая ситуация с безработицей наблюдается в таких регионах, как Ингушетия и Тува. В Ингушетии, по официальным данным Росстата за февраль-апрель 2025 года, уровень безработицы составил 25,5%, что более чем в 11 раз превышает средний показатель по России (2,3%). Высокий уровень безработицы приводит к значительному снижению покупательской способности населения и стимулирует отток активных граждан.

Факторы региональной дифференциации:
Факторы, определяющие уровень жизни в регионах, можно классифицировать на:

1. Систематические факторы:
   • Природно-климатические условия (влияют на стоимость жизни, доступность ресурсов).
   • Уровень экономического развития и отраслевая структура экономики (промышленность, сельское хозяйство, сфера услуг).
   • Неравномерность распределения всех видов природных ресурсов.
   • Демографическая ситуация (возрастная структура, миграция).
   • Степень освоения территории и развитость инфраструктуры.
2. Трансформационные факторы: связанные с изменениями в экономике и социальной политике, которые могут как усугублять, так и сокращать региональные различия. Региональные различия отношения среднедушевых денежных доходов к величине прожиточного минимума с 2021 года имели тенденцию к снижению, что может указывать на определенные успехи в сокращении неравенства.

Трудности сбора и интерпретации региональных данных:

• Ненаблюдаемый сектор экономики: Значительная часть доходов и расходов населения может приходиться на «серый» сектор, что затрудняет точную оценку реального уровня жизни. Росстат использует специальные методики дооценок объемов доходов и расходов населения в ненаблюдаемом секторе, но это все еще остается вызовом.
• Особенности учета молодежи: При оценке уровня образования в пристоличных областях возникают трудности, поскольку значительная часть молодежи этих регионов получает профессиональное образование в крупных городах. Это может приводить к формально заниженным показателям для исходных регионов.
• Поэтапная корректировка данных: Расчет предварительных годовых показателей объема и состава денежных доходов и расходов осуществляется территориальными органами государственной статистики, а затем данные направляются на федеральный уровень для корректировки. Этот процесс обеспечивает точность, но может замедлять получение окончательных результатов.
• Сопоставимость региональных данных: Различия в структуре экономик, стоимости жизни и социальной инфраструктуре делают прямое сравнение региональных показателей сложным. Требуется использование специальных методов, таких как индексы паритета покупательной способности на региональном уровне, чтобы обеспечить более адекватное сопоставление.

Эти методологические особенности и проблемы подчеркивают необходимость постоянного совершенствования статистических инструментов и подходов для получения максимально точной и репрезентативной картины условий жизни населения в Российской Федерации.

Современные статистические методы и инструменты для оценки и прогнозирования динамики уровня и качества жизни населения

Для полноценного анализа и прогнозирования уровня и качества жизни населения статистики и исследователи используют широкий арсенал методов, от классических до самых современных. Эти инструменты позволяют не только измерять текущее состояние, но и выявлять глубинные взаимосвязи, а также предсказывать будущие изменения.

Комплексные (интегральные) показатели качества и уровня жизни

Поскольку не существует единого объективного показателя, способного всесторонне измерить уровень и/или качество жизни, широкое распространение получили комплексные (интегральные) показатели. Они конструируются путем объединения множества отдельных индикаторов в единый индекс.

Методология построения интегральных индексов включает несколько ключевых этапов:

1. Выбор системы частных показателей: Определение наиболее релевантных индикаторов, охватывающих различные аспекты жизни (доходы, образование, здоровье, экология и т.д.).
2. Нормализация данных: Приведение всех показателей к сопоставимому виду (например, к шкале от 0 до 1), чтобы избежать искажений из-за различий в единицах измерения.
3. Выбор весовых коэффициентов: Определение значимости каждого частного показателя в общем индексе. Это один из наиболее критичных и дискуссионных вопросов. Часто весовые коэффициенты определяются на основе социологических опросов, где респондентов просят оценить важность различных аспектов жизни для «усредненного» человека. Однако такой подход может быть субъективным и зависеть от культурных и социальных контекстов, что требует тщательной проверки.

