Введение
Травмы, отравления и некоторые другие последствия воздействия внешних причин являются актуальной медицинской проблемой, поскольку характеризуются высокой распространенностью среди различных групп населения, увеличением удельного веса тяжелых травм, высокой смертностью и инвалидизацией и входят в число ведущих причин смерти.
Сравнение данных Российской Федерации (РФ) и Европейского союза (ЕС-28) демонстрирует, что в странах ЕС-28 стандартизованные показатели смертности от внешних причин в 4,4 раза ниже соответствующих значений в России [1]. По данным Росстата, в 2017 г. внешние причины явились причиной 152 741 случая смерти (8,4% всех смертей) в России с уровнем смертности 104,0 на 100 тыс. населения.
В Республике Башкортостан (РБ) ситуация со смертностью от внешних причин развивалась аналогично общероссийской динамике. В период с 2002 по 2017 г. отмечалась тенденция к снижению показателей (с 201,8 до 114,5%ооо), которая наблюдается с 2006 г. Однако с 1991 по 2013 г. внешние причины в республике занимали вторую позицию после заболеваний системы кровообращения, в то время как по России уже в 2005 г. они уступили место новообразованиям. В целом доля внешних причин в общей структуре смертности в РБ за 2002—2017 гг. составляет в среднем 11,9% (у мужчин — 18,1%, у женщин — 5,5%).
Исследователи выделяют следующие факторы риска, негативно влияющие на смертность населения: социально-экономические, экологические, медико-демографические, природные, географические, исторические, культурные и политические и др. [2—4]. На сегодняшний день имеется множество научных работ, построенных на принципах статистического доказательства оценки влияния уровня социально-экономического и экологического развития территории на показатели смертности. Например, в исследовании И.М. Бурыкина и Р.Х. Хафизьяновой [5] на основе использования регрессионного анализа было показано прямое влияние уровня бедности населения как на уровень общей смертности, так и на уровень смертности от сердечно-сосудистых заболеваний, внешних причин. В другой работе [6] за счет применения регрессионного моделирования на панельных данных была получена комплексная оценка влияния различных социально-экономических факторов на состояние здоровья человека. Рядом отечественных исследователей [7, 8] была проведена оценка взаимного влияния социально-экономических и демографических процессов.
Работы зарубежных исследователей, например T. Hone и соавт. [9], посвящены изучению влияния социально-экономических факторов и ресурсов системы здравоохранения на здоровье населения. Авторы применяли методы панельного анализа данных. Отдельные аспекты взаимосвязи социально-экономических и экологических факторов и состояния здоровья населения рассмотрены в работе E. Sofianopoulou и соавт. [10]. T. Unguryanu и соавт. [11] применяли панельный анализ данных для количественной оценки влияния экологических факторов на общий уровень здоровья населения. Несмотря на наличие работ, посвященных исследованию влияния социально-экономических, медицинских, демографических, социально-психологических факторов на смертность от внешних причин, муниципальные особенности в них отражены не в полной мере. В связи с этим количественная оценка влияния соответствующих факторов на смертность от внешних причин на муниципальном уровне остается актуальной задачей.
Цель настоящего исследования — проведение анализа смертности населения РБ от внешних причин с использованием инструментов панельного моделирования.
Материал и методы
Объектом настоящего ретроспективного статистического исследования являлось население всей территории РБ. На 1 января 2018 г. численность населения РБ составила 4 063 293 человек (из них 37,9% сельчан), плотность населения РБ — 28,3 чел./км2 (РФ — 8,57 чел./км2).
В исследовании использованы официальные статистические материалы Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по РБ: о распределении умерших по полу, возрастным группам и причинам смерти (таблица С 51); сборники: «Демографические процессы в РБ»; «Социально-экономическое положение муниципальных районов и городских округов РБ» (2002—2018).
