Научный журнал

Вестник Алтайской академии экономики и права

Print ISSN 1818-4057

Online ISSN 2226-3977

Перечень ВАК

• Авторы
• Вклад авторов
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Кашепов А.В. 1

---

1 Институт демографических исследований ФГБУН Федерального научно-исследовательского социологического центра РАН

Кашепов А.В. - разработка концепции, курирование данных, формальный анализ, проведение исследования, разработка методологии, научное руководство, валидация результатов, визуализация, написание черновика рукописи, написание рукописи – рецензирование и редактирование

Серия статей посвящена разработке поисковой типологии стран мира для целей экономического и политического анализа. В первой статье раскрываются проблемы существующих типологий стран мира, которые исходят из их ранжирования на основе одного критерия– ВВП на душу населения. Типологии, известные в российской науке, либо были разработаны 30-50 лет назад, либо заимствованы у международных организаций. Поэтому тема разработки новой типологии является актуальной. Обоснована методология классификации стран мира, основанная на многокритериальном подходе и автоматической группировке объектов посредством кластерного анализа. Произведен обзор источников информации: ООН, МОТ, МВФ, ФАО, сайты-интеграторы статистических данных. Приведен список и предварительная оценка статистических показателей 197 стран мира, по которым может производиться анализ с целью разработки их новой классификации. Обосновано применение в качестве критериев типологии 60 статистических показателей по макроэкономике, отраслям хозяйства, демографии, урбанизации, человеческому потенциалу и трудовым ресурсам, уровню жизни, образованию и здравоохранению, обеспеченности населения наиболее важными товарами и услугами, средствами связи и интернетом. Сделаны предварительные выводы о возможностях последующего применения собранной базы данных в анализе дифференциации и классификации стран мира.

Статья в формате PDF

1257 KB

страны мира

классификация

типология

статистические показатели

1. Беленькая И.И., Бородкин С.М., Заславская Т.И. и др. Социально-демографическое развитие села: Регион. анализ / под ред. Т.И. Заславской, И.Б. Мучника. Москва: Статистика, 1980. 343 с.

2. Кулаичев А.П. Методы и средства анализа данных в среде Windows: Stadia. Москва: НПО «Информатика и компьютеры», 1999. 340 с.

3. Вольский В.В. О типах стран капиталистического мира // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 1968. № 6.

4. Вольский В.В. Избранные сочинения. Москва: Ойкумена, 2009. 376 с.

5. Социально-экономическая география: понятия и термины. Словарь-справочник / Отв. ред. А.П. Горкин. Смоленск: Ойкумена, 2013. 328 с.

6. География мирового развития: Сборник научных трудов. Том Выпуск 3. Москва: ООО Товарищество научных изданий КМК, 2016. 486 с. ISBN 978-5-9907572-7-1. EDN: ZCWHOJ.

7. Хаггет П. География: синтез современных знаний. М.: Прогресс, 1979. 684 c.

8. Григорьев Л.М., Павлюшина В.А. Межстрановое неравенство: динамика и проблема стадий развития // Вопросы экономики. 2018. № 7. С. 5-29. DOI: 10.32609/0042-8736-2018-7-5-29. EDN: XTBYLR.

9. Кашепов А.В. Экономический рост, занятость и заработная плата в регионах России: динамика и типология // Экономические и социальные проблемы России. 2024. № 4(60). С. 34-62. DOI: 10.31249/espr/2024.04.02. EDN: HTXTJX.

10. Россия и страны мира. 2024 // Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13241 (дата обращения: 01.05.2025).

11. Содружество Независимых Государств в 2023 году: Статистический ежегодник / Межгосударственный статистический комитет СНГ [Электронный ресурс]. URL: https://new.cisstat.org/documents/20143/1035730/ (дата обращения: 01.05.2025).

Введение

Целью серии статей «Поисковая типология стра н мира» является разработка новой версии разделения стра н и территорий мира на типы для анализа и прогнозирования их социально-экономического развития. Большинство известных типологий стра н мира являются нормативными, как например, классификации ООН, МОТ, Всемирного банка. Под нормативной типологией подразумевается такая классификация социально-экономических объектов, которая направлена на достижение определенной цели. Целью может быть, например, разработка программ международной помощи, финансирования, приема или отказа в приеме в определенные союзы, блоки, прогнозирование и регулирование межгосударственных потоков товаров, трудовых мигрантов, туристов и т.д. Нормативные типологии являются, как правило, априорными– то есть разделение объектов на группы в них возникает не самопроизвольно в процессе исследования, а субъективным решением разработчика.

