АНАЛИЗ ТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ВОСПРОИЗВОДСТВА НАСЕЛЕНИЯ В КРЫМУ

AN ANALYSIS OF TERRITORIAL DUFFERENTIATION OF MAIN REPRODUCTIVE INDICATORS IN CRIMEA

Zebinisso Makhkamova

сandidate of Medical sciences, associate professor of Public Health and Healthcare department of Medical Academy named after S.I. Georgievsky, V.I. Vernadsky Crimean Federal University,

Russia, Simferopol

Tatiana Golubova

сandidate of Medical sciences, associate professor of Public Health and Healthcare department of Medical Academy named after S.I. Georgievsky, V.I. Vernadsky Crimean Federal University,

Russia, Simferopol

Natalia Ovsyannikova

сandidate of Biological sciences, associate professor of Medical Physics and Informatics department of Physical-technical institution,

V.I. Vernadsky Crimean Federal University,

Russia, Simferopol

Vera Ludan

сandidate of Medical sciences, associate professor of Public Health and Healthcare department of Medical Academy named after S.I. Georgievsky, V.I. Vernadsky Crimean Federal University,

Russia, Simferopol

АННОТАЦИЯ

Проведен анализ показателей рождаемости и смертности в городах и районах Республики Крым за период 2000–13 гг. с целью территориальной дифференциации основных показателей воспроизводства населения с использованием иерархического кластерного анализа по методу Варда. В результате на территории Крыма выделено четыре кластера, различающихся по уровню и тенденциям показателей рождаемости и смертности. Определены кластеры с наиболее и менее благоприятной демографической ситуацией. Полученные данные послужат для более детального изучения факторов, влияющих на показатели воспроизводства в субъекте РФ.

ABSTRACT

The birth and mortality rates in the cities and districts of the Republic of Crimea for the period 2000–2013 were analyzed in order to the territorial differentiation of the main reproductive indicators using the Ward method of hierarchical cluster analysis. As a result four clusters with differing levels and trends in birth and mortality in the Crimea were identified. The clusters with the most and least favorable demographic situation were revealed. The findings will serve for a more detailed study of factors affecting reproductive indicators in the subject of the Russian Federation.

Ключевые слова: кластерный анализ; показатели воспроизводства; Республика Крым.

Keywords: cluster analysis; reproductive indicators; Republic of Crimea.

Демографическая ситуация в Республике Крым (РК) характеризуется территориальными различиями по экономическим, социальным, национальным и иным параметрам. Применение различных методик статистического анализа, позволяющих выделить различные районы по параметрам здоровья населения, может дать практические ориентиры менеджерам системы здравоохранения для решения проблем улучшения здоровья населения и совершенствования качества оказания медицинской помощи [3, с. 3]. Стандартные методы кластерного анализа являются объективной методологией для комбинирования показателей здравоохранения с целью лучшей идентификации отдельных групп районов с похожими профилями здоровья населения и для установления связей между трендами каждого показателя, которые могут быть визуализированы по когортам. В отличие от неиерархического кластерного анализа, который был использован в предыдущих исследованиях территориальных особенностей заболеваемости и смертности в Республике Крым [2, с. 12; 8, с. 28], иерархическая кластеризация, кроме разбивки объектов на группы со сходными характеристиками и определения отношений между ними, позволяет определить их взаимное расположение (иерархию), что можно отобразить графически с использованием дендрограмм.

Цель исследования – проанализировать показатели рождаемости и смертности в городах и районах РК за период 2000–2013 гг. для выявления территориальной дифференциации основных показателей воспроизводства населения.

Задачи исследования:

• Проведение территориальной дифференциации по усредненным показателям рождаемости и смертности с использованием метода кластеризации.
• Сравнительный анализ показателей воспроизводства населения в выявленных кластерах.
• Анализ динамики показателей воспроизводства в выявленных кластерах.
• Динамический анализ коэффициента жизненности (индекс Покровского-Пирла) и депопуляции в кластерах.

Для анализа использованы данные официальной статистики населения РК за период 2000–13 гг. Для территориальной дифференциации показателей воспроизводства населения применен метод иерархического кластерного анализа по методу Варда. В данном методе в качестве целевой функции применяют внутригрупповую сумму квадратов отклонений, которая является суммой квадратов расстояний между каждой точкой (объектом) и центром кластера. На каждом шаге объединяются такие два кластера, которые приводят к минимальному увеличению внутригрупповой суммы квадратов отклонений (SS) [1, с. 262; 4, с. 207]. Анализ проведен в пакете прикладных программ Statistica 10.0. Для анализа территориальных различий естественного движения населения в динамике применяется коэффициент жизненности (индекс Покровского-Пирла) или коэффициент депопуляции (КД). Для расчета первого берется соотношение числа родившихся и умерших, для второго – числа умерших к числу родившихся [6, с. 189].

Официальные статистические данные рождаемости и смертности населения в РК за выбранный период после расчета усредненных значений были подвергнуты кластеризации по методу Варда, в ходе которой выведена древовидная диаграмма, включающая 4 уровня. Каждый уровень соответствует одному из шагов процесса последовательного укрупнения кластеров (Рис. 1).

