Исследования влияния факторов на продолжительность жизни в Оренбургской области

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении является одним из основных показателей уровня социально-экономического развития, индикатором качества жизни населения стран и регионов.

Ожидаемая продолжительность жизни или, как некоторые исследователи называют, показатель средней продолжительности предстоящей жизни — это важнейший интегральный демографический показатель. Упрощенно говоря, он обозначает среднее количество лет предстоящей жизни человека, достигшего данного возраста, и является итоговым показателем смертности. В отличие от общего коэффициента смертности населения он не зависит от изменений в возрастном составе населения. Этот показатель показывает, сколько лет в среднем предстоит прожить как новорожденному (ожидаемая продолжительность жизни при рождении), так и человеку, достигшему определенного возраста (ожидаемая продолжительность дальнейшей жизни), при условии, что смертность населения в отдельных возрастных группах (от 0 до 100 лет) останется такой же, что и в году, для которого исчислен данный показатель.

Актуальность данного исследования обуславливается острой демографической проблемой в Российской Федерации – высоким уровнем смертности. С помощью интегрированного демографического индикатора, адекватно отражающего состояние здоровья, уровень смертности и социальное благополучие населения, которым является показатель ожидаемой продолжительности жизни населения, появляется возможность спрогнозировать данный важнейший показатель и рассмотреть, какие факторы на это влияют.[1]

Продолжительность жизни в Оренбургской области

Рис. 1 Динамика продолжительности жизни в Оренбургской области

На основании данных ожидаемой продолжительности жизни за период с 2004 по 2018 год, можно сделать вывод, что продолжительность жизни будет только увеличиваться. В период 2004-2006 года продолжительность жизни возросла, но к 2007 году, предположительно, в следствие экономического кризиса, продолжительность жизни снизилась. С 2009 года по 2012 год продолжительность жизни увеличивалась не высокими темпами, оставаясь в отрезке от 68 до 69 лет. Процесс снижения продолжительности жизни отмечен в период 2012-2014 годов, однако после 2014 года продолжительность жизни возрастает.

Рассчитаем средний темп роста, в качестве обобщающей характеристики уровня изменений. С помощью среднего темпа роста, рассмотрим изменение ожидаемой продолжительности жизни в текущем периоде по сравнению к начальному значению в 2004 году за 14 лет.

TR = “Z^,                          (1)

У о

Где, TR - средний темп роста, а - период, у₀ - первоначальное значение исследуемого фактора, у_п - конечное значение исследуемого фактора.

TR = 14 , 71,65 = 1,0071369225=100,7% 64,86      ^,                          ,

Таким образом, интенсивность изменения в течении 14 лет колебалась в среднем в рамках единицы. Другими словами, в 1 раз в среднем за год изменялся ряд ожидаемой продолжительности жизни.

На основании имеющихся данных за 2004-2018 годов проведем корреляционно-регрессионный анализ. Предполагаем, что на ожидаемую продолжительность жизни (У), повлияют образование отходов (Х1), как один из факторов, негативно влияющих на экологию, продажа алкогольных напитков (Х2), как фактор, негативно отражающейся на здоровье населения, заболеваемость населения (Х3), численность семей, улучшивших жилищные условия (Х4), как позитивный фактор, численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (Х5), численность безработных в Оренбурге (Х6) и доля неформального сектора (Х7).

У-Ожидаемая продолжительность жизни, лет;

Х1-Образование отходов производства и потребления, млн. тонн;

Х2-Продажа алкогольных напитков на душу населения, л;

Х3-Заболеваемость населения, кол-во;

Х4-Численность семей РФ, получивших жилье и улучшивших жилищные условия тыс. ч.;

Х5-Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, млн.ч.;

Х6-Численность безработных в Оренбурге, тыс. чел.;

Х7-Доля неформального сектора в общей занятости, %.

По значениям корреляционной матрицы (Таблица 1) определяем, какие факторные признаки следует исключить, а какие оставить. Рекомендательно, оставляют те факторные признаки, значения коэффициентов корреляции у которых больше 0,5.

Таблица 1. – Корреляционная матрица

	У	Х1	Х2	Х3	Х4	Х5	Х6	Х7
У	1
Х1	0,92268	1
Х2	-0,88529	-0,84017	1
Х3	0,875887	0,787076	-0,64996	1
Х4	-0,12282	-0,23619	0,310993	-0,14987	1
Х5	-0,56673	-0,54964	0,185643	-0,80739	-0,08914	1
Х6	-0,86216	-0,87275	0,676267	-0,79807	0,167801	0,689098	1
Х7	0,735483	0,702551	-0,66874	0,672379	-0,12985	-0,36914	-0,72774	1

По следующим корреляционным матрицам проверяем мультиколлинеарность факторов между оставшимися. Если существует тесная связь между факторами (r ≥ 0,5), то включать их в одну модель нельзя. После устранения мультиколлинеарности между факторами и получения корреляционной матрицы со значимыми коэффициентами корреляции переходим к построению уравнения регрессии. Регрессионный анализ мы проводим по наиболее значимыми и мультиколлинеарными показателями: продажи алкогольных напитков населению города Оренбурга и населению, с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в целом, по России.

Рис. 2 – Регрессионная статистика

По данным анализа получаем уравнение регрессии у=84,6-1,3Х2-0,3Х5. Данное уравнение описывающее зависимость переменных и отвечает требованиям точности, надежности и адекватности и может быть использовано для прогнозирования результатов. Данное уравнение демонстрирует, что в среднем с увеличением продажи алкогольных напитков населению Оренбургской области на 1л,в среднем будет уменьшаться на 1,3% , а рост численности населения с уровнем денежных доходов ниже величины прожиточного минимума увеличиваться в среднем на 0,3%.

Множественный коэффициент регрессии равен 0,97, а значит связь тесная и высокая. Коэффициент детерминации равен 0,95, то есть ожидаемая продолжительность жизни на 95% зависит от продажи алкогольных напитков населению города Оренбурга, на остальные факторы приходится 5%.

Проверим адекватность модели с помощью F-Критерия Фишера. При α=0,05, все значения больше табличных, следовательно, в целом, модель адекватна изучаемому явлению и все коэффициенты регрессии значимы. Р факт >Р_табл : 117,5 >  3,87.

Таким образом, можно сделать вывод, что на ожидаемую продолжительность жизни влияет множество факторов. Один из наиболее существенных – продажа алкогольных напитков населению. Коэффициент детерминации равен 0,95, то есть продолжительность жизни на 95% зависит от продажи алкогольных напитков населению города Оренбурга, на остальные факторы, в том числе образование отходов, продажа алкогольных напитков, заболеваемость населения, численность семей, улучшивших жилищные условия, численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, численность безработных в Оренбурге и доля неформального сектора – приходится 5%.