Scientific journal

Fundamental research

ISSN 1812-7339

"Перечень" ВАК

ИФ РИНЦ = 1,674

При разработке и обосновании эффективных мер демографической политики, направленных на преодоление депопуляции населения в Российской Федерации, в значительной степени должны приниматься во внимание особенности чувствительности процессов рождаемости и смертности к изменениям социально-экономической ситуации в регионах страны. Определение оценок такой чувствительности, в свою очередь, предполагает необходимость выявления устойчивых взаимосвязей между показателями рождаемости и смертности и социально-экономическими факторами регионального развития [1, 2].

Основными причинами демографической депопуляции являются высокий уровень смертности населения и низкие показатели рождаемости. Проблема низкой рождаемости свойственна всем экономически развитым странам. Стабилизация демографической ситуации в них осуществляется за счет сокращения уровней смертности и увеличения продолжительности активной жизни населения. В нашей стране на протяжении последних тридцати лет мы наблюдаем негативные проявления двух вышеназванных причин: низкие показатели рождаемости и высокие уровни смертности. Следствием этого являются: диспропорция в возрастной структуре населения (доля замещающих поколений младше трудоспособного возраста постоянно сокращается), низкая ожидаемая продолжительность жизни (меньше стран Евросоюза на 10–12 лет) и естественная убыль населения страны [3].

Материалы и методы исследования

Для проведения комплексного анализа влияния на уровни смертности населения социально-экономических условий жизнедеятельности в регионах России были рассмотрены за период 2006–2015 гг. следующие характеристики: среднедушевые расходы населения, тыс. руб. в месяц; индекс промышленного производства, в % к предыдущему году; фактическое конечное потребление домашних хозяйств на душу населения, в тыс. руб.; инвестиции в основной капитал на душу населения, в тыс. руб.; расходы консолидированных бюджетов РФ на здравоохранение и физическую культура на душу населения, в тыс. руб. [4].

В силу существенного изменения монетарных показателей за временной период 2006–2015 гг. все рассматриваемые характеристики по регионам страны приводились к темпам их прироста, которые можно интерпретировать как индикаторы реализации регионального социально-экономического потенциала.

Как следует из проведенного предварительного анализа, регионы России характеризуются существенной неоднородностью по уровням смертности населения и социально-экономическому развитию [5, 6].

В этой ситуации оценка взаимосвязи рассматриваемых характеристик с демографическими процессами проводилась по однородным кластерам регионов, которые были получены на основе процедуры пошагового применения различных методов кластерного анализа [7].

На первом этапе получения устойчивой классификации регионов по комплексу социально-экономических характеристик были отобраны информативные показатели, которые оказывают существенное влияние на смертность населения в регионах страны [7].

Кластерный анализ является альтернативой корреляционному анализу в случае существенной неоднородности выборки и позволяет анализировать взаимосвязи между факторами. Показатели, для которых межклассовое расстояние мало, являются слабоинформативными, поэтому из их первоначального множества были отброшены те, которые оказывают менее существенное влияние на различие между регионами.

На следующем этапе по отобранным информативным признакам проводилась пошаговая процедура кластеризации регионов страны. На первом шаге применялся иерархический метод ближайшего соседа кластерного анализа с целью выявления степени неоднородности регионов по информативным социально-экономическим показателям и выделения нетипичных субъектов (были отобраны 7 регионов).

На втором шаге классификация проводилась по оставшимся регионам (без учета нетипичных) с использованием иерархических методов кластерного анализа (методов дальнего соседа, Уорда). Затем полученное разбиение уточнялось итеративным методом k-средних. Использование нескольких методов при построении устойчивой классификации регионов по рассматриваемым признакам позволило увеличить достоверность и точность полученных результатов. В результате пошаговой процедуры проведения кластеризации регионы России были разделены на три однородных кластера и семь нетипичных субъектов.

На третьем шаге методами дискриминантного анализа была уточнена полученная классификация и определены наиболее вероятные группы для семи нерасклассифицированных регионов. Отметим, что пять из них (Чукотский автономный округ, Республики Ингушетия и Карелия, Сахалинская и Тюменская области) характеризовались относительно низкой вероятностью отнесения к какому-либо из кластеров. Далее уровни смертности и особенности социально-экономического развития в них были рассмотрены отдельно. На окончательном этапе проводилась проверка качества полученного разбиения критерием Хоттелинга.

Результаты исследования и их обсуждение

В результате исследования были сформированы 3 однородные кластера регионов численностью 33, 29 и 12 соответственно (табл. 1).

Регионы первого кластера характеризовались максимальными темпами прироста по всем рассматриваемым показателям за рассматриваемый период за исключением среднедушевого объема инвестиций в основной капитал. Темп изменения рождаемости в регионах этого кластера также опережал медианное значение и усредненные уровни других кластеров. Условно регионы данного кластера можно назвать прогрессивными. Противоположная ситуация наблюдалась в регионах второго кластера, где рассматриваемые показатели были существенно ниже аналогичных медианных значений. В этой ситуации регионы второго кластера можно отнести к депрессивным.

Третий кластер, в состав которого вошли 12 регионов, характеризовался противоречивыми тенденциями: минимальными средними темпами прироста коэффициентов рождаемости (1,53 %) и объемов среднедушевых расходов на здравоохранение и физическую культуру (1,62 %), в то время как показатель объема инвестиций в основной капитал был максимальным среди групп регионов и составил 12,7 %.

Полученные различия кластеров регионов по рассматриваемым социально-экономическим характеристикам относительно медианных по стране значений представлены на рисунке.