Примером такого международного интегрального показателя является уже упомянутый Индекс человеческого развития (ИЧР), который объединяет ожидаемую продолжительность жизни, уровень образования и валовой национальный доход на душу населения.

В России для сравнительной оценки регионов по качеству и уровню жизни населения также разработаны свои интегральные показатели:

• «Национальный рейтинг качества жизни» Агентства стратегических инициатив (АСИ): Формируется на основе 150 показателей, объединенных в 12 направлений. Среди них — народосбережение, жилищные условия, укрепление здоровья, работа и свое дело, благоустройство, социальная защита, образование и развитие, транспорт, экология, материальное благополучие, спорт, культура и досуг, безопасность. Этот рейтинг охватывает максимально широкий спектр аспектов жизни, стремясь дать максимально полную картину.
• «Индекс качества жизни регионов России» агентства «РИА Рейтинг»: Составляется на основе статистического анализа 61 показателя, объединенных в 10 групп, отражающих ключевые аспекты качества жизни. Он ориентирован на более экономические и социальные показатели, предоставляя сбалансированную картину.

Сравнительный анализ интегральных рейтингов:
Различные интегральные рейтинги, хотя и преследуют схожие цели, могут давать несколько отличающиеся результаты из-за различий в методологии, выборе показателей и весовых коэффициентов.

• «Национальный рейтинг качества жизни» АСИ отличается более широким охватом факторов, включая такие аспекты, как «народосбережение» и «работа и свое дело», что делает его более комплексным, но потенциально более сложным для интерпретации. Его сильной стороной является ориентация на стратегические приоритеты развития.
• «Индекс качества жизни регионов России» РИА Рейтинг более ориентирован на статистическую прозрачность и использует меньше показателей, что может сделать его более стабильным и легким для отслеживания динамики.

Методологические ограничения и возможности для совершенствования:
Основными ограничениями являются субъективность выбора весов, возможная корреляция между частными показателями и трудности в интерпретации единого индекса, который «сглаживает» острые проблемы. Для повышения объективности и применимости в управленческой практике можно использовать следующие подходы:

• Методы многомерной статистики: Применение факторного анализа или метода главных компонент для объективного определения весов и выявления скрытых факторов, влияющих на качество жизни.
• Декомпозиция индексов: Вместо одного общего индекса, можно разрабатывать и публиковать несколько субиндексов, каждый из которых будет отражать конкретный аспект (например, индекс здоровья, индекс образования, индекс материального благополучия).
• Участие граждан: Проведение регулярных и репрезентативных опросов населения для уточнения их приоритетов и восприятия качества жизни, что позволит корректировать весовые коэффициенты и состав показателей.

Применение специализированных статистических методов для анализа и прогнозирования

Помимо интегральных показателей, активно применяются и более специализированные статистические методы, позволяющие проводить глубокий анализ и строить прогнозы.