В исследовании рассматривались данные, состоящие из наблюдений по сельским муниципальным образованиям (МО) 54 муниципальных районов и 20 городам (городские округа и городские поселения) (i=1—74). В качестве измерений по периодам бралась ежегодная динамика показателей с 2002 по 2017 г. (t=2002—2017). Здесь и далее по тексту для всех показателей: индекс i — номер МО, t — индекс рассматриваемого периода. Массив данных включает следующие показатели:
1) результативный блок:
— общее число умерших от внешних причин (trit) как в целом, так и отдельно для мужчин и женщин (trMit и trFit) (на 100 тыс. населения);
— общее число умерших по причине суицида (Suicit) как в целом, так и для мужчин и женщин в отдельности (SuicMit и SuicFit) (на 100 тыс. населения);
2) факторный блок:
— медико-демографические показатели: доля населения моложе трудоспособного возраста (Yait) (%); общие коэффициенты разводимости (Div it) (на 1000 человек); первичная заболеваемость всего населения (Pz it) (на 100 тыс. человек);
— показатель оценки ресурсов здравоохранения (RZit) в виде геометрического среднего числа врачей, среднего медицинского персонала и больничных коек на 10 тыс. населения;
— индикаторы социально-экономического развития, включая объем инвестиций в основной капитал в расчете на душу населения (тыс. руб./чел.) (Inv it); удельный валовой муниципальный продукт (тыс. руб./чел.), рассчитанный результирующим методом (VMPit) [13]; реальный размер пенсий (руб./мес) (SPit); количество хозяйствующих субъектов (предприятий) на 1000 человек (TBit); среднегодовая численность работников предприятий и организаций (абс.). Все стоимостные экономические показатели приводились в сопоставимый вид с использованием метода дефлятирования;
— показатели трудовых ресурсов: доля населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения (Workit) (%); уровень зарегистрированной безработицы (Puit) (%);
— индикаторы социальной среды: ввод в действие жилых домов (на 1000 населения) (Shit); плотность населения (чел./км2) (PDit); число зарегистрированных преступлений (на 10 тыс. человек) (Crit).
Таким образом, собранные данные представляют собой сбалансированную панель, общий объем наблюдений равен 1184. Панельный характер данных позволяет использовать специальные регрессионные модели, адаптированные для этого типа данных, — модели с фиксированными индивидуальными и временными эффектами. Преимуществом этих моделей перед базовой pooled-регрессией является то, что они позволяют учесть влияние ненаблюдаемых характеристик, индивидуальных для каждого объекта наблюдения [12].
В связи с тем, что не существует теоретического обоснования формы связи между результативным и факторными показателями, мы перебирали несколько вариантов моделей. Наиболее подходящей спецификацией оказалась степенна́я. Уравнение этой модели в общем виде описывается формулой (1).
(1)
В силу степенно́й зависимости между рассматриваемыми признаками фиксированные эффекты в модели выражаются как мультипликаторы: eai — мультипликаторы, индивидуальные для каждого МО; eyt — мультипликаторы, индивидуальные для каждого периода наблюдения.
Для линеаризации использовался метод логарифмирования обеих частей уравнения, в результате которого оценка параметров степенно́й модели сводится к задаче оценки классической линейной регрессионной модели на преобразованных показателях (2).
ln(yit)=β0+β1∙ln(x1it)+β2∙ln(x2it)+ … +βk∙ln(xkit)+αi+γt+vit (2)
В уравнениях (1)—(2) yit — результативный показатель; x1it, … xkit — факторные переменные; β0, β1, … βk — регрессионные коэффициенты; αi — фиксированные индивидуальные эффекты; γt — фиксированные временные эффекты; vit — случайная ошибка.
Коэффициенты степенной модели β1, … βk удобно интерпретируются как коэффициенты эластичности. Напомним, что коэффициент эластичности приближенно определяет величину (%) изменения (увеличения или уменьшения) результативного показателя при увеличении предиктора влияния на 1%.
