Статистический анализ показателей здоровья населения на региональном уровне

СТАТИСТИЧЕСКИМ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ НА РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ

Лошаков А.А., Московский экономический институт

В статье рассматривается статистический анализ показателей здоровья населения на региональном уровне, рассматриваются основные показатели, определяющие уровень здоровья населения.

Ключевые слова: показатель здоровья, человеческий потенциал, индекс.

STATISTICAL ANALYSIS OF PUBLIC HEALTH AT THE REGIONAL LEVEL

Loshakov A., Moscow Institute of Economics The article deals with the statistical analysis of health indicators at the regional level, the basic parameters which determine the level of health. Keywords: indicator of health, human potential, the index.

В настоящее время из трех составляющих индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП) - материального благополучия, здоровья и образования - важнейшую роль для российского населения играет уровень здоровья. Если по образовательной компоненте наша страна занимает одно из первых мест, в том числе среди развитых стран, то по составляющей здоровья мы значительно отстаем не только от развитых, но и от развивающихся стран. И хотя Россия по данным за 2007 г. [1] входит в группу стран с высоким ИРЧП (0,817), занимаемое ее 71-е место после Словении и даже Албании (70-е место), прежде всего, определяется низким уровнем индекса здоровья.

В публикации [2] обосновано, что на уровне федеральных округов Российской Федерации в индекс здоровья населения, как компоненту индекса качества жизни, необходимо включить следующие показатели: коэффициент рождаемости; заболеваемость на 1000 человек населения; ожидаемую продолжительность жизни при рождении. Ниже представлены результаты анализа этих показателей, а также таких показателей, как коэффициенты общей и младенческой смертности; разность между ожидаемой продолжительностью жизни (ПЖ) женщин и мужчин, для регионов Центрального федерального округа. Выбор этого округа обусловлен его значимостью в экономике страны и тем, что население ЦФО в большей степени однородно по менталитету, чем в других федеральных округах. Эмпирической базой исследований служили данные, приведенные в статистическом сборнике [3] в период 2000-2008 гг., в качестве инструментария исследований использовали пакет статистических программ анализа данных общественных наук SPSS Base 8.0 [4].

На первом этапе статистических исследований анализировали динамику перечисленных показателей здоровья: В методическом плане анализ сводился к сравнению пространственных профилей

показателей в начальный (2000 г.) и заключительный (2008 г.) годы рассматриваемого периода, а также визуального просмотра характера их временных рядов.

В качестве примера на рис. 1 приведены пространственные профили и временные ряды коэффициента рождаемости для РФ в целом и некоторых регионов ЦФО.

Из пространственных профилей коэффициента рождаемости (рис. 1 а) видно, что в целом в период с 2000 по 2008 гг. рождаемость увеличилась во всех регионах ЦФО, но эти позитивные изменения подвержены сильным флуктуациям. Что касается динамики региональных показателей (рис. 1 б), то она повторяет динамику изменения рождаемости в РФ - начиная с 2005 г., наблюдается заметный рост коэффициента рождаемости.

Анализ пространственных профилей общего коэффициента смертности в 2000 и 2008 гг., а также графики временных рядов показателя ряда регионов округа (графики не приводятся ради сокращения объема публикации) показал, что за этот период смертность населения регионов ЦФО несколько снизилась, в основном, за счет снижения максимумов показателя, приходящихся на 20032005 гг. При этом обнаружена значительная, почти двукратная пространственная дифференциация коэффициента смертности: от 11,8 промилле в г. Москве до 20,7 промилле в Тверской области в 2008 г.

Анализ пространственных профилей коэффициента младенческой смертности в 2000 и 2008 гг., а также графиков временных рядов данного показателя для РФ в целом и ряда регионов ЦФО показал, что в целом в период с 2000 по 2008 гг. младенческая смертность снизилась во всех регионах ЦФО, но не в равной мере: при общей тенденции к спаду младенческой смертности здесь также наблюдаются значительные территориальные различия.

Важным региональным показателем здоровья является заболеваемость на 1000 человек населения - рис. 2.

