О журнале Издательская этика Редколлегия Редакционный совет Редакция Для авторов Контакты
Russian

Экспорт новостей

Журнал в базах данных

eLIBRARY.RU - НАУЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА



crossref.org
vak.ed.gov.ru/vak

GoogleАкадемия

Google Scholar

Главная
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ КАРДИОЛОГИЧЕСКОЙ ЗАБОЛЕВАЕМОСТИ ВЗРОСЛОГО НАСЕЛЕНИЯ И СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ В РЕГИОНАХ РОССИИ Печать
05.07.2022 г.

DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-3-5

1Хамитова Р.Я., 1Лоскутов Д.В., 1,2,3Акрамова Э.Г.
1 Институт фундаментальной медицины и биологии ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»;
2 Медико-санитарная часть ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет»;
3 Казанская государственная медицинская академия – филиал ФГБОУ ДПО «Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования» Минздрава РФ

Резюме

Актуальность. Болезни системы кровообращения занимают одно из ведущих мест в структуре первичной заболеваемости взрослого населения и являются лидером среди причин смертности.

Цель исследования – оценить взаимосвязи первичной по всем причинам и кардиологической заболеваемости взрослого населения с социально-экономическими показателями в Республике Татарстан и Республике Марий Эл, различающихся по уровню жизни.

Материал и методы исследования. В анализ вошли данные официальной федеральной и региональной статистики по общей первичной и кардиологической заболеваемости, а также социально-экономические показатели изучаемых регионов за 2000–2019 гг.: валовый региональный продукт, соотношение занятые/безработные, численность безработных, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, коэффициент Джини и коэффициент фондов. Динамику тренда оценивали по коэффициенту детерминации (R2). Статистическую значимость различий временных рядов оценивали по критерию Манна-Уитни, рассчитывали медиану с 95% ДИ. Взаимосвязь между показателями определяли по коэффициентам корреляции Спирмена и Пирсона с временным лагом один год и более.

Результаты. В изучаемых регионах заболеваемость взрослого населения от всех причин в 2000–2019 гг. была выше, чем в среднем по стране с тенденцией роста в Республике Марий Эл (R2=0,452) и снижения в Республике Татарстан (R2=0,455). Заболеваемость болезнями системы кровообращения во взрослой популяции в Татарстане, оставаясь относительно стабильной (R2=0,315), оказалась выше показателей Марий Эл с устойчивым ростом новых случаев (R2=0,729). За анализируемый период в республиках статистически значимо выросли подушевой валовой региональный продукт и занятость населения в экономике за счет снижения численности безработных при уменьшении доли лиц с доходами ниже прожиточного минимума.

Заболеваемость взрослого населения от всех причин и болезней системы кровообращения как в Республике Татарстан, так и в Республике Марий Эл коррелировали с валовым региональным продуктом на протяжении длительного временного интервала: r=0,63-0,92; p=0,05 при лаге 13 лет. Однако вектор зависимости в регионах был противоположный. Аналогичные по знаку корреляции определились и в отношении других рассматриваемых социально-экономических показателей, обладающих различными временными эффектами на изучаемую заболеваемость.

Выводы. Региональные социально-экономические показатели статистически значимо взаимосвязаны как с общей, так и кардиоваскулярной заболеваемостью взрослого населения с эффектом накопительного и потенцированного действия.

Ключевые слова: первичная заболеваемость; болезни системы кровообращения; социально-экономические показатели.

Контактная информация: Лоскутов Денис Вадимович, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов в связи с публикацией данной статьи.
Соблюдение этических стандартов. Данный вид исследования не требует прохождения экспертизы локальным этическим комитетом.
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Для цитирования: Хамитова Р.Я., Лоскутов Д.В., Акрамова Э.Г. Сравнительный анализ взаимосвязей кардиологической заболеваемости взрослого населения и социально-экономических показателей в регионах России. Социальные аспекты здоровья населения [сетевое издание] 2022; 68(3):5. Режим доступа: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1375/30/lang,ru/ DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-3-5

COMPARATIVE ANALYSIS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN CARDIOVASCULAR MORBIDITY IN THE ADULT POPULATION AND SOCIO-ECONOMIC INDICATORS IN THE REGIONS OF RUSSIA
1Khamitova R.Ya., 1Loskutov D.V., 1,2,3Akramova E.G.
1 Institute of Fundamental Medicine and Biology, Kazan (Volga region) Federal University, Kazan, Russia
2 Medical unit, Kazan (Volga region) Federal University, Kazan, Russia
3 Kazan State Medical Academy, Kazan, Russia

Abstract

Significance. Cardiovascular diseases occupy one of the leading places in the structure of disease incidence in the adult population and are the leading cause of death.

The purpose of the study is to analyze the relationship between all-cause disease incidence and cardiovascular morbidity in the adult population and socio-economic indicators in the Republic of Tatarstan and the Republic of Mari El, which differ in terms of living standards.

Material and methods. The analysis included data from official federal and regional statistics on disease incidence and cardiovascular morbidity, as well as socio-economic indicators (gross regional product, employment/unemployment ratio, number of unemployed people, proportion of people with monetary incomes below the subsistence minimum, the Gini coefficient, R/P ratio) of the studied regions for 2000–2019. The trend dynamics is assessed by the coefficient of determination (R2). Statistical significance of time series differences was assessed by the Mann-Whitney U test, and the median was calculated with 95% CI. The relationship between the indicators was determined by the Spearman and Pearson correlation coefficient with a time lag of one year or more.

Results. In the studied regions, the all-cause disease incidence in the adult population in 2000–2019 was higher than the national average with an upward trend in the Republic of Mari El (R2=0.452) and a downward trend in the Republic of Tatarstan (R2=0.455). The incidence of cardiovascular diseases in the adult population in the Republic of Tatarstan, while remaining relatively stable (R2=0.315), was higher than in the Republic of Mari El with a steady increase in the number of new cases (R2=0.729). During the analyzed period, the republics report a statistically significant increase in per-capita gross regional product and employment, due to decreased number of unemployed people and decreased proportion of people with monetary incomes below the subsistence minimum.

All-cause disease incidence and cardiovascular morbidity in the adult population both in the Republic of Tatarstan and in the Republic of Mari El were in correlation with the gross regional product over a long-time interval - up to 13 years (r=0.63-0.92; p<0.05). However, the dependence vector in the regions was opposite. Correlations similar in the sign were also determined in relation to other considered socio-economic indicators that have different temporal effects on the morbidity under study.

Conclusions. Regional socio-economic indicators have a statistically significant correlation with both overall incidence and cardiovascular morbidity in the adult population with the effect of cumulative and potentiated impact.

Keywords: incidence; diseases of the circulatory system; socio-economic indicators.

