Во время голосования за лучшую работу с 08.12 по 14.12 за статью было отдано 9 голосов

ВЛИЯНИЕ  МЕДИЦИНСКОГО  ОБСЛУЖИВАНИЯ  НА  НАСЕЛЕНИЕ  РОССИЙСКОЙ  ФЕДЕРАЦИИ

Потапова  Ксения  Евгеньевна

студент  5  курса,  кафедра  АУТПП,  ЮРГПУ  (НПИ),  РФ,  г.  Новочеркасск

E-mail:  potapova.ks@mail.ru

Игнатьев  Виктор  Михайлович

научный  руководитель,  канд.  тех.  наук,  доцент,  ЮРГПУ  (НПИ),  РФ,  г.  Новочеркасск

В  целях  улучшения  здоровья  населения  необходимо  концентрировать  усилия  в  следующих  направлениях:  общественной  политике,  физической  и  социальных  средах,  на  непосредственных  условиях  местной  среды,  на  совершенствовании  персональных  умений  избирать  здоровый  образ  жизни  и  на  медицинском  обслуживании  [3,  с.  117].  Для  сравнения  регионов  России  рассматриваются  кластеры,  построенные  на  значениях  показателей  медицинского  обслуживания  в  регионах  России  таких  как:  численность  врачей  на  10  000  человек  населения;  численность  среднего  медицинского  персонала  на  10  000  человек  населения;  число  больничных  коек  на  10  000  человек  населения;  мощность  амбулаторно-поликлинических  учреждений  на  10  000  человек  населения;  удельные  инвестиции  в  здравоохранение,  руб./человека  за  год.  Население  регионов  описывается  следующими  показателями:  рождаемость  на  1000  человек;  смертность  на  1000  человек;  заболеваемостью  на  1000  человек,  средней  продолжительностью  жизни  в  регионе  и  количеством  абортов  на  1000  женщин  возраста  15—49  лет.

Для  сравнения  регионов  воспользуется  данными  Росстата  за  2011  год  [4].  Одним  их  эффективных  методов  сравнения  регионов  является  кластерный  анализ.  При  проведении  кластеризации  регионов  с  помощью  метода  k-средних  [1]  значения  исходных  данных  пересчитываются  по  следующей  формуле  нормализации:

K_j  =  (M  –  I_j)  /  σ,  j  =  1..80,                                              (1)

где:  M  —  среднее  данного: 

σ  —  среднеквадратичное  отклонение  данного;  в  качестве  I  последовательно  используются  медицинского  обслуживания  и  демографические  показатели  населения  региона.  Кластерный  анализ  в  пакете  STATISTICA  разбил  регионы  в  2011  г.  на  четыре  кластера  с  центрами,  приведёнными  на  рис.  1.  Число  регионов  РФ  в  2011  г.  —  80.  Список  регионов  приведён  в  табл.  1.

Рисунок  1.  Диаграмма  центров  кластеров

Для  выявления  числа  кластеров  получаемых  в  результате  кластеризации  была  проведена  процедура  классификации  k-средних,  показывающая,  на  сколько  объекты  внутри  одного  класса  близки  между  собой.  Данная  процедура  выполнялась  для  того,  что  бы  убедиться  в  правильности  определения  числа  полученных  кластеров.  Соответственно,  чем  меньше  показатель  внутриклассовой  дисперсии,  тем  выше  сходство  между  объектами  внутри  данной  группы  признаков.  Значение  общей  внутриклассовой  дисперсии  рассматривалось  на  разных  совокупностях  классов,  которые  получились  в  процессе  классификации.  Расчет  количества  классов  проводился  с  помощью  итерационной  процедуры  классификации  k-средних.

По  полученным  данным  выявлено,  что  полученную  совокупность  данных  целесообразно  разбить  на  4  кластера.

