DOI: 10.21045/2071-5021-2018-60-2-8

Аладышкина А.С., Лакшина В.В., Леонова Л.А., Максимов А.Г.
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

ECOLOGICAL AND ECONOMIC MODELING OF ENVIRONMENTAL INFLUENCE ON DISEASE INCIDENCE IN CHILDREN EXAMPLIFIED BY NIZHNY NOVGOROD REGION
Aladyshkina AS, Lakshina VV, Leonova LA, Maksimov AG.
National Research University “Higher School of Economics”, Nizhny Novgorod, Russia

Контактная информация: Аладышкина Анна Сергеевна, e-mail: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Contacts: Aladyshkina Anna, e-mail: Этот e-mail защищен от спам-ботов. Для его просмотра в вашем браузере должна быть включена поддержка Java-script
Information about authors:
Aladyshkina A.S., https://orcid.org/0000-0003-3885-8849
Lakshina V.V., https://orcid.org/0000-0003-1447-9377
Leonova L.A., https://orcid.org/0000-0002-9583-8310
MaksimovA.G., https://orcid.org/0000-0001-6307-1656
Финансирование. Работа выполняется при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 18-010-00632).
Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Acknowledgments. This research is financially supported by the Russian Fund for Basic Research (grant № 18-010-00632).
Conflict of interests. The authors declare no conflict of interest.

Резюме

Подрастающее поколение составляет демографический, социально-экономический и трудовой потенциал общества. Качество трудовых ресурсов общества напрямую зависит от здоровья данной группы населения и является одной из важнейших составляющих ресурсного потенциала страны. В связи с этим, тщательный анализ детерминантов уровня здоровья детей представляет собой актуальную проблему.

В настоящее время в условиях устойчивого нарушения равновесия между человеком и природой одним из существенных детерминантов уровня здоровья детей выступают факторы, отражающие состояние окружающей среды.

Целью работы является проведение анализа влияния экологических факторов на здоровье детей от 0 до 14 лет на примере Нижегородской области. Объектом моделирования является показатель первичной заболеваемости детей в возрасте от 0 до 14 лет по 50 муниципальным образованиям Нижегородской области за 2000-2016 г.г.

В работе применены методы эконометрического анализа, включая панельную регрессию с фиксированными и случайными эффектами, а также тесты Вулдриджа на наличие ненаблюдаемых эффектов и Дарбина-Ву-Хаусмана для диагностики оцененных регрессий. Расчеты проводились на основании данных Нижегородстата и Минздрава РФ.

Результаты оценки моделей свидетельствуют о статистически значимом влиянии соответствующих рассматриваемых факторов на уровень детской первичной заболеваемости. Факторы, оказывающие значимое влияние на здоровье подрастающего поколения, включают в себя обеспеченность педиатрами и участковыми врачами, оказывающими амбулаторную первичную медико-санитарную помощь детскому населению (0-14 лет); текущие затраты на охрану окружающей среды, удельный вес выбросов без очистки в общем количестве загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников; выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников; число исследованных проб воды по санитарно-химическим показателям из источников централизованного водоснабжения населения по районам, не отвечающих гигиеническим нормативам.

Полученная эконометрическая модель может быть использована для прогнозирования заболеваемости детского населения в зависимости от значений экологических факторов при разработке программ, направленных на улучшение качества жизни подрастающего поколения.

Ключевые слова: детская заболеваемость; окружающая среда; человеческий капитал; панельные данные.

Abstract

The younger generation is the demographic, socio-economic and labor potential of the society. Quality of labor resources directly depends upon health status of this population group and is one of the most important components of the country's resource potential. In this regard, a thorough analysis of the pediatric health status determinants is a topical issue.

Currently, within the context of a stable ecological imbalance, factors reflecting environmental situation are one of the essential determinants of the pediatric health.

The purpose of the study is to analyze influence of environmental factors on health of children aged 0 to 14 years exemplified by the Nizhny Novgorod region. The object of modeling was incidence rate in children aged 0 to 14 in 50 municipalities of the Nizhny Novgorod region in 2000-2016.

The study used methods of econometric analysis, including panel regression with fixed and random effects, as well as Wooldridge tests for the unobserved effects and Darbin-Woo-Hausman for the regressions’ diagnostics. Calculations were carried out on the basis of the data of the Nizhny Novgorod Statistics Service and Ministry of Health of the Russian Federation.

Results of the model estimation suggest a statistically significant effect of the considered factors on the level of the pediatric incidence rate. Factors that have a significant impact on health of the younger generation include availability of pediatricians and district doctors providing outpatient primary health care to children aged 0-14; current expenditures on environmental protection; proportion of unpurified emissions in the total amount of pollutants discarded from the stationary sources; emissions of pollutants into atmosphere from the stationary sources; number of water samples analyzed according to sanitary-chemical indicators taken from sources of the centralized water supply with a breakdown on districts, that do not meet the sanitary standards. The obtained econometric model can be used to predict pediatric incidence in relation to environmental factors to develop programs aimed at improving quality of life of the younger generation.

