КЛАСТЕРИЗАЦІЯ КРАЇН СВІТУ ТА ОЦІНКА ІНФОРМАТИВНОСТІ ІНДЕКСУ ЛЮДСЬКОГО РОЗВИТКУ

Анотація

Вступ. Оцінка реальної якості життя, що виходить за межі суто економічних показників, є актуальним завданням, оскільки дозволяє вимірювати ефективність соціальної політики країн, слугує основою для моніторингу доступу до охорони здоров'я, освіти та екологічної безпеки. Одним з найбільш важливих напрямків щодо оцінки якості життя для будь-якої країни є визначення рівня розвитку людського потенціалу. Найбільш поширеним інтегральним показником для такого аналізу є Індекс людського розвитку (ІЛР). Незважаючи на широке використання ІЛР, важливо аналізувати не лише кінцеве значення індексу, але й структуру та взаємозв'язки між показниками, що його визначають. Застосування для цього методів кластерного аналізу дозволяє виділити типологічні групи країн зі схожими характеристиками соціального розвитку та проаналізувати структурні відмінності між ними. Зіставлення сформованих кластерів зі значеннями Індексу людського розвитку дозволяє визначити групи країн, які мають подібні соціальні та демографічні характеристики, навіть якщо їхні загальні значення ІЛР відрізняються. Водночас таке порівняння дозволяє виявити випадки, коли країни з однаковими значеннями ІЛР належать до різних кластерів, що свідчить про відмінності у структурі факторів людського розвитку.

Мета. Метою дослідження є застосування кластерного аналізу для проведення групування країн на основі ключових показників розвитку людського потенціалу та порівняння отриманих кластерів із значеннями Індексу людського розвитку. Результати такого співставлення дозволяють оцінити ступінь відповідності агрегованого індикатора ІЛР об’єктивній картині соціально-економічного розвитку країн.

Матеріали і методи. Статистичною базою дослідження є масив даних для 74 країни світу у 2023 році за наступними показниками: тривалість життя, очікувана тривалість навчання, середня тривалість навчання та індекс людського розвитку. Дослідження ґрунтується на використанні методів багатовимірної статистики, зокрема ієрархічних агломеративних методів та методу k-середніх. Реалізація розрахунків здійснювалась засобами ППП Statistica.

Результати. У статті обґрунтовано поділ наявного масиву даних на 5 кластерів. Для кожного кластера наведено кількість та перелік елементів, а також визначено характерні особливості на основі середніх значень використаних показників. Кластери впорядковано за рівнем розвитку людського потенціалу у порядку його зниження. Виділено такі групи країн: країни з найвищим рівнем людського розвитку (11 країн), країни з високим рівнем розвитку (20 країн), країни із середнім та вище середнього рівнем людського розвитку (12 країн), країни з помірним та неоднорідним рівнем людського розвитку (11 країн), країни з помірно нижчим рівнем людського розвитку (20 країн).

Отримані результати свідчать, що структура кластерів загалом узгоджується з ієрархією країн за ІЛР. Водночас виявлено певні розбіжності між результатами кластеризації та рейтингом ІЛР, що пояснюється відмінностями у структурі факторів розвитку. Важливим результатом кластерного аналізу є встановлена закономірність, що країни з однаковими значеннями ІЛР можуть бути віднесені до різних кластерів. Це свідчить про те, що ІЛР як інтегральний показник не завжди повною мірою відображає структурні відмінності між країнами. Застосування кластерного аналізу дозволяє доповнити ІЛР, виявити приховані відмінності між країнами та підвищити аналітичну інформативність оцінювання рівня людського розвитку.

Перспективи. У подальших дослідженнях пропонується проведення кластерного аналізу у динаміці, що дозволить оцінити зміни у структурі людського розвитку країн у часі. Доцільним є також уточнення кластерної структури шляхом збільшення кількості кластерів та розширення системи показників. Окремим напрямом є включення до аналізу даних по Україні, що дасть змогу визначити її місце серед країн світу за структурними характеристиками людського розвитку.