При включении в модель всех имеющихся факторных показателей часто ряд факторов оказывался незначимым. В этом случае подбиралась более экономная модель методом «назад пошагово». Мониторинг качества моделей включал оценку статистической значимости модели в целом на основе F-критерия, оценку статистического влияния факторов с использованием тестов Стьюдента, оценку качества объяснения моделью вариации результативного показателя на основе коэффициента детерминации R2 (чем ближе к 1, тем выше степень «объяснимости»), тестирование автокорреляции в остатках с помощью критерия Дарбина—Уотсона. Расчеты выполнялись автоматизированно с помощью компьютерных программ EViews 8 и Statistica 8.0.
Результаты
Описательная статистика по всем показателям, рассматриваемым в исследовании, приведена в табл. 1. Вариабельность данных свидетельствует о присутствии значительной неоднородности в социально-экономическом развитии муниципалитетов РБ, что является аргументом в пользу выбора панельной модели с фиксированными эффектами.
Таблица 1. Описательная статистика показателей социально-экономического развития муниципальных образований и городов Республики Башкортостан (за 2002—2017 гг.)
| Показатель/фактор | Среднее | Медиана | Максимум | Минимум | Кратность, раз | Стандартное отклонение |
| Смертность от травм, отравлений: | ||||||
| оба пола | 186,5 | 186,8 | 259,6 | 104,5 | 2,5 | 37,1 |
| мужчины | 315,3 | 317,0 | 425,7 | 180,2 | 2,4 | 59,5 |
| женщины | 68,6 | 68,0 | 107,8 | 35,7 | 3,0 | 16,0 |
| Смертность от самоубийств: | ||||||
| оба пола | 65,4 | 67,2 | 105,3 | 15,2 | 6,9 | 21,2 |
| мужчины | 119,5 | 123,9 | 189,6 | 28,0 | 6,8 | 37,5 |
| женщины | 15,7 | 14,9 | 30,2 | 4,5 | 6,7 | 6,0 |
| Доля населения моложе трудоспособного возраста, % | 20,8 | 20,3 | 30,5 | 16,4 | 1,9 | 2,4 |
| Доля населения трудоспособного возраста, % | 58,1 | 57,0 | 69,4 | 52,2 | 1,3 | 3,2 |
| Ресурсы здравоохранения | 51,6 | 50 | 108,6 | 37,7 | 2,9 | 10,4 |
| Первичная заболеваемость всего населения, на 100 тыс. чел. | 82 966,6 | 82 158,1 | 116 735,3 | 46 978,8 | 2,5 | 12 411,5 |
| Реальный размер назначенных пенсий, руб./мес | 1841,7 | 1829,2 | 2195,3 | 1829,2 | 1,2 | 140,0 |
| Реальной размер заработной платы, руб./мес | 4401,8 | 4140,0 | 7566,4 | 3035,0 | 2,5 | 914,0 |
| Количество хозяйствующих субъектов, на 1000 чел. | 12,50 | 11,88 | 43,06 | 5,97 | 7,2 | 5,4 |
| Среднедушевой валовой муниципальный продукт, тыс. руб./чел. | 153,3 | 75,9 | 1217,1 | 27,2 | 44,8 | 192,6 |
| Объем инвестиций на душу населения, тыс. руб./чел. | 13 033,2 | 9129,4 | 64 913,0 | 4669,3 | 13,9 | 10 295,5 |
| Ввод в действие жилых домов, м2 на 1000 чел. населения | 501 | 448 | 2396 | 103 | 23.3 | 283 |
| Плотность населения, чел./км2 | 301,7 | 15,8 | 2487,8 | 2,9 | 857,9 | 591,0 |
| Число зарегистрированных преступлений, на 10 тыс. чел. | 143,5 | 148,1 | 233,0 | 73,5 | 3,2 | 37,2 |
| Уровень безработицы, % | 1,6 | 1,4 | 10,1 | 0,5 | 20.2 | 1,1 |
| Общие коэффициенты разводимости, на 1000 чел. | 3,77 | 3,71 | 5,46 | 2,24 | 2,4 | 0,72 |
В результате проведенного анализа было установлено снижение уровня общей смертности населения РБ (с 14,139 в 2002 г. до 12,401 в 2017 г. смертей на 1000 человек) за счет снижения смертности от внешних причин и болезней системы кровообращения. В 2017 г. в РБ от внешних причин умерли 4651 человек, что составило 114,5 случая на 100 тыс. населения. При этом доля умерших мужчин трудоспособного возраста составила 79,6%, женщин — 20,4%. В динамике наблюдалось снижение смертности практически от всех видов внешних причин (у мужчин — с 339,0 до 192,3%ооо, у женщин с 79,1 до 45,7%ооо) (рис. 1).
