Детерминанты продолжительности жизни населения в гетерогенных субъектах РФ

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 21-78-10134 .

Продолжительность жизни является важнейшим критерием эффективности государственного управления и залогом поступательного развития территориальных общественных систем. Именно поэтому одной из приоритетных национальных целей Правительства Российской Федерации является «повышение ожидаемой продолжительности жизни до 78 лет к 2024 году и до 80 лет к 2030 году» ¹ . Объективно подвергая сомнению достижимость данного целевого показателя к 2024 году, отметим, что на момент его планирования мир еще не знал о предстоящей пандемии, актуализировавшей вопрос приоритетности инвестирования бюджетных средств в сферу здравоохранения. Так, последствия недофинансирования медицинской инфраструктуры в ряде стран привели к избыточной смертности, отставанию в области разработки вакцин и, в конечном итоге, замедлению экономического роста и усилению неравномерности развития.

В связи с пандемией коронавируса государственные расходы на здравоохранение в России в 2020 году выросли до 4,6% в структуре ВВП2. Несмотря на это, согласно результатам компаративного анализа моделей финансирования здравоохранения по 31 зарубежной стране, проведенного Счетной палатой РФ за 2018– 2020 гг., «в Российской Федерации расходы на здравоохранение, в том числе государственные расходы, находятся на самом низком уровне среди всех рассматриваемых стран, доля внебюджетных расходов является самой высокой среди всех рассматриваемых стран»3. Аналогичный по смыслу вывод о том, что «в абсолютном большинстве стран с близким к Российской Федерации уровнем экономического развития государства выделяют больше, чем в России, средств на здравоохранение», был сделан Е.Г Потапчик (Потапчик, 2020). Недостаточные инвестиции в здоровье населения обусловливают низкие значения основного показателя качества системы здравоохранения – ожидаемой продолжительности жизни населения. В то время как в развитых странах люди живут до 80 лет, средняя ожидаемая продолжительность жизни в России составляет менее 72 лет.

Вместе с тем приведенные агрегированные макроданные не отражают в полной мере все сложности функционирования системы здравоохранения в России, важнейшей из которых является колоссальная дифференциация субъектов страны по продолжительности жизни населения (от 66 до 81 года). Так, по данным Росстата за 2020 год, ожидаемая продолжительность жизни при рождении (по всей выборке населения) наиболее высока в регионах СевероКавказского федерального округа (например, Республика Ингушетия – 81,5 года; Респуб- лика Дагестан – 76,5; Карачаево-Черкесская Республика – 75 лет и т. д.), наиболее низкая – в регионах Дальневосточного федерального округа (например, Чукотский автономный округ – 66 лет; Амурская область – 67 лет; Еврейская автономная область – 67,5 года и т. д.)4. При этом такие высокие различия наблюдаются по многим группам показателей территориального развития. Значительная пространственная неоднородность не только осложняет проведение единой государственной политики в сфере здравоохранения, но требует учета региональных особенностей в планах, прогнозах и программах территориального развития и стратегирования. Исходя из вышеизложенного, объективно можно заключить, что оценка факторов повышения продолжительности жизни населения в гетерогенных регионах страны, а также разработка методического инструментария применения территориальной дефрагментации в части политики совершенствования региональных систем здравоохранения являются важнейшими задачами государственного управления. Их решению и посвящено наше исследование.

Соглашаясь с тем, что «характерной особенностью современного этапа развития экономической науки является ее математизация, которая проявляется в замене изучаемого экономического процесса адекватной экономической моделью и последующем исследовании свойств этой модели либо апатическими методами, либо на основе проведения вычислительных экспериментов» (Занг, 1999, с. 6), отметим, что решение сформулированных нами ранее исследовательских задач, имеющих высокое прикладное значение для стратегирования развития региональных систем здравоохранения, объективно требует формирования и обработки значительного массива региональных статистических данных; выбора функциональной формы модели и оценки коэффициентов с помощью математических и эконометрических инструментов и программ; соответствующей интерпретации результатов с целью формирования научно обоснованных направлений повышения ожидаемой продолжительности жизни.

Статья содержит четыре основных раздела. В первом разделе «Теоретические аспекты исследуемой проблематики и основные гипотезы» рассматриваются релевантные научные работы. При этом с целью формулирования гипотез исследования производится детальный анализ статистических показателей, характеризующих качество региональных систем здравоохранения. Во втором разделе работы «Методика исследования» содержится методический инструментарий определения регионально дифференцированных детерминант ожидаемой продолжительности жизни на основе авторской кластеризации субъектов РФ. Особое внимание уделено обоснованию выбора и анализу статистических показателей для кластеризации и моделирования, а также формализации выдвинутых гипотез. Третий раздел «Результаты» включает полученные в процессе апробации методики, результаты и интерпретацию оцениваемых коэффициентов. В четвертом разделе «Обсуждения» обосновывается согласованность полученных автором положений, оценок и результатов выводам, представленным в исследованиях других ученых, а также отмечаются объективные недостатки и ограничения модели. В заключении в сжатой форме выделены важнейшие результаты, сформулирована научная новизна и практическая значимость исследования.

Теоретические аспекты исследуемой проблематики и основные гипотезы

Хорошее здоровье населения является важнейшим условием устойчивого развития любой территории. В связи с этим не вызывает сомнения, что продолжительность жизни населения – это не только показатель качества жизни, но и объективный критерий оценки успешности проводимых политических, социальных и экономических реформ. Высокая роль финансовых вложений в сферу здравоохранения, оказывающих прямое позитивное воздействие на производительность труда, доказана многими учеными ⁵ (Зубаревич, 2009; Демидова и др., 2021).

Несмотря на осознание критической важности системы здравоохранения со стороны ученых и государства, «понятие эффективности в здравоохранении продолжает носить многоплановый характер, оставаясь при этом относительной величиной» (Архипова, Двойников, 2018, с. 26). Причина, по нашему мнению, заключается в том, что система здравоохранения является многофункциональной и многоуровневой системой, испытывающей постоянное влияние внутренних и внешних факторов. Ее объективная сложность порождает возникновение разноплановых направлений исследований, среди которых условно можно выделить следующие группы: во-первых, изучение деятельности медицинских организаций с целью «независимой оценки качества медицинской помощи и результативности деятельности медицинских организаций, оказывающих медицинскую помощь» (Михайлова и др., 2016); во-вторых, исследование региональных систем здравоохранения, целью которых является «измерение деятельности системы здравоохранения в России в региональном разрезе» (Кислицына, Чубарова, 2021); в-третьих, исследование здравоохранения как ведущей отрасли социальной инфраструктуры национальной экономики, оказывающей влияние на экономическое и общественное развитие страны (Татаркин и др., 2015).

Мы сосредоточим внимание на актуализированной раннее проблематике неоднородности показателей регионального развития в России, включая такой важнейший показатель, как ожидаемая продолжительность жизни населения. Величина продолжительности жизни, как и уровень смертности, относятся в научной литературе к социальным показателям результативности (эффективности) системы здравоохранения (Орлов, Соколова, 2010; Туаева, Сугарова, 2013), отражающим «степень достижения общественно значимых целей, связанных с предоставлением медицинских услуг» ⁶ .