Corresponding author: Denis V. Loskutov, email: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Khamitova RYa
, http://orcid.org/0000-0002-7772-4264
Loskutov DV, http://orcid.org/0000-0001-7600-0769
Akramova EG, https://orcid.org/0000-0002-1900-7726
Acknowledgments. The study had no sponsorship.
Competing interests. The authors declare the absence of any conflicts of interest regarding the publication of this paper.
Compliance with ethical standards. This study does not require a conclusion from the Local Ethics Committee.
For citation: Khamitova RYa, Loskutov DV, Akramova EG. Comparative analysis of the relationship between cardiovascular morbidity in the adult population and socio-economic indicators in the regions of Russia. Social'nye aspekty zdorov'a naselenia [serial online] 2022; 68(3):5. Available from: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1375/30/lang,ru/ DOI: 10.21045/2071-5021-2022-68-3-5. (In Rus).

Введение

В 2016 г. экономический ущерб от болезней системы кровообращения (БСК) в России составил 3,2% валового внутреннего продукта (ВВП). В развитых странах лидирующие позиции по величине показателя «потерянные годы потенциальной жизни», занимает ишемическая болезнь сердца (ИБС), из-за которой Россия несет наибольшие безвозвратные потери [1].

Проблема выявления ведущих детерминант здоровья и благополучия, в том числе кардиоваскулярного, являющегося ведущей причиной смертности населения подавляющего числа стран мира, становится все более актуальной [2]. Выбор показателей, доказательств значимости вклада тех или иных факторов нередко вызывает споры, но специалисты ВОЗ единодушны в том, что среди факторов риска заболеваемости лидирующими классами болезней доминируют популяционные при ряде ограничений роли индивидуальных [3].

Распространенность ожирения, метаболического синдрома, гиперхолестеринемии, атеросклеротического поражения артерий, табакокурения и других общепризнанных факторов риска сердечно-сосудистых заболеваний среди населения регионов страны, широко используемых в существующих парадигмах профилактики и лечения данного класса болезней, не может объяснить значимые различия первичной и общей заболеваемости на их территориях [4]. Для повышения результативности и эффективности программ контроля БСК многоцентровые проекты по изучению индивидуальных рисков рекомендуют дополнить всесторонним исследованием популяционных рисков на региональном уровне за длительный период [5].

Проблемы здоровья населения в связи со стремительно возрастающей долей расходов на здравоохранение, обострения социальной, экономической ситуации все в большей степени становятся не столько медицинскими, сколько социально-экономическими [6]. Недооценка данного факта усугубляет ситуацию, способствуя развитию неблагоприятного сценария в отношении человеческого потенциала.

Ключевой характеристикой, в значительной мере формирующей здоровье населения в российских регионах, по результатам исследования начала 2000-х годов выступило благосостояние жителей [7]. Аналитические обзоры демонстрируют основополагающий вклад в развитие, исход болезней системы кровообращения на всех уровнях (национальном, региональном, муниципальном) социально-экономических показателей, оказывающих непропорционально большое влияние на социально незащищенные группы [8, 9]. Существенные различия между субъектами Российской Федерации (РФ) определяет важность выявление региональных особенностей динамики и взаимосвязей сердечно-сосудистой заболеваемости населения с макроэкономическими показателями [10].

Базовым индикатором, позволяющим оценить темпы и вектор экономического развития региона, его социально-экономическое положение вне зависимости от численности населения, признан валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения в текущих основных ценах, являющийся обобщающим показателем экономической деятельности, характеризующим величину валовой добавленной стоимости, созданной резидентами региона. В динамике ВРП 2000-х годов субъектов Федерации проявились два противоположных процесса: увеличение дифференциации между ними по данному показателю при слабой конвергенции − ежегодно разрыв между регионами по уровню ВРП на душу населения сокращается в среднем на 0,69% [11].

В качестве меры измерения социального неравенства среди населения Федеральная служба статистики России предпочитает децильный коэффициент фондов, который в последние годы рекомендован и при оценке состояния экономической безопасности. На международном уровне большее распространение получил другой показатель оценки социального неравенства − коэффициент Джини (соотношение доходов самых богатых и самых бедных слоев население), показывающий насколько равномерно распределяются доходы между гражданами страны [12]. Наименьшую вариабельность среди финансовых и социальных индикаторов уровня жизни регионов России отмечали по коэффициенту Джини (7,5%), отражая незначительность дифференциации доходов различных слоев населения на различных территориях страны [13]. К показателям, позволяющим оценить уровень социальной напряженности, помимо индекса Джини относят долю населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (уровень бедности населения субъекта), уровень безработицы по численности безработных или соотношению занятые/безработные.

В период 2008−2019 гг. разрыв между российскими регионами по отдельным социально-экономическим показателям заметно увеличился. Наблюдаемый рост межрегиональных диспропорций в России представляет угрозу национальной экономической безопасности и демографической ситуации, требуя целенаправленного государственного регулирования [14].

По величине единого сводного интегрального индикатора, полученного на основе эконометрического анализа трех блоков (качество населения, благосостояние населения и качество социальной сферы) данных государственной статистики 2012 года, Республика Татарстан (РТ) заняла среди субъектов России 10-е место, Республика Марий Эл (РМЭ) – 32-е место [15]. Республики входят в состав Приволжского Федерального Округа.

Согласно регрессионным моделям по данным 2010 – 2017 гг. РМЭ с численностью постоянного населения 680,4 тысяч человек (2019 г.), характеризуясь отсутствием ярко выраженной специализации и примерно одинаковой долей занятых в различных областях экономической деятельности, вошла в кластер регионов с самыми низкими показателями экономики и здравоохранения [16]. РТ с численностью постоянного населения 3902,9 тысяч человек (2019 г.) с развитой промышленностью и сельским хозяйством оказалась в кластере субъектов, у которых большинство социально-экономических показателей, в том числе по здравоохранению соответствовали среднероссийскому уровню при самых низких значениях зарегистрированной безработицы среди населения.

Цель исследования: оценить взаимосвязи первичной по всем причинам и кардиологической заболеваемости взрослого населения с социально-экономическими показателями в Республике Татарстан и Республике Марий Эл, различающихся по уровню жизни.

Материал и методы исследования

В ретроспективный анализ включены статистические данные сборника статистических материалов Минздрава РФ «Заболеваемость взрослого населения России с диагнозом, установленным впервые» по заболеваемости, сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации» по социально-экономическим показателям (ВРП, соотношение занятые/безработные, численность безработных, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума (ПМ), коэффициент Джини, коэффициент фондов) за 2000-2019 гг.

