Статья: Здоровье населения в регионах России: анализ тенденций 2010-2018 гг.

ФИЦ «Информатика и управление» РАН

Здоровье населения в регионах России: анализ тенденций 2010-2018 гг.

Смирнова Т.М.

главный специалист

Ключевые слова: Россия, регионы, ожидаемая продолжительность жизни, заболеваемость, валовый региональный продукт, душевой доход.

Keywords: Russia, regions, life expectancy, incidence, gross regional product, per capita income.

Цель работы - анализ тенденций показателей здоровья населения и их связей с социально-экономическими показателями, а также оценка прогностической эффективности социально-экономических показателей как детерминант здоровья населения в субъектах РФ. Для анализа использованы данные из официальных публикаций Росстата Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019: Стат. сб. / Росстат. - М., 2019. - 1204 с.; Здравоохранение в России. 2019: Стат.сб. / Росстат. - М., 2019. - 170 с.; Здравоохранение в России. 2017: Стат.сб. / Росстат. - М., 2017. - 170 с.; Приложение к сборнику Здравоохранение в России 2015. - http://www.gks.ru/free_doc/doc_2015/pril_zdravo.rar; Здравоохранение в России. 2013: Стат.сб. / Росстат. - М., 2013. - 380 с.; Здравоохранение в России. 2011: Стат.сб. / Росстат. - М., 2011. - 327 с.; Здравоохранение в России. 2009: Стат.сб. / Росстат. - М., 2009. - 365 с..

В качестве интегрального показателя здоровья населения широко используется ожидаемая продолжительность жизни (ОПЖ). В частности, Организация объединенных наций применяет именно этот показатель при расчете Индекса человеческого развития - интегрального показателя, используемого для общего сравнения человеческого потенциала различных стран и регионов. Динамика этого показателя для России в целом в период 2010-2018 гг. представляется весьма благополучной (табл. 1). Как для населения в целом, так и для обоих полов тенденция к росту этого показателя статистически значима. Для всех субъектов РФ, за исключением Чукотского АО и города федерального значения Севастополя, линейный тренд ОПЖ в сторону повышения был статистически значим с p<0,05. Как видно из табл. 1, достоверным было снижение суммарной (по всем классам заболеваний и повреждений) заболеваемости (З_Сумм). Однако заболеваемость болезнями системы кровообращения (З_БСК), которые в России являются самой распространенной причиной смерти, в тот же период демонстрировала значимый рост. Вторая по частоте причина смерти в России (у мужчин - третья после внешних причин) - злокачественные новообразования. Онкологическая заболеваемость (З_Онк) также имела выраженную тенденцию к росту. Достоверно увеличивалась и заболеваемость болезнями органов дыхания (З_БОД), которая является ведущей по частоте в структуре заболеваемости в России. Заболеваемость болезнями органов пищеварения (З_БОП) не имела тенденции ни к росту, ни к снижению, т.е. ее динамика была менее благополучной, чем для суммарной заболеваемости.

Таблица 1

Коэффициенты корреляции между годом наблюдения и средними по России показателями здоровья населения в 2010-2018 гг.

В течение всего рассматриваемого периода в России сохранялись очень высокие различия ОПЖ между регионами (рис. 1). Кроме того, Росси удерживает мировой антирекорд по разрыву ОПЖ между женщинами и мужчинами.

Рисунок 1.

Динамика ОПЖ (все население) - среднее по РФ и контрастные субъекты РФ

Рост заболеваемости может быть причиной снижения ОПЖ, которое в 2018 г. имело место хотя бы для одного пола в 41 из 85 субъектов РФ (табл. 2).

Таблица 2

Субъекты РФ с отрицательным приростом ОПЖ в 2018 г.

Сильнее всего ОПЖ снизилась в 2018 г. в Чукотском АО - одном из регионов с наиболее суровыми климатическими условиями. Снижение ОПЖ мужчин (а за счет него - и населения в целом) имело место даже в Москве.

Табл. 3 иллюстрирует степень неравенства между регионами по показателям здоровья, а также по экономическим показателям - валовому региональному продукту на душу населения (ВРПД) и душевому доходу (ДД) и показателям, характеризующим размещение населения - численности населения (ЧН) и плотности населения (ПН). Для всех показателей различия между регионами были значимы с p<0,001 (оценки значимости фактора «индекс региона» получены с помощью 1-факторного дисперсионного анализа).