1. Индексный метод: Широко используется для расчета ИЧР и его компонентов. Каждый частный индекс (например, индекс ожидаемой продолжительности жизни) рассчитывается по формуле:
   I = (X - Xmin) / (Xmax - Xmin)
   где X — фактическое значение показателя; X_min — минимальное значение; X_max — максимальное значение.
   Затем все частные индексы объединяются в сводный ИЧР, обычно путем использования среднего геометрического. Например, для ИЧР:
   ИЧР = 3√(Iздоровья ⋅ Iобразования ⋅ Iдохода)
   Этот метод позволяет сравнивать объекты с разными единицами измерения и создавать агрегированные оценки.
2. Эконометрические модели: Применяются для определения количественной взаимосвязи между уровнем и качеством жизни населения и различными социально-экономическими факторами. Это могут быть регрессионные модели, позволяющие оценить влияние экономического роста, инвестиций в человеческий капитал, социальной политики на показатели благосостояния. Например, модель может выглядеть как:
   Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε
   где Y — показатель уровня жизни (например, среднедушевой доход); X₁, X₂ — факторы (например, ВРП на душу населения, инвестиции в образование); β_i — коэффициенты регрессии; ε — случайная ошибка.
3. Анализ динамических рядов: Используется для изучения изменений показателей уровня жизни во времени. Это позволяет выявлять тенденции, цикличность, сезонность и аномалии в развитии социально-экономических процессов. Методы анализа динамических рядов включают расчет средних значений, темпов роста, выявление трендов и прогнозирование будущих значений на основе исторических данных.
4. Корреляционно-регрессионный анализ: Помогает определить степень и характер влияния различных факторов на уровень и качество жизни населения. Корреляционный анализ выявляет наличие и силу взаимосвязи между переменными, а регрессионный анализ позволяет построить модель, описывающую эту зависимость и прогнозировать значение одной переменной на основе других. Например, можно исследовать, как изменение уровня безработицы влияет на уровень бедности или как инвестиции в здравоохранение коррелируют с ожидаемой продолжительностью жизни.
5. Методы многомерной классификации (например, кластерный анализ): Используются для группировки регионов или социальных групп по схожим характеристикам уровня и качества жизни. Это позволяет выявлять типологические группы, каждая из которых имеет свои уникальные проблемы и потребности, что облегчает разработку дифференцированной региональной и социальной политики.
6. Экспертный метод Паттерн (PATTERN — Planning Assistance Through Technical Evaluation Relevance): Эта разновидность экспертных методов, разработанная в 1963 году, позволяет анализировать и ранжировать по степени важности различные сведения. Методика Паттерн основана на принципе деления сложной проблемы на более мелкие подпроблемы, которые затем количественно оцениваются экспертами. Метод сочетает написание «сценария» (ситуационный анализ и нормативный прогноз) и построение «дерева целей» (иерархическая структура). Он включает:
   • Определение объекта исследования и выявление внутренних закономерностей.
   • Разработку сценарного плана и формулирование генеральной цели.
   • Анализ иерархии целей и анкетирование экспертов для оценки их относительной важности.
   • Математическую обработку данных и количественную оценку структуры.
   • Верификацию результатов и разработку алгоритма распределения ресурсов.

   Метод Паттерн особенно полезен для выявления межрегиональных различий в качестве и уровне жизни населения на основе разработанных рейтингов интегральных показателей, позволяя ранжировать регионы и факторы по степени их значимости для общего благополучия.

Конкретные примеры применения на актуальных данных Росстата:

• Корреляционный анализ может быть применен для изучения связи между реальными располагаемыми доходами населения и объемом розничной торговли в регионах РФ. Например, если обнаружится сильная положительная корреляция, это будет свидетельствовать о том, что рост доходов напрямую стимулирует потребительскую активность.
• Кластерный анализ можно использовать для группировки регионов России по совокупности показателей: среднедушевому доходу, уровню безработицы, ожидаемой продолжительности жизни и обеспеченности жильем. Это позволит выделить, например, «регионы-лидеры», «промышленные центры со средним уровнем жизни», «аграрные регионы с низкими доходами» и «депрессивные регионы», что поможет в разработке целевых программ развития.
• Эконометрическая модель может быть построена для прогнозирования динамики индекса человеческого развития в зависимости от инвестиций в образование, здравоохранение и реального ВВП на душу населения. Используя актуальные данные Росстата, можно оценить, насколько эффективно текущие инвестиции трансформируются в улучшение человеческого капитала.

Эти методы, применяемые в совокупности, дают глубокое понимание сложных процессов, формирующих условия, уровень и качество жизни населения, и являются мощным инструментом для разработки эффективной социальной и экономической политики.