Keywords: pediatric disease incidence; environment; human capital; panel data.

Введение

Здоровье человека в социально-экономическом аспекте можно рассматривать не столько как просто способность индивида к трудовой деятельности, сколько в качестве основы экономического и социального процветания общества. Кроме того, здоровье населения является одной из важнейших составляющих потенциала страны, поскольку оказывает непосредственное влияние на качество трудовых ресурсов. Снижение уровня здоровья населения приводит, с одной стороны, к уменьшению производительности труда, снижению качества производимых товаров и услуг, а с другой – к прямым потерям рабочего времени ввиду нетрудоспособности.

Однако, кроме перечисленных выше экономических последствий, необходимо отметить возможность долгосрочного эффекта влияния снижения здоровья населения на экономическое развитие общества. Сюда можно отнести уменьшение трудового потенциала страны ввиду сокращения продолжительности жизни граждан и увеличения уровня смертности, а также непосредственное влияние здоровья подрастающего поколения на качество будущих трудовых ресурсов страны. Показано, что здоровье детей оказывает воздействие на формирование человеческого капитала, и, таким образом, влияет на доходы, получаемые во взрослом возрасте (Bleakley, 2010).

На здоровье каждого индивида, а, значит, и на здоровье общества в целом, оказывает влияние множество различных факторов: социальных, экономических, демографических, культурных, климатических и т.д. С каждым годом при анализе причин снижения уровня здоровья населения, всё больший вес приобретает группа экологических факторов, отражающих состояние окружающей среды. Поскольку биосфера является естественной средой обитания человека, её качество отражается на здоровье населения. К настоящему времени нарушения в работе биосферы приобрели все признаки экологического кризиса, то есть устойчивого нарушения равновесия между человеком, обществом и природой, проявляющегося в деградации окружающей природной среды и ухудшении здоровья населения. Для оценки качества окружающей среды могут быть использованы различные показатели, характеризующие степень загрязнения атмосферы, водных ресурсов и т.д.

Экологическая обстановка (а, точнее, накопленный эффект антропогенных воздействий среды) рассматривается исследователями в качестве возможного детерминанта заболеваний (например, Чистобаев, Семенова, 2012; Колмакова и др.,2012; Revich и др., 2001; Evans, Kantrowitz, 2002; Kampa, Castanas, 2008; в отношении здоровья детей - Jensen и др., 1997; Резниченко и др., 2015). Социально-экономические факторы также играют важную роль и являются детерминантами здоровья как взрослых россиян (Кислицина, 2007), так и детей (Кононова, 2016). Эти факторы находятся в поле деятельности различных ведомств, которые не могут непосредственно предотвратить увеличение уровня смертности и ухудшение здоровья, но могут воздействовать на лежащие в их основе причины (Кислицина, 2007).

Целью данной работы является проведение анализа влияния экологических факторов на здоровье детей. Исследование здоровья подрастающего поколения, а также факторов, на него влияющих, представляет собой задачу особой важности, поскольку именно эта группа населения составляет демографический, социально-экономический и трудовой потенциал любого общества. Таким образом, актуальность данной работы обусловлена повышением внимания к экологическим аспектам социально-экономических процессов и необходимостью уточнения детерминант заболеваемости детей.

Помимо того, что детская группа населения важна сама по себе как объект исследования, тематика изучения детской заболеваемости имеет ряд отличительных черт. Основной отличительной чертой является тот факт, что дети быстро растут и развиваются, а появляющиеся при этом отклонения в здоровье быстро отслеживаются, в силу того, что дети являются категорией населения, подлежащей регулярным медицинским осмотрам. Кроме того, особенностью детского организма является более высокая, чем у взрослых, чувствительность к воздействию загрязнителей окружающей среды, что позволяет выявлять эффекты гораздо быстрее. Наряду с этим, дети не заняты на производстве, что исключает прямое воздействие на здоровье вредных производственных факторов, вычленяя тем самым действие факторов экологических.

Материал и методы

На начальном этапе исследования применены методы статистического анализа для изучения доступной информации по рассматриваемой проблеме. Основными источниками информации послужили данные Федеральной службы государственной статистики (Росстат), Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области (Нижегородстат), Министерства здравоохранения Российской Федерации и Федеральной службы по надзору в сфере природопользования.

Одним из наиболее эффективных методов исследования социально-экономических процессов в настоящее время является множественный регрессионный анализ, в частности - модели панельной регрессии (например, Молчанова, М.М. Кручек, 2013).

Наиболее общим является следующее уравнение панельной регрессии:

y_{it =} α + β^T_itx_{it +} u_it.

