etip Экономика: теория и практика Economics: Theory and Practice 2224-042X Кубанский государственный университет RU 710 10.31429/2224042X_2023_71_72 Научная статья Original article Региональная экономика Regional Economy Конструирование и анализ интегрального показателя инвалидизации в федеральных округах России Design and analysis of the integral indicator of disability in the federal districts of Russia Маслак А. А. Маслак А. А. Maslak A. A. anatoliy_maslak@mail.ru

доктор технических наук, профессор, профессор кафедры математики, информатики, естественнонаучных и общетехнических дисциплин филиала Кубанского государственного университета в г. Славянске-на-Кубани

Doctor of Technical Sciences, Full Professor of the Department of Mathematics, Computer Sciences, Natural Sciences and General Technical Disciplines at branch of the Kuban State University in Slavyansk-on-Kuban

 Коробко А. И. Коробко А. И. Korobko A. I. kubsuslavspo@mail.ru

руководитель отделения среднего профессионального образования филиала Кубанского государственного университета в г. Славянске-на-Кубани

 Head of the Department of Secondary Vocational Education at the branch of the Kuban State University in Slavyansk-on-Kuban Волков С. В. Волков С. В. Volkov S. V. wavering46@gmail.com

студент филиала Кубанского государственного университета в г. Славянске-на-Кубани

Student of branch of the Kuban State University in Slavyansk-on-Kuban

 Филиал Кубанского государственного университета в г. Славянске-на-КубаниBranch of the Kuban State University in Slavyansk-on-Kuban 12 09 2023 71 3 72 76 23 12 2025 12 09 2023 Copyright (c) 2023 Маслак А. А., Коробко А. И., Волков С. В. (Автор) 2023 Маслак А. А., Коробко А. И., Волков С. В. (Автор) Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.

В рамках теории латентных переменных на основе данных Росстата сформирован интегральный показатель инвалидизации населения в Российской Федерации. Индикаторами инвалидизации являются численность инвалидов I, II, III групп и численность детей инвалидов. Проведенный двухфакторный дисперсионный анализ показал, что по уровню инвалидизации федеральные округа статистически значимо отличаются друг от друга. Уровень инвалидизации в 2018—2022 гг. в каждом округе практически не зависит от года.

Within the framework of the theory of latent variables, an integral indicator of disability of the population in the Russian Federation was formed on the basis of Rosstat data. Disability indicators are the number of disabled people of groups I, II, III and the number of disabled children. The two-factor analysis of variance showed that the federal districts differ statistically significantly from each other in terms of the level of disability. The level of disability in 2018—2022 in each district practically does not depend on the year.

 инвалидизация населения латентная переменная измерение на линейной шкале двухфакторный дисперсионный анализ disability of the population latent variable linear scale measurement two-factor analysis of variance Бабич С.Г., Чинякова Ю.В. Статистическое изучение инвалидности населения Республики Мордовия // Экономика и управление: анализ тенденций и перспектив развития. 2016. № 24. С. 45—48. Беличенко В.В. Анализ динамики и структуры инвалидности вследствие производственных травм в Краснодарском крае // Вестник Всероссийского общества специалистов по медико-социальной экспертизе, реабилитации и реабилитационной индустрии. 2016. № 2. С. 47—50. Богомолова Ю.И. Инвалиды на российском рынке труда: масштабы, проблемы, перспективы // Экономика труда. 2018. Т. 5, № 3. С. 725—734. Бурдяк А.Я., Тындик А.О. Измерение инвалидности и положение инвалидов: российский и международный подходы // Вестник НГУЭУ. 2016. № 1. С. 22—43. Организация и проведение комплексного мониторинга положения инвалидов в России в свете Конвенции ООН о правах инвалидов / С.А. Васин, Ю.М. Горлин, Е.Е. Гришина . М., 2014. С. 97—134. Егорова Е.М., Аванесова Е.С., Долгова А.И. Практика формирования корпоративной социальной ответственности российских компаний // Экономика: теория и практика. 2022. № 3 (67). С. 43—48. Заболоцкая В.В., Фощан Г.И., Шакирова Т.С. Оценка эффективности региональной финансовой поддержки и прогнозирование занятости в секторе малого и среднего бизнеса Краснодарского края // Экономика: теория и практика. 2021. № 2 (62). С. 48—60. Калашникова И.В., Тринадцатко А.А. О трудовой занятости инвалидов в России // Вестник ТОГУ. 2017. № 1 (44). С. 141—154. Кондакова Н.А., Нацун Л.Н. Инвалидность детского населения как медико-социальная проблема // Здоровье человека, теория и методика физической культуры и спорта. 2019. № 4 (15). С. 285—296. Маслак А.А., Поздняков С.А. Измерение и мониторинг уровня экономического развития в районах и городах Краснодарского края // Теория и практика измерения латентных переменных в образовании: материалы IX Всерос. науч.-практ. конф. Славянск-на-Кубани, 2007. С. 90—111. Маслак А.А., Поздняков С.А. Методика измерения и мониторинга уровня жизни населения в субъектах Южного федерального округа Российской Федерации // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2008. Т. 4, № 10. С. 159—171. Стойкая нетрудоспособность населения Российской Федерации: анализ и оценка региональных особенностей / Т.Н. Проклова, В.О. Щепин, Л.П. Чичерин // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2020. № 4. С. 555—559. Росстат: раздел «Уровень инвалидизации в Российской Федерации». URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13964. Сороколетов Д.В., Черкасов С.Н., Кириченко Ю.Н. Проблемы, связанные с трудоустройством инвалидов трудоспособного возраста // Бюллетень Национального научно-исследовательского института общественного здоровья имени Н.А. Семашко. 2017. № 7. С. 61—66. Andrich D., Marais I.A. Course in Rasch Measurement Theory. Measuring in the Educational, Social and Health Sciences. Singapore, 2019. Andrich D., Sheridan B., Luo G. RUMM2020: Rasch Unidimensional Measurement Models software and manual. Perth, 2005. Bond T., Yan Z., Heene M. Applying the Rasch Model. Fundamental Measurement in the Human Sciences. New York, 2020. Engelhard G., Wang J. Rasch Models for Solving Measurement Problems: Invariant Measurement in the Social Sciences (Quantitative Applications in the Social Sciences). Singapore, 2021.