Социально-экономические объекты характеризуются большим числом разнородных показателей. Для того чтобы объективно оценить качество функционирования таких объектов, эффективность той или иной инновации, необходимы надежные (точные) оценки интегральных показателей, сформированные на основе разнородных показателей, которые измеряются в рублях, процентах, кубических метрах и т.д. Жилищно-коммунальные услуги, представляющие важный аспект социальной сферы, являются одним из таких объектов. Качество жилищно-коммунальных услуг измеряется на линейной шкале в рамках теории латентных переменных. Это позволяет использовать широкий спектр процедур статистического анализа для решения практических задач – сравнения районов Краснодарского края по этому показателю, мониторинга, оценки эффективности инноваций, управления и др.
Постановка задачи
Цель данной работы заключается в измерении и мониторинге качества предоставляемых населению жилищно-коммунальных услуг (ЖКУ) в районах Краснодарского края.
Для достижения данной цели необходимо:
– сформировать набор индикаторов, характеризующий качество ЖКУ;
– оценить качество набора индикаторов, характеризующего качество ЖКУ, как измерительного инструмента;
– измерить на линейной шкале качество ЖКУ;
– сравнить качество ЖКУ, предоставляемых населению районов Краснодарского края, в 2012–2015 гг.;
– провести многофакторный дисперсионный анализ качества ЖКУ.
Материалы и методы исследования
Исследование проводилось во всех 37 районах Краснодарского края. Конструкт (латентная переменная) «качество ЖКУ» определяется набором индикаторов, которые были составлены на основе показателей Росстата [1].
Конструкт «качество ЖКУ» является латентной переменной. Поэтому измерение этого конструкта осуществлялось в рамках теории латентных переменных на основе модели Раша [6, 8, 9]. Эта теория показала свою эффективность при решении самых разных задач в социальных системах [2–4, 5–7, 10–14].
Для обработки данных опросов использовался пакет прикладных программ RUMM2020 [15].
Результаты исследования и их обсуждение
Первоочередной задачей при измерении латентной переменной является оценка совместимости индикаторов, т.е. определение того, в какой мере индикаторы определяют одну и ту же латентную переменную, в данном случае «качество ЖКУ». Совместимость индикаторных переменных осуществлялась на основе критерия Хи-квадрат. Значение статистики Хи-квадрат оказалось равным 53,32 при числе степеней свободы 42. Эмпирический уровень значимости критерия равен 0,113, что свидетельствует о том, что собранные данные в целом адекватны модели Раша, а значит, пригодны для измерения.
Характеристика измерительного инструмента – набора индикаторных переменных
В табл. 1 приведена статистическая характеристика набора индикаторов.
Индикаторные переменные в таблице упорядочены по возрастанию их значений на шкале латентной переменой – от наименьшего значения (– 1,004 логит), к наибольшему (+ 0,629 логит).
Анализ результатов измерения
Расположение оценок латентной переменной и индикаторов изображено на рисунке.
В верхней половине рисунка изображена гистограмма распределения оценок районов на шкале качество ЖКУ, в нижней половине – распределение оценок индикаторов на этой же шкале.