В  первый  кластер  вошел  12  регионов  из  80.  Это  следующие  регионы:  20,  25,  60,  62,  72,  73,  76,  77,  79,  80  (Архангельская,  Мурманская,  Амурская,  Магаданская,  Еврейская  области,  Республики  Алтай  и  Тыва,  Якутский  округ,  Камчатка  и  Чукотка).  Для  этого  кластера  характерна:  низкая  рождаемость,  средняя  смертность;  достаточно  высокая  заболеваемость  большое  число  абортов,  низкое  инвестирование  в  медицинское  обслуживание,  самое  большое  удельное  число  врачей,  медсестёр,  койко-мест  и  мощность  амбулаторно-поликлинических  учреждений.

Таблица  1. 

Номера  и  список  регионов  Российской  Федерации

Третий  кластер  составили  3  региона:  35,  36,  40  (Республики  Дагестан,  Ингушетия  и  Чеченская).  Для  третьего  кластера  характерна:  высокая  рождаемость,  низкая  смертность,  малое  число  абортов,  высокие  инвестиции  в  медицинское  обслуживание.  Заболеваемость  населения  относительно  низкая.  Само  медицинское  обслуживание  в  том  кластере  имеет  самые  низкие  удельные  показатели  из  всех  кластеров.  Четвертый  кластер  составляют  18  регионов:  Белгородская,  Московская,  Калининградская,  Ленинградская,  Ростовская,  Самарская,  Астраханская  области,  г.  Москва,  г.  Санкт-Петербург,  Республики  Адыгея,  Алания,  Башкортостан,  Татарстан,  Калмыкия,  Кабардино-Балкария,  Карачаево-Черкессия,  Краснодарский  и  Ставропольский  края.  В  4-м  кластере  наблюдается  низкая  рождаемость,  средняя  смертность,  значительное  число  врачей,  довольно  низкое  число  абортов,  средние  удельные  инвестиции  в  медицинское  обслуживание,  достаточно  низкое  число  медсестёр,  койко-мест  и  мощность  амбулаторно-поликлинических  учреждений.  Во  второй  кластер  вошли  остальные  47  региона  из  80.  Регионы  второго  кластера  имеют  самую  низкую  рождаемость,  высокую  смертность  и  низкие  удельные  инвестиции  в  медицинское  обслуживание.  Само  медицинское  обслуживание  имеет  достаточно  высокие  показатели.  Продолжительность  жизни  населения  региона  является  производной  от  рождаемости  и  смертности  и  поэтому  в  кластеризации  не  использовалась.  Основная  задача  кластерного  анализа  заключается  в  выделении  по  фактическим  данным  резко  различающихся  групп  (кластеров)  объектов,  которые  схожи  между  собой  внутри  каждой  из  групп.  Регрессионный  анализ  позволяет  определить  зависимости  между  показателями  внутри  каждой  группы.

При  использовании  метода  главных  компонент  [1]  показатели  по  уменьшению  степени  разброса  выстроились  в  следующую  последовательность:  число  койко-мест,  численность  среднего  медицинского  персонала,  смертность,  заболеваемость,  число  абортов,  численность  врачей,  продолжительность  жизни,  младенческая  смертность,  мощность  амбулаторно-поликлинических  учреждений,  рождаемость,  удельные  инвестиции  в  медицинское  обслуживание.

Построенное  регрессионное  уравнение  для  рождаемости  (R,  %)  имеет  вид

R  =  17,28+0,00352V+0,049S-0,05933K-0,023MP-0,00151Z+0,019A+0,00136IN,  (2)

где:  V  —  удельное  число  врачей  на  10  тыс.  чел.; 

S  —  удельное  число  медсестёр,  на  10  тыс.  чел.; 

K  —  удельное  число  койко-мест  на  10  тыс.  чел.; 

MP  —  мощность  амбулаторно-поликлинических  учреждений  на  10  тыс.  чел.; 

Z  —  заболеваемость,  %; 

A  —  число  абортов,  %; 

IN  —  инвестиции  в  медицинское  обслуживание,  руб./чел.

Построение  проводилось  в  среде  пакета  STATISTICA  по  методике  [2].

