Статья: Анализ факторов, влияющих на средне ожидаемую продолжительность жизни населения России

Следует пояснить, почему в данном параграфе рассматривается период с 1998 по 2006 года. Прежде всего, это связано с экономическими потрясениями, которые произошли в России именно в 1998 году. Резкое падение курса рубля по отношению к доллару США, деноминация российских денежных знаков, в результате этого сравнение любых экономических показателей, в том числе и ВВП, 1998 года с 1997 годом было бы некорректным, поэтому было принято решение исследовать период «новейшей экономики» России.

Из таблицы 2 видно, идет постоянное увеличение потерянных лет трудовой жизни, как у мужчин, так и у женщин. Это связано, прежде всего с резким падением уровня жизни населения России в 1998 году вследствие обвала экономики страны, что безусловно повлияло на все, в том числе и на среднюю ожидаемую продолжительность жизни.

Если в среднем за исследуемый период потери трудовой жизни у мужчин составляют 5,57 лет от максимально возможной жизни в трудоспособном возрасте, то у женщин 0,38 лет, что весьма не значительно.

Поскольку практически каждый человек находящийся в трудоспособном возрасте, является частью экономики страны, в случае его смерти можно выявить «явный» экономический ущерб, к которым она приводит, т.е. упущенная выгода в производстве ВВП. Общий экономический ущерб в результате потерянных лет трудовой жизни можно определить по формуле [20]:

,

где

ЭУ - экономический ущерб;

ВВП - валовой внутренний продукт;

SЭАН - численность экономически активного населения;

MЭАН - численность умершего экономически активного населения;

- потерянные годы трудовой жизни.

Преимущество предложенной формулы заключается в том, что ее можно применять как для всего населения в целом, так и для определенных социально-демографических групп: мужчины и женщины, городское и сельское население и т.п. По описанной методике нами был произведен расчет экономического ущерба в период с 1998 по 2006 гг. для мужчин и женщин в целом по стране.

Из расчетных таблиц видно, что экономический ущерб на протяжении всего исследуемого периоды возрастал. У мужчин он вырос с 130,73 до 2066,23 млрд. руб., а у женщин с 1,22 до 47,54 млрд. руб. Безусловно, это связано с увеличением потерянных лет трудовой жизни и численности умершего экономического активного населения, но так же и с увеличением самого валового внутреннего продукта России. На рисунке 3 представлена динамика общего экономического ущерба в период 1998-2006 гг.

Рис. 3 Динамика экономического ущерба от потерянных лет предстоящей трудовой жизни населения РФ, млрд. руб.

Как видно на рисунке экономический ущерб постоянно возрастает. Но анализируя только абсолютные показатели, мы не можем охарактеризовать истинную картину потерь, так как из года в год ВВП нашей страны тоже меняется. Поэтому чтобы оценить качественные изменения мы рассчитали долю экономического ущерба в валовом внутреннем продукте за каждый год.

Статистическое моделирование средней ожидаемой продолжительности жизни населения России.

Экспериментальные расчёты и анализ полученных результатов.

Для статистического моделирования в данной работе используется модель множественной регрессии. Термин ''множественная регрессия'' объясняется тем, что анализу подвергается зависимость одного признака (результирующего) от набора независимых (факторных) признаков.

Отбор факторов, включаемых в уравнение регрессии, выполняется в основном на двух стадиях. На первой отбираются факторы, которые признаются важными, исходя из имеющихся знаний о качественной стороне изучаемых взаимосвязей. На второй стадии, в ходе многошагового регрессионного анализа, производится окончательный отбор факторов. При этом в уравнении множественной регрессии остаются только те факторы, существенность которых подтверждается данными рассматриваемого статистического материала.