Оценку динамики временных рядов проводили по направленности линии тренда и коэффициенту детерминации (R2): чем больше его значение, тем выше соответствие фактического ряда и тренда. Точность прогноза снижается при значении R2<0,6. Корреляционный анализ между показателями с расчетом коэффициента ранговой корреляции Спирмена или коэффициента Пирсона в зависимости от типа распределения временных рядов проводился не только год в год, но и с исследованием временных рядов с лагом (запаздыванием эффекта) в 1-14 лет. Данный подход является корректным при оценке зависимостей «инертных» показателей.

Нормальность распределения вариационных рядов проверяли с помощью общепризнанного модифицированного критерия Смирнова. Статистическую значимость различий временных рядов оценивали по критерию Манна-Уитни (U-критерия), для анализа центральной тенденции и разброса значений временных рядов рассчитывали медиану с 95% ДИ (доверительным интервалом). На всех этапах статистического анализа указывали значение статистической вероятности (p) и 95% ДИ, за критический уровень которого принимали величину 0,05. Для статистической обработки данных использовали надстройку для Microsoft Excel AtteStat версия 12.0.5 (И.П. Гайдышев, Россия).

Результаты

В 2000-2019 гг. заболеваемость от всех причин взрослого населения РМЭ и РТ была выше среднероссийского уровня (p=0,0001) при значимо более высоких показателях в Марий Эл, нежели в Татарстане (p=0,03), но ее изменения характеризовались лишь тенденцией − рис.1.

Рис.1
Рис.1. Первичная заболеваемость по всем причинам взрослого населения в Российской Федерации, Республике Марий Эл и Республике Татарстан в 2000 – 2019 гг.

Абсолютный темп роста первичной заболеваемости взрослого населения от всех причин в РМЭ равнялся 12,1%, в РТ – темп убыли соответствовал 14,3% (рис.2).

Рис.2
Рис. 2. Темпы роста (убыли) заболеваемости взрослого населения в Республике Марий Эл и Республике Татарстан с 2000 по 2019 гг.

Первичная заболеваемость БСК в РТ на протяжении этих лет была выше, чем в РМЭ (p=0,02) и РФ (p=0,01), оставаясь относительно стабильной. При устойчивом росте новых случаев БСК по РФ и РМЭ различия между ними оказались статистически незначимыми (рис.3).

Рис.3
Рис.3. Заболеваемость болезнями системы кровообращения в Российской Федерации, Республике Марий Эл и Республике Татарстан в 2000-2019 гг.

Доля БСК от всей заболеваемости взрослого населения Татарстана определилась выше, чем в РФ (p=0,02) и РМЭ (p=0,01) при медиане по РТ равной 5,68 (95% ДИ: 5,04÷6,66); по РМЭ − 5,06 (95% ДИ: 4,48÷5,48). Вместе с тем в РМЭ темпы роста болезней системы кровообращения в рассматриваемый период были в 3,8 раза выше, чем в Татарстане (рис.2).

Существенные различия между республиками выявились и по заболеваемости взрослого населения ишемической болезнью сердца (ИБС). Если в РТ наблюдали слабую тенденцию увеличения новых случаев ИБС (R2=0,1), то в РМЭ – значимый рост (R2=0,62) при трехкратных различиях по темпу изменений: 37,6% и 114,5% соответственно (рис.2). Медиана доли ИБС в заболеваемости БСК по РТ равнялась 18,35 (95% ДИ: 15,7÷27,7), по РМЭ − 13,75 (95% ДИ: 11,9÷15,7). Тем не менее, в анализируемый период как уровень заболеваемости ИБС, так и ее вклад в БСК в РТ значимо превышали показатели РМЭ (p=0,002; p=0,0004 соответственно).

Наиболее распространенным острым клиническим проявлением ИБС с самой высокой смертностью и летальностью является инфаркт миокарда. Относительные показатели первичного острого инфаркта миокарда (ОИМ) взрослой популяции характеризовались тенденцией роста в обоих регионах с темпами 11,6% в РМЭ и 5,3% в РТ на фоне незначимых изменений в целом по стране (рис. 4, 2). В то же время уровень заболеваемости в РМЭ определился выше среднероссийской (p=0,0001) и татарстанской (p=0,01). Доля ОИМ от ишемической болезни сердца в РМЭ также оказалась больше, чем среди взрослого населения РТ (p=0,00004) при медиане 36 (95% ДИ: 27÷45) и 18,7 (95% ДИ: 14,2÷23,2).

Рис.4
Рис.4. Заболеваемость острым инфарктом миокарда в Российской Федерации, Республике Марий Эл и Республике Татарстан в 2000-2019 гг.

Следовательно, в обеих республиках заболеваемость взрослого населения от всех причин в 2000-2019 гг. была выше, чем в среднем по стране с тенденцией роста в РМЭ и снижения в РТ. Первичная заболеваемость БСК и ИБС, как их вклад соответственно в общую заболеваемость и БСК статистически значимо выше оказались во взрослой популяции РТ. Однако темпы роста БСК, ИБС и ОИМ на протяжении всего периода в Марий Эл превышали татарстанские. Значительнее по сравнению с РТ в РМЭ оказались показатели ОИМ (уровень, вклад в ИБС и темп роста).

За 20 лет в рассматриваемых регионах статистически значимо выросли подушевой ВРП, занятость населения в экономике, прежде всего, за счет снижения численности безработных и уменьшения доли лиц с доходами ниже прожиточного минимума (ПМ) − табл.1.

Таблица 1

Уравнение регрессии и коэффициент детерминации тренда социально-экономических показателей в регионах, 2000–2019 гг.

Показатель Республика Татарстан Республика Марий Эл
ВРП на душу населения y = 34275x − 56732 R2 = 0,96 y = 15762x − 33536 R2 = 0,97
Соотношение занятые/безработные y = 0,8723х + 9,9705 R2 = 0,76 y = 0,6863х + 5,0103 R2 = 0,73
Численность безработных y = −3,5725х + 137,66 R2 = 0,76 y = −1,5915х + 47,746 R2 = 0,74
Доля населения с доходами ниже ПМ y = −1,0654х + 23,217 R2 = 0,66 y = −2,0775х + 53,38 R2 = 0,77
Коэффициент Джини y = 0,0014x + 0,38893 R2 = 0,29 y = 0,0007x + 0,366 R2 = 0,12
Коэффициент фондов y = 0,1632х + 12951 R2 = 0,36 y = 0,0615х + 11,207 R2 = 0,12

При одинаковой направленности и статистической значимости изменений перечисленных показателей присутствовали и серьезные отличия. Так, медиана подушевого ВРП в РТ равнялась 255 806,1 (95% ДИ: 103724,2÷472567,1); в РМЭ – 108595,3 (95% ДИ: 41821,4÷231610,2). В 2000 г. показатель Татарстана был в 3,25 раза больше, чем Марий Эл. К 2019 г. различия уменьшились из-за большего темпа роста ВРП на душу населения в РМЭ (18,8%) по сравнению с РТ (13,6%), но безусловное лидерство Татарстана по самому показателю сохранилось (p=0,0001).