где y_it– зависимая переменная; x_it– независимые переменные, или регрессоры; α_it, β_it– оцениваемые параметры; u_it– случайное слагаемое; i– номер объекта наблюдения, в данном случае муниципального образования, i = 1, ..., N, где N – число муниципальных образований; t – номер года, t = 1,...,T,T– число периодов. Следует отметить, что y_it, u_it, α_it – скалярные величины; x_it и β_it – векторы размера k X 1 где -число регрессоров, β^T_it- транспонированный вектор β_it.

В самой общей постановке число параметров превышает число имеющихся наблюдений, что не позволяет получить состоятельные оценки этих параметров. Для сокращения числа параметров упростим модель, наложив на нее ряд ограничений.

Наиболее простая модель получается, если предположить, что параметры α_it и β_it одинаковы для всех муниципальных образований и для всех периодов (лет). В этом случае:

y_{it =} α + β^Tx_{it +} u_it.

Основное преимущество данной модели заключается в том, что для нее метод наименьших квадратов (МНК) позволяет без дополнительных действий получить состоятельные оценки параметров α и β. Такие оценки носят название оценок объединенного МНК (pooled OLS estimates):

Если предположить, что каждое муниципальное образование обладает своим ненаблюдаемым индивидуальным эффектом α_i, то модель примет вид:

y_{it =} α_i + β^Tx_{it +} u_it

Такая модель носит название модели с фиксированными эффектами (fixed effects). Параметр α_i позволяет учесть в модели постоянную во времени гетерогенность муниципальных образований. Получаемая в этом случае несостоятельна и смещена [Baltagi, 2013]. Состоятельные оценки параметров модели с фиксированными эффектами получаются с помощью МНК после применения так называемого внутригруппового преобразования (within transformation). Суть данного преобразования состоит в удалении из уравнения ненаблюдаемых индивидуальных эффектов путем вычитания из каждого слагаемого в правой и левой частях уравнения средних по времени значений:

где

Последнее справедливо в силу того, что ненаблюдаемые эффекты не зависят от времени. Тогда, если то уравнение примет вид

и может быть состоятельно оценено МНК. Полученные оценки имеют вид:

При этом индивидуальные эффекты оцениваются следующим образом:

Кроме этого, оценки модели с фиксированными эффектами могут быть получены с помощью метода первых разностей (first difference estimator) и МНК с фиктивными переменными (least squares dummy variable estimator), подробнее см. [Wooldridge, 2002].

В случае если ненаблюдаемые индивидуальные эффекты случайны, модель принимает вид

где μ_i - случайные индивидуальные эффекты и ε_it- идиосинкразический шум. Для модели со случайными эффектами оценки объединенного МНК являются неэффективными, а оценки стандартных ошибок некорректны. Более удобным способом получения состоятельных оценок параметров модели со случайными эффектами является доступный обобщенный МНК (FGLS):

где – оценка вариационно-ковариационной матрицы случайных ошибок μ_i + ε_it , зависящей от двух параметров, а именно от дисперсии μ_i и дисперсии ε_it. О различных способах задания и оценки матрицы - см. (Stock, Watson, 2012).

Для принятия формализованного решения о необходимости использования регрессионных моделей, учитывающих ненаблюдаемые эффекты, использован тест Вулдриджа (Wooldridge, 2002). Выбор между моделями с фиксированными и случайными эффектами осуществлен с помощью теста Дарбина-Ву-Хаусмана (Hausman, 1978).

Результаты

В качестве целевого показателя, который может достоверно отразить динамику и тенденции развития уровня здоровья, в данной работе был выбран показатель первичной заболеваемости на 1000 человек населения соответствующего возраста.

Согласно определению, заболеваемость – исчисляемый на определенное количество населения (100, 1000, 10000 или 100000 человек) показатель распространения болезней, выявленных и зарегистрированных в течение года среди населения в целом или в отдельных группах (возрастных, профессиональных и др.). Данные о заболеваемости, наряду с показателями смертности, инвалидности и физического развития, используют для оценки состояния здоровья населения и эффективности мер по его сохранению и укреплению (Баранов и др., 2013).

Уровень заболеваемости определяется отношением числа зарегистрированных случаев заболевания к среднегодовой численности постоянного населения. Выделяют общую и первичную заболеваемость. При расчете общей заболеваемости учитываются все случаи заболевания как выявленные впервые, так и повторные обращения, первичная заболеваемость отражает только впервые в жизни установленные диагнозы.

Начиная с начала публикаций данных Росстата о заболеваемости, можно проследить, что общая заболеваемость населения России растет, первичная заболеваемость также растет с незначительными отклонениями от тренда постепенного повышения в некоторые годы (Щербакова, 2017).

Тенденции заболеваемости на 1000 человек схожи для всего населения России и для детей в возрасте 0-14 лет. Присутствует незначительная тенденция к росту этого показателя. Рост заболеваемости исследователи относят к последствиям старения населения страны, полноты и качества охвата населения медицинским наблюдением и ухудшению здоровья населения (Щербакова, 2017). Одним их факторов ухудшения здоровья населения может являться изменение экологической ситуации. По классам заболеваний самую значительную долю занимают болезни органов дыхания (в 2016 г. 45% всех болезней у всего населения России и 66% всех болезней у детей в возрасте от 0 до 14 лет).