Таблица 1. Примеры социальных показателей результативности системы здравоохранения

№	Авторы	Страна, период анализа	Статистические показатели
1	A. Bhargava и др. (Bhargava et al., 2001)	Развивающиеся страны, 1965–1990	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении
2	D.E. Bloom, P.N. Malaney (Bloom, Malaney, 1998)	Россия, 1989–1994
3	R. Barro (Barro, 2013)	100 стран мира, 1960–1990
4	Y. Wang, C. Ni (Wang, Ni, 2015)	Китай, 1987–2007
5	D. Barthold (Barthold, 2014)	27 стран ОЭСР, 1991–2007	Ожидаемая продолжительность жизни мужчин/женщин
6	S. Asiskovitch (Asiskovitch, 2010)	27 стран ОЭСР, 1990–2005
7	Л.И. Власюк, П.В. Строев (Власюк, Строев, 2017)	Россия, 2002–2015	1.    Численность зарегистрированных больных с диагнозом, установленным впервые в жизни 2.    Ожидаемая продолжительность жизни при рождении
8	E. Jaba, C.B. Balan, I.-B. Robu (Jaba et al., 2014)	175 стран мира, 1995–2010	1.    Ожидаемая продолжительность жизни 2.    Младенческая (в возрасте до 1 года) смертность
9	K.А. Muldoon (Muldoon, 2011)	136 стран мира, 2001–2008	1.    Младенческая смертность 2.    Детская смертность 3.    Материнская смертность
10	E. Brainerd, D.M. Cutler (Brainerd, Cutler, 2005)	24 страны, 1989–2002	Показатели смертности
11	J.C. Anyanwu, A.E.O. Erhijakpor (Anyanwu, Erhijakpor, 2009)	47 стран Африки, 1999–2004	1.    Младенческая смертность 2.    Детская смертность

Источник: составлено автором на основе анализа литературных источников.

Как правило, именно социальные показатели являются целевыми индикаторами в различных программах и стратегиях странового и регионального развития, что объясняет их выбор в качестве эндогенных переменных при моделировании (Колосницына и др., 2019). Обзор использования социальных показателей результативности системы здравоохранения в научной литературе приведен в таблице 1 .

Анализ научных трудов позволил выявить две основные группы факторов повышения продолжительности жизни: экономические показатели эффективности системы здравоохранения и медицинские показатели ее качества (Калашников, 2011; Панасюк, Дасаева, 2014; Татаркин и др., 2015; Кривенко и др., 2019; Улумбекова и др., 2019). Остановимся более подробно на содержании и структуре данных показателей.

Экономические показатели эффективности территориальных систем здравоохранения традиционно характеризуют зависимость результатов от затраченных ресурсов (Jaba et al., 2014) и включают в себя в общем виде такие показатели, как доля расходов на здравоохранение в ВВП (ВРП), инвестиции в здравоохранение, частные расходы на здравоохранение и прочие.

Так, Н.В. Акиндинова, А.В. Чернявский, А.А. Чепель (Акиндинова и др., 2018) подчёркивают важность определения расходов на здравоохранение как части «производительных» бюджетных расходов, т. к. они влияют на производительность труда. В данном контексте важно отметить, что уровень здоровья, определяющий возможность человека в полной мере использовать свой человеческий капитал, может служить как ограничителем экономического роста, так и приносить экономические выгоды не только на уровне отдельных граждан, но и на уровне государства. В.А. Столбов отмечает, что «здравоохранение, наряду со своей главной задачей оздоровления людей, способствует росту эффективности производства» (Столбов, 2016). В работе (Калашников, 2011) предлагается методика расчета масштабов упущенной выгоды в производстве ВРП в результате преждевременной смертности населения. Исследование И.А. Ерзылевой (Ерзылева, 2020) посвящено «анализу основных тенденций и проблем, формирующих современное состояние здоровья населения России, и проведению оценки влияния данного фактора на социально-экономическое развитие государства». Автор отмечает, что Россия обладает большей численностью человеческих ресурсов, но они не способны проявить и реализовать свой трудовой и интеллектуальный потенциал вследствие невысокой продолжительности жизни и низкого уровня развития сферы здравоохранения. М.А. Канева оценивает влияния уровня «здоровья на региональный рост в рамках подхода, учитывающего затраты на здравоохранение для поддержания качества человеческого капитала» (Канева, 2019). Полученные результаты свидетельствуют о том, что «увеличение государственных затрат на здравоохранение как доли в ВРП на 1% связано с повышением темпов прироста ВРП на душу на 1,34%». При этом особый интерес представляют результаты, согласно которым частные расходы на здравоохранение, отражающие потребление платных медицинских услуг, оказывают отрицательное влияние на экономический рост.

Таким образом, в большей части исследований подчеркивается необходимость повышения государственных расходов на здравоохранение, что позволит улучшить качество жизни людей и увеличить продолжительность их жизни. Это, в свою очередь, приведет к росту количества рабочей силы и повышению производительности труда, положительно влияющих на совокупный выпуск. Обзор использования экономических показателей эффективности систем здравоохранения в научной литературе приведен в таблице 2 .

Таблица 2. Примеры экономических показателей эффективности системы здравоохранения

№	Авторы	Страна, период анализа	Статистические показатели
1	О.А. Демидова, Е.В. Каяшева, А.В. Демьяненко (Демидова и др., 2021)	Россия, 2005–2017	Доля расходов на здравоохранение, физическую культуру и спорт в ВРП
2	Л.И. Власюк, П.В. Строев (Власюк, Строев, 2017)	Россия, 2002–2015	Расходы консолидированных бюджетов на здравоохранение
3	Г.Э. Улумбекова, А.Б. Гиноян, Е.А. Чабан (Улумбекова и др., 2016)	Россия, 2011-–2014	Подушевые государственные расходы на здравоохранение
4	Г.Э. Улумбекова и др. (Улумбекова и др., 2019)	Россия, 2011–2016
5	E. Brainerd, D.M. Cutler (Brainerd, Cutler, 2005)	24 страны,1989–2002
6	Е.М. Андреев, В.М. Школьников (Андреев, Школьников, 2018)	Россия, 2010	Финансирование по программе государственных гарантий предоставления бесплатной медицинской помощи гражданам России в разрезе субъектов РФ
7	М.А. Канева (Канева, 2019)	Россия, 2005–2013	1.    Государственные затраты на здравоохранение 2.    Частные затраты на здравоохранение 3.    Общие затраты на здравоохранение
8	Н.С. Горчакова (Горчакова, 2020)	Россия, 1995–2017	Доля расходов на здравоохранение в ВВП
9	S. Gupta, M. Verhoeven, E.R. Tiongson (Gupta et al., 2003)	76 стран, 1990–1999	1.    Государственные затраты на здравоохранение 2.    Частные затраты на здравоохранение
10	А.В. Комарова, Е.В. Крицына (Комарова, Крицына, 2012)	Россия, 1974–2009	Инвестиции в систему здравоохранение

Источник: составлено автором на основе анализа литературных источников.

Медицинские показатели качества территориальных систем здравоохранения используются при оценке доступности медицинской помощи, выражающейся в обеспеченности населения врачами / средним медицинским персоналом, обеспеченности населения больничными койками и пр. Считается, что эти показатели на протяжении столетий формировали сложившиеся в настоящее время уровни продолжительности жизни в различных странах мира (Ерахтина, 2019).

