Смертность населения российских регионов в условиях пандемии COVID-19

Автор: Дружинин Павел Васильевич, Молчанова Екатерина Владимировна

Журнал: Регионология @regionsar

Рубрика: Социальная структура, социальные институты и процессы

Статья в выпуске: 3 (116) т.29, 2021 года.

Бесплатный доступ

Введение. Пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 оказала сильное влияние на социально-экономическую ситуацию в стране, особенно на демографические процессы. Цель данной статьи - проанализировать изменение уровня смертности в российских регионах и оценить влияние на него различных факторов в ходе пандемии. Материалы и методы. В работе анализировались данные Федеральной службы государственной статистики по смертности по российским регионам. На основе анализа графиков и построения регрессионных уравнений выявлялись факторы, определившие прирост смертности в период пандемии и степень их влияния. Результаты исследования. Изменение уровня заболеваемости и смертности в регионах зависело от развития системы здравоохранения, демографических, социально-экономических и географических факторов, а также действий региональных и федеральных властей. Для регионов определяющим фактором стало географическое положение. Самая высокая смертность оказалась в регионах, расположенных в центре Европейской части страны на пересечении транспортных путей. В отдельные месяцы высокая смертность была в регионах, граничащих с Китаем, Казахстаном и Финляндией. Также оказались значимы доля пенсионеров и степень падения доходов населения. Обсуждение и заключение. Расчеты показали, что в начале обоих волн рост смертности зависел от обеспеченности населения регионов врачами и больничными койками. Весной введенные ограничения сдержали распространение болезни, но привели к спаду в экономике и росту безработицы. Осенью были введены менее жесткие ограничения, что привело к значительному росту смертности и к незначительному спаду в экономике. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации принимаемых управленческих решений в области медико-демографической политики.

Еще

Регион, демография, пандемия covid-19, смертность, приволжский федеральный округ

Короткий адрес: https://sciup.org/147236078

IDR: 147236078   |   DOI: 10.15507/2413-1407.116.029.202103.666-685

Текст научной статьи Смертность населения российских регионов в условиях пандемии COVID-19

Funding . The article was done as part of the implementation of the government assignment to the Institute of Economics of the Karelian Research Centre of the Russian Academy of Sciences.

The authors declare that there is no conflict of interest.

Введение. Пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 сильно повлияла на социально-экономическую и медико-демографическую ситуацию практически во всех странах мира. По данным официальной статистики, на начало февраля 2021 г. в мире от нового типа вируса умерли более 2,3 млн чел., в том числе в России – 78 тыс.1. По оценке Росстата, если в 2019 г. смертность в России снизилась на 1,7 % относительно 2018 г., то в 2020 г. она увеличилась на 17,9 %2. Это избыточная смертность, которая в значительной степени связана с пандемией COVID-19, оказавшей прямое и косвенное влияние на демографические процессы. В некоторых случаях рост смертности связан с заболеваниями, которые были часто ассоциированы с инфицированием COVID-19. Возникшая ситуация еще острее обозначила проблемы в области социальнодемографической политики в России, в том числе достоверность медицинской статистики, последствия «оптимизации» системы здравоохранения [1–3].

Анализ данных по регионам России показал, что уровень заболеваемости и смертности значительно различается в территориальном разрезе. Самый высокий прирост смертности в 2020 г. относительно 2019 г. оказался в регионах Приволжского федерального округа (ПФО). Можно предположить, что есть объективные причины высокой смертности в ПФО и, видимо, они связаны с географическим положением данных регионов.

Цель статьи – по результатам проведенного исследования проанализировать изменение уровня смертности в российских регионах в 2020 г. и оценить влияние на него различных факторов в ходе пандемии.

Обзор литературы. Анализ систем сбора статистических данных о числе заболевших и умерших от COVID-19 показал значительные различия методических подходов по странам и их изменение с течением времени, что говорит о возможной несопоставимости информации. Важную роль играет и политическое давление, желание представить ситуацию лучше, чем она есть на самом деле, а значит, даже в рамках одной страны из-за действия региональных властей данные могут быть несопоставимы [4]. С учетом сверхсмертности от ассоциированных с инфицированием COVID-19 заболеваний и неопределенных причин смерти реальное количество умерших от COVID-19, видимо, значительно превышает количество подтвержденных случаев [5]. Смертность в 2020 г. выросла на 324 тыс. чел., но по данным Росстата количество умерших от COVID-19 составило 162 тыс. чел, а по данным оперативного штаба правительства - 57 тыс. чел.3.