Как видно из пространственных профилей заболеваемости населения (рис. 2 а), этот показатель сильно варьирует по регионам ЦФО. Меньше всего уровень заболеваемости в Воронежской области, больше всего - в Ярославской и Владимирской областях. На рис. 2 а обращают на себя внимание также большие абсолютные значения показателя - в диапазоне от 500 до 1000 промилле. Таким образом, в течение календарного года организациями здравоохранения в 2000-2008 гг. зафиксировано в разных регионах от 500 до 1000 случаев заболеваний. Это - очень большие значения.

Более наглядно временные изменения рассматриваемого показателя видны из графиков рядов динамики на рис. 2 б. Обращает на себя внимание, что при общей тенденции роста заболеваемости в стране динамика показателя подвержена значительным временным флуктуациям.

Следующие два показателя индекса здоровья - ожидаемая продолжительность жизни при рождении и разность ПЖ женщин и мужчин. Сравнение пространственных профилей этих показателей в 2000 и 2008 гг. показало, что ожидаемая продолжительность жизни при рождении увеличилась во всех регионах ЦФО, а разность

а

между ПЖ женщин и мужчин за эти годы уменьшилась, кроме Брянской, Смоленской, Калужской и Липецкой областей. Но исходные позиции этих регионов разные. Если Липецкая область - в числе лидеров среди регионов ЦФО по ожидаемой продолжительности жизни при рождении, то Брянская и Калужская области - в середине ранжированного списка, а Смоленская область - в ее конце.

О характере временных рядов продолжительности жизни можно судить по графикам рис. 3 а. Здесь, как и в случае динамики общего коэффициента смертности, имеют место циклы: с 2000 по 2005 гг. наблюдается определенная стабильность показателя, а затем ожидаемая продолжительность жизни при рождении начинает возрастать примерно по степенному тренду - с уменьшением скорости роста к концу рассматриваемого периода.

Динамика разности между ожидаемой продолжительности жизни при рождении женщин и мужчин также циклична, но здесь, напротив, стабильный участок всего наблюдаемого периода в 2005 г. сменяется спадом показателя - рис. 3 б.

Сравнивая динамику исходных показателей здоровья населения в регионах ЦФО с их динамикой в РФ, можно констатировать их идентичность. Отличие лишь в том, что на региональном уровне сильнее сказывается стохастическая компонента.

б

с;

о

сС

О

РФ

Ивановская обл. Орловская обл. Тверская обл.

I

X

п.

РФ

Белгородская обл. Ивановская обл. Тверская обл.

2000 2002 2004 2006 2008

2001 2003 2005 2007

2000 2002 2004 2006 2008

2001 2003 2005 2007

Год

Год

Рис. 3. Динамика ожидаемой продолжительность жизни при рождении (а) и разности между ПЖ женщин и мужчин (б) в РФ и некоторых регионах ЦФО

Таблица 1. Матрица «нагрузок» исходных показателей здоровья населения регионов ЦФО на главные компоненты и главные факторы. Выборка объемом N=72, данные 2005-2008 гг.

Исходный показатель здоровья Главная компонента Главный фактор

1 2 3 1 2 3

Коэффициент рождаемости -0,174 0,127 0,974 0,174 0,127 0,974

Общий коэффициент смертности 0,949 0,070 -0,144 -0,949 0,070 -0,144

Коэффициент младенческой смертности 0,648 -0,474 -0,228 -0,648 -0,474 -0,228

Заболеваемость 0,114 0,945 0,092 -0,114 0,945 0,092

Продолжительность жизни -0,975 -0,063 0,139 0,975 -0,063 0,139

Разность ПЖ женщин и мужчин 0,909 0,041 -0,075 -0,909 0,041 -0,075

Объясняемая дисперсия 52,4% 19,1% 17,6% 52,4% 19,1% 17,6%

Следующий этап статистических исследований - анализ взаимосвязей между показателями здоровья. Число статистических единиц N - регионов ЦФО - 18, что в три раза больше числа анализируемых показателей m=6. В принципе, это позволяет проводить корреляционный и факторный анализ по каждому году. Однако из-за высокой стохастичности временных рядов принимаем вариант, апробированный в работе [5]: статистической единицей будем считать не регион, для которого показатели усредняются за определенный временной интервал, а регион в конкретный год - «годоре-гион». Учитывая результаты анализа динамики показателей, целесообразно рассматривать последние четыре года анализируемого периода - 2005-2008 гг. Тогда мы располагаем уже не 18-ю, а 72 наблюдениями, и результаты статистического анализа будут надежнее.