Важность исследования медицинских показателей качества систем здравоохранения применительно к регионам национальной экономики получает дополнительную актуальность в связи с проведением в России начиная с 2010 года реформы здравоохранения, которая «заключалась в оптимизации расходов за счет закрытия неэффективных больниц и расширения использования высокотехнологичных медучреждений» (Гришина, Карпова, 2020, с. 172). Согласно расчетам специалистов Центра экономических и политических реформ, в период с 2000 по 2015 год количество больниц в России уменьшилось в два раза — с 10,7 до 5,4 тыс.

Число поликлиник за тот же период снизилось на 12,7% — до 18,6 тыс. учреждений. Специалистами был сделан вывод о том, что в случае сохранения таких темпов закрытия больниц (примерно 353 ежегодно) к 2021–2022 гг. количество медучреждений в стране достигнет трех тысяч, то есть уровня Российской империи в 1913 году ⁷ . На рисунке 1 представлена динамика сокращения числа медицинских учреждений и изменения уровня смертности/рождаемости в 2010–2020 гг. в России.

В результате оптимизации произошло закономерное сокращение расходов в сферу здравоохранения. Т. Голикова охарактеризовала результаты реформы следующим образом: «Во многих регионах оптимизация была проведена неудачно» ⁸ .

Рис. 1. Динамика сокращения числа медицинских учреждений и изменения уровня смертности/рождаемости с 2010 по 2020 год

■ ■ Коэффициент смертности, %       L J Коэффициент рождаемости, %

— ♦ — Количество больниц, тыс.

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021: стат. сб. / Росстат. М., 2021. С. 65–68.

Развернувшаяся в 2020 году пандемия СOVID-19 показала, что при возросшей заболеваемости в стране образовалась нехватка койко-мест для лечения пациентов. Так, согласно анализу Е.В. Репринцевой в период с 2012 по 2018 год обеспеченность койко-местами в стационарах сократилась на 15%. «Если в 2005 году насчитывалось около 9,5 тыс. больниц с общим числом коек более 1,5 млн ед., то к 2018 году данные показатели снизились до 5,3 тыс. больниц и 1,2 млн коек соответственно» (Репринцева, 2020, с. 282).

На рисунке 2 представлена динамика показателя «Мощность (число посещений в смену) амбулаторно-поликлинических организаций» за период 2004–2020 гг. Точкой отмечено значение прироста средней мощности одного медучреждения за исследуемый период.

Согласно рисунку 2, по всем федеральным округам наблюдается прирост средней мощности одного медучреждения за исследуемый период, при том что количество медицинских организаций уменьшалось. Это может говорить как о строительстве новых просторных медицинских учреждений с большими площадями, так и об их простом укрупнении, когда на одного врача увеличивается нагрузка в виде повышения количества посещений. Наибольшие темпы прироста демонстрируют регионы СКФО (Республика Дагестан, Республика Ингушетия и Ставропольский край – 249, 294 и 143% соответственно).

Исходя из проанализированных нами данных, демонстрирующих повышение смертности при снижении числа больничных мест и количества врачей, можно удостовериться в корректности выводов Е.В. Репринцевой о том, что «модернизация здравоохранения привела к сокращению числа стационарных больничных учреждений при одновременном укрупнении больничной сети. Это привело к снижению доступности стационарной медицинской помощи для населения страны, особенно сельского, и в дальнейшем ситуация может усугубляться» (Репринцева, 2020, с. 283). Сложившаяся ситуация требует научно обоснованных корректировок в системе управленческих решений, принимаемых компетентными органами власти и управления.

В свете вышеизложенного дискуссионным моментом является выбор статистических показателей для количественного измерения эффективности системы здравоохранения. В таблице 3 приведены результаты систематизации изученных нами релевантных эмпириче- ских работ, в которых авторы использовали статистические данные, отражающие доступность медицинской помощи.

Рис. 2. Динамика мощности амбулаторно-поликлинических организаций с 2004 по 2020 год

Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021: стат. сб. / Росстат. М., 2021. С. 366–367.

Таблица 3. Примеры медицинских показателей качества системы здравоохранения

№	Авторы	Страна, период анализа	Статистические показатели
1	Л.А. Туаева, И.В. Сугарова (Туаева, Сугарова, 2013)	Россия, 2000–2012	1.    Обеспеченность населения врачами 2.    Обеспеченность средним медицинским персоналом 3.    Обеспеченность больничными койками
2	А.Ш. Ахмедуев (Ахмедуев, 2019)	12 стран мира, 2013–2014
3	Н.В. Кривенко, В.М. Иванов, Л.А. Кривенцова (Кривенко и др., 2019)	Свердловская область, 2013–2017	Отдельные виды медицинской помощи (амбулаторнополиклиническая помощь, помощь в дневном стационаре, помощь в круглосуточном стационаре)
4	В.И. Стародубов и др. (Стародубов и др., 2013)	Россия, 2010	1.    Обеспеченность населения медицинским персоналом 2.    Эффективность расходов в зависимости от числа больничных коек 3.    Эффективность расходов в зависимости от занятости койки 4.    Эффективность расходов деятельности стационаров в зависимости от уровня госпитализации
5	J.C. Anyanwu, A.E.O. Erhijakpor (Anyanwu, Erhijakpor, 2009)	47 стран Африки, 1999–2004	Число врачей/медсестер
6	W.J.A. van Den Heuvel, M. Olaroiu (van Den Heuvel, Olaroiu, 2017)	31 страна Европы, 2013	1.    Число больничных коек 2.    Количество врачей 3.    Количество медсестер
7	Д.Л. Скипин и др. (Скипин, 2022)	Россия, 1995–2017	1.    Обеспеченность больничными койками 2.    Мощность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений 3.    Численность населения на одного врача
8	А.К. Жукова и др. (Жукова и др., 2016)	Россия, 2014	1.    Численность на одну больничную койку 2.    Численность на одного врача

Источник: составлено автором на основе анализа литературных источников.

Кроме медицинских и экономических, ученые выделяют следующие факторы, значимо влияющие на социальные показатели результативности систем здравоохранения: образованность (Rosenzweig, Schultz, 1982; Desai, Alva, 1998; Thomas et al., 1990; Currie, Moretti, 2003; Anyanwu, Erhijakpor, 2009), распространенность ВИЧ-инфекции (Gupta et al., 2003), уровень урбанизации и демографические особенности населения (Roberts, 2003; Anyanwu, Erhi-jakpor, 2009; Жукова и др., 2016; Улумбекова и др., 2016), расходы государства на социальную защиту (Heuvel, Olaroiu, 2017), показатели нездорового образа жизни (потребление алкоголя, курение, переедание) (Brainerd, Cutler, 2005; Heuvel, Olaroiu, 2017; Жукова и др., 2016; Улум-бекова и др., 2016; Коссова и др., 2017; Колос-ницына и др., 2019, Улумбекова и др., 2019), уровень коррупции правительства (Muldoon et al., 2011), денежные доходы населения и валовый продукт на душу населения (Swift, 2011; Жукова и др., 2016; Улумбекова и др., 2016; Улумбекова и др., 2019; Скипин и др., 2022), стресс-факторы (суициды, аборты) (Чекмене-ва, Балина, 2019; Балина и др., 2021), уровень бедности (Улумбекова и др., 2016), экологические факторы (Muldoon et al., 2011; Жукова и др., 2016; Балина и др., 2021).