Темпы роста соотношения занятые/безработные в экономике регионов соответствовали 176,9% и 172,9% с медианой самого показателя в РТ равной 18,2 (95% ДИ: 14÷25,2), в РМЭ – 9,95 (95% ДИ: 8,51÷17,8) при высокой значимости различий.

Аналогичная ситуация складывалась и по доле населения с доходами ниже прожиточного минимума. Темпы убыли данной категории населения между республиками различались незначительно: -66,7% (РМЭ) и -79,2% (РТ), тогда как медиана доли бедных в РТ=8,25 (95% ДИ: 7,2÷15,8); РМЭ=24,65 (95% ДИ: 21,54÷46,5) − p=0,00001.

Все три макроэкономических показателя (подушевой ВРП, соотношение занятые/безработные и доля населения с доходами ниже ПМ) на протяжении всего периода в РТ были позитивнее, чем в РМЭ. В 2019 г. в Татарстане были выше в 2,4 раза ВРП на душу населения и в 1,4 раза занятость экономически активного населения; в 2,9 раза меньше доля населения с доходами ниже прожиточного минимума.

Динамика популярных среди исследователей коэффициентов, отражающих дифференциацию населения по уровню доходов и степень его социального расслоения (индекс Джини и коэффициент фондов), в республиках характеризовалась не значимой тенденцией повышения (коэффициенты детерминации тренда 0,12 и 0,36 соответственно) при стабильно более высоких показателях в РТ, чем в РМЭ (p=0,0001). Медиана индекса Джини в РТ оказалась выше на 9,1% (p=0,00001), коэффициента фондов – на 24,9% (p=0,00001).

Абсолютные значения статистически значимых коэффициентов корреляции социально-экономических показателей с заболеваемостью взрослого населения от всех причин и длительность их сохранения, в основном, в республиках совпадали. Главное отличие заключалось в векторе зависимостей – вектор зависимостей был противоположным (табл.2).

Если в Татарстане рост ВРП сопровождался снижением общей первичной заболеваемости взрослого населения, то в Марий Эл ее увеличением. Противоположные по знаку корреляции определились в республиках и в отношении других рассматриваемых социально-экономических показателей.

Таблица 2

Параметры значимых коэффициентов корреляции заболеваемости от всех причин взрослого населения и социально-экономических показателей регионов при минимальном и максимальном лаге между ними (2000–2019 гг.)

Показатель Республика Татарстан Республика Марий Эл
Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max
ВРП на душу населения год в год -0,75 p=0,0001 13 лет -0,78 p=0,01 год в год 0,74 p=0,0001 13 лет 0,92 p=0,002
Соотношение занятые/безработные год в год -0,47 p=0,0001 отсутствует год в год 0,47 p=0,02 отсутствует
Доля населения с доходами ниже ПМ год в год 0,48 p=0,02 13 лет 0,94 p=0,002 год в год -0,47 p=0,02 13 лет -0,96 p=0,002
Коэффициент Джини 3 года -0,75 p=0,001 12 лет -0,85 p=0,02 3 года 0,53 p=0,01 11 лет 0,76 p=0,01
Коэффициент фондов 3 года -0,77 p=0,001 12 лет -0,9 p=0,01 3 года 0,54 p=0,01 лаг 11 0,77 p=0,01

Кроме того, различалась длительность сохранения значимых корреляций впервые диагностированных случаев заболеваний взрослой популяции от воздействия конкретного фактора. Зависимости первичной заболеваемости от ВРП и долей населения с доходами ниже регионального прожиточного минимума определились статистически значимыми при анализе год в год и сохранялись на протяжении 13 лет временного разрыва между ними.

Взаимосвязи всей заболеваемости с соотношением занятые/безработные оставались значимыми при меньшем лаге: 7 лет в РТ и 5 лет в РМЭ. Корреляции заболеваемости взрослого населения республик с коэффициентами Джини и фондов значимыми становились только при запаздывании на 3 года, то есть эффект от их воздействия проявлялся не в тот же год, оставаясь таковым на протяжении 11-12 лет.

Заболеваемость БСК как в Татарстане, так и в Марий Эл весьма высоко значимо коррелировало с ВРП на протяжении длительного временного интервала: с первого года и на протяжении 13 лет (табл. 3 и 4).

Отрицательная зависимость заболеваемости ИБС и ОИМ от валового регионального продукта в РТ выявлялась лишь на 3-й год и сохранялась 5 лет. В РМЭ положительная корреляция между ВРП и ИБС присутствовала с первого года до 4-х лет, тогда как с ОИМ значимая отрицательная связь определилась только при 6-летнем разрыве.

Результаты корреляционного анализа первичной заболеваемости БСК, ИБС и ОИМ двух регионов с занятостью в экономике отличались принципиально – по величине, знаку и продолжительности. Например, в РТ отрицательная взаимосвязь ОИМ и индекса занятости населения наблюдалась в течение трех лет, тогда как в РМЭ она отсутствовала. В отношении корреляций данного социально-экономического показателя с БСК и ИБС различия, прежде всего, касались направленности: в РТ связи были отрицательными и положительными соответственно, в РМЭ оба показателя заболеваемости со знаком « − ».

Таблица 3

Значимые коэффициенты корреляции кардиологической заболеваемости взрослого населения и социально-экономических показателей, Республика Татарстан (2000-2019 гг.)

Показатель БСК ИБС ОИМ
Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max
ВРП на душу населения год в год r=0,63 p=0,001 13 лет r=0,78 p=0,02 2 года r= -0,46 p=0,05 7 лет r= -0,58 p=0,05 2 года r= -0,49 p=0,04 7 лет r= -0,65 p=0,03
Соотношение занятые/ безработные год в год r= -0,51 p=0,001 1 год r= -0,43 p=0,03 год в год r=0,57 p=0,01 2 года r=0,46 p=0,05 год в год r= -0,5 p=0,03 2 года r= -0,56 p=0,02
Доля населения с доходами ниже ПМ год в год r= -0,42 p=0,04 1 год r= -0,41 p=0,04 4 года r= -0,52 p=0,04 5 лет r= -0,63 p=0,02 5 лет r= -0,72 p=0,01 10 лет r= -0,88 p=0,01
Коэффициент Джини 7 лет r=0,68 p=0,01 12 лет r=0,8 p=0,03 6 лет r=0,59 p=0,04 не значимо год в год r=0,45 p=0,04 6 лет r= -0,79 p=0,003
Коэффициент фондов 6 лет r=0,5 p=0,05 12 лет r=0,88 p=0,01 6 лет r=0,58 p=0,04 не значимо год в год r= 0,44 p=0,04 6 лет r= -0,77 p=0,01

Противоречивыми выглядят данные по взаимосвязям заболеваемости с долей лиц населения с низким уровнем дохода. При отрицательных корреляциях заболеваемости по классу БСК в целом и отдельным наиболее распространенным среди взрослой популяции кардиологическим нозологиям (ИБС и ОИМ) с долей бедного населения в обеих республиках длительность лага и величина коэффициента между показателями со значимыми связями в каждом случая существенно отличается. В РТ наивысшие значения по лагу и коэффициенту, его статистической значимости определились с ОИМ, в РМЭ – с БСК.