В результате проделанных действий, было получено 10 уравнений для мужского население и 9 уравнений для женского населения. Из них были отобраны те уравнения регрессии, которые наиболее полно и точно отражают взаимосвязь результативного признака и объясняющих переменных и значимость которых подтверждена указанными выше критериями. Для анализа были использованы данные с 1995 по 2006 года по Российской Федерации. Регрессионный анализа был произведен с помощью пакета прикладных программ «STATISTIKA».

В качестве результативных (зависимых) переменных были взяты:

y1 - средняя ожидаемая продолжительность жизни мужчин;

y2 - средняя ожидаемая продолжительность жизни женщин;

В качестве факторных (объясняющих) переменных были взяты переменные заключенные в два блока:

В первый блок «заболеваемость и смертность» вошли следующие переменные:

x1 - коэффициент младенческой смертности на 1000 живорожденных, %

х2 - коэффициент перинатальной смертности на 1000 родившихся живыми и мертвыми, %

х3 - коэффициент смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний, число умерших на 100000 человек населения, мужчины и женщины

х4 - коэффициент смертности от злокачественных новообразований, число умерших на 100000 человек населения, мужчины и женщины

х5 - коэффициент смертности от болезней системы кровообращения, число умерших на 100000 человек населения, мужчины и женщины

х6 - коэффициент смертности от болезней органов дыхания, число умерших на 100000 человек населения, мужчины и женщины

х7 - коэффициент смертности от болезней органов пищеварения, число умерших на 100000 человек населения, мужчины и женщины

х8 - коэффициент смертности от несчастных случаев, травм и отравлений, число умерших на 100000 человек населении, мужчины и женщины

Второй блок - социально-экономические факторы, который был сформирован из следующих показателей:

х9 - удельный вес численности населения с уровнем среднедушевых располагаемых ресурсов ниже прожиточного минимума, (в % от численности населения)

х10 - потребление хлебных продуктов, в среднем на одного члена домохозяйства, кг

х11 - потребление овощей, бахчевых, фруктов и ягод, в среднем на одного члена домохозяйства, кг

х12 - потребление мяса и мясопродуктов, в среднем на одного члена домохозяйства, кг

х13 - обеспеченность населения жильем, м2 общей площади на одного жителя

х14 - обеспеченность населения врачами, на 10000 населения

х15 - обеспеченность населения средним медицинским персоналом, на 10000 населения

х16 - обеспеченность населения больничными койками, на 10000 населения

х17 - мощность амбулаторно-поликлинических учреждений, число посещений в смену, на 10000 населения

х18 - число зарегистрированных преступлений, на 100000 населения

В результате проведенного корреляционно-регрессионного анализа были получены следующие результаты, представленные в таблице 3.

Таблица 3. Результаты проведения регрессионного анализа для средней ожидаемой продолжительности жизни

Исходные данные для построения регрессионной модели, также были проверены на наличие мультиколлинеарности объясняющих переменных. Определение мультиколлинеарности - как наличия тесных статистических связей (больше 0,7) между факторными признаками.

Все эти требования были учтены при построении модели, которая в итоге выглядит следующим образом:

у1=74,43 - 0,003 х1 - 0,083 х3 - 0,005 х5 - 0,029 х8 - 0,026 х9 R2=0,895 (1)

(2,31) (-3,45) (-2,97) (-2,65) (-4,62) (-3,49)

В первой модели средняя ожидаемая продолжительность жизни мужчин определяется:

х1 - коэффициент младенческой смертности на 1000 живорожденных, ‰;

х3 - коэффициент смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний, число умерших на 100000 мужчин;

х5 - коэффициент смертности от болезней системы кровообращения, число умерших на 100000 мужчин;

х8 - коэффициент смертности от несчастных случаев, отравлений и травм, число умерших на 100000 мужчин;

х9 - удельный вес численности населения с уровнем среднедушевых располагаемых ресурсов ниже величины прожиточного минимума (в % от численности населения).

Параметры рассчитанного уравнения регрессии свидетельствуют об его статистической адекватности исследуемому демографическому процессу. На долю этих факторов приходиться 89,5% вариации результативного признака.