Рис. 1. Динамика смертности населения от основных внешних причин по Республике Башкортостан (оба пола, на 100 тыс. населения).
У мужчин установлено превышение в 4,5 раза уровня смертности от травм, отравлений и некоторых других последствий воздействия внешних причин в сравнении с этими показателями для женщин; среди сельских жителей показатель (201,1±4,2%ооо) выше, чем у городских жителей (147,3±5,5%ооо). В целом по РБ смертность от внешних причин (160,0±5,8%ооо) не превышает значения этого показателя по РФ (165,9±11,3%ооо).
За период 2002—2017 гг. в структуре смертности у мужчин с высоким удельным весом (30,2%) и с высоким и очень высоким уровнем смертности (свыше 20 человек на 100 тыс. населения) самоубийства занимали прочную первую позицию с показателем 65,9%ооо (2003 г.) и 21,6%ооо (2017 г.), превышая средние российские показатели в 1,8 раза. Второе место занимали повреждения с неопределенными намерениями (19,9%), далее следовали транспортные несчастные случаи (14,3%), неуточненные несчастные случаи (7,5%), убийства (7,3%). Среди женщин первое место занимали повреждения с неопределенными намерениями (20,7%), второе место приходилось на долю транспортных несчастных случаев (19,0%), далее расположились самоубийства (17,7%), убийства (9,9%), неуточненные несчастные случаи (9,6%).
Наблюдаются значительные различия в смертности от внешних причин по территориям. При анализе динамики смертности от внешних причин по МО можно констатировать в целом тенденцию снижения, однако в 2017 г. по сравнению с 2002 г. для женщин на 13 территориях зарегистрирован рост смертности как от внешних причин, так и от суицидов. Наиболее неблагоприятная ситуация со смертностью от внешних причин у мужчин сложилась в Татышлинском (425,7%ооо), Гафурийском (420,6%ооо), Баймакском (410,6%ооо), Благовещенском (406,5%ооо), Ишимбайском (397,4%ооо) районах (2002—2017 гг.), там указанные показатели значительно превышали средние показатели по РФ. Результаты распределения уровня смертности от внешних причин представлены на основе картографической схемы МО РБ (рис. 2). Практически на этих же территориях высокий уровень смертности отмечался и у женщин: в Гафурийском, Мелеузовском, Благовещенском, Ишимбайском, Абзелиловском районах.
Рис. 2. Картографическая схема распределения уровня смертности от внешних причин мужского населения Республики Башкортостан (2017 г.).
РБ входит в число регионов с высоким уровнем самоубийств, при этом 81,4% самоубийц составляют люди трудоспособного возраста, около 87% — мужчины. В МО наблюдается значительная вариация частоты самоубийств. Высокий и очень высокий уровень самоубийств у мужчин зарегистрирован в Баймакском (189,6%ооо), Татышлинском (188,0%ооо), Учалинском (186,1%ооо), Белорецком (179,2%ооо), Миякинском (175,1%ооо) районах при среднем значении по РБ 84,8%ооо (по РФ — 48,1%ооо) (за 2002—2017 гг.) (рис. 3). У женщин наибольшая склонность к суициду отмечается в Ишимбайском (26,6%ооо), Кигинском (27,4%ооо), Благовещенском (27,6%ооо), Татышлинском (28,0%ооо), Белорецком (30,2%ооо) районах (по РБ — 11,1%ооо, по РФ — 8,3%ооо). Уровень суицида у сельских мужчин в 1,8 раза выше, чем у городских.