Таблица 4

Значимые коэффициенты корреляции кардиологической заболеваемости взрослого населения и социально-экономических показателей, Республика Марий Эл (2000–2019 гг.)

Показатель БСК ИБС ОИМ
Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max
ВРП на душу населения год в год r=0,85 p=0,0001 13 лет r=0,71 p=0,04 год в год r= 0,78 p=0,001 4 года r= 0,54 p=0,04 6 лет r= -0,59 p=0,04 не значимо
Соотношение занятые/ безработные год в год r= 0,77 p=0,0001 5 лет r= 0,53 p=0,02 год в год r=0,73 p=0,0002 2 года r=0,51 p=0,04 не значимо не значимо
Доля населения с доходами ниже ПМ год в год r= -0,79 p=0,0001 13 лет r= -0,71 p=0,04 год в год r= -0,81 p=0,0002 4 года r= -0,74 p=0,01 год в год r= -0,64 p=0,01 не значимо
Коэффициент Джини 3 года r=0,54 p=0,01 10 лет r=0,8 p=0,03 4 года r=0,52 p=0,05 6 лет r=0,64 p=0,03 год в год r=0,56 p=0,02 1 год r= 0,51 p=0,03
Коэффициент фондов 3 года r=0,56 p=0,01 10 лет r=0,62 p=0,03 4 года r=0,54 p=0,04 6 лет r=0,64 p=0,03 год в год r= 0,57 p=0,01 1 год r= 0,52 p=0,03

В Марий Эл повышение коэффициентов Джини и фондов и новых случаев БСК, ИБС и ОИМ оказались тесно взаимосвязанными, различия касались длительности сохранения. Значимые корреляции коэффициентов, отражающих степень расслоения общества по доходам, с заболеваемостью БСК и ИБС выявились на третий-четвертый год воздействия изменившихся социально-экономических условий: с ОИМ – в тот же год и продлились на год. В Татарстане зависимости заболеваемости и указанных индексов сохранялись при более продолжительном временном разрыве.

Следовательно, при схожести вектора заболеваемости взрослого населения и включенных в анализ социально-экономических показателей двух российских регионов уровень и темпы их изменений, характер взаимосвязей между ними значительно различаются.

Обсуждение

Динамика, сила, теснота и продолжительность сохранения значимых связей первичной заболеваемости (от всех причин, БСК, ИБС и ОИМ) взрослого населения РТ и РМЭ с отдельным социально-экономическим показателем в 2000–2019 гг. характеризуются количественным и качественным разнообразием и региональными особенностями. Наименьшие различия между республиками определились по результатам корреляционного анализа между подушевым ВРП и другими рассматриваемыми социально-экономическими показателями с регистрацией роли запаздывания эффекта (табл.5).

Таблица 5

Результаты корреляционного анализа подушевого валового регионального продукта с некоторыми социально-экономическими показателями Республики Татарстан и Республики Марий Эл, 2000 – 2019 гг.

Показатель Республика Татарстан Республика Марий Эл
Лаг min Лаг max Лаг min Лаг max
Соотношение занятые/безработные год в год r = 0,91 p = 0,0001 14 лет r = 0,92 p = 0,01 год в год r = 0,78 p = 0,0001 11 лет r = 0,62 p = 0,04
Доля населения с доходами ниже ПМ год в год r = -0,92 p = 0,0001 8 лет r = -0,59 p =0,03 год в год r = -0,81 p = 0,0001 8 лет r = -0,52 p = 0,04
Коэффициент Джини 6 лет r = -0,6 p = 0,02 14 лет r = -0,88 p =0,01 6 лет r = -0,68 p =0,004 13 лет r = -0,79 p =0,02
Коэффициент фондов 6 лет r = -0,58 p = 0,02 13 лет r = -0,88 p=0,01 6 лет r = -0,66 p = 0,01 13 лет r = -0,78 p=0,02

Величина ВРП на душу населения тесно и значимо коррелировала с макроэкономическими показателями не только в год воздействия, но и при значительном временном разрыве. Повышение ВРП с первого года и на протяжении 8−14 лет в обоих регионах сопровождалось уменьшением численности безработных, ростом занятости населения в экономике и снижением доли лиц с доходами ниже ПМ. Однако абсолютные значения коэффициентов корреляций были преимущественно выше РТ, косвенно свидетельствуя о большей зависимости перечисленных показателей от ВРП региона. Совпадения в регионах длительности лагов, при которых присутствуют значимые взаимосвязи между показателями, подтверждают лидирующую роль при оценке социально-экономической ситуации валового регионального продукта.

Регион с высокими значениями ВРП на душу населения имеет больше возможностей развивать здравоохранение, направляя средства на развитие и модернизацию медицинских учреждений, профилактические проекты. У населения повышается возможность формирования собственного здоровья через платную медицину, организацию отдыха, улучшение питания и жилищных условий. Подтверждением данного положения служат убыль первичной заболеваемости взрослого населения РТ по всем причинам и стабильность кардиоваскулярной в отличие от восходящего графика аналогичных показателей и темпов их роста в РМЭ.

С другой стороны, лучшее медицинское оборудование и кадры в сочетании с большим вниманием населения к проблемам своего здоровья в РТ позволяют эффективнее и на ранних стадиях выявлять патологию. Естественно, что в этом случае число новых случаев растет. Данное обстоятельство наибольший вклад вносит по классу болезней, диагностика и лечение которых зависит от уровней оснащенности, укомплектованности и квалификации специалистов. Совокупность этих факторов, вероятнее всего, объясняет более высокие показатели БСК и ИБС среди взрослого населения Татарстана.

Однако трех- и более кратное превышение темпов их роста среди взрослого населения Марий Эл в сравнении с аналогичными показателями РТ указывает на возможные негативные демографические последствия для РМЭ в ближайшие годы. Одним из таких сигналов является статистически значимое превышение острых сердечных событий в виде ОИМ в Марий Эл над показателями анализируемого периода в Татарстане и по России.