Задачи исследования при этом формулируются следующим образом:

- выполнить факторный анализ показателей здоровья, выделить главные факторы, выполнить их интерпретацию;

- рассмотреть размещение регионов в пространстве главных факторов;

- выявить возможность анализа «движения» регионов на плоскостях исходных показателей, конечная цель которого - прогноз на ближайшую перспективу;

- установить рациональное множество исходных показателей, которые необходимо включить в региональный индекс здоровья.

Одним из требований корреляционного и факторного анализа является нормальность распределения включаемых в него показателей. Визуальная проверка на нормальность эмпирических распределений исходных показателей здоровья показала, что они достаточно хорошо аппроксимируются нормальными кривыми.

Факторный анализ проводили по методу главных компонент с вращением факторов по критерию «варимакс» [6]. Основной результат факторного анализа - матрица «нагрузок» приведена в табл. 1; в последней строке указаны доли общей дисперсии, объясняемые компонентами и, соответственно, главными факторами; сильные корреляции выделены полужирным шрифтом.

Из нижней строки табл. 1 следует, что первая главная компонента - наиболее информативная, объясняет более половины общей дисперсии, вторая и третья - значительно менее информативны. Тем не менее, суммарно три главные компоненты объясняют 89,0%. Это высокий результат, и полученная трехфакторная модель структуры множества из шести исходных показателей может быть принята в качестве рабочей модели, а выделенные три главные компоненты тогда можно квалифицировать как главные факторы.

Как видно из матрицы нагрузок (табл. 1), первая главная компонента сильно и положительно коррелирует с двумя исходными показателями - общим коэффициентом смертности ^=0,949) и разностью ПЖ женщин и мужчин ^=0,909), и отрицательно - с ожидаемой продолжительностью жизни при рождении ^=-0,975). Результаты факторного анализа не изменятся, если поменять знаки нагрузок на первую главную компоненту на противоположные. Тогда первый главный фактор можно интерпретировать как «фактор продолжительности жизни» ^), и большие значения этого фактора будут предпочтительнее.

Вторая главная компонента положительно коррелирует с показателем заболеваемости, и ее следует интерпретировать как «фактор заболеваемости» ^2), но при этом предпочтительнее будут не

большие, а меньшие значения этого фактора.

Третья главная компонента положительно коррелирует с показателем рождаемости, и ее следует интерпретировать как «фактор рождаемости» ^3).

Главных факторов - три, и наглядно представить результаты факторного анализа на одной плоскости нельзя. Однако можно, по аналогии с подходом французского математика-социолога Ж.-П. Пажеса [7], дать следующую трактовку трехфакторной модели: имеется «трехмерное Небо» (аналог карты нагрузок в двухфакторной модели) и «трехмерная Земля» - глобус (аналог «карты Земли» в двухфакторной модели). Можно спроектировать «трехмерное Небо» и «трехмерную Землю» на плоскости, образованные главными факторами. Их три: ^^2}, ^^3}, ^2^3}. Любая из этих проекций - это упрощение действительной трехмерной картины, но если анализировать все три проекции, то в совокупности они могут ее отразить.

Рассмотрим проекции «трехмерного Неба» и «трехмерной Земли» на наиболее информативную плоскость - ^^2} (рис. 4).

На диаграмме рис. 4 а видно, что на положительном направлении первого главного фактора находится исходный показатель здоровья «ожидаемая продолжительность жизни при рождении», на отрицательном - «смертность» и «разность ПЖ женщин и мужчин», а на положительном направлении второго главного фактора - исходный показатель «заболеваемость». Соответственно этому, квадрант I - это область, отвечающая повышенным уровням продолжительности жизни и заболеваемости. Диаметрально противоположный квадрант III - это область, отвечающая пониженному уровню и продолжительности жизни, и заболеваемости. Аналогично интерпретируются и квадранты II и IV.