Исходя из пространственных особенностей национальной экономики, характеризуемой высокой асимметрией развития субъектов России, в процессе анализа научной литературы нами был выявлен ряд упущенных из внимания исследователей методических аспектов, объективно требующих совершенствования.

Во-первых, при оценке качества здравоохранения учеными зачастую используются интегральные индексы, на основе которых в дальнейшем составляются рейтинги эффективности систем здравоохранения (Кривенко и др., 2019; Кислицына, Чубарова, 2021; Улумбекова, Гиносян, 2021). Вместе с тем, учитывая множество объективных ограничений применения интегральных индексов (Masset, 2011), а также то, что их качество и точность в решающей степени зависят как от полноты имеющихся данных, так и от методических подходов к их составлению (Santeramo, 2015), согласимся с тем, что «идеальные интегральные индексы – это ско- рее исключение, нежели правило» (Павлова и др., 2018, с. 234).

Во-вторых, при построении моделей на панельных данных с целью оценки системы здравоохранения ученые, как правило, включают в выборку всю совокупность территорий, по которым были собраны статданные (Muldoon et al., 2011; Коссова и др., 2017; Улумбекова и др., 2016; Улумбекова и др., 2019). Вместе с тем предварительная кластеризация гетерогенных территорий является важным этапом исследования систем здравоохранения, т. к. позволяет получить в итоге более объективные оценки моделирования для отдельных групп регионов, что критически важно для разрабатываемых направлений по улучшению организации здравоохранения. Данный тезис подтверждается в исследовании E. Jaba, C.B. Balan, I.-B. Robu (Jaba et al., 2014), в котором авторы провели предварительную группировку 175 стран мира по признакам «уровень дохода» и «географическое положение». Результаты построенных учеными моделей на панельных данных за 15 лет показали различные оценки для разных групп стран, что дает уникальную возможность использовать предварительную территориальную дефрагментацию при разработке направлений совершенствования систем здравоохранения. Также отметим исследования, в которых дефрагментация политики совершенствования территориальных систем здравоохранения производится не на основе кластеризации объектов из генеральной совокупности (стран/территорий), а с помощью учета особенностей анализируемых показателей, например декомпозиция различий ожидаемой продолжительности жизни по гендерному признаку (Asiskovitch, 2010; Barthold et al., 2014; Андреев, Школьников, 2018; Жукова и др., 2016), декомпозиция различий смертности у бедной и богатой частей населения (Gupta et al., 2003).

Среди отечественных исследований в данном контексте выделим, во-первых, работу (Скипин и др., 2022), в которой представлены результаты кластеризации субъектов РФ по темпам прироста ожидаемой продолжительности жизни, выявившей региональную специфичность. Во-вторых, важной представляется публикация (Зайцева и др., 2019), где при исследовании региональных систем здравоохранения была произведена предварительная группировка субъектов РФ, позволившая сделать вывод о том, что «социально-экономические детерминанты имеют региональную дифференциацию по уровню своего потенцирующего или сдерживающего воздействия на ОПЖ» (Зайцева и др., 2019, с. 25). Вместе с тем полученные в работе четыре группы субъектов РФ не являются однородными по структуре, что значительно снижает, по нашему мнению, эффективность разрабатываемых на данной основе направлений совершенствования региональных систем здравоохранения. В-третьих, интересной представляется работа (Колосницына и др., 2019), в которой проводится группировка анализируемых стран на три кластера по величине ожидаемой продолжительности жизни и строятся матрицы корреляции переменных, характеризующих здоровье населения.

Таким образом, подводя итог критическому обзору научных работ, отметим, что объективной необходимостью при исследовании региональных систем здравоохранения является предварительная научно обоснованная кластеризация территорий, обусловливающая возможность формирования уникальных направлений развития систем здравоохранения на основе идентификации регионально дифференцированных детерминант ожидаемой продолжительности жизни населения, что и явилось целью нашего исследования.

Постановка цели сопровождается формулированием научных гипотез. В связи с этим отметим, что в большинстве проанализированных нами работ была выявлена положительная статистически значимая зависимость социальных показателей результативности систем здравоохранения (в частности ожидаемой продолжительности жизни) от медицинских и экономических показателей, характеризуемых доступностью медицинской помощи и расходами на здравоохранение. Таким образом, можно с высокой долей вероятности предположить, что количество лет ожидаемой продолжительности жизни выступает следствием уровня финансирования медицинских учреждений и отрасли здравоохранения в регионе в целом.

Вместе с тем, учитывая, с одной стороны, что «продолжительность жизни является многофакторной величиной, зависящей в том числе от природных, климатических условий, экологической обстановки…» (Кривенко и др., 2019, с. 2227), а с другой – различия в результатах и эффектах, полученных при построении одинаковых моделей оценки детерминант систем здравоохранения для разных стран и регионов (Jaba et al., 2014), считаем, что учет территориальных особенностей при проведении проверки гипотезы о дифференцированном влиянии показателей общего состояния развития экономики региона на показатели социальной результативности системы здравоохранения субъектов РФ является критически важным.

Данные выводы, а также построенная нами классификация показателей качества систем здравоохранения позволили сформулировать ряд гипотез, апробация которых производилась применительно к регионам национальной экономики.

Гипотеза 1. Влияние экономических показателей эффективности региональной системы здравоохранения на ожидаемую продолжительность жизни положительное.

Гипотеза 2. Влияние медицинских показателей качества региональной системы здравоохранения на ожидаемую продолжительность жизни положительное.

Гипотеза 3. Характер влияния показателей общего состояния развития экономики региона на ожидаемую продолжительность жизни обусловлен территориальными особенностями.

Методика исследования

Для достижения поставленной цели в работе предлагается использовать авторский методический инструментарий оценки детерминант продолжительности жизни населения в гетерогенных субъектах РФ, включающий пять этапов.

На первом этапе собирается база статистических данных по субъектам РФ за доступный период времени в целях проведения дальнейшего кластерного анализа по признаку формирования в регионах условий для долгой и здоровой жизни населения. Критерии кластеризации были сформированы с учетом исследования

ВОЗ ⁹ , согласно которому к ключевым факторам продолжительности жизни относятся образ жизни граждан, состояние их здоровья, уровень организации медицинской помощи, климат, экологические особенности и генетика. Кроме того, мы руководствовались примерами научно обоснованных методик проведения группировки территорий по специфике формирования продолжительности жизни, в результате апробации которых учеными были получены компактные кластеры, поддающиеся экономической интерпретации (Колосницына и др., 2019; Чекменева, Балина, 2019; Балина и др., 2021).

Итоговая база данных для кластеризации показателей включает четыре блока: социальный, экономический, психологический и природно-экологический. Принимая во внимание важность обеспечения адекватности и прозрачности интерпретации результатов кластерного анализа путем минимизации количества показателей для кластеризации ¹⁰ , а также учитывая доступность имеющейся информации по регионам России, по аналогии с работой Т.А. Балиной и соавторов (Балина и др., 2021) мы отобрали шесть показателей в разрезе сформированных блоков: ожидаемая продолжительность жизни при рождении; численность студентов; младенческая смертность (социальный блок); реальные денежные доходы населения (экономический блок); число самоубийств (психологический блок); обеспеченность населения чистой питьевой водой (природноэкологический блок).