При рассмотрении заболеваемости в разрезе федеральных округов (табл.1) можно отметить, что ситуация в Приволжском федеральном округе (ПФО) наиболее напряженная. На протяжении периода с 2005 по 2015 гг. заболеваемость на 1000 человек в ПФО имела максимальные значения, существенно превышающие средние значения по Российской Федерации в целом. В 2016 году заболеваемость в ПФО незначительно снизилась, в то время как аналогичный показатель в Северо-Западном федеральном округе резко возрос, переместив данный округ на первое место в Российской Федерации по уровню заболеваемости.

Таблица 1

Заболеваемость населения по федеральным округам Российской Федерации¹

Источник: Расчеты авторов на основе данных Росстата

Если перейти к рассмотрению детской заболеваемости (в возрасте 0-14 лет), то можно отметить, что ситуация в ПФО столь же настораживающая, как и по заболеваемости населения в целом. На рис.1 представлены уровни заболеваемости на 1000 человек соответствующего возраста (0-14 лет) в 2016 году. По состоянию на 2016 год уровень заболеваемости детей в ПФО находился на одном из самых высоких уровней среди федеральных округов России, уступая только Северо-Западному и Дальневосточному федеральным округам.

Рис. 1. Заболеваемость детей в возрасте 0-14 лет в 2016 г.

Источник: Расчеты автора на основе данных Министерства здравоохранения РФ

По самому распространенному классу заболеваний – заболеваний органов дыхания – среди детей возраста 0-14 лет ПФО находится на 3 месте из 9 с показателем, равным 1324 заболеваний на 1000 детей.

Одним из субъектов, входящих в состав ПФО является Нижегородская область, которая относится к числу крупнейших индустриальных центров России с высокой долей промышленности в экономике.

Дети в возрасте до 14 лет в 2016 г. составляли 15% населения Нижегородской области. В таблице 2 приведено сопоставление заболеваемости детей в возрасте 0-14 лет (всего и по основным классам болезней) по Нижегородской области, ПФО и России.

Таблица 2

Заболеваемость детей в возрасте 0-14 лет в 2016 г. по основным классам болезней

Источник: Расчеты авторов на основе данных Министерства здравоохранения РФ

В Нижегородской области общая первичная заболеваемость детей значительно превышает аналогичный показатель как по ПФО, так и по России в целом. Аналогичная ситуация сложилась и по заболеваемости детей некоторыми из основных видов болезней, в частности новообразованиями, болезнями органов дыхания, болезнями кожи и подкожной клетчатки.

Чтобы лучше понять причины сложившейся ситуации по детской заболеваемости в Нижегородской области, перейдем к анализу на уровне муниципальных районов и городских округов, входящих в состав Нижегородского региона. Такая пространственная дезагрегация позволит путем анализа детской заболеваемости и её связи с социально-экономическими и экологическими показателями муниципальных районов и городских округов оценить факторы устойчивости здоровья будущего поколения региона в целом.

Рассматриваемые данные по Нижегородской области охватывают временной период с 2000 г. по 2016 г. и включают в себя сведения о 51 муниципальном образовании Нижегородской области (далее МО). К ним относят 39 муниципальных районов и 12 городских округов². Таким образом, в сформированной панели имеется 864 наблюдения для детей в возрасте 0-14 лет.

Рис. 2. Показатели первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения 0-14 лет в каждом МО, усредненные по годам

Источник: Расчеты авторов на основе данных Нижегородстата

На рис. 2 приведено распределение усредненного по годам показателя первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения 0-14 лет по МО. Наиболее низкая заболеваемость детей в возрасте от 0-14 лет наблюдается в Варнавинском, Гагинском и Краснооктябрьском районах; наиболее высокая – в Балахнинском, Городецком, Кстовском, Кулебакском, Павловском муниципальных районах, городских округах Нижний Новгород, Арзамас, Дзержинск (рис. 2).

Рис. 3. Динамика первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения 0-14, усредненной по МО

Источник: Расчеты авторов на основе данных Нижегородстата

Из рис.3 видно, что общая заболеваемость детей до 14 лет в Нижегородской области растет на протяжении исследуемого периода, достигая максимального уровня в 2014 г., после чего начинает постепенно снижаться. Необходимо отметить, что данная тенденция, в основном, определяется динамикой заболеваемости болезнями органов дыхания, поскольку этот показатель велик по абсолютному значению, по сравнению с остальными. При этом практически по всем остальным заболеваниям наблюдается ярко выраженная тенденция к снижению. Исключение составляют пневмонии, травмы и отравления, число первичных обращений по которым растет с 2008 и 2015 гг. соответственно.