Рис. 3. Картографическая схема распределения уровня смертности от самоубийств мужского населения Республики Башкортостан (2017 г.).
Результаты панельного регрессионного моделирования с учетом фиксированных эффектов смертности от внешних причин представлены в табл. 2 и 3 с включением только статистически значимых факторов. Все оцененные модели панельной регрессии статистически значимы (в соответствии с F-критерием при p<0,05) и имеют эффективные оценки коэффициентов (на основе анализа статистики D-W, p<0,01). Коэффициент детерминации варьирует в пределах 0,36—0,69, что свидетельствует о среднем качестве прогнозных свойств моделей. Тесты на панельную спецификацию моделей подтвердили значимость фиксированных индивидуальных эффектов.
Таблица 2. Результаты панельного анализа, проведенного для показателя смертности от внешних причин (на 100 тыс. населения)
| Модель для смертности от внешних причин | Спецификация (без фиксированных эффектов и ошибок) | Статистика модели |
| Оба пола | trit=e9,2·SPit−0,209·TBit−0,220·Divit0,102·Puit0,060·PDit−0,572·efix_effi·εit pSP<0,0001; pTB<0,0001; pDiv=0,014; pPU<0,0001; pPD<0,0001 | R-squared 0,69 F-statistic 32,13 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,81 |
| Мужчины | trMit=e9,994·SPit−0,222·TBit−0.259·Puit0,066·PDit−0,542·efix_effi·εit pSP<0,0001; pTB <0,0001; pPU<0,0001; pPD<0,0001 | R-squared 0,65 F-statistic 26,8 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,89 |
| Женщины | trFit=e9,136·SPit−0,197·TBit−0,179·Puit0,068·PDit−0,858·efix_effi·εit pSP<0,0001; pTB=0,0204; pPU=0,0047; pPD<0,0005 | R-squared 0,36 F-statistic 8,02 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,87 |
Примечание. tr — количество умерших от внешних причин на 100 тыс. населения; SP — реальный размер пенсий; TB — количество предприятий (на 1000 человек); Div — разводимость на 1000 человек; Pu — уровень безработицы (%); PD — плотность населения (чел./км2).
Таблица 3. Результаты панельного анализа, проведенного для показателей смертности от самоубийств (на 100 тыс. населения)
| Модель для смертности от самоубийств | Спецификация (без фиксированных эффектов и ошибок) | Статистика модели |
| Оба пола | Suicit=e7,76·RZit−0,260·TBit−0,253·Invit−0,800·CRit0,297·PDit−0,774·efix_effi·εit pRZ=0,0454; pTB<0,0065; pInv<0,0001; pCR<0,0005; pPD<0,0001 | R-squared 0,688 F-statistic 25,64 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,58 |
| Мужчины | SuicMit=e7,28·RZit−0.247·TBit−0.297·Invit-0,062·CRit0,332·PDit−0.669·efix_effi·εit pRZ=0,0455; pTB=0,002; pInv<0,0032; pCR<0,0001; pPD<0,0001 | R-squared 0,672 F-statistic 23,79 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,63 |
| Женщины | SuicFit=e10,9·SPit−0,209·PDit−0,774·efix_effi·εit pSP<0,0001; pPD<0,0001 | R-squared 0,396 F-statistic 8,26 Prob (F) 0,000 D-W stat 1,95 |
Примечание. Suic — число умерших вследствие самоубийств на 100 тыс. населения; RZ — ресурсы здравоохранения; TB — количество предприятий (на 1000 человек); Inv — инвестиции на душу населения (тыс. руб./чел.); SP — реальный размер пенсий; CR — уровень преступлений (на 10 тыс. человек); PD — плотность населения (чел./км2).