На втором этапе производится обработка и нормировка собранных данных. Для ряда показателей (в нашем случае показателей смертности и самоубийств) считаются обратные величины. Для показателей, характеризующих денежные отношения, производится корректировка на годовой индекс потребительских цен.

На третьем этапе осуществляется кластеризация субъектов РФ по признаку формирования в регионах условий для долгой и здоровой жизни населения с целью обеспечения однородности распределения исследуемых региональных данных. Группировка регионов выполняется на основе методологии кластерного анализа в программном пакете SPSS Statistics (Statistical Package for the Social Sciences). Поскольку заранее не известно общее количество кластеров, то в качестве метода кластеризации используется иерархический алгоритм. Метрикой служит евклидово расстояние, для того чтобы учитывать в равной степени отличия субъектов РФ по выбранным статистическим признакам. Разделение кластеров производится на основе метода Варда, который для оценки расстояний между кластерами предполагает использование дисперсионного анализа. При этом минимизируется сумма квадратов для любых двух (гипотетических) кластеров, которые могут быть сформированы на каждом шаге.

На четвертом этапе осуществляется моделирование дифференцированного влияния выбранных факторов продолжительности жизни (детерминант) в сформированных группах регионов. Моделирование производилось в Gretl, кросс-платформенном программном пакете для эконометрического анализа, написанном на языке Си.

Для каждой группы регионов, выбранных для эконометрического анализа, формируются панельные данные за 10 лет (с 2010 по 2019 год). Пропущенные данные, имеющие место за один год, восстанавливаются путем пролонгирования. Регионы, имеющие пропуски по данным более чем за два года, исключаются из анализа. Далее строятся регрессионные модели. В качестве эндогенной переменной выбран показатель «ожидаемая продолжительность жизни при рождении». Экзогенные переменные были поделены на две группы. К первой отнесены переменные интереса – экономические показатели эффективности системы здравоохранения и медицинские показатели ее качества. С помощью переменных интереса тестируются выдвинутые гипотезы 1 и 2, проверяющие предположения о значимом положительном влиянии мер органов власти по увеличению государственных расходов на здравоохранение и повышению доступности медицинского обслуживания на продолжительность жизни населения.

Ко второй группе были отнесены индикаторы, также оказывающие, согласно ранее проанализированным нами научным исследованиям, значимое влияние на продолжительность жизни населения, но в отличие от переменных первой группы по большей части зависящие от территориальных особенностей, нежели государственного регулирования. Данные переменные отнесены к контрольным, необходимым для нивелирования смещения оценок коэффициентов при исследуемой переменной модели. Кроме этого, в нашем исследовании с помощью контрольных переменных тестируется гипотеза 3, проверяющая предположение о том, что характер влияния показателей общего состояния развития экономики региона на ожидаемую продолжительность жизни обусловлен территориальными особенностями. Остановимся более подробно на обосновании выбора контрольных переменных.

Как было показано в предыдущем разделе, перечень экзогенных переменных, используемых учеными при моделировании ожидаемой продолжительности жизни, помимо экономических показателей эффективности системы здравоохранения и медицинских показателей ее качества достаточно широкий. При выборе набора переменных мы руководствовались в первую очередь результатами релевантных исследований, выявивших важнейшие факторы изменения продолжительности жизни: образованность населения, доходы населения, нетрадиционные факторы риска заболеваемости11, экологические факторы. Они достаточно полно отражают качество и уровень жизни населения с позиции трех базовых аспектов: социально-экономического (образованность и доходы населения12), социально-психологи- ческого (стресс-факторы, выраженные через количество самоубийств13) и природно-экологического (обеспеченность чистым воздухом и питьевой водой) (Колосницына и др., 2019; Балина и др., 2021).

Кроме теоретических предпосылок при формировании базы данных мы учитывали фактическое наличие аналогичных показателей в официальной региональной статистике Росстата за анализируемый период времени. В таблице 4 представлена информация о нормировании переменных для моделирования, методике их расчета и единицах измерения.

Для определения лучшей спецификации модели были проведены статистические тесты, при этом оценивались три типа моделей: модели с фиксированными эффектами, со случайными эффектами, объединенный (pooled) метод наименьших квадратов (МНК). Лучшая модель выбиралась на основании информационных критериев Акаике и Шварца, а также результатов статистических тестов: F-тест, тест Бройша – Пагана и тест Хаусмана. По результатам F-теста осуществляется выбор между МНК и моделями с фиксированными эффектами; с помощью теста Бройша – Пагана между МНК и моделями со случайными эффектами. Тест Хаусмана позволяет сделать корректный выбор между моделями с фиксированными и случайными эффектами.

На пятом этапе на основе полученных эконометрических оценок результаты интерпретируются, формулируются сложности в области функционирования системы здравоохранения и разрабатываются приоритетные управленческие решения в разрезе групп регионов.

Таблица 4. Показатели для моделирования и оценивания условий формирования долгой и здоровой жизни населения в субъектах РФ

Название переменной	Описание переменной	Единица измерения	Методика расчета
Эндогенные переменные
Life_exp	Ожидаемая продолжительность жизни при рождении	годы	Число предстоящих лет жизни
Экзогенные переменные
Переменные интереса
Hea	Расходы на здравоохранение	тыс. рублей	Расходы консолидированных бюджетов субъектов РФ на здравоохранение, тыс. руб. на 1 человека
Doc	Численность врачей	человек	Численность врачей с высшим медицинским образованием на 10000 человек населения, занятых в лечебно-профилактических организациях
Hos_beds	Число больничных коек	койка	Число больничных коек на 10000 человек населения. Учету подлежат койки, оборудованные необходимым инвентарем и готовые принять пациентов
Контрольные переменные
Stu	Численность обучающихся по программам высшего образования	человек	Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры, на 10000 человек населения (на начало учебного года)
Inc	Реальные денежные доходы	тыс. руб.	Денежные годовые доходы (в среднем на душу) по РФ, скорректированные на индекс потребительских цен
Sui	Число самоубийств	человек	Число зарегистрированных умерших по основным классам и отдельным причинам смерти (оперативные данные) (самоубийство) на 100 000 человек населения
Wat	Обеспеченность населения чистой питьевой водой	человек	Обеспеченность населения питьевой водой, отвечающей требованиям безопасности, на 1000 чел.
Neu_Pol	Очистка воздуха	%	Доля уловленных и обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ в общем количестве отходящих загрязняющих веществ от стационарных источников
Источник: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2021: стат. сб. / Росстат. М., 2021. 1112 с.

Результаты

Согласно описанной методике исследования, для формирования системы управленческих решений в работе была произведена кластеризация регионов по специфике формирования условий для повышения продолжительности жизни населения. Кластеризация проводилась по данным 2018 года, что обусловлено необходимостью сведения к минимуму проблемы несбалансированной выборки, возникшей в результате того, что используемые показатели в совокупности имеются только за указанный период. На рисунке 3 представлена дендрограмма для 85 исследуемых субъектов РФ.

Экспертным методом по графику объединения в качестве порогового расстояния ¹⁴ мы выбрали расстояние, равное 8,5. Каждому кластеру присвоены условные названия, отражающие их количественные характеристики в части специфики формирования условий для долгой и здоровой жизни ( табл. 5 ).