Действие загрязнителей окружающей среды на здоровье детей очень сложно и многообразно. При проведении анализа важность приобретают не только количество фактов превышения ПДК загрязняющих веществ и уровень этого превышения. Помимо этих факторов, в частности для жителей крупных городов, типичным является хроническое неспецифическое действие антропогенных факторов малой интенсивности.

Учитывая то, каждый человек является потребителем окружающего атмосферного воздуха, и, в связи с указанной ранее распространенностью болезней органов дыхания, состояние атмосферного воздуха, ухудшающееся из-за вредных выбросов в атмосферу, становится экологическим показателем, особенно важным для мониторинга. Особенно сильно этот фактор может сказываться на детях в связи со значительным количеством времени, проводимого на прогулках, и высокой активностью, которая приводит к возрастающей активности дыхательных процессов.

Согласно данным Нижегородстата, динамика выбросов загрязняющих веществ в Нижегородской области слабо меняется во времени. После незначительного снижения к 2014 г., начиная с 2015 г., вновь наблюдался рост выбросов. Нижегородская область относится к регионам с высокой автомобилизацией, поэтому помимо выбросов от стационарных источников, большой вклад в загрязнение воздуха также вносит автомобильный транспорт. На рис.4 представлена динамика выбросов загрязняющих веществ на территории всей области, а также вклад в выбросы со стороны стационарных и передвижных источников (в частности, от автомобильного транспорта). Удельный вес выбросов от стационарных источников в общем объеме загрязняющих веществ в 2016 г. составил 54,9%. Таким образом, около половины загрязнений воздуха определяются уровнем развития промышленности и инфраструктуры региона и около половины – выбросами от автомобильного и железнодорожного транспорта. В рамках данной работы выбросы от автотранспорта не могут быть рассмотрены на микроуровне ввиду отсутствия необходимых данных в разрезе муниципальных районов и городских округов.

Рис. 4. Динамика выбросов загрязняющих веществ в атмосферу в Нижегородской области, тыс.тонн

Источник: Расчеты авторов на основе данных Федеральной службы по надзору в сфере природопользования

На рис.5 представлены распределения муниципальных образований Нижегородской области по показателю первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения для детей в возрасте 0-14 лет (рис.5,а), а также выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников в тоннах на кв. км площади муниципального образования (рис.5,б) для 2016 г. Более темный цвет обозначает более высокие значения показателя. При сопоставлении карт можно отметить, что присутствуют различные соотношения уровня детской заболеваемости и уровня загрязнения. Таким образом, для выявления характера связи качества окружающего воздуха с уровнем заболеваемости необходимо применение вспомогательных методов исследования.

Рис. 5. а) Распределение муниципальных образований Нижегородской области по показателю первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения, 0- 14 лет, 2016г.; б) Распределение муниципальных образований Нижегородской области по показателю выбросов загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников (тонн) на кв. км площади муниципального образования, 2016г.³

Источник: Расчеты авторов на основе данных Нижегородстата

Не менее важным фактором, чем качество воздуха, является и качество воды. Вода, потребляемая из источников водоснабжения, оказывает существенное влияние на организм человека, т.к. имеет контакт с кожными покровами человека и употребляется в пищу. Несмотря на то, что среди населения Нижегородской области распространены дополнительные мероприятия по очищению водопроводной воды, употребляемой в пищу (доочищающие фильтры, использование бутилированной воды и т.д.), полностью исключить негативные эффекты примесей, содержащихся в воде, и обезопасить всё население, пока не представляется возможным. Санитарное состояние источников водоснабжения населения в Нижегородской области находится на удовлетворительном уровне, хотя в 2015г. около 15% источников не отвечали санитарным нормам.

Учитывая комплексный характер любого показателя заболеваемости, сложно предположить, что рассмотренные характеристики загрязнения воздуха и состояния источников водоснабжения могут использоваться в качестве исчерпывающих показателей, оказывающих влияние на заболеваемость населения в целом и на детскую заболеваемость в частности. В данном случае имеет смысл говорить о совокупности социально-экономико-экологических факторов, влияющих на уровень здоровья населения, поэтому на следующем этапе исследования осуществлен переход к эконометрической оценке экологического аспекта заболеваемости детей на основе денных по муниципальным образованиям Нижегородской области.

Имеющиеся в распоряжении авторов данные представляют собой панель, т. е. структуру данных, сочетающую в себе свойства кросс-секционной выборки и временных рядов. В нашем случае выборка включает в себя набор характеристик 50 муниципальных образований Нижегородской области за период с 2000 по 2016 гг. (одно муниципальное образование было исключено в связи с пропусками в данных). Информация взята из Базы данных показателей муниципальных образований, находящейся в открытом доступе на официальном сайте Росстата⁴, а также предоставлена Нижегородстатом⁵.

Дескриптивный анализ, проведенный на предварительном этапе исследования, показал, что некоторые из показателей демонстрируют высокую (более 75% по абсолютной величине) корреляцию. Чтобы избежать негативных последствий мультиколлинеарности, такие регрессоры не включались в регрессионные уравнения.