Таблица 1
Статистическая характеристика набора индикаторов
|
Номер индикатора |
Оценка (логит) |
Ошибка (логит) |
Хи-квадрат |
p |
|
1 |
– 1,004 |
0,122 |
5,186 |
0,075 |
|
10 |
– 0,666 |
0,078 |
2,085 |
0,353 |
|
4 |
– 0,624 |
0,066 |
0,531 |
0,767 |
|
11 |
– 0,584 |
0,119 |
1,364 |
0,506 |
|
8 |
– 0,539 |
0,073 |
6,051 |
0,049 |
|
3 |
– 0,526 |
0,070 |
1,565 |
0,457 |
|
6 |
– 0,511 |
0,072 |
3,028 |
0,220 |
|
19 |
– 0,122 |
0,070 |
0,379 |
0,827 |
|
16 |
0,078 |
0,076 |
4,904 |
0,086 |
|
17 |
0,090 |
0,079 |
0,459 |
0,795 |
|
18 |
0,109 |
0,075 |
1,944 |
0,378 |
|
15 |
0,153 |
0,068 |
0,904 |
0,636 |
|
13 |
0,298 |
0,108 |
5,199 |
0,074 |
|
2 |
0,318 |
0,116 |
0,934 |
0,627 |
|
20 |
0,394 |
0,076 |
2,415 |
0,299 |
|
5 |
0,403 |
0,080 |
4,991 |
0,082 |
|
7 |
0,441 |
0,078 |
1,469 |
0,480 |
|
21 |
0,502 |
0,086 |
6,403 |
0,041 |
|
9 |
0,537 |
0,100 |
0,755 |
0,685 |
|
12 |
0,621 |
0,165 |
0,452 |
0,798 |
|
14 |
0,629 |
0,088 |
2,295 |
0,317 |
Местоположение оценок районов и индикаторов на шкале «качество ЖКУ»
Таблица 2
Дисперсионный анализ оценок качества ЖКУ
|
Источник дисперсии |
Сумма квадратов |
Степени свободы |
Средний квадрат |
Fэксп |
р |
|
Район |
5,911 |
36 |
0,164 |
6,994 |
< 0,001 |
|
Год |
0,371 |
3 |
0,124 |
5,274 |
0,002 |
|
Ошибка |
2,535 |
108 |
0,023 |
||
|
Всего |
8,817 |
147 |
Таблица 3
Средние значения оценок качества ЖКУ городов за 2012–2015 гг.
|
Район |
Оценка качества ЖКУ (логит) |
Стандартная ошибка (логит) |
95 % доверительный интервал |
|
|
Нижняя граница |
Верхняя граница |
|||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
Абинский район |
– 0,013 |
0,077 |
– 0,165 |
0,139 |
|
Апшеронский район |
– 0,591 |
0,077 |
– 0,743 |
– 0,439 |
|
Белоглинский район |
– 0,190 |
0,077 |
– 0,342 |
– 0,038 |
|
Белореченский район |
– 0,108 |
0,077 |
– 0,260 |
0,044 |
|
Брюховецкий район |
– 0,174 |
0,077 |
– 0,326 |
– 0,022 |
|
Выселковский район |
– 0,005 |
0,077 |
– 0,157 |
0,147 |
|
Гулькевичский район |
– 0,224 |
0,077 |
– 0,376 |
– 0,072 |
|
Динской район |
– 0,282 |
0,077 |
– 0,434 |
– 0,131 |
|
Ейский район |
– 0,358 |
0,077 |
– 0,509 |
– 0,206 |
|
Кавказский район |
– 0,441 |
0,077 |
– 0,593 |
– 0,289 |
|
Калининский район |
– 0,164 |
0,077 |
– 0,316 |
– 0,012 |
|
Каневской район |
0,147 |
0,077 |
– 0,005 |
0,299 |
|
Кореновский район |
0,211 |
0,077 |
0,059 |
0,363 |
|
Красноармейский район |
– 0,295 |
0,077 |
– 0,447 |
– 0,144 |
|
Крыловский район |
– 0,500 |
0,077 |
– 0,652 |
– 0,348 |
|
Крымский район |
– 0,144 |
0,077 |
– 0,296 |
0,008 |
|
Курганинский район |
– 0,327 |
0,077 |
– 0,479 |
– 0,175 |
|
Кущевский район |
0,147 |
0,077 |
– 0,005 |
0,299 |
|
Лабинский район |
– 0,348 |
0,077 |
– 0,500 |
– 0,196 |
Окончание табл. 3
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
Ленинградский район |
– 0,357 |
0,077 |
– 0,509 |
– 0,205 |
|
Мостовский район |
– 0,227 |
0,077 |
– 0,379 |
– 0,075 |
|
Новокубанский район |
– 0,288 |
0,077 |
– 0,440 |
– 0,136 |
|
Новопокровский район |
0,139 |
0,077 |
– 0,013 |
0,291 |
|
Отрадненский район |
0,140 |
0,077 |
– 0,012 |
0,292 |
|
Павловский район |
– 0,445 |
0,077 |
– 0,597 |
– 0,293 |