Существует альтернатива нормативной (априорной) классификации социально-экономических объектов– поисковая типология. Поисковая типология является автоматической и производится путем распознавания сходства и различия между объектами посредством кластерного анализа. Впервые в отечественной науке подобную методологию применили новосибирские социологи под руководством академика Т.И.Заславской в 1970-е годы для типологии областей, краев и республик СССР [1]. Содержательная интерпретация результатов кластерного анализа для стра н мира и для регионов стра ны существенно различается, так как регионы стра ны представляют собой систему, в той или иной степени управляемую и централизованную правительством, а стра ны более автономны. Но на уровне статистических расчетов классификация любых объектов выглядит единообразно. Главное отличие поисковой типологии в том, что ее разработчик (эксперт), закладывая данные в компьютер, не знает, что получит в результате, в отличие от автора нормативной типологии, изначально ориентированной на решение определенной политической задачи.

Темой данной статьи, первой в серии, является краткий обзор истории и методологии типологических исследований с последующим переходом к отбору источников статистических данных и конкретных социально-экономических показателей. В последующих статьях будут показаны и интерпретированы результаты анализа данных и разработанная на их основе типология стра н мира.

Материалы и методы исследования

В работе используются методы сравнительного, корреляционного, факторного, кластерного анализа, ориентированные на реализацию методологии типологической классификации. Статистические расчеты производятся в Excel и российской программе Stadia [2]. Используются статистические данные ООН, МВФ и дру гих международных источников.

Понятия «классификации» и «типологии» достаточно близки, но между ними есть определенные различия. Распространено следующее определение классификации: это «система соподчиненных понятий (классов, объектов) какой-либо области знания или деятельности человека»[1] . Типология определяется как «метод научного познания, в основе которого лежит расчленение систем объектов и их группировка с помощью обобщенной идеализированной модели или типа»[2] . Различие состоит в том, что объекты классификации являются иерархически соподчиненными, а объекты типологии находятся на одном уровне иерархии. В настоящей работе понятия «классификации» и «типологии» рассматриваются как взаимодополняющие, но поисковая многокритериальная группировка изучаемых объектов, как правило, именуется «типологией».

Действующая схема мира ООН включает деление 249 государств и территорий мира на 6 региональных и 22 субрегиональных группы и на три уровня развития: экономически развитые стра ны, развивающиеся стра ны, страны с переходной экономикой. Многие самопровозглашенные государства в статистике ООН числятся территориями, которые признаны только частью членов этой организации. Схема мира разрабатывается и поддерживается Статистическим отделом ООН включает названия стра н и коды, присвоенные каждой из них согласно стандарту UN M.49, который периодически пересматривается. Группировка государств по макрорегионам и субрегионам ООН используется в том числе в Общероссийском классификаторе стра н мира, входящем в состав Единой системы классификации и кодирования технико-экономической и социальной информации (ЕСКК) в Российской Федерации[3] .

Согласно МВФ, который является специализированным подразделением ООН, по экономическому статусу стра ны делятся на развитые (передовые) – «Advanced Economies», возникающие рынки– «Emerging Market» (сюда относится РФ) и развивающиеся– «Developing Economies»[4] . В качестве критерия выступает валовой внутренний продукт (ВВП) на душу населения. Согласно Всемирному банку, страны делятся на 4 группы по валовому национальному доходу (ВНД): «Страны с низким уровнем дохода» – ВНД на душу населения менее 11450 долла ров; «Страны с доходом ниже среднего» – ВНД на душу населения от 11451 до 4515 долла ров; «Страны с доходом выше среднего» – ВНД на душу населения от 4516 до 14005 долла ров; «Страны с высоким уровнем дохода» – ВНД на душу населения более 14005 долла ров[5] . Показатель РФ согласно оценке ВБ, в 2021 году составлял 8992,8 долла ров на душу населения[6] . То есть классификации стра н мира ведущими международными институциональными стру ктурами являются однокритериальными– каждая из них построена либо на ВВП, либо на ВНД. Однокритериальные классификации методологически не отличаются от рейтингов, которых существуют тысячи, они публикуются постоянно и представляют собой популярный метод представления практически любой статистической информации– например, рейтинг стра н по потреблению мороженого на душу населения.

В СССР и РФ разработка типологии стра н мира традиционно производилась экономико-географами. В.В.Вольский дал следующее определение: ««тип стра ны– объективно сложившийся относительно устойчивый комплекс присущих ей условий и особенностей развития, характеризующий её роль и место в мировом сообществе на данном этапе всемирной истории» [3]. А.С. Фетисов уточнил: «Тип в стра новедении– устойчивый комплекс особенностей той или иной стра ны, сложившийся в процессе адаптации её социума к внешним и внутренним условиям развития и определяющий её место и роль в мировом социально-экономическом и политическом сообществе» [5, c .260]. Страноведы изучают конкретные стра ны как с точки зрения сходства и различия между ними, так и межстрановых потоков финансовых ресурсов, товаров, населения [6;7].