Такая интерпретация осей и квадрантов позволяет выполнить интерпретацию регионов в разные моменты времени. На диаграмме рис. 4 б регионы ЦФО представлены по состоянию в 2005 и 2008 гг. Видно, например, что Тверская область (метка 15) в 2005 г. характеризовалась пониженным уровнем и продолжительности жизни, и заболеваемости (квадрант III), а в 2008 г. «переместилась» в квадрант II, при этом продолжительность жизни увеличилась, но одновременно повысилась заболеваемость. Есть примеры и иного рода: Владимирская область (метка 3 в квадранте II) за четыре года практически осталась на одном и том же повышенном уровне заболеваемости и близкой к среднему продолжительности жизни.

Корреляции исходных показателей здоровья с главными факторами F1 и F3 и расположение регионов ЦФО на плоскости ^^3} показаны на рис. 5.

По диаграмме рис. 5 а второй главный фактор однозначно интерпретируется как «фактор рождаемости», поскольку на его положительном направлении находится исходный показатель здоровья «рождаемость». Соответственно, квадрант I - это область, отвечающая повышенным уровням продолжительности жизни и рождаемости, а противоположный квадрант III - область, отвечающая пониженному уровню и продолжительности жизни, и рождаемости. Аналогично интерпретируются также квадранты II и IV.

На диаграмме рис.5 б по кучному расположению меток разной формы хорошо видно, что рождаемость с 2005 по 2008 гг. заметно увеличилась практически во всех регионах ЦФО: метки, отвечающие данным 2005 г., расположены ниже нулевой линии в зоне пониженных значений фактора рождаемости, данным 2008 г. - выше, в зоне повышенных значений этого фактора.

По рис. 4 а и 5 а можно заметить, что три направления - на исходные факторы «ожидаемая продолжительности жизни при рождении», «коэффициент рождаемости» и «заболеваемость на 1000 человек населения» - практически ортогональны друг к другу, что интерпретируется как отсутствие между ними достаточно сильных взаимосвязей, чего нельзя сказать про остальные показатели здоровья на уровне регионов ЦФО. Действительно, коэффициент корреляции между ожидаемой продолжительности жизни при рождении и заболеваемостью на 1000 человек населения Я=-0,175 статистически незначим даже без учета поправки Бонферрони (р-уро-вень составляет 0,170 при критическом значении ^=0,05/6=0,0083). Статистически незначима и величина коэффициента корреляции между коэффициентом рождаемости и заболеваемостью на 1000 человек населения Я=0,240 (р=0,070).

Эти результаты позволяют множество трех главных факторов ^^2^3} заменить множеством исходных показателей здоровья ВДД,}.

Исходя из сказанного, рассмотрим вначале возможность анализа «дрейфа» регионов во времени не на плоскостях главных фак-

торов, а на плоскостях исходных показателей {Х5,Х4} и {Х5,Х1}, на примере двух областей - Белгородской и Ивановской (рис. 6).

Из диаграмм рис. 6 а следует, что метки, отвечающие значениям ожидаемой продолжительности жизни при рождении и заболеваемости населения Белгородской и Ивановской областей, «дрейфуют» в регулярной временной последовательности:

2005 ^ 2006 ^ 2007 ^ 2008,

но соответствующие этому дрейфу годографы представляют собой ломаные линии «с возвратами» (на диаграммах не показаны) -вначале наблюдается рост обоих показателей, а затем рост одного (продолжительности жизни) и спад другого (заболеваемости). Это не позволяет дать по этой паре показателей хотя бы качественный прогноз на ближайший год. По другой паре исходных показателей здоровья ситуация с качественным прогнозом лучше - рис. 10 б: соблюдена не только регулярность временной последовательности, но и годографы дрейфа обеих областей, которые хотя и являются ломаными линиями, их отрезки одного направления - в сторону роста и продолжительности жизни, и рождаемости. Следовательно, можно рассчитывать на то, что и в дальнейшем эта тенденция сохранится.