Первичная заболеваемость рассматривается не только как индикатор распространенности индивидуальных и популяционных факторов риска, но и как индикатор эффективности деятельности системы здравоохранения. Рост первичной заболеваемости (в РМЭ как по всем причинам, так и кардиоваскулярной; в РТ, в первую очередь, болезней системы кровообращения) требует внимания профильных специалистов с разработкой мероприятий по снижению.

Статистически значимая зависимость численности безработных, коэффициента занятости в экономике, доли населения с доходами ниже регионального прожиточного минимума и подушевого ВРП регистрировалась как при анализе показателей год в год, так и при временном разрыве 12, 14 и 8 лет соответственно. Вместе с тем, пролонгированные значимые взаимосвязи с фиксацией перечисленных макроэкономических показателей выявлены в отношении ВРП, подтверждая важность оценки влияния на заболеваемость населения социально-экономической компоненты по нескольким показателям, характеризующим различные составляющие.

Показана высокая обратная связь между среднедушевыми доходами, ВРП на душу населения и коэффициентом Джини [17]. В нашем исследовании при анализе год в год и с лагом 1 год в РТ связь ВРП на душу населения и коэффициента Джини, отражающего неравенство зарплат, определилась со знаком «+» (r=0,46; p=0,02), то есть вектор изменений индекса неравенства денежных доходов и подушевого регионального продукта совпадали. Последующее увеличение временного разрыва между показателями на 2-5 лет привело к потере статистической значимости корреляций, которые вновь проявились при лаге 6 лет, но со знаком «−» и сохранялись на протяжении 8 лет – табл.5. Такое волнообразное изменение направленности и величины связи двух показателей подтверждает их высокую взаимозависимость и пути сбалансированного повышения уровня жизни в регионах.

Тенденция роста коэффициента Джини в обоих регионах за весь анализируемый период (2000–2019 гг.) свидетельствует о диспропорциях в распределении доходов и расценивается как постепенное уменьшение реальных среднедушевых доходов населения. За более короткий промежуток (2010-2019 гг) коэффициент Джини, хотя и статистически незначимо, уменьшился: в России − с 0,421 до 0,413; в РТ − с 0,415 до 0,397; в РМЭ – с 0,387 до 0,367. Незначительность изменений связывают с недостаточностью современных механизмов государственного регулирования в сфере доходов населения [18].

Неравенство в доходах населения характерно для многих стран. Приемлемым для современного мира уровнем неравенства доходов по Джини считают величину порядка 0,3–0,35. Чрезмерно высокий коэффициент Джини существенно ухудшает здоровье населения, в первую очередь, сказываясь на социально значимой заболеваемости (туберкулез, алкоголизм и т.д.) и смертности населения [19]. Вместе с тем, уменьшение коэффициента может происходить в двух абсолютно разных вариантах: со смещением населения в сторону бедности за счет снижения реальных среднедушевых доходов или со смещением населения в сторону богатых и повышения его благосостояния.

Коэффициент фондов, дополняющий индекс Джини, в последнее время стал рассматриваться не только как показатель социальной дифференциации, но и при мониторинге состояния экономической безопасности страны [20].

Оба коэффициента оказались ниже в РМЭ, нежели в РТ. Однако положительного эффекта данное обстоятельство на показателях заболеваемости взрослого населения Марий Эл не дало. Объяснение, по-видимому, в том, что невысокая степень доходных неравенств не способна компенсировать негативное влияние на здоровье населения недостаточности материальных ресурсов, отраженных в подушевом ВРП [21]. Уровень экономического развития региона может значительно модифицировать влияние на заболеваемость отдельных социальных и финансовых показателей.

Взаимосвязь показателей при анализе год в год считают недостаточным для вывода о причинно-следственной природе этой зависимости [22]. Корреляционный анализ с учётом временных лагов (1-14 лет) подтверждает значимость влияния социально-экономических показателей, характеризующих уровень благосостояния населения, на уровень и динамику первичной кардиоваскулярной заболеваемости взрослого населения каждого из рассматриваемых регионов.

Позитивные социально-экономические тенденции (на уровне макроэкономики рост подушевого ВРП; изменения индикаторов доходного неравенства и распространенности безработицы), как правило, сопровождаются улучшением показателей общественного здоровья, подтверждая социальный градиент здоровья. Вместе с тем, при сравнении двух субъектов России четко проявляется значение для показателей здоровья, особенно быстрореагирующих на перемены (первичная заболеваемость), не только направленности, но и степени изменений социально-экономических факторов. Определенный вклад вносит и продолжительность сохранения значимых связей между фактором и эффектом. Различия векторов коэффициентов корреляции заболеваемости с макроэкономическими показателями в регионах, по-видимому, обусловлены существенными различиями между ними на протяжении всего периода наблюдения и недостаточными темпами их роста в Марий Эл.

Заключение

Рост ВРП на душу населения является обязательным фактором снижения заболеваемости населения за счет лидирующих позиций его связи с первичной заболеваемостью по всем причинам, болезнями системы кровообращения, ишемической болезнью сердца и острым инфарктом миокарда. Сближение регионов по величине подушевого валового регионального продукта будет способствовать положительным переменам в популяционном здоровье на национальном уровне. Принимая во внимание, тесную взаимозависимость социально-экономических показателей усилия по оптимизации одного из них приведет к коррекции других.