Поскольку прямой учет смертности от COVID-19 достаточно затруднителен, то в ряде исследований использовалась косвенная демографическая оценка прироста смертности по сравнению с аналогичным периодом прошлых лет. Данный подход допустим, если в предшествующий период сложилась устойчивая тенденция изменения смертности.

Уже на первых этапах пандемии COVID-19 возникло понимание необходимости пересмотра принципов оказания медицинской помощи и повышение эффективности функционирования национальных систем здравоохранения [6; 7]. В Китае осознание опасности эпидемии привело к быстрому принятию жестких мер по борьбе с ее распространением. Прежде всего для остановки пандемии стали ограничивать контакты населения. Город Ухань был закрыт для выезда на 76 дней, и за 10 дней было проведено тестирование 11 млн жителей Ухани, в нем было построено 16 больниц. Уже с марта количество новых заражений было незначительно. Жесткие меры привели к тому, что в Китае от COVID-19 умерли всего 4,8 тыс. чел. Контроль на границе позволил не допустить новых вспышек [8–10].

Более сложная ситуация наблюдалась в странах Европы. Например, раннее закрытие границ в Чехии, несмотря на неодобрение Европейского союза, способствовало низкой первой волне. Однако возникшие протестные настроения против жестких мер и давление Европейского союза привели к более мягким ограничениям осенью и высокой второй волне заболеваемости в стране [11]. В России вторая волна также была значительно выше первой. Правительством не были введены такие же жесткие ограничения, как в марте, население стало хуже соблюдать меры профилактики, возросли межличностные контакты, нарушалась социальная дистанция [12].

В различных регионах изучались факторы, от которых зависит смертность населения [13]. Исследователи выделяли такие индикаторы, как

У^У -обеспеченность жильем, доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, количество посещений амбулаторно-поликлинических учреждений, объем потребляемых алкогольных напитков на душу населения, доля пенсионеров и уровень урбанизации. На примере Псковской области было показано, что рост реальных доходов приводит к снижению смертности, а высокая доля бедных и рост потребления алкоголя – к росту смертности [14]. По данным за 2003-2017 гг. для Российской Федерации статистически значимыми оказались такие показатели, как численность населения с доходами ниже прожиточного минимума и численность больных алкоголизмом [15]. Авторы, которые анализировали показатели десяти российских регионов за 13 лет, установили, что уровень смертности взаимосвязан со среднедушевыми денежными доходами и уровнем безработицы [16].

На муниципальных данных Республики Коми было выявлено, что падение расходов на социальную политику в муниципалитете способствует росту смертности [17]. По данным муниципалитетов Башкортостана было показано, что снижают смертность плотность населения, ресурсы здравоохранения, количество предприятий, а увеличивают - количество пенсионеров, первичный выход на инвалидность, количество преступлений и уровень безработицы [18]. Анализ данных по г. Петрозаводску за три года показал наличие значимой корреляции смертности с динамикой выбросов загрязняющих веществ в атмосферу [19].

В ряде работ построенные модели использовались для прогнозирования уровня смертности [20; 21]. Немецкие ученые определяющими факторами роста смертности в условиях эпидемии посчитали демографические, прежде всего плотность населения4.

Проведенные исследования роста смертности во время пандемии COVID-19 выявили дополнительные факторы. На примере разных стран были выделены следующие индикаторы – ожидаемая продолжительность жизни, медианный возраст населения, доля расходов на здравоохранение и количество тестирований [22]. При анализе региональных особенностей смертности было отмечено, что, возможно, рост безработицы в ходе пандемии увеличивал уровень смертности [9].

Расчеты на данных 85 регионов России показали, что более низкая плотность населения, более активное тестирование и более высокая температура воздуха способствуют понижению уровня смертности от COVID-19 в регионе [23]. В ряде работ было установлено, что на смертность оказывала влияние социальная структура населения [24]. С возрастом смертность от COVID-19 повышается, но велики различия между странами из-за состояния здоровья населения и сложившейся системы оказания медицинской помощи [25; 26].