Значение  коэффициента  детерминации  регрессионного  уравнения  (2)  равно  0,246.  Коэффициент  детерминации  по  критерию  Стьюдента  не  значим.  Но  его  значение  указывает  на  то,  что  независимые  показатели  уравнения  (2)  влияют  на  рождаемость  на  24,6  %.  Влияние  остальных  не  выявленных  ещё  факторов  учитываются  свободным  членом  линейного  уравнения  (2).

Добавив  в  уравнение  две  переменные  (смертность  SM  и  продолжительность  жизни  P)  и  выбрав  параболическую  зависимость  для  каждой  независимой  переменной,  получаем  регрессионное  уравнение  вида:

R  =  862,36-0,1304SM+0,0012SM²+0,0933V-0,0008V²-0,23S+0,0012S²-0,0285K-  0,0002K²+0,0456MP-10^-4MP²-0,0062Z-A+0,0029A²+0,007IN-26,245P+0,204P²,  (3)

Значение  коэффициента  детерминации  регрессионного  уравнения  (3)  равно  0,7862.  Коэффициент  детерминации  по  критериям  Стьюдента  и  Фишера  значим.  Регрессионное  уравнение  (3)  значимо  на  уровне  5  %  согласно  дисперсионному  анализу  [2].  Робастные  оценки  коэффициентов  регрессионного  уравнения  значимы  только  у  трёх  переменных.  В  уравнении  (3)  на  результирующий  показатель  —  рождаемость  —  оказывают  значительное  влияние  показатель  абортов  и  продолжительности  жизни.  Остатки  уравнения  (3)  —  это  разности  между  фактическими  значениями  рождаемости  и  значениями,  полученными  по  уравнению  (3),  —  не  соответствуют  равномерному  закону  распределения  на  5  %  уровне  значимости.  Значимость  остатков  проверялась  с  применением  метода  Дарбина-Уотсона  [2].  Значимость  уравнения  регрессии  (3)  объясняется  сильной  связью  параметров  рождаемости,  смертности  и  продолжительности  жизни.  Поэтому  эти  три  переменные  не  желательно  использовать  в  уравнении.

При  построении  регрессионного  уравнения  для  заболеваемости  (Z,  %)  среди  независимых  переменных  возьмём  только  рождаемость.  Регрессионное  уравнение  получилось  следующего  вида:

Z  =  888,73+40,42R+0,911R²-6,163V+0,07V²-3,68S+0,0257S²-8,0845K+0,0284K²  -1,2211MP+0,0011MP²+33,61A+0,44A²-0,003IN,  (4)

Значение  скорректированного  коэффициента  детерминации  регрессионного  уравнения  (3)  равно  0,259.  Кооэффициент  детерминации  по  критериям  Стьюдента  и  Фишера  значим.  Регрессионное  уравнение  (4)  значимо  согласно  дисперсионному  анализу,  так  как  критерий  Фишера,  равный  2,9831,  больше  теоретического  критерия,  который  равен  —  1,847.  Остатки  уравнения  регрессии  гетероскедастичны,  то  есть  не  соответствуют  нормальному  распределению  на  уровне  значимости  0,05.

При  построении  регрессионных  уравнений  в  качестве  независимой  переменной  не  следует  ставить  ни  один  из  таких  показателей  как,  смертность,  рождаемость  или  продолжительность  жизни,  так  как  между  ними  наблюдается  сильная  корреляционная  связь.  Применение  статистических  методов  в  региональной  экономике  является  одним  из  наиболее  востребованных  инструментов  анализа  реальных  данных,  наблюдений  и  экспериментов.

Список  литературы:

1.Боровиков  В.  STATISTICA:  искусство  анализа  данных  на  компьютере  /  В.  Боровиков.  М.:  Питер,  2001.  —  650  с.

2.Дрейпер  Н.Р.  Прикладной  регрессионный  анализ  /  Н.Р.  Дрейпер,  Г.  Смит.  М.:  Вильямс,  2007.  —  912  с.

3.Прохоров  Б.Б.  Здоровье  населения  России  в  XX  веке.  М.,  МНЭПУ,  2008.  —  276  с.

4.Регионы  России.  Социально-экономические  показатели.  2012:  Стат.  сб.  /  Росстат.  М.,  2012.  —  990  с.