Для оценки и анализа динамики первичной заболеваемости на 1000 человек детского населения от 0 до 14 лет по муниципальным районам и городским округам Нижегородской области (переменная ) применяется уравнение (1)⁶. Регрессант логарифмирован, поэтому оценки коэффициентов показывают, на сколько процентов в среднем изменяется зависимая переменная при изменении j-го регрессора на единицу.

lny_1,it = β₀ + β₁ • x_1,it + β₂ • x_{2,it +} β₃ • x_{3,it +} β₄ • x_{4,it +} β₅ • x_{5,it +} β₆ • x_6,it + u_it (1)

Для анализа первичной заболеваемости детей в среднесрочной перспективе была рассмотрена спецификация уравнения, предполагающая, что выбросы загрязняющих веществ в атмосферу, качество воды и затраты на окружающую среду оказывают отложенное влияние на первичную заболеваемость. Для учета этого условия в уравнении для заболеваемости текущего года были использованы значения независимых переменных с лагом в три года.

lny_1,it = β₀ + β₁ • x_1,i,t-3 + β₂ • x_{2,i,t-3 +} β₃ • x_{3,i,t-3 +} β₄ • x_{4,i,t-3 +} β₅ • x_{5,i,t -3+} β₆ • x_6,i,t-3 + u_it (2)

Для уравнений (1) и (2) нулевая гипотеза теста Вулдриджа об отсутствии ненаблюдаемых эффектов отклоняется на 5% уровне значимости. Следовательно, оба уравнения будут включать в себя либо индивидуальные эффекты, либо временные. Тест Дарбина-Ву-Хаусмана показал, что для уравнения (1) состоятельны только оценки в модели с фиксированными эффектами. При этом для уравнения (2) не отклоняется нулевая гипотеза о состоятельности модели со случайными эффектами. Поскольку данный эстиматор более эффективен, для оценки регрессионного уравнения (2) использованы модели со случайными эффектами. Результаты оценки регрессионных уравнений (1) и (2) представлены в табл. 3.

Таблица 3

Результаты оценки регрессионных уравнений (1) и (2)

Примечание: * - уровень значимости 10%, ** - уровень значимости 5%, *** - уровень значимости 1%; в скобках указаны стандартные ошибки.

Уравнения (1) и (2) включают в себя временные эффекты. Регрессия в целом значима. Дисперсия заболеваемости объяснена примерно на 20% и на 28% соответственно.

Необходимо отметить, что переменная x1 "Обеспеченность педиатрами и участковыми, оказывающими амбулаторную первичную медико-санитарную помощь на 10 тыс. детского населения 0-14 лет", потенциально может служить источником эндогенности. Оценка уравнения (2), содержащего лагированное значение х1, позволяет анализировать детскую заболеваемость, избегая данной проблемы.

Обсуждение результатов

Наибольшее влияние на показатель заболеваемости детского населения оказывает число исследованных проб воды из источников централизованного водоснабжения населения не отвечающих гигиеническим нормативам по санитарно-химическим показателям (x₆). При увеличении x₆ на тысячу проб заболеваемость y₁ растет в среднем на 2,78%. Увеличение количества выбросов в атмосферу на тонну увеличивает заболеваемость на менее чем 1%. Кроме этого, существенное влияние оказывает удельный вес выбросов без очистки в общем количестве загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников (x₄), рост данного показателя на 1% в среднем увеличивает заболеваемость примерно на 0,14%. Плата за допустимые выбросы, сбросы загрязняющих веществ размещение отходов производства и потребления (x₃) оказывает незначимое влияние на заболеваемость детского населения.

Следует отметить значимое положительное влияние на детскую заболеваемость показателей обеспеченности педиатрами и участковыми, оказывающими амбулаторную первичную медико-санитарную помощь на 10 тыс. детского населения 0-14 лет (x₁) и текущих затрат на охрану окружающей среды (x₂). При изменении первого показателя на 1 врача и второго на 1 млрд. руб. заболеваемость растет на 38,8% и 18,6% соответственно. Подобный контринтуитивный результат можно объяснить тем, что рост заболеваемости обуславливает приток врачей в данное муниципальное образование. Одновременно, муниципальные образования, демонстрирующие более высокую заболеваемость, расходуют больше на охрану окружающей среды. Таким образом, положительная зависимость между y₁ и x₂ свидетельствует о наличии связи между экологическим состоянием муниципального образования и заболеваемостью детей в краткосрочном периоде.