Красным цветом в таблице 5 выделены экстремально высокие показатели в сравнении со среднестрановыми, зеленым – наоборот,

Рис. 3. Дерево классификации регионов

Источник: составлено автором.

значения показателей, по которым группа регионов лидирует по сравнению со средними значениями по всей выборке субъектов РФ. Отметим, что первая кластерная группа является единственной из восьми, достигшей планируемых национальным проектом «Здравоохранение» значений по целевому показателю «уровень младенческой смертности» ¹⁵ . А седьмая кластерная группа единственная, кто достиг целевого показателя по продолжительности жизни.

На рисунке 4 представлена картографическая визуализация кластерных групп по признаку формирования в регионах условий для повышения продолжительности жизни населения.

Остановимся подробнее на полученных характеристиках регионов. Первая группа регионов («Богатые и счастливые») характеризуется высокими значениями по всем показателям, выбранным для кластеризации. Особенно в данной группе выделяются города федерального значения Москва и Санкт-Петербург. Группа субъектов РФ, объединенных под названием «Преодолевающие психоэмоциональные преграды», характеризуется высокими показателями самоубийств, что вместе с низкими по отношению к среднестрановым показателями реальных доходов и продолжительности жизни в целом создает образ регионов, где имеется ряд проблем при формировании условий для долгой и здоровой жизни населения.

Для субъектов, включенных в группу «Преодолевающие природно-экологические преграды», характерен низкий по сравнению со среднестрановым значением показатель обеспеченности чистой питьевой водой. Это, наряду с низкими значениями продолжительности жизни, обусловливает необходимость проведения дополнительного анализа уровня антропогенной нагрузки в данных территориях.

Таблица 5. Количественные характеристики полученных кластеров

го го ГО го g Е го го g 1	§	S ГО н о LQ	7	g	g ГО о 9 2 ГО о g с"	7	g о го g 9 ГО О с"	7	ГО S го ГО ха о	2	го S (D ГО ха	7	ГО ГО го Е	7	го (D LQ	7	го о	7	s"	^ S о 1 га Е га о о ® о 11 11 3 11 || si "5 СО н ■ со о § g 7 S О го Н ф — ф го ф [= Е 511 °“” _ го .. DQ X m
	со		7	7		7		7						7		7		2	ш
	О		7	7				7		2		7		7		7		7	S
	ш1		7	7 со		7						7		7		7		7	°ч
го го го			го g го $ и- £ го го cd £§	S		5 >^ - «- § ™ 1 5 | | >■ го" °- >s X Го ^ |_ § о ^ Его” о ^ га о. tx го о $ S- э g ^ ” CD О S ° Е ” го га <’^ СК X о ГО о ®    го ^    го ск s >s х g s ф со го § о со 5   >s ° 5 б ^ О ° ^ о о § Е го О X X		° X Е О о СК = 5 11 II g ^" го го ф X ГО -2^ ГО го Фх 1=1 ф “ 7 II го § О 1=		. о й°5 СК СК р- го Го ^ X ^ g са о | х  S ^ СК 5 О X § о аз оу Е £ го X g" 5 Е  5 го ^ ^ га <3 б СК >* ° ГО С о о ° па О_ О § « ^ (7 х~ ГО X ^ ^ о го 5 9 >, X 5 ГО ^ го: ^ ^ О =г § о О § ГО ш" Р S о го Р о“о § х го ^ 2 го О ^ О   о ’^ о_ го \О О го О < О ^		го ^ X ГО о ^ S X СК го х го 11 ГО ^ X | го S Ё£ го" § ф 11 Ф ГО ГО X СО о СК о ГО X ^ ж ^ 5 ^ ш S § 5 5 ° О его		го ГО О Е ГО X ZT X X - S CD 7 ^ CD СК Го Го СТО (2 1 ^" =с го о		CD zr го ш" ZT го" X S го 3 го го 5 5		го i н го 5 ГО	а. о
г		^			CSJ		со		^г		LO		аэ		<		со

Рис. 4. Картографическая визуализация кластерных групп по специфике формирования условий повышения продолжительности жизни населения

Источник: составлено автором.

Далее рассмотрим достаточно схожие по анализируемым показателям группы «Оптимистические регионы проблемного социальноэкономического развития» и «Регионы проблемного социально-экономического развития»: низкие доходы, средний уровень продолжительности жизни, средняя обеспеченность природными (вода) и человеческими (студенты) ресурсами. В дальнейшем при моделировании указанные две группы будут объединены.

Группа регионов «Ресурсные, малонаселенные» однозначно имеет ярко выраженные особенности с точки зрения высокого уровня обеспеченности природными ресурсами. Кроме того, за исключением Ленинградской области, плотность населения в данных регионах значительно ниже среднестрановой. Группа регионов «Бедные, но счастливые» включает четыре республики Северного Кавказа, объединенные по признаку высокой продолжительности жизни, низких значений самоубийств и низких доходов.

В последнюю группу регионов («Социальнонапряженные») вошли три традиционно де- прессивных субъекта РФ с низкой продолжительностью жизни населения, высокими значениями самоубийств и низкими доходами.

Кластеризация субъектов РФ по специфике формирования условий для повышения продолжительности жизни населения позволяет обеспечить однородность распределения исследуемых региональных данных. Согласно описанной в работе методике исследования мы провели оценку влияния показателей, характеризующих региональные особенности, на продолжительность жизни применительно к трем группам: «Преодолевающие психоэмоциональные преграды», «Преодолевающие природноэкологические преграды» и объединенная группа «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития» и «Регионы проблемного социально-экономического развития». Остальные выделенные в ходе кластеризации группы объединяют 21 регион-аутлаер и требуют дополнительного исследования в связи со спецификой их функционирования.

В таблицах 6–8 приведены наилучшие модели согласно результатам статистических тестов для каждой из трех анализируемых кластерных групп соответственно. Во всех трех моделях на основе результатов F-теста, теста Бройша-Пагана и теста Хаусмана были выбраны модели с фиксированными эффектами.

Проинтерпретируем полученные результаты. В таблице 6 представлена детализированная оценка выбранной модели (модели с фиксированными эффектами) для группы регионов «Преодолевающие психоэмоциональные преграды».

Комментируя полученные при контрольных регрессорах коэффициенты, отметим, что на 1% уровне значимы расходы на здравоохранение (обратная связь), параметры среднедушевого дохода (прямая связь), количество студентов (обратная связь) и количество суицидов (обратная связь). Таким образом, в группе регионов «Преодолевающие психоэмоциональные преграды» особого внимания со стороны уполномоченных органов власти требуют меры, на- правленные на снижение факторов стресса. В первую очередь это работа в области профилактики и предотвращения суицидов. Интересным результатом модели, требующим дополнительных научных изысканий, является отрицательное устойчивое и высокозначимое влияние расходов на здравоохранение на продолжительность жизни.

Далее рассмотрим результаты оценок эконометрического моделирования для объединенной группы «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития» и «Регионы проблемного социальноэкономического развития» ( табл. 7 ).