Коэффициенты множественной регрессии, полностью зависят от единиц измерения объясняющих признаков и между собой несопоставимы. Чтобы их сопоставить между собой, необходимо использовать отвлеченные единицы измерения. Это можно осуществить с помощью расчета коэффициентов эластичности, которые показывают, на сколько процентов в среднем изменится значение результативного признака при изменении факторного на 1%.

Из таблицы 3 видно, что фактором, наиболее влияющим на среднюю ожидаемую продолжительность жизни, является коэффициент смертности от несчастных случаев, отравлений и травм. При его увеличении на 1%, результативный показатель снизится на 0,127%, а затем с довольно большим отрывом и остальные признаки.

Далее остановимся на результатах моделирования средней ожидаемой продолжительности жизни у женщин.

Исходные данные для построения регрессионной модели для женского населения, так же были проверены на наличие мультиколлинеарности объясняющих переменных.

Учтя все вышеизложенное, получается следующая модель:

у2 = 74,29 - 0,01 х1 - 0,054 х3 - 0,002 х5 - 0,039 х8 R2=0,906 (2)

(4,53) (-3,21) (-3,74) (-2,91) (-4,37)

Во второй модели, как и в первой у мужчин, определяющими факторами для средней ожидаемой продолжительности жизни стали:

х1 - коэффициент младенческой смертности на 1000 живорожденных, ‰;

х3 - коэффициент смертности от инфекционных и паразитарных заболеваний, число умерших на 100000 женщин;

х5 - коэффициент смертности от болезней системы кровообращения, число умерших на 100000 женщин;

х8 - коэффициент смертности от несчастных случаев, отравлений и травм, число умерших на 100000 женщин.

Они охватывают 90,6% вариации результативного признака. Из таблицы 7 видно, что наиболее влияющим фактором на среднюю ожидаемую продолжительность жизни, является коэффициент смертности от несчастных случаев, отравлений и травм. При его увеличении на 1%, результативный показатель снизится на 0,024%. Параметры рассчитанного уравнения регрессии, свидетельствуют о статистической адекватности исследуемому демографическому процессу.

Формально-логический анализ приведенных регрессионных моделей позволяет сформулировать ряд выводов и заключений.

Прежде всего, все факторы вошли в полученные уравнения со знаками, не противоречащими реальной действительности. Величины коэффициентов детерминации и статистических характеристик t-критерия свидетельствуют об адекватности построенных моделей. Весьма интересным результатом следует признать тот факт, что на изменения средней ожидаемой продолжительности жизни, как у мужчин, так и у женщин, оказывают влияние смертность от инфекционных и паразитарных заболеваний и смертность от несчастных случаев, отравлений и травм. Причина влияния фактора смертности от несчастных случаев, отравлений и травм в том, что данные, непосредственно связаны с социально-бытовыми факторами. Фактор формируется в основном за счет самоубийств, убийств, отравлений алкоголем. Так же в обе модели вошли такие факторы, как коэффициент младенческой смертности и коэффициент смертности от болезней системы кровообращения. А удельный вес численности населения с уровнем среднедушевых располагаемых ресурсов ниже величины прожиточного минимума в общей численности населения, присутствует исключительно только в первой модели. На основании этого, можно сделать вывод, что на уровень средней ожидаемой продолжительности жизни, как у мужчин, так и у женщин, влияют схожие социально-демографические факторы.

Изменения средней ожидаемой продолжительности жизни мужчин и женщин, происходили различными темпами. За 26 лет, у обеих групп, продолжительность жизни снизилась на 1,8 года и 0,23 года у мужчин и женщин соответственно.

Результаты, полученные при использовании методики оценки экономического ущерба в зависимости от числа потерянных лет предстоящей трудовой жизни показали, что изменения происходили не только в количественном выражении, но и в качественном, а именно, возрастал как экономический ущерб, так и его доля в ВВП, которая в 2006 году, составила 7,9%.