Таким образом, проведенный анализ литературы позволил выделить факторы, которые могли способствовать росту смертности в период пандемии и влияние которых надо оценить на данных российских регионов.

Материалы и методы. В ходе исследования анализировались графики показателей, которые могут влиять на уровень смертности населения в регионах России, осуществлялся поиск возможных зависимостей, затем на основании полученной информации строились линейные и мультипликативные регрессионные уравнения. Было выделено четыре группы факторов (эффективность здравоохранения, демографическая ситуация, социально-экономическое развитие, географические особенности региона), каждый из них характеризовался несколькими показателями.

По выделенным факторам проводились расчеты для 80 российских регионов. Москва и Московская область, Санкт-Петербург и Ленинградская область рассматривались как единые регионы.

При построении моделей исследовался прирост смертности в 2020 г. относительно 2019 г. в целом и за отдельные периоды. Расчеты проводились по уравнению:

M

D = A o + Е A x X i,j ’ (!) j = 1

где Di – отношение прироста смертности в регионе i в определенном периоде 2020 г. относительно соответствующего периода 2019 г. к численности населения региона; X j - показатель j региона i ; A 0 , A . - константы.

В работе анал , изировались данные по смертности по месяцам с января 2019 г. по апрель 2021 г. и определялось отношение прироста смертности к населению региона (на тысячу человек), исходные данные были получены из справочника «Естественное движение населения»5, представленного на сайте Федеральной службы государственной статистики. Разброс данного коэффициента за 2020 г. оказался большим – от 0,7 в Республике Бурятия до 3,3 - в Самарской и Липецкой областях. Данные были получены из справочников «Регионы России»6 («Социально-экономические показатели» и «Социально-экономические показатели городов»). Информация о заболевших COVID-19 и умерших от него была получена с официального интернет-ре-сурса для информирования населения о COVID-197.

Результаты исследования. Смертность в Российской Федерации в 2020 г. значительно выросла, причем максимальных значений она достигла к концу года (рис. 1). На графике прироста смертности в 2020–2021 гг. относительно 2019 г. по федеральным округам выделяются две волны с пиками в мае – июле и ноябре – декабре. Весной быстрее всего росла смертность в Центральном федеральном округе (ЦФО), даже в апреле, несмотря на введенные ограничения, но уже в июле прирост смертности стал снижаться. В значительной степени на раннем скачке смертности сказался рост заболеваемости в Москве, поскольку ограничить контакты жителей в огромном городе оказалось достаточно сложно, а население стало покидать город лишь летом. Весной значительные финансовые вливания позволили нарастить коечный фонд города и снизить уровень заболеваемости и смертности.

-0,2

0,9

0,8

0,7

0,6

0,5

0,4

0,3

0,2

0,1

0,0

-0,1

Месяц / Month

^^РФ / RF

—•— ЮФО / SoFD

• УФО / UFD

• ЦФО / CFD

• СКФО / NCFD е СФО / SibFD

• СЗФО / NFD

—•—ПФО / VFD

• ДВФО / FEFD

Р и с. 1. Динамика прироста смертности (на тыс. чел.) по федеральным округам и Российской Федерации по месяцам с января 2020 г. по апрель 2021 г. относительно соответствующего периода 2019 г.8

F i g. 1. Dynamics of the increase in mortality rates (per thousand people) in the Federal Districts and the Russian Federation by the month from January 2020 to April 2021 compared to the corresponding periods of 2019