Комментируя полученные при контрольных регрессорах коэффициенты, отметим, что на 1% уровне значимы параметры среднедушевого дохода (прямая связь), количества студентов (обратная связь) и количества суицидов (обратная связь). Прямое положительное влияние на продолжительность жизни оказывает численность врачей. При этом число больничных коек и расходы на здравоохранение оказывают

Таблица 6. Детализированная оценка выбранной модели (модели с фиксированными эффектами) для группы регионов «Преодолевающие психоэмоциональные преграды»

Название переменной	Коэффициент	Ст. ошибка	t -статистика	p -значение
const	70,182	1.499	46.810	0.000***
Переменные интереса
Hos_beds	0.001	0.010	0.138	0.890
Doc	0.007	0.019	0.377	0.707
Hea	-0.069	0.018	-3.752	0.000***
Контрольные переменные
Stu	-0.007	0.001	-5.664	0.000***
Sui	-0,053	0,009	-5,736	0,000***
Inc	0.000	0.000	5.632	0.000***
Wat	0.002	0.001	1.591	0.114
Neu_Pol	-0.008	0.005	-1.607	0.110
Описание модели
Количество наблюдений		170
Коэффициент детерминации		0,9645
Скорректированный коэффициент детерминации		0,9290
Критерии оценки модели
F-тест		F = 49,917, p-значение = 0,000
Тест Бройша – Пагана (Breusch – Pagan)		x 2 = 288,295, p-значение = 0,000
Тест Хаусмана (Hausman)		x 2= 25,764, p-значение = 0,002
Критерий Акаике		177,749
Критерий Шварца		256,145
Примечание: символами *, **, *** отмечены оценки, значимые на уровне 10, 5 и 1% соответственно. Источник: рассчитано автором.

Таблица 7. Детализированная оценка выбранной модели (модели с фиксированными эффектами) для объединенной группы регионов

Название переменной Коэффициент ст. ошибка t-статистика p-значение const 69,806 1,066 65,460 0,000*** Переменные интереса Doc 0,038 0,011 3,265 0,001*** Hos_beds -0,015 0,005 -2,877 0,004*** Hea -0,047 0,015 -3,289 0,001*** Контрольные переменные Inc 0,000 0,000 11,380 0,000*** Sui -0,040 0,007 -6,175 0,000*** Stu -0,004 0,000 -4,784 0,000*** Wat -0,000 0,000 -0,266 0,791 Neu_Pol -0,003 0,003 -1,103 0,271 Описание модели Количество наблюдений 330 1 Коэффициент детерминации 0,9545 Скорректированный коэффициент детерминации 0,9166 Критерии оценки модели F-тест F = 47,409, p-значение = 0,000 Тест Бройша – Пагана (Breusch – Pagan) x2= 632,463, p-значение = 0,000 Тест Хаусмана (Hausman) x2= 45,241, p-значение = 0,000 Критерий Акаике 399,9976 Критерий Шварца 555,7604 Примечание: символами *, **, *** отмечены оценки, значимые на уровне 10, 5 и 1% соответственно. Источник: рассчитано автором. обратное влияние на 1% уровне значимости. Это может косвенно свидетельствовать о неэффективности расходования бюджетных средств. Кроме того, определенных изменений, возможно, требует структура суммарных затрат на здравоохранение. Данную идею можно встретить в работе (Колосницына и др., 2019), где обращается внимание на важность научного обоснования пропорций расходов на здравоохранение «между расходами на первичную или высокотехнологичную помощь, на зарплату персонала или на расширение занятости» (Колосницына и др., 2019, с. 125). В целом для подтверждения (опровержения) нашего предположения необходимы дополнительные исследования.

Далее рассмотрим результаты оценок эконометрического моделирования для группы регионов «Преодолевающие природно-экологические преграды» ( табл. 8 ).

Комментируя полученные при контрольных регрессорах коэффициенты, отметим, что на 1% уровне значимы параметры среднедушевого дохода (прямая связь), на 5% уровне значимы оба параметра, характеризующие состояние окружающей среды (обеспеченность населения питьевой водой и доля обезвреженных загрязняющих атмосферу веществ). Данные выводы также требуют дополнительных исследований с точки зрения оценки состояния окружающей среды данной группы регионов. При этом переменные интереса не оказывают влияния на эндогенную переменную.

Полученные в ходе моделирования оценки помогли выявить особенности влияния отдельных показателей на ожидаемую продолжительность жизни в разных группах субъектов РФ и наметить направления дальнейших исследований.

16 С целью составления полной панели были удалены регионы с пропусками в данных (Республика Крым и город Севастополь).

Таблица 8. Детализированная оценка выбранной модели (модели с фиксированными эффектами) для группы регионов «Преодолевающие природно-экологические преграды»

Название переменной	Коэффициент	Ст. ошибка	t -статистика	p -значение
const	63,261	2,114	29,930	0,000***
Переменные интереса
Hea	-0,015	0,025	-0,575	0,567
Doc	0,010	0,023	0,437	0,663
Hos_beds	-0,009	0,012	-0,799	0,426
Контрольные переменные
Stu	-0,003	0,002	-1,341	0,183
Inc	0,000	0,000	6,312	0,000***
Sui	-0,020	0,013	-1,510	0,134
Wat	0,003	0,001	2,490	0,015**
Neu_Pol	0,017	0,008	2,155	0,034**
Описание модели
Количество наблюдений		120
Коэффициент детерминации		0,9460
Скорректированный коэффициент детерминации		0,9072
Критерии оценки модели
F-тест		F = 44,893, p-значение = 0,000
Тест Бройша – Пагана (Breusch – Pagan)		x 2= 186,711, p-значение = 0,000
Тест Хаусмана (Hausman)		x 2 = 41,287, p-значение = 0,000
Критерий Акаике		202,116
Критерий Шварца		257,866
Примечание: символами *, **, *** отмечены оценки, значимые на уровне 10, 5 и 1% соответственно. Источник: рассчитано автором.

Обсуждение

Кратко обсудим полученные результаты в разрезе сформулированных в работе исследовательских гипотез.

Во-первых, гипотеза 1, заключающаяся в том, что влияние экономических показателей эффективности региональной системы здравоохранения на ожидаемую продолжительность жизни положительное, не нашла своего эмпирического подтверждения. Так, согласно полученным оценкам моделей, расходы на здравоохранение оказывают статистически значимое обратное влияние на продолжительность жизни населения в группах «Преодолевающие психоэмоциональные преграды», «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития» и «Регионы проблемного социально-экономического развития». Соглашаясь с тем, что «взаимосвязь между расходами на здравоохранение и показателями здоровья (в частности продолжительностью жизни) достаточно сложная и исследования часто дают неоднозначные результаты» (Колосницына и др., 2019, с. 128), отметим, что вразрез с устояв- шимся в научной среде мнением о положительной связи данных параметров в ряде работ по российским данным были получены обратные или незначимые зависимости. Так, полученная в работе (Андреев, Школьников, 2018) значимая обратная зависимость объясняется тем, что более высокие затраты на здравоохранение объективно характерны для территорий с низкими показателями здоровья населения и высокими показателями смертности. В работе (Brainerd, Cutler, 2005) отсутствие значимой зависимости между увеличением государственных расходов на здравоохранение и снижением смертности побуждает ученых обращаться к исследованию нетрадиционных факторов риска заболеваемости (например, алкоголь, курение и прочие). В дополнение отметим также то, что полученная в нашем исследовании значимая обратная зависимость между государственными расходами на здравоохранение и продолжительностью жизни может косвенно свидетельствовать о неэффективности использования бюджетных средств на здравоохранение, в частности не-оптимальности их структуры и направлений расходования (Акиндинова и др., 2018). Таким образом, проверка данного предположения, идущего вразрез с работами, детерминирующими расходы на здравоохранение в повышении социальных показателей результативности систем здравоохранения (Калашников, 2011; Панасюк, Дасаева, 2014; Татаркин и др., 2015; Улумбекова и др., 2019; Чубарова, 2020), требует более глубокого исследования.