Первый в отечественной науке список критериев для комплексного подхода к типологии стра н мира разработал В.В.Вольский в 1968 году: «уровень развития производительных сил (структура хозяйства и степень его диверсификации, характер энергобаланса, степень электрификации, производство и потребление на душу населения электроэнергии, стали, цемента, нефтепродуктов, продуктов химии, бумаги, уровень развития машиностроения и приборостроения); степень развития капитализма в промышленности; роль различных форм капиталистических предприятий; развитие кооперации; уровень концентрации производства и капитала, степень национализации; средненациональная производительность труда в промышленности; уровень развития капитализма в сельском хозяйстве; степень развития внутреннего товарного рынка; степень развития рынка рабочей силы (трудовые миграции); степень участия государства в экономике стра ны; степень и характер участия стра ны в капиталистическом мировом хозяйстве (экспорт, импорт)» [4, с.160].

Список критериев В.В.Вольского был в большей мере программой по изучению стра н мира, чем методикой их формальной классификации, потому что часть названных им критериев в те времена не могла быть обеспечена соответствующим набором статистических показателей. Последняя по времени публикации типология В.В.Вольского (2004 г.) делила стра ны мира на 4 типа – «экономически развитые», «со средним уровнем развития», «слаборазвитые», и «молодые освободившиеся». К «освободившимся» он причислял «наименее развитые» и «постсоциалистические» [4].

Многие авторы используют кластерный анализ для распределения стра н на группы по небольшому числу критериальных показателей. Например, в работе Л. М. Григорьева, В. А. Павлюшиной (2018 г.) страны мира делятся на 7 кластеров по одному показателю – ВВП на душу населения по паритету покупательной способности (ППС) [8].

Таблица 1

Перечень 197 стран мира для разработки их типологии

Источник: составлено автором.

Для типологии регионов СССР в работе Т.И. Заславской с соавторами (1980 г.) для разбиения на группы областей СССР было использовано 27 экономических, демографических, социальных статистических показателей [1, c .56]. В работе А.В. Кашепова (2024 г.) для кластеризации регионов РФ использовалось 26 экономических и социальных показателей [9]. В данной серии статей предполагается собрать и проанализировать широкий круг статистических показателей по стра нам, применяя для их обработки корреляционный, факторный и кластерный анализ.

Приоритетными источниками данных о стра нах мира для российских ученых являются Росстат и Статкомитет СНГ. К сожалению, в последнем по времени сборнике Росстата «Россия и стра ны мира. 2024» отражена информация только по 67 стра нам [10, c .18]. В последнем ежегоднике Статкомитета СНГ представлены 55 стра н [11, c .578]. Поэтому базы данных Росстата и Статкомитета СНГ в настоящей статье не используются.

В качестве основного источника макроэкономических данных по стра нам используются данные МВФ (IMF )[7] . Будучи частью системы ООН, МВФ использует и продвигает в своем World Economic Outlook (WEO ) международный конвенциальный список экономических субъектов, в котором насчитывается 196 единиц. Мы добавили в этот список Кубу, таким образом 197 стра н составили номенклатуру объектов изучения в данной серии статей (таблица 1).

Перечень собранных и обработанных данных (статистических показателей) для типологического исследования и основные источники данных показаны в таблице 2. Для удобства использования в расчетах показателям присвоены идентификаторы Х1-Х60. Как правило, в публикациях ООН-МВФ-МОТ, доступных с конца 2024 г., отчетный период привязан к 2023 г., поэтому в таблице 2 данный год указан как базовый. Отметим, что согласно широко распространенной практике международной статистики по некоторым стра нам в последних по времени публикациях в качестве отчетного указывается показатель за 2022 год или даже какой-либо из более ранних годов. Предположительно, данная особенность не может существенно повлиять на результаты исследования – во-первых потому, что это касается небольшой части стра н, во-вторых, потому, что локальные искажения и пропуски данных в отдельных стро ках и столбцах относительно мало влияют на общую дисперсию 60 показателей по 197 объектам. Тем не менее, в таблице 2 указан охват стра н по каждому из используемых показателей.