Библиография

  1. Самородская И.В., Семёнов В.Ю. Потерянные годы потенциальной жизни от болезней системы кровообращения экономически активного населения Российской Федерации в 2013-2019 годах. Российский кардиологический журнал 2021; 5(26):4161. doi:10.15829/1560-4071-2021-4161
  2. Огрызко Е.В., Иванова М.А., Одинец А.В., Ваньков Д.В., Люцко В.В. Динамика заболеваемости взрослого населения острыми формами ишемической болезни сердца и смертности от них в Российской Федерации в 2012-2017 гг. Профилактическая медицина 2019; 5(22):23-26. DOI: 10.17116/profmed20192205123
  3. Колосницына М.Г., Коссова Т.В., Шелунцова М.А. Факторы роста ожидаемой продолжительности жизни: кластерный анализ по странам мира. Демографическое обозрение 2019; 6(1):124-150.
  4. Бойцов С.А., Драпкина О.М., Шляхто Е.В., Конради А.О., Баланова Ю.А., Жернакова Ю.В., и др. Исследование ЭССЕ-РФ (Эпидемиология сердечно-сосудистых заболеваний и их факторов риска в регионах Российской Федерации). Десять лет спустя. Кардиоваскулярная терапия и профилактика 2021; 5(20):3007. doi:10.15829/1728-8800-2021-3007
  5. Максимов С.А., Данильченко Я.В., Табакаев М.В., Мулерова Т.А., Индукаева Е.В., Артамонова Г.В. Связь потребления алкоголя с сердечно-сосудистыми заболеваниями и их факторами риска (исследование ЭССЕ-РФ в Кемеровской области). Российский кардиологический журнал 2017; 9(149): 65–70.
  6. Ревич Б.А., Харькова Т.Л., Подольная М.А. Динамика смертности и ожидаемой продолжительности жизни населения арктического/приарктического региона России в 1999–2014 годах. Экология человека 2017; (9): 48–58.
  7. Русинова Н.Л., Панова Л.В., Сафронов В.В. Здоровье населения и социально-экономическое развитие регионов России. Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития 2007; 1(31): 103-110.
  8. Jilani MH, Javed Z, Yahya T, Valero-Elizondo J, Khan SU, Kash B, et al. Social Determinants of Health and Cardiovascular Disease: Current State and Future Directions Towards Healthcare Equity. Curr Atheroscler Rep. 2021; 23(9): 55. doi: 10.1007/s11883-021-00949-w
  9. Mannoh I, Hussien M, Commodore-Mensah ED, Michos Y. Impact of social determinants of health on cardiovascular disease prevention. Curr. Opin. Cardiol. 2021; 5(36): 572-579. doi: 10.1097/HCO.0000000000000893
  10. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2019. Статистический сборник. Москва: Росстат. 2019. 766 с.
  11. Теницкая А.Д. Статистический анализ дифференциации регионов РФ по уровню ВРП на душу населения. Актуальные проблемы и современные тенденции социально-экономического развития региона и страны. Сборник научных трудов по итогам Международной научно-практической конференции (13 апреля 2017 года), г. Саратов; 2018: С. 150-152.
  12. Петров Ф.В. Коэффициент Джини в оценке социального неравенства как угрозы экономической безопасности. «У». Экономика. Управление. Финансы 2020; 1(19): 14-19.
  13. Тихомирова Т., Сукиасян А. Влияние факторов социального неблагополучия на оценки человеческого потенциала в регионах России. Федерализм 2018; 2(90): 64−78.
  14. Забелина И.А., Фалейчик А.А. Исследование межрегионального неравенства: эколого-экономический аспект. Экология. Экономика. Информатика. Серия: Системный анализ и моделирование экономических и экологических систем 2021; 1(6): 220-224. doi: 10.23885/2500-395X-2021-1-6-220-224
  15. Молчанова Е.В., Кручек М.М., Кибисова З.С. Построение рейтинговых оценок субъектов Российской Федерации по блокам социально-экономических показателей. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз 2014; 3(33): 197-208.
  16. Зайцева Н.В., Онищенко Г.Г., Попова А.Ю., Клейн С.В., Кирьянов Д.А., Глухих М.В. Социально-экономические детерминанты и потенциал роста ожидаемой продолжительности жизни населения Российской Федерации с учетом региональной дифференциации. Анализ риска здоровью 2019; (4):14–29. doi: 10.21668/health.risk/2019.4.02
  17. Андриеш С.В. Коэффициент Джини (индекс концентрации доходов): оценка экономического равенства в разрезе субъектов РФ за период 2010 – 2018 г. Мировая экономика: проблемы безопасности 2020; (3):10-16.
  18. Посталюк М.П., Бобиенко О.А. Динамика и тенденции дифференциации населения по уровню доходов в России (на примере Татарстана). Проблемы современной экономики 2014; 3(51):240-244.
  19. Варшавский А.Е. Чрезмерное неравенство доходов – проблемы и угрозы для России. Социологические исследования 2019; (8): 52-61.
  20. Свинухова Ю.Н. Коэффициент фондов в России: тенденции, основные факторы роста и меры по их устранению. Национальная безопасность / nota bene 2019; (2): 15-26. doi: 10.7256/2454-0668.2019.2.29441
  21. Прохоров Б.Б. Динамика социально-экономического реформирования России в медико-демографических показателях. Проблемы прогнозирования 2006; (5):124-138.
  22. Федотов А.А. Взаимосвязь между человеческим потенциалом и качеством жизни: результаты корреляционного анализа. Народонаселение 2020; 3(23):27-35. doi: 10.19181/population.2020.23.3.3