В других округах смертность начала расти позже и максимальный прирост данного показателя был в июле. После кратковременного снижения смертности в августе, с сентября в России началась вторая волна пандемии, которая захватила периферию страны. В ноябре максимальный прирост смертности был в Сибирском федеральном округе (СФО), а в декабре – в Дальневосточном (ДВФО). Скачок смертности осенью, видимо, был связан с окончанием дачного сезона и возвращением жителей в города, началом занятий в учебных заведениях, а также мягкостью осенних ограничений по сравнению с весенними. В результате в трех регионах России смертность в декабре 2020 г. в два и более раза превысила уровень декабря 2019 г. (Ненецком автономном округе, республиках Чечня и Мордовия). В ПФО близкий к максимальному значению прирост смертности был в июле, в ноябре и в декабре, таким образом, суммарно за год он оказался самым высоким. По своим демографическим и социально-экономическим характеристикам и уровню развития здравоохранения ПФО практически не отличается от большинства других округов. Однако он расположен вместе с прилегающими регионами ЦФО и УФО в центре страны на пересечении транспортных путей. Сильнее всего выросла смертность в Самарской области, немного меньше в Пензенской, Оренбургской областях и Республике Мордовия.

Изменение уровня заболеваемости и смертности в регионах зависело от развития системы здравоохранения, демографических, социально-экономических и географических факторов, а также действий региональных и федеральных властей9. Каждый регион имеет свои особенности, которые по-разному влияют на заболеваемость при различном внешнем воздействии и определяют колебания уровня смертности. Когда в одних регионах только начинается очередная волна, в других она на пике, а в третьих наблюдается спад заболеваемости. Поэтому построенные уравнения для отдельных месяцев имеют низкую значимость, и нужно рассматривать более длительный период. Положение регионов по уровню смертности в течение 2020 г. претерпевало существенные коррективы: ситуация резко изменилась в марте с началом пандемии в большинстве регионов, затем в апреле – как результат введения ограничений, в июле – из-за отпускных перемещений населения, в сентябре – после возвращения граждан в родные города.

Максимальный рост коэффициента смертности среди российских регионов в 2020 г. был в Самарской области. От других регионов ПФО она отличается более высокой плотностью населения и долей городского населения, более низкими доходами населения и обеспеченностью больничными койками. До начала лета в регионе заметных изменений смертности не происходило, видимо, вирус попал на данную территорию позже, заболевших было относительно мало, ресурсов хватало, положительное влияние оказали

- ограничительные меры (рис. 2). Однако уже в июне смертность заметно превысила уровень 2019 г., и в июле это превышение составило почти 40 %. Через область шел поток отпускников. Как и в России в целом, в регионе произошел спад смертности в августе и резкий рост с сентября. В ноябре 2020 г. смертность превысила уровень ноября 2019 г. почти на 80 %, затем постепенно она стала снижаться. К концу года, по оценке экспертов, в крупных городах коронавирусной инфекцией COVID-19 переболело более половины населения10, и заболеваемость, а вместе с ней и смертность стали снижаться с января 2021 г.

Р и с. 2. Смертность в Самарской области в 2019–2021 гг. по месяцам и прирост смертности с января 2020 г. по апрель 2021 г. относительно соответствующего месяца 2019 г.

F i g. 2. Mortality rates in the Samara Region in 2019–2021 by the month and the increase in mortality rates from January 2020 to April 2021 compared to the corresponding months of 2019

В целом за год максимальный прирост смертности был в ПФО, несколько меньше – в соседних округах (ЦФО и УФО). Прирост более трех смертей на тысячу человек был в пяти регионах – Самарской, Пензенской, Оренбургской, Липецкой областях и Республике Мордовия. Прирост от 2,6 до 3 смертей был в восьми регионах – Ульяновской, Челябинской, Омской, Тульской, Рязанской областях, Башкортостане, Татарстане и Чувашии. Прирост от 2,3 до 2,6 смертей был в 11 регионах (рис. 3). Среди 24 регионов лишь один уральский и два сибирских. Регионы с наиболее высоким уровнем смертности расположены в центре страны на пересечении основных автомобильных и железнодорожных магистралей, также шесть регионов граничат с Казахстаном и один – с Финляндией. Возможно, постепенное ослабление пограничных ограничений привело к тому, что в ноябре, кроме трех внутренних центральных регионов, наибольший прирост смертности был в шести граничащих с Казахстаном и одном – с Китаем, а в декабре, кроме четырех внутренних центральных и Республики Крым, – в пяти приграничных регионах.