Влияние информационных технологий и актуальные тенденции в условиях жизни населения РФ

Современный мир невозможно представить без информационных технологий, и сфера статистического анализа условий жизни населения не исключение. Наряду с этим, в России наблюдаются определенные социально-экономические тенденции, которые оказывают существенное влияние на благосостояние граждан.

Big Data и искусственный интеллект в статистическом анализе Росстата

Революция в области информационных технологий, особенно развитие Big Data (больших данных) и искусственного интеллекта (ИИ), открывает беспрецедентные возможности для повышения эффективности статистического анализа. Эти технологии позволяют обрабатывать огромные объемы разнородной информации, выявлять скрытые закономерности и принимать более обоснованные решения.

Концепция использования больших данных в статистике Росстата:
Росстат активно разрабатывает и внедряет «Концепцию использования больших данных в статистике», стремясь интегрировать эти технологии в различные отрасли своей деятельности. Основные направления применения Big Data включают:

• Расчет ценовых показателей и инфляции: Анализ данных онлайн-ритейла, электронных платежей и других источников в реальном времени позволяет более точно и оперативно отслеживать изменения цен.
• Изучение миграции и туризма: Использование данных операторов мобильной связи, геолокационных сервисов и социальных сетей дает возможность получать более полную картину перемещений населения, что было запланировано, например, при Всероссийской переписи населения 2020 года.
• Оценка занятости и рынка труда: Анализ данных онлайн-рекрутинговых платформ и государственных порталов занятости позволяет оперативно отслеживать вакансии, резюме и динамику безработицы.

Планы по внедрению ИИ и переходу к системе реального времени:
В рамках стратегии развития до 2030 года Росстат ставит амбициозные цели по внедрению искусственного интеллекта и переходу к системе сбора и обработки данных в реальном времени. Это должно кардинально изменить качество экономической аналитики, обеспечивая более высокую оперативность, точность и детализацию статистической информации. ИИ может быть использован для автоматической обработки текстовых данных, выявления аномалий, прогнозирования на основе сложных моделей и даже для генерации аналитических отчетов.

Текущие вызовы и перспективы внедрения Big Data и ИИ:
Несмотря на огромный потенциал, внедрение Big Data и ИИ в официальную статистику сопряжено с рядом вызовов:

• Конфиденциальность данных: Обработка больших объемов персональных данных требует строжайшего соблюдения законодательства о конфиденциальности и защиты информации. Росстату необходимо разработать надежные механизмы анонимизации и агрегации данных.
• Качество источников: Не все «большие данные» отличаются высоким качеством или репрезентативностью. Требуется разработка методологий для отбора, очистки и валидации данных из новых источников, чтобы избежать искажений.
• Методологические подходы: Традиционные статистические методы могут быть недостаточными для работы с Big Data. Необходима разработка новых методологических подходов, которые позволят эффективно интегрировать различные типы данных и проводить их анализ.
• Инфраструктура и кадры: Внедрение таких технологий требует значительных инвестиций в IT-инфраструктуру и подготовку высококвалифицированных специалистов в области data science и машинного обучения.

Несмотря на эти вызовы, перспективы огромны. Big Data и ИИ способны значительно повысить оперативность и глубину анализа условий жизни, позволяя государственным органам и исследователям получать более точную и своевременную информацию для формирования эффективной социальной политики.

Ключевые тенденции и факторы, влияющие на условия жизни населения в РФ

Анализ актуальных статистических данных позволяет выявить ряд ключевых тенденций и факторов, формирующих условия жизни населения в России в последние годы.

Жилищные условия и урбанизация:

• Россия продолжает урбанизироваться. С 2010 по 2021 год доля семей, проживающих в городе, выросла с 75% до 78%. Это ведет к концентрации населения в крупных агломерациях, что, с одной стороны, открывает новые возможности (доступ к работе, образованию, услугам), с другой — создает нагрузку на инфраструктуру.
• По данным Росстата, в 2021 году уровень жизни россиян по большинству параметров жилищных условий вырос по сравнению с 2010 годом. Увеличилась доля пользователей интернета и горячей воды.
• Однако объем жилищного строительства демонстрирует снижение: за январь-сентябрь 2025 года он составил 76,565 млн м², что на 5,6% меньше, чем за аналогичный период 2024 года. В сентябре 2025 года падение составило 8,3% по сравнению с сентябрем 2024 года. Это может привести к замедлению улучшения жилищных условий в будущем.