Поскольку собрать и обработать с помощью доступных средств все существующие в мире статистические метрики невозможно, для типологии регионов же лательно выбирать комплекс экономических, демографических, социальных показателей. Отсутствие некоторых из них существенно не повлияет на результаты, но если опустить наиболее важные экономические или ключевые демографические показатели, то классификация может существенно деформироваться. Большое значение имеют также показатели, отражающие качество жизни населения, его цивилизационный статус– например, уровни автомобилизации и обеспеченности интернетом. Для типологии стра н имеет значение их географическое положение – в данной работе его характеризовали среднегодовая температура и площадь территории.

В таблице 2 собраны все показатели и указаны их основные характеристики, в том числе источники и охват ими стра н (покрытие).

Основные макроэкономические показатели Х1-Х15 заимствованы из базы данных МВФ (IMF ) или рассчитаны по этим данным[8] . Ключевой показатель статистики МВФ «валовой внутренний продукт (GNP ) на душу населения» доминирует в экономических публикациях как индикатор уровня производства, конкурирующий показатель Всемирного банка «валовой национальный доход (GNI) на душу населения» в большей степени показывает уровень потребления. GNI для целей данной серии статей не использовался. Некоторые дру гие показатели из базы данных WDI Всемирного банка заимствовались у вторичных агрегаторов и использовались.

Среди вторичных агрегаторов был использован американский правительственный справочник CIA World Factbook [9] . Данные по стру ктуре экономики Х16-Х18, уровню урбанизации Х30, уровню бедности Х49 и неравенству в доходах населения (индекс Джини) Х50, подушевому потреблению энергии Х51 – взяты из этого источника. Из этого же сборника были взяты экономические данные по Кубе, которые отсутствовали в базе МВФ.

Основные демографические метрики Х19-Х29 в таблице 2 взяты из базы данных Отдела народонаселения ООН (UNPD )[10] . Данные по человеческому потенциалу Х31-Х33 заимствованы с сайта Программы развития ООН (UNDP )[11] . Данные о трудовых ресурсах, занятости и заработной плате Х34-Х38 взяты из базы данных МОТ (ILO )[12] . Среднегодовая температура Х40– в группе Мирового банка «Портал знаний об изменении климата»[13] . Обеспеченность автомобилями Х41 взята из базы данных агрегатора демографической информации World Population Review [14] .

Таблица 2

Набор статистических показателей и рейтингов стран для проведения формального типологического анализа

Примечание: * Из общего количества 197 стран, исследуемых в статье;

** Макроэкономические данные по Кубе взяты из CIA World Factbook .

Источник: составлено автором.

С сайтов Всемирной организации здравоохранения были получены данные об охвате населения услугами здравоохранения Х42-Х44[15] , потреблении алкоголя (Х45)[16] , ожирении (Х46)[17] , курении (Х47)[18] .

Доля расходов на образование в ВВП взята из доклада ЮНЕСКО[19] .

Обеспеченность мобильными телефонами Х52 – с сайта агрегатора демографической и социальной информации «W orld population review»[20] . Также с этого сайта были заимствованы данные о числах подписок на интернет Х53[21] .

Доля военных расходов в ВВП Х54 была заимствована из публикаций Стокгольмского института проблем мира (SIPRI )[22] .

Индекс политической стабильности и отсутствия терроризма Всемирного банка был получен с сайта агрегатора «W orld population review»[23] .

Данные о потреблении продуктов питания Х56-Х57 взяты с сайта Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН– FAO [24] . Кроме того, индекс научного цитирования в естественных науках Х58, отражающий научную базу для экономического развития, взят с сайта журнала Nature [25] , «индекс демократии» Х59 с сайта журнала The Economist [26] . «Индекс счастья» X 60, который публикуется Центром благополучия Оксфорда в партнёрстве с Gallup, SDSN и независимой редколлегией (с 2024 г.) был взят с сайта The World Happiness Report [27] .

Заключение

В настоящее время в российской литературе присутствуют официальные нормативные типологии стра н ООН, МВФ, МОТ, Всемирного банка которые классифицируют стра ны по уровню производства ВВП или ВНД на душу населения. Актуальной является задача разработки комплексной многокритериальной типологии, методология которой выходит за рамки одного статистического показателя. В статье обосновано применение в качестве критериев типологии 60 статистических показателей по макроэкономике, отраслям хозяйства, демографии, урбанизации, человеческому потенциалу и трудовым ресурсам, уровню жизни, образованию и здравоохранению, обеспеченности населения наиболее важными товарами и услугами, средствами связи и интернетом. В следующих статьях серии будут представлены корреляционный, факторный и кластерный анализ перечисленных показателей.

Конфликт интересов

Благодарности

Финансирование

Библиографическая ссылка