References

  1. Samorodskaja I.V., Semjonov V.Ju. Poterjannye gody potencial'noj zhizni ot boleznej sistemy krovoobrashhenija jekonomicheski aktivnogo naselenija Rossijskoj Federacii v 2013-2019 godah. [Years of potential life lost from cardiovascular diseases of the economically active Russian population in 2013-2019]. Rossijskij kardiologicheskij zhurnal 2021; 5(26): 4161. doi:10.15829/1560-4071-2021-4161 (In Russian).
  2. Ogryzko E.V., Ivanova M.A., Odinec A.V., Van'kov D.V., Ljucko V.V. Dinamika zabolevaemosti vzroslogo naselenija ostrymi formami ishemicheskoj bolezni serdca i smertnosti ot nih v Rossijskoj Federacii v 2012-2017 gg. [Trends in acute coronary heart disease morbidity and mortality in the adult population of the Russian Federation in 2012-2017]. Profilakticheskaja medicina 2019; 5(22):23-26. doi: 10.17116/profmed20192205123 (In Russian).
  3. Kolosnicyna M.G., Kossova T.V., Sheluncova M.A. Faktory rosta ozhidaemoj prodolzhitel'nosti zhizni: klasternyj analiz po stranam mira. [Factors of the life expectancy increase: country-level cluster analysis]. Demograficheskoe obozrenie 2019; 6(1):124-150. (In Russian).
  4. Bojcov S.A., Drapkina O.M., Shljahto E.V., Konradi A.O., Balanova Ju.A., Zhernakova Ju.V., et al. Issledovanie JeSSE-RF (Jepidemiologija serdechno-sosudistyh zabolevanij i ih faktorov riska v regionah Rossijskoj Federacii). Desjat' let spustja. [Epidemiology of Cardiovascular Diseases and their Risk Factors in Regions of Russian Federation (ESSE-RF) study. Ten years later]. Kardiovaskuljarnaja terapija i profilaktika 2021; 5(20):3007. doi:10.15829/1728-8800-2021-3007 (In Russian).
  5. Maksimov S.A., Danil'chenko Ja.V., Tabakaev M.V., Mulerova T.A., Indukaeva E.V., Artamonova G.V. Svjaz' potreblenija alkogolja s serdechno-sosudistymi zabolevanijami i ih faktorami riska (issledovanie JeSSE-RF v Kemerovskoj oblasti). [The relation of alcohol consumption with cardiovascular diseases and risk factors (esse-RF trial in Kemerovskaya oblast]. Rossijskij kardiologicheskij zhurnal 2017; 9(149):65–70. (In Russian).
  6. Revich B.A., Har'kova T.L., Podol'naja M.A. Dinamika smertnosti i ozhidaemoj prodolzhitel'nosti zhizni naselenija arkticheskogo/priarkticheskogo regiona Rossii v 1999–2014 godah. [Dynamics of mortality and life expectancy of the population of the arctic/subarctic region of Russia in 1999-2014]. Jekologija cheloveka 2017; (9):48–58. (In Russian).
  7. Rusinova N.L., Panova L.V., Safronov V.V. Zdorov'e naselenija i social'no-jekonomicheskoe razvitie regionov Rossii. [Health of the population and socio-economic development of Russian regions]. Jekonomika Severo-Zapada: problemy i perspektivy razvitija. 2007; 1(31):103-110. (In Russian).
  8. Jilani MH, Javed Z, Yahya T, Valero-Elizondo J, Khan SU, Kash B, et al. Social Determinants of Health and Cardiovascular Disease: Current State and Future Directions Towards Healthcare Equity. Curr Atheroscler Rep. 2021 Jul 26; 23(9):55. doi: 10.1007/s11883-021-00949-w
  9. Mannoh I, Hussien M, Commodore-Mensah E.D., Michos Y. Impact of social determinants of health on cardiovascular disease prevention. Curr. Opin. Cardiol. 2021; 5(36):572-579. doi: 10.1097/HCO.0000000000000893
  10. Regiony Rossii. Osnovnye harakteristiki sub#ektov Rossijskoj Federacii. 2019. [Regions of Russia. Main characteristics of the subjects of the Russian Federation 2019]. Statistical compendium. Moscow: Federal State Statistics Service; 2019. 766 p. (In Russian).
  11. Tenickaja A.D. Statisticheskij analiz differenciacii regionov RF po urovnju VRP na dushu naselenija [Statistical analysis of the differentiation of regions of the Russian Federation by the level of GRP per capita]. Aktual'ny problemy i sovremennye tendencii social'no-jekonomicheskogo razvitija regiona i strany. Sbornik nauchnyh trudov po itogam Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii (13 aprelja 2017 goda), g. Saratov; 2018. P. 150-152. (In Russian).
  12. Petrov F.V. Kojefficient Dzhini v ocenke social'nogo neravenstva kak ugrozy jekonomicheskoj bezopasnosti. [Gini Coefficient in Assessing Social Inequality as a Threat to Economic Security]. «U». Jekonomika. Upravlenie. Finansy 2020; 1(19):14-19. (In Russian).
  13. Tihomirova T., Sukiasjan A. Vlijanie faktorov social'nogo neblagopoluchija na ocenki chelovecheskogo potenciala v regionah Rossii. [Influence of social unhappiness on assessments of human potential in Russian regions]. Federalizm 2018; 2(90):64−78. (In Russian).
  14. Zabelina I.A., Falejchik A.A. Issledovanie mezhregional'nogo neravenstva: jekologo-jekonomicheskij aspekt. [Study of inter-regional inequality: ecological and economic aspect]. Jekologija. Jekonomika. Informatika. Serija: Sistemnyj analiz i modelirovanie jekonomicheskih i jekologicheskih sistem 2021; 1(6):220-224. doi: 10.23885/2500-395X-2021-1-6-220-224 (In Russian).
  15. Molchanova E.V., Kruchek M.M., Kibisova Z.S. Postroenie rejtingovyh ocenok sub#ektov Rossijskoj Federacii po blokam social'no-jekonomicheskih pokazatelej. [Construction of rating estimates of the constituent entities of the Russian Federation by blocks of socio-economic indicators] Jekonomicheskie i social'nye peremeny: fakty, tendencii, prognoz 2014; 3(33):197-208. (In Russian).
  16. Zajceva N.V., Onishhenko G.G., Popova A.Ju., Klejn S.V., Kir'janov D.A., Gluhih M.V. Social'no-jekonomicheskie determinanty i potencial rosta ozhidaemoj prodolzhitel'nosti zhizni naselenija Rossijskoj Federacii s uchetom regional'noj differenciacii. [Socio-economic determinants and the potential for growth in life expectancy of the population of the Russian Federation, taking into account regional differentiation]. Analiz riska zdorov'ju 2019; (4):14–29. doi: 10.21668/health.risk/2019.4.02 (In Russian).
  17. Andriesh S.V. Kojefficient Dzhini (indeks koncentracii dohodov): ocenka jekonomicheskogo ravenstva v razreze sub#ektov RF za period 2010 – 2018 g. [Gini coefficient (income concentration index): assessment of economic equality in the context of the constituent entities of the Russian Federation for the period 2010 – 2018]. Mirovaja jekonomika: problemy bezopasnosti 2020; (3):10-16. (In Russian).
  18. Postaljuk M.P.. Bobienko O.A. Dinamika i tendencii differenciacii naselenija po urovnju dohodov v Rossii (na primere Tatarstana). [Dynamics and trends of differentiation of the population by income level in Russia (on the example of Tatarstan)]. Problemy sovremennoj jekonomiki 2014; 3(51):240-244. (In Russian).
  19. Varshavskij A.E. Chrezmernoe neravenstvo dohodov – problemy i ugrozy dlja Rossii. [Excessive income inequality – problems and threats for Russia]. Sociologicheskie issledovanija 2019; (8):52-61. (In Russian).
  20. Svinuhova Ju.N. Kojefficient fondov v Rossii: tendencii, osnovnye faktory rosta i mery po ih ustraneniju. [Fund Ratio in Russia: Trends, Main Factors of Growth and Measures to Eliminate Them]. Nacional'naja bezopasnost' / nota bene 2019; (2):15-26. doi: 10.7256/2454-0668.2019.2.29441 (In Russian).
  21. Prohorov B.B. Dinamika social'no-jekonomicheskogo reformirovanija Rossii v mediko-demograficheskih pokazateljah. [Dynamics of socio-economic reform in Russia in medical and demographic indicators]. Problemy prognozirovanija 2006; (5):124-138. (In Russian).
  22. Fedotov A. A. Vzaimosvjaz' mezhdu chelovecheskim potencialom i kachestvom zhizni: rezul'taty korreljacionnogo analiza. [Relationship between human potential and quality of life: results of correlation analysis]. Narodonaselenie 2020; 3(23):27-35. doi: 10.19181/population.2020.23.3.3 (In Russian).

Дата поступления: 30.03.2022


Просмотров: 4439

Ваш комментарий будет первым

Добавить комментарий
  • Пожалуйста оставляйте комментарии только по теме.
  • Вы можете оставить свой комментарий любым браузером кроме Internet Explorer старше 6.0
Имя:
E-mail
Комментарий:

Код:* Code

Последнее обновление ( 01.08.2022 г. )
« Пред.   След. »
home contact search contact search