Рисунок 1. Дендрограмма кластеризации рождаемости и смертности населения РК (2000–2013 гг.)

В результате на территории РК определены 4 кластера с общими тенденциями рождаемости и смертности населения. В каждом кластере рассчитаны показатели динамики и коэффициент жизненности (КЖ) (Табл. 1).

Таблица 1.

Кластеры территорий РК по усредненным показателям рождаемости и смертности за 2000–2013 гг.

В результате анализа выявлено, что в первом кластере рождаемость и смертность населения выше, чем средние показатели по Крыму. За исследуемый период тренд роста рождаемости и снижения смертности в данном кластере в целом соответствует общей тенденции в регионе (Рис. 2). По коэффициенту жизненности данные территории занимают вторую позицию по Крыму среди кластеров, как следствие положительного среднего темпа роста рождаемости и отрицательного темпа роста смертности (табл. 1).

Второй кластер объединил г. Керчь, Ялту, Феодосию, Алушту и Ленинский район. Ситуация на этих территориях наиболее неблагополучная, так как рождаемость ниже, а показатели общей смертности выше средних показателей по Крыму, что подтверждается и наименьшим коэффициентом жизненности (табл. 1).

Рисунок 2. Динамика показателей рождаемости и смертности в кластерах за период 2000–2013гг.

В третьем кластере отмечаются самые низкие показатели, как по рождаемости, так и по смертности по отношению к уровню воспроизводства в регионе. Хотя уровень смертности в данном кластере в среднем занимает вторую позицию в регионе, низкий уровень рождаемости обусловил лишь третью позицию среди кластеров по индексу Покровского-Пирла (табл. 1).

Территории, объединенные в четвертый кластер, по анализируемым показателям являются наиболее благоприятными. Здесь выявлены самые высокие усредненные показатели рождаемости и низкие показатели смертности по РК, что подтверждается и наибольшим среди остальных КЖ.

Анализ динамики показателей рождаемости и смертности населения в кластерах показал больший средний темп роста рождаемости и смертности во втором кластере (табл. 1). В первом и третьем кластерах установлено соотношение положительного среднего темпа роста по рождаемости и отрицательного среднего темпа роста по смертности. Четвертый кластер характеризуется наименьшим темпом роста рождаемости в субъекте и положительный темп роста (рис. 2).

Анализ динамики индекса депопуляции в РК выявил тренд снижения во всех четырех кластерах (рис. 3). Значение коэффициента депопуляции в РК в пределах принятого в мире стандарта отмечено только в 4-ом кластере к концу исследуемого периода (2012 г. – 0.96; 2013 г. – 0.99).

Рисунок 3. Динамика показателя депопуляции в кластерах в 2000–2013 гг.

По результатам кластерного анализа по методу Варда на территории Крыма выделено 4 кластера, различающиеся по уровню и тенденциям показателей воспроизводства населения. Сравнительный анализ рождаемости и смертности позволил определить кластер с наиболее неблагоприятной демографической ситуацией. Во втором кластере при наименьшем среднем уровне рождаемости в регионе наблюдается наибольший средний темп роста показателя. Но средний темп роста смертности в кластере также выше, чем в других территориальных группах. На всех территориях РК показатель депопуляции за исследуемый период превышал общемировой пороговый минимум с трендом снижения до 2013 г. во всех кластерах и с незначительным подъемом для первого, второго и четвертого кластеров в 2013 г.

Список литературы:

1. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. – М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 c.
2. Голубова Т.Н., Махкамова З.Р., Овсянникова Н.М. Классификация районов Республики Крым по уровню смертности с использованием кластерного анализа // Крымский журнал экспериментальной и клинической медицины. - 2014. - Т. 4, № 3 (15) - С. 12-15.
3. Нуйкина Е.Ю. Статистическое исследование территориальной дифференциации показателей естественного движения населения в Российской Федерации: дис. канд. эк. наук: 08.00.12: защищена 22.05.2003 – Самара, 2003. – 115 с.
4. Реброва О.Ю. Статистический анализ медицинских данных. Применение пакета прикладных программ STATISTICA. – М.: Изд-во Медиа Сфера, 2006. - 312 с.
5. Российский статистический ежегодник. 2014: стат. сб. Фед. служба гос. статистики (Росстат). - М.: Статистика России, 2014. - 693 с.
6. Тоичкина В.П. Методические аспекты оценки воспроизводства населения муниципальных образований (на примере Мурманской области) // Вопросы государственного и муниципального управления. - 2012. - № 3. - С. 188-194.
7. Электронный учебник по статистике StatSoft. – [Электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stcluan.html (Дата обращения: 20.03.2016).
8. Ovsyannikova N.M., Makhkamova Z.R., Golubova T.N. Statistical analysis of territorial differentiation of morbidity in the autonomous republic Crimea // Crimea Journal of Experimental and Clinical Medicine. - 2013. - Vol. 3. - № 1-2 (9-10). - С. 28-31.