Реакция регионов различалась в течение рассматриваемого периода. В первые два месяца смертность лишь в некоторых регионах заметно превысила уровень 2019 г., среди них были регионы из всех федеральных округов, в том числе и приграничные. Например, в марте именно у приграничной Карелии был максимальный прирост смертности. В конце марта российско-финская граница была закрыта, введены жесткие ограничения, которые в Карелии соблюдались, и ситуация быстро улучшилась, в отличие от Ленинградской области.

В условиях ограничений в большинстве регионов страны смертность стала ниже, чем в апреле 2019 г. Однако остановить рост заболеваемости в Москве не удалось, миграция населения привела к увеличению числа заражений в соседних регионах, и в июне 5 регионов из 10 с наибольшим приростом смертности были в ЦФО. С началом отпускного сезона активизировалось движение населения, в первую очередь в южные регионы, ослабли ограничения, и к ЦФО добавились регионы ПФО, через которые также проходят основные магистрали. С июля по декабрь из 10 регионов с наивысшим приростом смертности большинство были из ПФО, а в целом за год таких регионов было семь.

Анализ помесячных графиков и коэффициентов корреляции позволил выделить показатели, которые оказывали наибольшее влияние на изменение уровня смертности населения в условиях пандемии. В первой волне наиболее значимыми оказались демографические показатели, так как именно они влияют на частоту контактов населения, однако это воздействие может уменьшаться за счет введения жестких ограничений. Наиболее часто сильная корреляция прироста смертности была с долей пенсионеров (март, апрель, июнь, декабрь и январь 2021 г.), что, видимо, связано с ухудшением состояния здоровья с возрастом. В мае наиболее высокий коэффициент корреляции был выявлен с численностью населения столицы региона, в июле – численностью населения периферии, видимо, уехавшие на лето из столиц жители инфицировали население провинции. В начале первой волны была значима плотность населения, а во второй волне – доля городского населения.

Медицинские показатели были статистически значимы только в отдельные месяцы, причем в августе наиболее сильная корреляция прироста смертности оказалась с обеспеченностью врачами. В последующие месяцы и в марте влияние этого показателя было меньше. Фактор обеспеченности койками был значим в марте – апреле, а также в сентябре. Эти два фактора оказались важны, когда начинались первая и вторая волны. Влияние заболеваемости алкоголизмом проявилось лишь на пике первой и второй волн.

Р и с. 3. Регионы с наиболее высоким приростом смертности в марте – декабре 2020 г. (красный – прирост коэффициента смертности более 3,0, оранжевый – от 2,6 до 3,0, желтый – от 2,3 до 2,7) F i g. 3. Regions with the highest increase in mortality rates in March–December 2020 (red – an increase in mortality rates of more than 3.0 deaths per 1,000 people, orange – from 2.6 to 3.0, yellow – from 2.3 to 2.7)

Из социально-экономических показателей наиболее сильное влияние оказала динамика доходов населения в 2020 г., которая была значима на пике первой и второй волн, а также в марте – апреле. В августе значимыми были доля населения с доходами ниже прожиточного минимума и уровень безработицы, в декабре – валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения и нормированный на прожиточный минимум уровень доходов населения.

Во второй волне наиболее значимыми стали географические показатели – северная широта и восточная долгота, точнее отклонение от 53° северной широты и 50° восточной долготы. Центральные регионы имели более высокий прирост смертности, чем северные и южные, особенно это заметно для европейских регионов (рис. 4).

1,0

0,5

40        45        50        55        60        65

Северная широта / North latitude

Р и с. 4. График прироста смертности в 2020 г. (на 1 000 чел.) в регионах в зависимости от северной широты столицы региона (без регионов СФО и ДВФО) F i g. 4. Graph of the increase in mortality rates in 2020 (per 1,000 people) in the regions, depending on the northern latitude of the capital city of the region (excluding the regions of the Siberian Federal District and the Far Eastern Federal District)

Приграничное положение имело значительное влияние в I квартале, когда не было введено существенных ограничений и границу пересекло больше 55 % от общего потока за год, в результате чего в нескольких регионах заметно выросла смертность. Во II квартале были закрыты границы для большей части населения, и количество пересекающих границу граждан упало примерно в 10 раз. В III и IV кварталах ограничения были ослаблены, в 3–4 раза выросло количество пересечений границы, и в отдельных приграничных регионах вновь возросла смертность. Границу с Казахстаном пересекают жители нескольких

- государств, и, возможно, это сказалось на росте заболеваемости и смертности в приграничных регионах, прежде всего в ПФО. В то же время перемещений через границу с Грузией, Азербайджаном и Монголией было немного, и граничащие с ними регионы имели низкий уровень прироста смертности.