Проникновение интернета:

• Цифровизация общества идет быстрыми темпами. Доля активных пользователей интернета (ежедневно или почти каждый день) среди населения старше 15 лет выросла с 56,2% в 2017 году до 76,7% в 2021 году. Это улучшает доступ к информации, образованию, государственным услугам, но также создает вызовы, связанные с цифровым неравенством.

Региональные изменения благосостояния:

• Межрегиональная дифференциация уровня и качества жизни в России сохраняется. В 2024 году ключевыми показателями, оценивающими благосостояние регионов, стали средний уровень заработных плат, объем инвестиций, доступ к качественной медицине и образованию, а также динамика демографической ситуации.
• Лидеры:
  • Москва (средний доход 110 000 ₽/мес в 2024 году, инвестиции 950 млрд ₽) удерживает первое место благодаря высоким доходам и значительным инвестициям в инфраструктуру.
  • Санкт-Петербург и Татарстан (средний доход 78 000 ₽/мес в 2024 году) также входят в тройку лидеров по качеству жизни, благодаря промышленному развитию и низкому уровню безработицы.
• Аутсайдеры:
  • Высокий уровень безработицы, как, например, в Ингушетии (25,5% в феврале-апреле 2025 года, что более чем в 11 раз выше среднего по РФ) и Туве, приводит к снижению покупательской способности и оттоку активного населения, усугубляя социально-экономические проблемы.

Изменение методологии измерения бедности:

• Одной из основных тенденций последних лет является внедрение Росстатом международного метода оценки бедности, учитывающего не только доход, но и материальные лишения, а также низкий уровень занятости. Это более глубокий и реалистичный подход к пониманию проблемы.

Наиболее значимые факторы, влияющие на уровень и качество жизни населения:

• Реальные денежные доходы: Их динамика напрямую определяет покупательскую способность и возможности удовлетворения потребностей.
• Уровень безработицы: Высокая безработица ведет к потере доходов, социальной напряженности и ухудшению качества жизни.
• Ожидаемая продолжительность жизни при рождении: Индикатор здоровья нации и эффективности системы здравоохранения.
• Коэффициент естественного прироста населения: Отражает демографическую ситуацию и потенциал развития.
• Нагрузка на работников в сфере здравоохранения и численность студентов: Показатели обеспеченности социальными услугами и человеческим капиталом.

Эти тенденции и факторы в совокупности формируют сложную, динамичную картину условий жизни населения в Российской Федерации, требующую постоянного мониторинга, глубокого анализа и своевременного реагирования со стороны государства и общества.

Заключение: Выводы и перспективы совершенствования статистического анализа

Статистический анализ условий, уровня и качества жизни населения — это не просто академическая дисциплина, а критически важный инструмент для понимания благополучия общества, выявления проблемных зон и формирования эффективной социально-экономической политики. Проведенное исследование позволило углубиться в теоретические основы, методологические особенности и практические аспекты этой сложной области, особенно в контексте Российской Федерации.