Таким образом, поставленные задачи решены. Обосновано, что основными показателями, определяющими уровень здоровья населения, являются ожидаемая продолжительность жизни при рождении, заболеваемость на 1000 человек населения и коэффициент рождаемости. Именно эти показатели и должны войти в региональный индекс здоровья населения.

Литература:

1. Список стран по ИРЧП // Электронный ресурс. Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki.

2. Лошаков А.А. Формирование индекса здоровья населения на уровне федеральных округов РФ // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». 2010. Вып.2(6).

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2009. Стат. сб. М.: Госкомстат России, 2009.

4. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод-Copyright 1998 СПСС Русь.

5. Лошаков А.А. Анализ взаимосвязей между показателями здоровья населения федеральных округов Российской Федерации // Вестник НИИРПО. Серия «Экономика и управление». 2010. Вып.1(5).

6. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч.И. Мьюллер, У.Р. Клекка и др.; Под ред. И.С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989.

7. Пажес Ж.-П. Конфликты и общественное мнение. Новая попытка объединить социологов и математиков // Социологические исследования. 1991. №7, 10.

ФАКТОРЫ И ИНСТРУМЕНТЫ АДАПТАЦИИ ТНК К РОССИЙСКИМ УСЛОВИЯМ ХОЗЯЙСТВЕННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Яремчук Е.Н., аспирантка Российского государственного гуманитарного университета

Рассматриваются факторы адаптации зарубежных ТНК к российским условиям хозяйственной деятельности, а также используемые для этой цели внутренние и внешние инструменты адаптационных механизмов.

Ключевые слова: адаптация, инструменты адаптации, зарубежные ТНК, аутсорсинг, маркетинг.

FACTORS AND TOOLS TO ADAPT TO CONDITIONS IN RUSSIA TNK BUSINESS

Yaremchuk E., the post-graduate student, Russian State Humanitarian University

The factors adaptation of foreign TNCs in the Russian business environment, and also used for this purpose by internal and external tools adaptation mechanisms.

Keywords: adaptation, adaptation tools, foreign multinationals outsourcing, and marketing.

Приход зарубежных ТНК в российскую экономику вызван необходимостью преодоления торговых барьеров, стремлением к использованию дефицитных или дешевых ресурсов, более льготным режимом предпринимательской деятельности, а также условиями международной маркетинговой среды. Они руководствуются рациональными критериями эффективности и рентабельности.

Высоко оценивая выгоды осуществления предпринимательской деятельности в России, зарубежные ТНК не только настойчиво стучатся в двери российского рынка, но и вполне уверенно себя чувствуют на данном рынке.

Их деятельность, в первую очередь, сконцентрирована в таких капиталоемких и наукоемких отраслях как нефтяная и химическая промышленность, металлургия, автомобилестроение, электротех-

ника и электроника. В частности, в нефтяной промышленности в рамках реализации соглашений о разделе продукции в России работают такие иностранные компании как «Эксон Нефтегаз Лими-тед», «Тоталь Разведка Разработка Россия», «Сахалин Энерджи Инвестмент Компани, Лтд», «Флуор Дэниел Евразия», «СМИТ ИНТЕРНЕШНЛ ИНК». В автомобильной промышленности прочные позиции заняли иностранные корпорации Volkswagen AG и Mersedes-Benz Lkw, «РЕНОТРАКС», в строительной отрасли -Hammer AG, Kuhlet Nagel AG, «ДЖЕНК ИНШААТ САНАЙИ ВЕ ТИДЖАРЕТ ЛИМИТЕД ШИРКЕТИ» «ГРОСТЕН ЭНТЕРПРАЙ-ЗИЗ ЛИМИТЕД», «ШИМИЗУ КОРПОРЕЙШН». На рынке фармацевтического и химического производства активно работают представительства компаний «ЭМСАР С.П.А.» и «АЛКАЛОИД».