В таблице представлены результаты расчетов по формуле (1) для 54 регионов (без учета регионов СФО, ДВФО, московского и петербургского).

Более высокий прирост смертности в 2020 г. был в центральных регионах, в регионах с более высокой долей городского населения и с наибольшим падением доходов населения. В первые месяцы 2021 г. наиболее высокий прирост смертности был в регионах с более высокой долей пенсионеров, более низкими доходами населения и низкой заболеваемостью. Ранняя диагностика, своевременное выявление и лечение различных нарушений здоровья позволяет существенно сократить уровень смертности в регионе.

Т а б л и ц а. Результаты расчетов параметров зависимости (1) прироста смертности (на млн чел.) за 2020 г. и 2021 г. относительно 2019 г.

T a b l e. The results of calculating the parameters of dependence (1) of the increase in mortality rates (per one million people) for 2020 and 2021 compared 2019

Показатель / Indicator

Январь – декабрь 2020 г. / January– December 2020

Январь – апрель 2021 г. / January– April 2021

A

3482,2***

-147,2

Доля городского населения / Percentage of the urban population

11,87***

Отклонение расположения столицы региона от 53° с. ш. / Deviation of the location of the capital city of the region from 53 degrees north latitude

-103,1***

Отклонение расположения столицы региона от 50° в. д. / Deviation of the location of the capital city of the region from 50 degrees east longitude

-38,36***

Доходы населения в 2020 г. к 2019 г., % /

Personal income in 2020 compared to 2019, %

-13,58

Доля пенсионеров / Percentage of the pensioners

7,035***

Отношение доходов населения к прожиточному минимуму / The ratio of the personal income to the subsistence minimum

-1,82***

Заболеваемость на 1 000 жителей /

Morbidity rate per 1,000 people

-0,63***

R2

0,61

0,50

p

0,0000

0,0000

*** p < 0,01.

Обсуждение и заключение. В Российской Федерации завершились две волны пандемии, началась третья, как и в европейских странах. Скорее всего, она будет ниже второй, поскольку активизировалась вакцинация и заметная часть населения уже переболела коронавирусной инфекцией COVID-19. Первая волна не привела к высокой смертности из-за оперативно введенных жестких ограничений. Расчеты показали, что весной недостаток больничных коек в регионах был статистически значимым фактором для роста смертности. Ограничения сдержали распространение болезни, позволили перепрофилировать больницы, увеличить коечный фонд, таким образом начальный дефицит коек не вызвал быстрый рост смертности. Но введенные ограничения привели к спаду в экономике и значительному росту безработицы.

Расчеты показали, что в начале второй волны рост смертности снова зависел от обеспеченности населения регионов врачами и больничными койками. Осенью были введены новые ограничения, но уже не столь жесткие, что привело к значительному росту смертности, но, с другой стороны, к незначительному спаду в экономике. Валовой внутренний продукт России в целом за 2020 г. снизился всего на 3,1 %.

Для регионов ведущим фактором, определившим в условиях пандемии величину прироста смертности, стало географическое положение. Расположенные в центре европейской части страны регионы, через которые проходят важнейшие федеральные трассы и перемещаются миллионы жителей страны, оказались в сложном положении. Невозможность ограничить контакты проезжающих с местным населением привела к росту заболеваемости (прежде всего латентной) и увеличению смертности. Высокий уровень прироста смертности оказался в результате в регионах ПФО и смежных с ним территориях ЦФО и УФО.

Северные и восточные периферийные регионы имели минимальный прирост смертности во время первой и второй волн пандемии, за исключением субъектов, граничащих со странами Европейского союза и Китаем. Также низкий прирост смертности наблюдался в республиках Северного Кавказа. Близкие результаты были получены при исследовании польских регионов: смертность сильнее выросла на тех территориях, которые имели выгодное экономико-географическое положение и развитую транспортную инфраструктуру [27]. В периферийных регионах, наоборот, была более благоприятная ситуация.