Согласно табл. 4, для уравнения (2) результаты аналогичны уравнению (1): значимое отложенное влияние на заболеваемость детского населения оказывают те же факторы, которые являются значимыми в уравнении (1). Данный факт говорит в пользу робастности полученных результатов. При этом, с одной стороны, воздействие таких факторов, как обеспеченность педиатрами и участковыми (x₁), затраты на охрану окружающей среды (x₂) и удельный вес выбросов без очистки в общем количестве загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников (x₄), проявляется сильнее по прошествии некоторого времени. Об этом свидетельствует тот факт, что коэффициенты в уравнении (2) больше, чем в уравнении (1). С другой стороны, роль факторов, непосредственно характеризующих состояние окружающей среды (x₅ и x₆), сильнее в краткосрочной перспективе, например, коэффициент при показателе числа исследованных проб воды из источников централизованного водоснабжения населения, не отвечающих гигиеническим нормативам по санитарно-химическим показателям (x₆), больше на 10 процентных пунктов для уравнения (1) по сравнению с уравнением (2).

В целом, уравнение (2) в большей степени объясняет вариацию детской заболеваемости, поскольку коэффициент детерминации для уравнения (2) составляет 27,897%, что примерно на 4,5 процентных пункта выше, чем для уравнения (1). Таким образом, сравнение результатов оценки регрессионных уравнений (1) и (2) показывает, что действие таких факторов, как обеспеченность педиатрами, затраты на охрану окружающей среды и удельный вес выбросов без очистки в общем количестве загрязняющих веществ, имеет отложенный во времени эффект воздействия.

Общий результат оценки моделей говорит о статистически значимом влиянии соответствующих рассматриваемых факторов на уровни детской первичной заболеваемости. Полученные результаты могут быть использованы для оценки эффективности предполагаемых мер по защите и восстановлению окружающей среды.

В работе рассмотрены некоторые аспекты влияния экологической обстановки на здоровье населения. Основной акцент был сделан на исследовании количественных характеристик экологической обстановки на показатели заболеваемости детей и подростков. Для Нижегородской области были построены модели, оценивающие количественное влияние изменения экологических характеристик региона на здоровье будущего поколения.

Количественные оценки позволяют прогнозировать состояние здоровья населения в зависимости от различных факторов, в первую очередь, экологических. Полученные результаты могут быть использованы при разработке программ, направленных на улучшения качества жизни населения, в том числе подрастающего поколения.

Выводы

1. Сравнительный анализ выявил превышение среднего уровня детской заболеваемости по Нижегородскому региону над средним показателем по ПФО и по России в целом.
2. Экологическое факторы значимо влияют на заболеваемость детей.
3. На детскую заболеваемость оказывают влияние одинаковые экологические факторы как в модели с трехлетним лагом, так и без лагированных переменных.
4. Комплекс показателей, предоставляемых органами государственной статистики, обладает ограниченными возможностями с точки зрения оценки характеристик окружающей среды и требует пересмотра и дополнения.

Библиография

1. Баранов А.А., Альбицкий В.Ю., Модестов А.А., Косова С.А., Бондарь В.И., Волков И.М. Заболеваемость детского населения России. М.: ПедиатрЪ; 2013. 310 с.
2. Кислицына О.А. Социально-экономические детерминанты здоровья россиян. Народонаселение 2007; (2): 24-37.
3. Колмакова Т.С., Тупиков В.А., Шпак Л.И. Влияние антропогенного загрязнения на здоровье жителей Ростовской области. Медицинский вестник Юга России 2012; (3): 16-19.
4. Кононова А.Е. Социально-экономические факторы детского здоровья в России. Социологические исследования. 2016; (4): 94-102.
5. Молчанова Е.В., Кручек М.М. Математические методы оценки факторов, влияющих на состояние здоровья населения в регионах России (панельный анализ). Социальные аспекты здоровья населения [электронный научный журнал] 2013; 33(5). URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/513/27/lang,ru_ru.cp1251/ (Дата обращения 20 февраля 2018).
6. Резниченко А.В., Щербакова А.Ю., Мороз Б.Т., Кузьмина Д.А. Влияние загрязнения окружающей среды на стоматологическую заболеваемость детей Санкт-Петербурга. Вестник Новгородского государственного университета 2015; 2(85): 89-92.
7. Чистобаев А.И., Семенова З.А. Состояние окружающей среды как фактор воздействия на здоровье населения Санкт-Петербурга. Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2012; (1): 80-90.
8. Щербакова Е.М. Заболеваемость населения России, 2015-2016 годы. ДемоскопWeekly 2017; 721-722.URL: http://demoscope.ru/weekly/2017/0721/barom01.php (Дата обращения 20 февраля 2018 г.).
9. Baltagi BH. Econometric Analysis of Panel Data. 5th edition. Wiley; 2013. 388 p.
10. Bleakley H. Health, human capital, and development. The Annual Review of Economic 2010; 2:283–310.
11. Evans GW, Kantrowitz E. Socioeconomic status and health: the potential role of environmental risk exposure. Annual Review of Public Health. 2002; 23:303-331.
12. Hausman JA. Specification tests in econometrics. Econometrica. 1978; 46 (6): 1251–1271.
13. Jensen S, Mazhitova Z, ZetterströmR. Environmental pollution and child health in the Aral Sea region in Kazakhstan. Science of The Total Environment 1997; 206(2-3): 187-193.
14. Kampa M, Castanas E. Human health effects of air pollution. Environmental Pollution 2008; 151(2): 362-367.
15. Revich B, Aksel E, Ushakova T, Ivanova I, Zhuchenko N, KlyuevN,et al. Dioxin exposure and public health in Chapaevsk, Russia. Chemosphere2001; 43(4–7): 951-966.
16. Stock JH, Watson MW. Introduction to econometrics: Global edition. Boston, MA: Pearson Education; 2012. 840 c.
17. Wooldridge J. Econometric analysis of cross-section and panel data. MIT press; 2002. 1096 c.