Проведенное панельное моделирование позволило определить предикторы, влияющие на смертность от внешних причин. Построенная модель как для всего населения, так и для мужчин и женщин муниципалитетов показывает, что рост уровня безработицы, числа разводов сопровождается ростом смертности от внешних причин (коэффициенты эластичности соответственно 0,060%; 0,102%) (см. табл. 2). Напротив, в муниципалитетах смертность от внешних причин снижается с ростом реального размера назначенных пенсий, положительное влияние имеет увеличение плотности населения, количества хозяйствующих субъектов (коэффициенты эластичности соответственно −0,209%; −0,572%; −0,220%).
Построенная панельная модель для всего населения и для мужчин показывает, что смертность от самоубийств в муниципалитетах зависит от уровня правонарушений (коэффициенты эластичности соответственно 0,297% и 0,332%). Для женщин количество совершенных преступлений не оказывает статистически значимого влияния на уровень совершаемых суицидов (табл. 3). Напротив, в муниципалитетах смертность от суицидов снижается с ростом ресурсов здравоохранения, инвестиций на душу населения (показатель финансового благополучия муниципалитета), с увеличением плотности населения и количества хозяйствующих субъектов (коэффициенты эластичности соответственно –0,260 и –0,247%; –0,800 и –0,062%; –0,774 и –0,669%; –0,253 и –0,297%).
Снижению суицидальной смертности у женщин способствует также рост реального размера назначенных пенсий, плотности населения (коэффициенты эластичности соответственно –0,209 и –0,0774%), что объясняется более высоким уровнем жизни, обеспеченностью социальной инфраструктурой, медицинским обслуживанием.
Анализ экспонент фиксированных кросс-секционных эффектов показал (рис. 4), что мультипликативный эффект по показателю смертности как в целом, так для мужчин и женщин меньше единицы во всех сельских МО, в то время как по городским округам и по городам республики показатель выше. Такой результат можно объяснить следующим образом: развитие промышленного сектора и большое количество транспорта в городах ведет к заметному увеличению дорожно-транспортной смертности, которая является компонентом смертности от внешних причин.
Рис. 4. Мультипликативные эффекты смертности от внешних причин для населения Республики Башкортостан.
Анализ фиксированных эффектов по периодам времени, представленных для наглядности в виде гистограммы (рис. 5), позволил сделать вывод о том, что в период 2002—2005 гг. и в 2008 г. мультипликативный эффект, сказывающийся на смертности от внешних причин за счет всех факторов, составлял более единицы. После 2006 г. мультипликаторы смертности были менее единицы, что свидетельствует о наличии долговременной тенденции к снижению смертности от внешних причин.
Рис. 5. Детерминированные эффекты по времени для смертности от внешних причин для населения Республики Башкортостан.
Обсуждение
За исследуемый период времени изменение уровня смертности от внешних причин сопоставимо с общероссийским: в динамике наблюдается снижение уровня смертности практически от всех видов внешних причин (у мужчин — с 339,0 до 192,3%ооо, у женщин — с 79,1 до 45,7%ооо). Однако уровень суицидов в РБ превышает средние российские показатели в 1,8 раза. Наблюдаются значительные различия в показателях смертности от внешних причин по территориям, между городскими и сельскими жителями. При анализе тенденций можно определить наличие роста в 2017 г. по сравнению с 2002 г. Так, например, для 13 муниципалитетов характерен рост смертности среди женщин от внешних причин и от суицидов, для мужчин зарегистрирован рост от внешних причин в 4 МО и в одном МО — от суицидов.
В структуре смертности от внешних причин у мужчин лидируют самоубийства, повреждения с неопределенными намерениями, все виды транспортных несчастных случаев; у женщин — повреждения с неопределенными намерениями, все виды транспортных несчастных случаев, самоубийства.