В дальнейшем для оценки влияния уровня регионального социально-экономического развития на смертность населения по полученным кластерам регионов оценивались их характеристики смертности по различным причинам [8].

В табл. 3 представлены усредненные за рассматриваемый период уровни смертности от основных причин в трех кластерах регионов и медианные по стране аналоги.

Регионы первого кластера, отнесенные к числу прогрессивных, за рассматриваемый период характеризовались более низкими уровнями смертности по целому ряду причин смерти по сравнению с регионами второго кластера, которые были отнесены к депрессивным. Отметим, что уровень смертности по причинам в первом кластере регионов также ниже и медианных по РФ значений.

Третий кластер регионов, отличающийся противоречивым положением относительно среднероссийского уровня по основным макроэкономическим показателям, характеризовался также неоднозначной ситуацией по показателям смертности от основных причин.

Проведем более детальный анализ уровней смертности от основных причин в полученных кластерах регионов. Регионы первого кластера за период 2006–2015 гг. характеризовались высокой смертностью населения от болезней системы кровообращения (832,8 умерших на 100 000 чел.), что выше медианного уровня смертности по аналогичной причине на 9,31 % (выше уровня регионов второго кластера на 5 % и на 23 % - регионов третьего кластера). Уровни смертности от некоторых инфекционных и паразитических болезней, а также от внешних и прочих причин (за исключением несчастных случаев на транспорте) в данном кластере регионов были зафиксированы на низком уровне, ниже медианных значений по РФ более чем на 5 %. Смертность от новообразований, болезней системы пищеварения и органов дыхания находилась на удовлетворительном уровне, так как отклонялась от медианы не более чем на 5 %.

Второй кластер регионов характеризовался высокой смертностью от инфекционных и паразитарных заболеваний: 27,6 умерших, в то время как медианный по России показатель составил 20,5 умерших на 100 000 чел. Смертность от внешних и прочих причин в данном кластере регионов находилась на удовлетворительном уровне, несмотря на высокие и очень высокие показатели смертности от самоубийств и убийств. Уровни смертности от новообразований, болезней системы кровообращения и болезней органов дыхания отличались от медианных по РФ не более чем на 5 % и составили 214, 795 и 58 умерших на 100 тыс. чел. населения соответственно.

За период 2006–2015 гг. для третьего кластера регионов была характерна очень высокая смертность от инфекционных и паразитарных болезней (28,2 умерших на 100 тыс. чел.), а также прочих и внешних причин (число убийств в данной группе превосходило среднероссийский уровень на 102,6 % и составило 26 чел. на 100 тыс.). Смертность от болезней органов дыхания в данном кластере регионов была сопоставима со среднероссийским уровнем (59 умерших на 100 тыс. чел.). Низкий уровень смертности в регионах третьего кластера был зафиксирован от новообразований, болезней системы кровообращения и пищеварения и составил соответственно 183, 676 и 63 умерших на 100 тыс. чел.

Республики Карелия, Ингушетия, Тюменская, Сахалинская области и Чукотский авт. округ, признанные нетипичными по рассматриваемым социально-экономическим характеристикам в период 2006–2015 гг., также характеризовались значительными отклонениями показателей смертности от медианных аналогов по ряду причин смерти (табл. 4).

Таблица 4

Отклонения усредненных за период 2006–2015 гг. показателей смертности от основных причин в нетипичных субъектах от медианных значений по РФ

В рамках проведенного исследования по всем регионам России на панельных данных с 2006 по 2015 г., была построена модель дискретного выбора зависимости вероятности смертности населения р и показателя фактического конечного потребления х, который является индикатором благосостояния населения:

По результатам данной модели были рассчитаны предельные эффекты влияния конечного потребления на вероятность смертности в кластерах регионов. Наибольшей чувствительностью к изменению рассматриваемых макроэкономических показателей характеризуется третья группа регионов (регионы с самыми высокими показателями по смертности от внешних причин), а наименьшей – первая группа (условно благополучные регионы). Например, при увеличении объемов конечного потребления домохозяйств на 10 % вероятность смертности в регионах третьего кластера снизится более чем на 9 %, а в регионах первого кластера – на 5 %, в регионах второго кластера - почти на 7 %. В этой ситуации можно обоснованно утверждать, что депопуляция населения в регионах России в значительной степени является следствием невысокого уровня его благосостояния.

Выводы

Проведенное исследование позволило обосновать связь между социально-экономическим развитием регионов России и демографическими характеристиками, такими как рождаемость и смертность. Результаты, в частности, свидетельствуют о достаточно высокой неоднородности регионов РФ по показателям социально-экономического развития, в значительной степени предопределяющей и их дифференциацию по уровню смертности населения и структуре ее причин. Как правило, более развитые регионы вследствие более высокого уровня жизни и социального состояния населения отличаются от депрессивных более низкой смертностью, и в первую очередь от социально обусловленных причин - инфекционных и паразитарных болезней, убийств, самоубийств, отравлений алкоголем. В этой связи повышение уровня жизни населения должно рассматриваться в качестве одного из основных условий снижения его смертности. При этом данный фактор играет более значимую роль в депрессивных регионах.

В условиях сильной дифференциации субъектов страны, обусловленной территориальными и природно-климатическими различиями, разнонаправленностью развития производственных сил, особенностями их инфраструктуры, результаты данного исследования могут быть использованы при разработке адресных мер для смягчения негативных демографических тенденций.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 18-010-00513.