Таблица 3

Кратность различий между субъектами РФ (отношение максимального значения показателя к минимальному)

Примечание: -- - нет данных.

Кратность различий между регионами по показателям ОПЖ и З_БОД не имела достоверной тенденции к росту или снижению. Достоверно снижалась кратность различий по З_Сумм (r=-0,887; p<0,01), З_БСК (r=-0,897; p<0,01) и ДД (r=-0,881; p<0,01). Размах З_Онк увеличивался (r=0,730; p<0,05). Растущие различия ЧН (r=0,914; p<0,001) и ПН (r=0,997; p<0,001) отражают миграцию из малонаселенных регионов в крупные города, в том числе в Москву, где ПН максимальна по России. Тенденция к выравниванию ВРПД не была статистически значима, поскольку неравенство ВРПД отражает сложившееся разделение труда между регионами, при этом выравнивание ДД обеспечивается за счет межрегиональных трансфертов.

В табл. 4 приведены оценки интенсивности связей между показателями здоровья населения и его возможных детерминант. Помимо рассмотренных выше показателей, в число детерминант были включены уровень бедности (% населения с доходами ниже регионального прожиточного уровня), средняя температура января (t_янв) как показатель климатических условий и экологические расходы (% регионального бюджета, направленный на мероприятия по улучшению экологической обстановки). Для анализа были использованы средние за исследуемый период значения показателей для каждого региона, которые отражают достаточно устойчивые характеристики регионов. В качестве меры интенсивности связей использован ранговый коэффициент корреляции Спирмена R, который лучше, чем коэффициент корреляции Пирсона r, отражает монотонные связи в случае, когда их характер отличается от линейного.

Таблица 4

Значения рангового коэффициента корреляции Спирмена R между средними за период 2010-2018 гг. показателями здоровья в субъектах РФ и социально-экономическими и климатогеографическими показателями.

Наиболее тесной оказалась связь показателей здоровья с t_янв. Чем выше январская температура (которая является достаточно репрезентативным показателем климата в целом), тем ниже заболеваемость по всем исследованным классам заболеваний, кроме З_БОП, и выше ОПЖ. Близкие оценки получены для связей с ПН, что естественно, поскольку между ПН и t_янв имеется как функциональная связь (R=0,738; p<10^-6), так и причинно-следственная связь: в регионах с более холодным климатом ПН ниже. Отрицательная корреляция между уровнем экологических расходов и ОПЖ, по-видимому, связана с тем, что стимулом для увеличения таких расходов служит низкая ОПЖ при наличии очевидных экологических причин для ее снижения. Статистически значимым является влияние уровня бедности на ОПЖ, тогда как связи ОПЖ с ВПРД и ДД недостоверны. Это может означать, что уровень экономического неравенства может оказывать более сильное влияние на ОПЖ как интегральный показатель качества жизни, чем общий уровень экономического развития и средний индивидуальный доход. Единственный показатель заболеваемости, находящийся в отрицательной корреляции с ВПРД и ДД - З_БСК. Вероятно, более низкая З_БСК при более высоких экономических показателях отражает более комфортные условия жизни, в том числе, лучший уровень здравоохранения. Положительная корреляция ВПРД и ДД с З_Онк может быть проявлением большей экологической нагрузки и менее здорового образа жизни в экономически наиболее развитых регионах. Положительная корреляция ВПРД и ДД с З_БОД связана с тем, что многие из регионов с наиболее высоким ВПРД находятся в зоне арктического, субарктического или резко континентального климата (Ненецкий, Ямало-Ненецкий, Ханты-Мансийский АО), тогда как регионы с низким ВПРД - в наиболее теплой климатической зоне России (Респ. Ингушетия, Чеченская Респ., Кабардино-Балкарская Респ., Карачаево-Черкесская Респ.).

В таблице 5 приведены оценки среднего темпа годовых изменений показателей заболеваемости в каждом из субъектов РФ в исследуемом диапазоне времени. Для анализа использована линейная модель динамики заболеваемости:

Y = a + b*X (1),

где X - независимая переменная (в данном случае год наблюдения),

Y - зависимая переменная (в данном случае заболеваемость на 1000 населения),

a и b - коэффициенты.

Коэффициент b для каждого показателя характеризует годовой прирост этого показателя.

показатель здоровье население

Таблица 5

Средний темп годовых изменений показателей заболеваемости в субъектах РФ.