Ключевые выводы:

1. Многомерность благополучия: Современное понимание благополучия выходит далеко за рамки чисто материальной обеспеченности. Концепции «уровня жизни» (материальное потребление), «качества жизни» (объективные и субъективные факторы благополучия) и «благосостояния» (широкий спектр материальных и нематериальных благ) требуют комплексного подхода.
2. Эволюция измерения бедности: Отказ от исключительно абсолютной концепции бедности в пользу относительной и многомерной бедности в российской статистике (с 2020 года) является шагом к более глубокому и адекватному отражению реального положения населения, хотя и вызывает вопросы сопоставимости данных в долгосрочной перспективе.
3. Система показателей: Для анализа используется обширный набор индикаторов, охватывающих доходы, потребление, жилищные условия, здравоохранение, образование, экологию и безопасность. Особое значение приобретают интегральные показатели, такие как ИЧР, «Национальный рейтинг качества жизни» АСИ и «Индекс качества жизни регионов России» РИА Рейтинг, которые позволяют агрегировать сложную информацию.
4. Региональная специфика: Россия характеризуется выраженной межрегиональной дифференциацией по уровню и качеству жизни, обусловленной совокупностью систематических и трансформационных факторов. Анализ этой дифференциации критически важен для разработки адресных региональных программ.
5. Методологические вызовы: Проблемы, такие как учет ненаблюдаемого сектора экономики и особенности сбора региональных данных, требуют постоянного совершенствования методик Росстата.
6. Технологический прорыв: Внедрение Big Data и искусственного интеллекта в статистический анализ открывает новые горизонты для повышения оперативности, точности и детализации информации, хотя и ставит новые вызовы в области конфиденциальности и методологии.
7. Актуальные тенденции: Урбанизация, цифровизация, снижение объемов жилищного строительства и сохраняющаяся региональная асимметрия формируют динамичный контекст, в котором необходимо оценивать условия жизни.

Перспективы совершенствования статистических показателей и методологии анализа:

1. Гармонизация и стандартизация: Продолжение работы по гармонизации российской методологии с международными стандартами, особенно в части многомерной оценки бедности и качества жизни, для обеспечения сопоставимости и использования лучшего мирового опыта.
2. Детализация регионального анализа: Развитие систем региональных индикаторов, учитывающих специфику каждого субъекта РФ, а также использование геоинформационных систем (ГИС) для визуализации и анализа пространственных различий.
3. Расширение источников данных: Активное привлечение негосударственных источников Big Data (мобильные операторы, социальные сети, банковские транзакции) с обязательным соблюдением принципов конфиденциальности и анонимизации, а также разработка методов их интеграции в официальную статистику.
4. Развитие субъективных оценок: Более широкое включение в статистический анализ данных социологических опросов о самооценке уровня жизни, удовлетворенности различными аспектами жизни, доверии к социальным институтам.
5. Использование передовых аналитических методов: Активное применение методов машинного обучения и прогнозной аналитики для моделирования динамики условий жизни, выявления скрытых факторов и более точного прогнозирования будущих тенденций.
6. Повышение прозрачности и доступности данных: Создание удобных и интерактивных платформ для доступа к статистическим данным, что позволит широкому кругу исследователей, политиков и граждан использовать информацию для принятия решений.
7. Разработка новых интегральных индексов: Создание специализированных интегральных индексов, ориентированных на конкретные аспекты (например, «индекс цифрового благополучия», «индекс экологического качества жизни»), что позволит более тонко настраивать политику.

Направления дальнейших научно-исследовательских работ:

• Моделирование взаимосвязей: Исследование сложных причинно-следственных связей между социально-экономическими факторами и показателями уровня/качества жизни с использованием продвинутых эконометрических моделей и методов машинного обучения.
• Прогнозирование региональной динамики: Разработка прогностических моделей, учитывающих региональные особенности и специфические факторы, для оценки будущей динамики благосостояния в субъектах РФ.
• Оценка эффективности государственной политики: Анализ влияния различных государственных программ и мер (например, в сфере социальной поддержки, жилищного строительства, здравоохранения) на изменение условий жизни населения с использованием методов квазиэкспериментального исследования.
• Сравнительные исследования: Проведение сравнительного анализа условий жизни в России с другими странами и регионами мира, выявление лучших практик и возможностей для их адаптации.
• Исследование восприятия и ожиданий: Глубокий анализ субъективных оценок и ожиданий населения относительно их благополучия, а также изучение факторов, формирующих это восприятие.

