نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، برنامه ریزی سیستم های اقتصادی، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

2 استادیار گروه اقتصاد، دانشکده مهندسی صنایع و مدیریت، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

3 استادیار ، دانشکده مهندسی صنایع ومدیریت، دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

4 کارشناسی ارشد، برنامه ریزی سیستم های اقتصادی دانشگاه صنعتی شاهرود، شاهرود، ایران

10.22034/jmek.2024.419164.1100

چکیده

این مطالعه به سنجش و مقایسه معضلات اجتماعی استان‌های کشور و بررسی اثر متغیرهای کلان اقتصادی بر سطح معضلات اجتماعی طی سال‌های 1385 تا 1398 می‌پردازد. با توجه به چند بعدی بودن معضلات اجتماعی از شاخص مرکب مصنوعی معضلات اجتماعی که شامل قتل، منازعه، معتادین، سرقت، تصادفات و طلاق است، استفاده ‌شده است، در پژوهش از رویکرد P2-Distance در نرم‌افزار R استفاده شده است. در سال 1398 استان خراسان جنوبی، ایلام و خراسان شمالی در پایین جدول رتبه‌بندی معضلات اجتماعی و جایگاه استان تهران، آذربایجان غربی و خراسان رضوی در بالای جدول رتبه‌بندی قرار دارد. نتایج مقایسه تغییرات سطح شاخص معضلات اجتماعی استان‌ها نشان می‌دهد، معضلات اجتماعی استان مرکزی بیشترین افزایش ولی معضلات اجتماعی استان سمنان بیشترین کاهش را داشته است. تحلیل واریانس دوعاملی شاخص معضلات اجتماعی مصنوعی برآورد شده نشان می‌دهد که اثرات ثابت استانی و اثرات تقویمی تغییر سال بر سطح شاخص معضلات اجتماعی معنی‌دار است. نتایج بررسی اثر متغیرهای کلان اقتصادی بر شاخص معضلات اجتماعی با برآورد مدل رگرسیون داده‌های ترکیبی نشان می‌دهد متغیرهایی مانند ارزش‌افزوده سرانه استانی، نرخ بهره، نرخ بیکاری، جمعیت، ضریب جینی و قیمت سکه معنی‌دار نیست. اما متغیرهای چون نرخ ارز و سطح عمومی قیمت‌های استانی بر سطح معضلات اجتماعی معنی دار است.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

The Study the Effects of Economic Variables on Social Problems in Iran

نویسندگان [English]

  • Bahareh Javadi 1
  • Mohammad MirbagheriJam 2
  • Mahmoud Rahimi 3
  • hamideh moharrami 4

1 Master's degree, economic systems planning, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

2 Assistant Professor, Department of Economics, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

3 Assistant Professor, Faculty of Industrial Engineering and Management, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

4 Master's degree, economic systems planning, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran

چکیده [English]

This study evaluates and compares the social problems of different provinces and examines effect of macroeconomic variables on level of social problems in 2006 to 2019. Due to the multidimensionality of social dilemmas, artificial composite social problems index had been used to measure social dilemmas of provinces to compare. main dimensions or components of artificial composite index of social problems include murder, conflict, addictions, theft, accidents and divorce.synthesis of artificial composite index of social problems was carried out using P2-Distance approach and using R software In 2019.three provinces of South Khorasan, Ilam and North Khorasan are at bottom of ranking of social problems, as well as position of three provinces of Tehran, West Azerbaijan and Khorasan-Razavi are at top of ranking. results of comparing changes in social problems index of provinces during study period show that social problems of Markazi Province recorded largest increase, while social problems of Semnan Province recorded largest decrease. The two-factor analysis of variance of estimated artificial social problem index shows that both provincial fixed effects and calendar effects factors are significant at level of social problem index. The results of studying effect of macroeconomic variables on index of social problem by estimating panel data regression model show that effects of variables such as provincial per capita value-added, interest rates, unemployment rates, population rates, Gini coefficient and coin prices on level of social problems is not significant. But variables such as exchange rates and provincial consumer prices index are significant on the level of social problems.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Artificial index of social problems
  • macroeconomic variables
  • P2-Distance