|
Приморско-Ахтарский район |
– 0,132 |
0,077 |
– 0,284 |
0,020 |
|
Северский район |
– 0,605 |
0,077 |
– 0,757 |
– 0,453 |
|
Славянский район |
– 0,245 |
0,077 |
– 0,397 |
– 0,094 |
|
Староминский район |
– 0,245 |
0,077 |
– 0,397 |
– 0,093 |
|
Тбилисский район |
– 0,135 |
0,077 |
– 0,287 |
0,017 |
|
Темрюкский район |
– 0,312 |
0,077 |
– 0,464 |
– 0,160 |
|
Тимашевский район |
– 0,370 |
0,077 |
– 0,522 |
– 0,219 |
|
Тихорецкий район |
– 0,266 |
0,077 |
– 0,418 |
– 0,114 |
|
Туапсинский район |
– 0,219 |
0,077 |
– 0,371 |
– 0,067 |
|
Успенский район |
– 0,040 |
0,077 |
– 0,192 |
0,112 |
|
Усть-Лабинский район |
– 0,378 |
0,077 |
– 0,530 |
– 0,226 |
|
Щербиновский район |
– 0,266 |
0,077 |
– 0,418 |
– 0,114 |
Таблица 4
Средние значения качества ЖКУ в районах края
|
Год |
Оценка качества ЖКУ (логит) |
Стандартная ошибка (логит) |
95 % доверительный интервал |
|
|
Нижняя граница |
Верхняя граница |
|||
|
2012 |
– 0,289 |
0,025 |
– 0,339 |
– 0,239 |
|
2013 |
– 0,229 |
0,025 |
– 0,279 |
– 0,179 |
|
2014 |
– 0,164 |
0,025 |
– 0,213 |
– 0,114 |
|
2015 |
– 0,174 |
0,025 |
– 0,224 |
– 0,124 |
Анализируя приведенную на рисунке информацию, можно сделать следующие заключения.
1. Диапазон варьирования оценок качества ЖКУ в городах относительно небольшой от – 0,80 до + 0,40 логит.
2. Диапазон варьирования индикаторов значительно больше диапазона варьирования оценок районов и составляет 2,00 логит. Это свидетельствует о том, что используемый набор индикаторов пригоден для измерения качества ЖКУ в широком диапазоне.
Анализ качества ЖКУ в районах края
В табл. 2 представлены результаты дисперсионного анализа качества ЖКУ в районах края в 2012–2015 гг.
Проинтерпретируем полученные результаты. Как следует из табл. 2, фактор «Район» значим на очень высоком уровне (р < 0,001). В табл. 3 приведены средние значения оценок качества ЖКУ городов за 2012–2015 гг.
Результаты, приведенные в табл. 3, свидетельствуют о том, что самый высокий уровень качества ЖКУ в среднем за все рассматриваемые годы в Кореновском районе (0,211 логит).
В табл. 4 представлены средние значения качества ЖКУ в среднем по всем районам в 2012–2015 гг.
Из табл. 4 видно, что качество ЖКУ в среднем по районам в 2012–2015 гг. растет.
Выводы
1. Латентная переменная «качество ЖКУ» определена операционально – в виде набора индикаторов. Показано, что набор индикаторов адекватен модели измерения и может быть использован как измерительный инструмент.
2. Использование теории измерения латентных переменных позволило измерить латентную переменную «качество ЖКУ» на линейной шкале, что является важным условием корректного сравнения районов и проведения мониторинга.
3. Выявлены статистически значимые различия между районами края по качеству ЖКУ. В среднем по всем районам наблюдается повышение качества жилищно-коммунальных услуг.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ и администрации Краснодарского края в рамках проекта научных исследований по гранту № 16-12-23005 (р) «Измерение и мониторинг на интервальной шкале качества предоставляемых населению жилищно-коммунальных услуг в городах и районах Краснодарского края».