Статистический анализ условий, уровня и качества жизни — это живой и развивающийся организм. Постоянное совершенствование его методологии, инструментов и подходов является залогом эффективного управления социальными процессами и построения общества, в котором каждый человек может реализовать свой потенциал.

Список использованной литературы

1. Елисеева И.И. Социальная статистика. М.: Финансы и статистика, 2001.
2. Статистика / под ред. В.С. Мхитаряна. М.: Экономистъ, 2005.
3. Прохоров Б.Б., Горшкова И.В., Тарасова Е.В. Условия жизни населения и общественное здоровье // Проблемы прогнозирования. 2003. №5. С. 127-139.
4. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики (Росстат). URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 20.10.2025).
5. Интерактивный справочник «Россия в цифрах и картах». URL: http://www.sci.aha.ru (дата обращения: 20.10.2025).
6. Уровень жизни населения: опыт региональных исследований. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23348126 (дата обращения: 20.10.2025).
7. Основные концепции оценки бедности населения. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-kontseptsii-otsenki-bednosti-naseleniya (дата обращения: 20.10.2025).
8. О показателях благосостояния. URL: https://mgimo.ru/upload/iblock/d76/d76b1f247fc2b202c444155160c5a32b.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
9. Как изменились жилищные условия россиян за 10 лет // Ведомости. 18.01.2023. URL: https://www.vedomosti.ru/society/articles/2023/01/18/959665-kak-izmenilis-zhilischnie-usloviya-rossiyan-za-10-let (дата обращения: 20.10.2025).
10. Региональные различия уровня и качества жизни в городах РФ, 2014 г. URL: https://elib.altstu.ru/elib/books/Files/pr2014_1/pages/216-221.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
11. Абсолютная и относительная бедность: основные критерии. URL: https://sppr.ru/absolyutnaya-i-otnositelnaya-bednost-osnovnye-kriterii/ (дата обращения: 20.10.2025).
12. Система показателей статистики уровня жизни населения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37012301 (дата обращения: 20.10.2025).
13. Анализ уровня жизни в регионах России: лидеры и аутсайдеры 2024. URL: https://regions.ru/2024/11/21/analiz-urovnya-zhizni-v-regionah-rossii-lidery-i-autsajdery-2024/ (дата обращения: 20.10.2025).
14. Что такое концепция относительной бедности? // Финам. URL: https://www.finam.ru/encyclopedia/dict/chto-takoe-koncepciya-otnositelnoy-bednosti/ (дата обращения: 20.10.2025).
15. Что такое Благосостояние? // Техническая Библиотека Neftegaz.RU. URL: https://neftegaz.ru/tech_library/ekonomika/141753-blagosostoyanie/ (дата обращения: 20.10.2025).
16. Качество жизни населения: понятие, показатели и современное состояние // Студенческий научный форум. 2011. URL: https://scienceforum.ru/2011/article/2011000676 (дата обращения: 20.10.2025).
17. Индекс человеческого развития: что это такое? // Финам. 13.01.2025. URL: https://www.finam.ru/publications/item/indeks-chelovecheskogo-razvitiya-chto-eto-takoe-20250113-172500/ (дата обращения: 20.10.2025).
18. Уровень бедности // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13963 (дата обращения: 20.10.2025).
19. Как измерить бедность и каков её реальный масштаб в России // Деньги на vc.ru. URL: https://vc.ru/money/941703-kak-izmerit-bednost-i-kakov-ee-realnyy-masshtab-v-rossii (дата обращения: 20.10.2025).
20. Статистика качества и уровня жизни населения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28828905 (дата обращения: 20.10.2025).
21. Концептуальные модели управления качеством жизни в современных социологических теориях. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontseptualnye-modeli-upravleniya-kachestvom-zhizni-v-sovremennyh-sotsiologicheskih-teoriyah (дата обращения: 20.10.2025).
22. Уровень и качество жизни населения. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uroven-i-kachestvo-zhizni-naseleniya (дата обращения: 20.10.2025).