References

1. Baranov A.A., Al'bitskiyV.Yu., Modestov A.A., Kosova S.A., Bondar' V.I., Volkov I.M. Zabolevaemost' detskogo naseleniya Rossii [Children morbidity in Russia]. Moscow: Pediatr; 2013. 310 p. (In Russian).
2. Kislitsyna O.A. Sotsial'no-ekonomicheskie determinanty zdorov'ya rossiyan [Socioeconomic determinants of the Russian population health]. Narodonaselenie2007; (2): 24-37. (In Russian).
3. Kolmakova T.S., Tupikov V.A., Shpak L.I. Vliyanie antropogennogo zagryazneniya na zdorov'e zhiteley Rostovskoy oblasti [Anthropogenic pollution influence on the health of inhabitants of the Rostov region]. Meditsinskiy vestnik Yuga Rossii 2012; (3): 16-19. (In Russian).
4. Kononova A.E. Sotsial'no-ekonomicheskie factory detskogo zdorov'ya v Rossii [Socioeconomic factors of children's health in Russia]. Sotsiologicheskie issledovaniya 2016; (4): 94-102. (In Russian).
5. Molchanova E.V., Kruchek M.M. Matematicheskie metody otsenki faktorov, vliyayushchikh na sostoyanie zdorov'ya naseleniya v regionakh Rossii (panel'nyy analiz). [Mathematical methods to assess factors affecting population health in the Russian regions.Panel analysis)]. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naselenia [serial online] 2013 [cited 2018 Feb 20]; 33(5). Available from:http://vestnik.mednet.ru/content/view/513/27/lang,ru_ru.cp1251/.(In Russian).
6. Reznichenko A.V., Shcherbakova A.Yu., Moroz B.T., Kuz'mina D.A. Vliyanie zagryazneniy okruzhayushchey sredy na stomatologicheskuyu zabolevaemost' detey Sankt-Peterburga [The influence of environmental pollution on dental incidence rate among children in Saint Petersburg]. Vestnik Novgorodskogo gosudarstvennogo universiteta 2015; 2(85): 89-92. (In Russian).
7. Chistobaev A.I., Semenova Z.A. Sostoyanie okruzhayushchey sredy kak factor vozdeystviya na zdorov'e naseleniya Sankt-Peterburga [Environmental situation as a factor of population health in St. Petersburg]. Vestnik Baltiyskogo federal'nogo universiteta im. I. Kanta 2012; (1): 80-90. (In Russian).
8. Shcherbakova E.M. Zabolevaemost' naseleniya Rossii, 2015-2016 gody [Population incidence rate in Russia in 2015-2016]. Sotsial'nye aspekty zdorov'ya naselenia [serial online] 2017 [cited 2018 Feb 20];721-722. Available from:http://demoscope.ru/weekly/2017/0721/barom01.php. (In Russian).
9. Baltagi BH. Econometric Analysis of Panel Data, 5th edition. Wiley; 2013. 388 p.
10. Bleakley H. Health, human capital, and development. The Annual Review of Economic 2010; 2:283–310.
11. Evans GW, Kantrowitz E. Socioeconomic status and health: the potential role of environmental risk exposure. Annual Review of Public Health 2002; 23:303-331.
12. Hausman JA. Specification tests in econometrics. Econometrica1978; 46 (6): 1251–1271.
13. Jensen S, Mazhitova Z, Zetterström R. Environmental pollution and child health in the Aral Sea region in Kazakhstan. Science of The Total Environment 1997; 206(2-3): 187-193.
14. Kampa M, Castanas E. Human health effects of air pollution. Environmental Pollution 2008; 151(2): 362-367.
15. Revich B, Aksel E, Ushakova T, Ivanova I, Zhuchenko N, KlyuevN,et al. Dioxin exposure and public health in Chapaevsk, Russia.Chemosphere2001; 43(4–7): 951-966.
16. Stock JH, Watson MW. Introduction to econometrics: Global edition. Boston, MA: Pearson Education; 2012.840 p.
17. Wooldridge J. Econometric analysis of cross-section and panel data. MIT press; 2002.1096 p.

Дата поступления: 27.03.2018

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:*