Во-вторых, гипотеза 2, заключающаяся в том, что влияние медицинских показателей качества региональной системы здравоохранения на ожидаемую продолжительность жизни положительное, была частично подтверждена. Как и в работах (Muldoon et al., 2011; Heuvel, Olaroiu, 2017; Жукова и др., 2016), нами были получены статистически значимые зависимости положительного влияния численности врачей на продолжительность жизни населения по наибольшим по составу группам «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития» и «Регионы проблемного социально-экономического развития». Вместе с тем по показателю «число больничных коек» по этим же группам регионов была получена статистически значимая обратная зависимость. Мы нашли аналогичные результаты в работе (Heuvel, Olaroiu, 2017), авторы которой объясняют полученную отрицательную связь первоочередностью профилактических мер и социальных расходов государства вместо увеличения количества больничных койко-мест, а также в работе (Скипин и др., 2022), где данный результат объясняется первоочередностью качества оказания медицинских услуг, а не количеством больничных коек.

В-третьих, гипотеза 3, заключающаяся в том, что характер влияния показателей общего состояния развития экономики региона на ожидаемую продолжительность жизни обусловлен территориальными особенностями, полностью подтвердилась в ходе эмпирической проверки. Так, за исключением параметра среднедушевого дохода, оказавшегося статистически значимым для всех анализируемых групп регионов, характер влияния остальных контрольных переменных на различные группы регионов отличается. Например, для групп «Преодолевающие психоэмоциональные преграды», «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития» и

«Регионы проблемного социально-экономического развития» статистически значимой оказалась прокси-переменная стресс-факторов «количество суицидов» (обратная связь). Таким образом, особого внимания со стороны уполномоченных органов власти требуют меры, направленные на снижение факторов стресса населения. В первую очередь это работа в сфере профилактики развития депрессивных состояний и суицидального поведения, популяризация здорового образа жизни и информирование о возможности распространения социально значимых заболеваний.

Влияние показателя «количество студентов», выбранного нами в качестве фактора «образованность», оказалось статистически значимым для всех групп регионов, кроме «Преодолевающие природно-экологические преграды». При этом влияние на продолжительность жизни, в отличие от результатов предшествующих исследований, изучающих связь образованности с уровнем здоровья населения, – обратное. Данные результаты можно объяснить тем, что выбранный нами показатель не является в строгом смысле показателем образованности населения, отсутствующим в статистике за исследуемый период. В связи с этим для объективной интерпретации влияния количества студентов на продолжительность жизни населения необходимы более детальные исследования, учитывающие актуальную для национальной экономики проблему межрегиональной мобильности студентов и выпускников университетов, актуализированную в работах (Габдрахманов, 2019; Наумов и др., 2019). Говоря о показателях экологии, отметим, что согласно полученным результатам выбранные экзогенные переменные значимо влияют на продолжительность жизни населения только регионов группы «Преодолевающие природно-экологические преграды», что согласуется с результатами исследования (Muldoon et al., 2011).

Наряду с обоснованием согласованности полученных нами оценок с результатами, представленными в исследованиях других ученых, обозначим объективные ограничения построенной модели. К основным ограничениям отнесем, во-первых, традиционную для отечественных региональных исследований проблему – ограниченность статданных как по набору показателей, так и по доступному периоду анализа. Более полные данные значительно улучшили бы понимание исследуемых взаимосвязей. Во-вторых, в модели не были учтены кратко-, средне- и долгосрочные эффекты от увеличения расходов на здравоохранение, а также изменения направлений расходования средств по годам. В-третьих, нами не была произведена декомпозиция различий ожидаемой продолжительности жизни по гендерному или возрастному признаку, что также могло бы обеспечить получение интересных выводов. В-четвертых, в модели не выделены расходы на профилактику заболеваемости, высокое влияние которых на ожидаемую продолжительность жизни доказано в ряде работ. Нахождение прокси-переменной для данного типа расходов могло бы добавить новую детерминанту в перечень факторов повышения продолжительности жизни населения.

Таким образом, преодоление выделенных ограничений модели является, с нашей точки зрения, интересным направлением дальнейших исследований.

Заключение

В работе предложен комплексный инструментарий совершенствования системы здравоохранения в региональном развитии и управлении на основе кластеризации регионов по специфике формирования условий увеличения продолжительности жизни населения. Выделим основные научные результаты исследования.

• 1.    Изучены существующие теоретикометодологические подходы и методы исследования системы здравоохранения как основы обеспечения и повышения продолжительности жизни населения. Проведенный обзор научных работ позволил выявить ряд упущенных исследователями методических аспектов, объективно требующих совершенствования, в т. ч. игнорирование важности предварительной кластеризации гетерогенных территорий при моделировании социальной результативности системы здравоохранения.

• 2.    Произведена кластеризация регионов России по специфике формирования условий для увеличения продолжительности жизни населения. База данных для кластеризации региональных показателей включила следующие блоки: социальный, экономический, психологический, природно-экологический. С помощью метода Варда были получены компактные и

• хорошо разделенные кластеры, которые в достаточной мере поддаются экономической интерпретации и представляют важный задел для дальнейшего моделирования.

• 3.    Сформулированы гипотезы исследования и подготовлена статистическая база данных, оказывающих влияние на продолжительность жизни населения субъектов России, за 10 лет. В основу выбора показателей для формализации гипотез были положены результаты анализа литературных источников с поправкой на доступность имеющейся статинформации по регионам России.

• 4.    Путем эконометрического моделирования оценены выдвинутые гипотезы и проинтерпретированы полученные результаты. Оценивались три типа моделей (модели с фиксированными эффектами, со случайными эффектами, объединенный (pooled) МНК) применительно к группам «Оптимистические регионы проблемного социально-экономического развития», «Преодолевающие психоэмоциональные преграды» и «Преодолевающие природно-экологические преграды». Полученные оценки помогли выявить особенности влияния отдельных показателей на ожидаемую продолжительность жизни населения в разных группах субъектов РФ и наметить направления дальнейших исследований.

Таким образом, научной новизной настоящего исследования является кластеризация субъектов РФ по специфике формирования условий для увеличения продолжительности жизни населения, что имеет фундаментальное значение для повышения эффективности территориального управления и планирования в сфере здравоохранения. Практическая значимость исследования заключается в том, что полученные результаты могут быть полезны органам регионального управления и местного самоуправления для формирования комплекса мероприятий по повышению ожидаемой продолжительности жизни населения.

Полученные выводы добавляют новые эмпирические свидетельства в систему научных работ, посвященных выявлению детерминант продолжительности жизни населения на региональном уровне национальной экономики, таким образом, поддерживают дискуссию о приоритизации задачи охраны здоровья и продления долголетия в современной России.