23. Качество жизни населения как научная категория: теоретические подходы к определению. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kachestvo-zhizni-naseleniya-kak-nauchnaya-kategoriya-teoreticheskie-podhody-k-opredeleniyu (дата обращения: 20.10.2025).
24. Бедность в России: методология измерения и международные сравнения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48624237 (дата обращения: 20.10.2025).
25. Концептуальные модели управления качеством жизни. Аналитический обзор. URL: https://eee-region.ru/article/3806/ (дата обращения: 20.10.2025).
26. Индекс развития человеческого потенциала // Кафедра экономической и социальной географии России. URL: https://geogr.msu.ru/science/researches/hrdi/ (дата обращения: 20.10.2025).
27. Оценка уровня бедности в России: зависимость от методологии измерения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49704403 (дата обращения: 20.10.2025).
28. Межрегиональные различия в качестве и уровне жизни населения России // Институт экономики РАН. 2024. URL: https://inecon.org/docs/2024/Gorshkova.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
29. Уровень жизни населения: перспективы и тенденции развития // Научная библиотека УлГТУ. URL: https://elib.ulstu.ru/lib/db/open/592395 (дата обращения: 20.10.2025).
30. Анализ качества и уровня жизни населения. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=12953258 (дата обращения: 20.10.2025).
31. Уровень и качество жизни населения – индикатор экономического роста. URL: https://elib.utmn.ru/jspui/bitstream/123456789/10186/1/Skipin_2023_Level_and_quality.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
32. Уровень жизни // Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A3%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D1%8C_%D0%B6%D0%B8%D0%B7%D0%BD%D0%B8 (дата обращения: 20.10.2025).
33. Сравнительная оценка регионов РФ по уровню и качеству жизни населения. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnaya-otsenka-regionov-rf-po-urovnyu-i-kachestvu-zhizni-naseleniya (дата обращения: 20.10.2025).
34. Благосостояние // Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D0%BB%D0%B0%D0%B3%D0%BE%D1%81%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D1%8F%D0%BD%D0%B8%D0%B5 (дата обращения: 20.10.2025).
35. Благосостояние // Банки.ру. URL: https://www.banki.ru/wikibank/blagosostoyanie/ (дата обращения: 20.10.2025).
36. О методике расчета показателей, характеризующих уровень жизни населения // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/S_Tsyplukova.pdf (дата обращения: 20.10.2025).
37. За 9 месяцев ввод жилья в России снизился почти на 6% // Новострой-М. URL: https://www.novostroy-m.ru/news/za_9_mesyacev_vvod_jilya_v_rossii_snizilsya_pochti_na_6 (дата обращения: 20.10.2025).
38. Жилищное строительство в РФ в сентябре упало на 8,3% г/г, за 9 месяцев снизилось на 5,6% // Интерфакс. URL: https://www.interfax.ru/russia/988012 (дата обращения: 20.10.2025).
39. Жилищное строительство в РФ за 9 месяцев снизилось на 5,6% // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/313/document/211593 (дата обращения: 20.10.2025).
40. Факторы региональной дифференциации уровня и качества жизни населения // Российский экономический Интернет-журнал. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-regionalnoy-differentsiatsii-urovnya-i-kachestva-zhizni-naselen (дата обращения: 20.10.2025).
41. Дифференциация регионов по уровню жизни населения // Мир новой экономики. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/differentsiatsiya-regionov-po-urovnyu-zhizni-naseleniya (дата обращения: 20.10.2025).
42. Дифференциация регионов РФ по качеству жизни населения (компаративный анализ). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=50337877 (дата обращения: 20.10.2025).
43. Комплексная оценка качества жизни населения в регионах Российской Федерации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kompleksnaya-otsenka-kachestva-zhizni-naseleniya-v-regionah-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 20.10.2025).