Результаты панельного регрессионного моделирования как для всего населения, так и для мужчин и женщин показали, что уровень социальной напряженности (безработица), число разводов приводят к росту смертности от внешних причин. Следует также отметить, что для РБ характерен более высокий уровень безработицы по сравнению с общероссийским уровнем (5,6% и 5,2% соответственно в 2017 г.). По этому показателю республика в 2017 г. занимала 44 место среди субъектов РФ; а доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума в РБ составляет 12,3% (76 место) («РИА Рейтинг», 2018) [14].
Высокие показатели смертности от внешних причин, также от суицидов, отмечаются в неблагополучных по социально-экономическим характеристикам муниципалитетах. В результате социально-экономическое неравенство, бедность, безработица, преступность создают напряжение в обществе, приводящее к нестабильности, росту уровня травматизма, суицидов. Различие в 2,5 раза по смертности от внешних причин в МО республики является следствием наличия социального неравенства населения.
Проведенное панельное моделирование позволило определить предикторы, способствующие снижению смертности от внешних причин. Возможность управлять этими факторами может быть обеспечена только за счет разработки специальных программ стратегического развития, мероприятия которых прицельно направлены на снижение уровня смертности от внешних причин. Во-первых, это мероприятия, касающиеся совершенствования профилактики и диагностики заболеваний, социально-психологического здоровья населения, способствующие снижению суицидов. Во-вторых, это мероприятия, направленные на создание новых рабочих мест, в том числе за счет поддержки малого бизнеса на селе. В третьих, это мероприятия, ставящие своей целью расширение доступа населения к качественному медицинскому обслуживанию.
В проведенном исследовании средствами моделирования было показано наличие прямой связи между уровнем смертности от суицидов и уровнем преступности. Уровень криминогенности территории во многом определяет среду для социально-психологического комфорта жизни населения. Россия по уровню преступности в мире находится в рейтинге ООН и других международных организаций на 150-й позиции из 219 стран [14]. Несмотря на позитивную тенденцию, в 2017 г. среди субъектов РФ республика в рейтинге криминогенности регионов занимала 38 место. Таким образом, внедрение мероприятий на муниципальном уровне, способствующих снижению уровня преступности на территории, будет также способствовать снижению уровня суицидальной смертности и смертности от внешних причин населения.
Панельный анализ выделил предикторы, определяющие снижение уровня смертности от самоубийств: рост количества предприятий, рост реального размера пенсий, доступность медицинской помощи, рост инвестиций на душу населения, увеличение плотности населения. Все эти предикторы в комплексе определяют благосостояние населения. Анализ фиксированных эффектов по муниципалитетам продемонстрировал наличие существенной дифференциации в показателях смертности в МО, а анализ по периодам выявил наличие снижения мультипликативных эффектов влияния всех факторов на рост смертности от внешних причин начиная с 2006 г.
Заключение
Наличие межтерриториальной неоднородности показателей смертности населения от внешних причин диктует использование специальных инструментов статистического моделирования, способствующих возможности учета таких явлений. В частности, таким инструментом является панельный регрессионный анализ. Подобный анализ позволил получить надежные оценки факторов риска социально-экономической направленности в муниципалитетах РБ, учитывая особенности их территориального развития.
Приведенные данные свидетельствуют о том, что проблема снижения смертности от внешних причин, в том числе от самоубийств, может решаться при минимизации вышеназванных факторов риска. Полученные результаты и сопоставление их с данными литературы позволяют определить приоритеты социально-экономической политики при разработке региональных программ социального развития.
Исследование частично выполнено в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (код научной темы FZWU-2020-0027).
Участие авторов: концепция и дизайн исследования, написание текста, редактирование — Р.А. Аскаров, М.В. Франц, И.А. Лакман, З.Ф. Аскарова, Б.А. Бакиров; сбор и обработка материала — Р.А. Аскаров, Ю.В. Егорова, З.Ф. Аскарова; статистическая обработка — Р.А. Аскаров, Ю.В. Егорова, З.Ф. Аскарова.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.