Уровень развития здравоохранения, демографические и социально-экономические факторы оказывали существенное влияние на разных этапах пандемии.

Проведенный анализ выявил факторы, определяющие рост заболеваемости и смертности в регионах в зависимости от их особенностей и фазы пандемии, последствия выбора жестких или мягких ограничений, и позволил понять, на решение каких проблем надо направить необходимые ресурсы для снижения смертности населения.

Результаты расчетов могут быть использованы для оптимизации принимаемых управленческих решений в условиях пандемии и для сохранения индивидуального и общественного здоровья граждан страны.

Список литературы Смертность населения российских регионов в условиях пандемии COVID-19

  • Шкиперова, Г. Т. Оценка медико-демографических тенденций в контексте стратегических приоритетов социально-экономического развития России и Западной Европы / Г. Т. Шкиперова, Е. В. Молчанова. - DOI 10.17513/vaael.778 // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2019. - № 10-2. - С. 145-153. - Рез. англ.
  • Буркин, М. М. Моделирование влияния индикаторов социального стресса на демографические процессы в регионах Российской Федерации / М. М. Буркин, Е. В. Молчанова. - DOI 10.17116/jnevro20171171143-49 // Журнал неврологии и психиатрии им. C. C. Корсакова. - 2017. - Т. 117, № 1. - С. 43-49. - Рез. англ.
  • Шабунова, А. А. Здоровье и самосохранительное поведение населения в контексте COVID-19 / А. А. Шабунова. - DOI 10.15838/sa.2020.3.25.1 // Социальное пространство. - 2020. - Т. 6, № 3. - Рез. англ.
  • Данилова, И. А. Заболеваемость и смертность от СОУТО-19. Проблема сопоставимости данных / И. А. Данилова. - DOI 10.17323/demreview.v7i1.10818 // Демографическое обозрение. - 2020. - Т. 7, № 1. - С. 6-26. - Рез. англ.
  • Причины смерти москвичей до и в период пандемии COVID-19 / Т. П. Сабгайда, A. E. Иванова, С. Г. Руднев, В. Г. Семенова. - DOI 10.21045/2071-5021-2020-66-4-1 // Социальные аспекты здоровья населения. - 2020. - Т. 66, № 4. - Рез. англ.
  • Иванов, С. Ф. Смертность от СOV[D-19 на фоне других всплесков смертности XX века / С. Ф. Иванов. - DOI 10.17323/demreview.v7i2.11141 // Демографическое обозрение. - 2020. - Т. 7, № 2. - С. 143-151. - Рез. англ.
  • Murray, C. J. L. The Global Burden of Disease: A Comprehensive Assessment of Mortality and Disability from Diseases, Injuries, and Risk Factors in 1990 and Projected to 2020 / C. J. L. Murray, A. D. Lopez. - Cambridge MA: Harvard University Press on behalf of the World Health Organization and The World Bank, 1996. - URL: https://apps.who.int/ iris/handle/10665/41864 (дата обращения: 01.03.2021).
  • Рязанцев, С. В. Эпидемия COVID-19 в Китае: социально-демографические аспекты / С. В. Рязанцев, Анге. - DOI 10.26653/2076-4650-2020-3-14 // Научное обозрение. Экономика и право. - 2020. - № 3. - С. 156-165. - Рез. англ.
  • Улумбекова, Г. Э. Эпидемия COVID-19 и ответ здравоохранения в разных странах / Г. Э. Улумбекова, А. Б. Гиноян, И. В. Петрачков. - DOI 10.17323/demreview. v7i2.11140 // Демографическое обозрение. - 2020. - Т. 7, № 2. - С. 121-142. - Рез. англ.
  • Qiu, Y. Impacts of Social and Economic Factors on the Transmission of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) in China / Y. Qiu, X. Chen, W. Shi. - DOI 10.1101/2020.03.13.20035238 // Journal of Population Economics. - 2020. - Vol. 33. -Pp. 1127-1172.
  • Шишелина, Л. Н. Опыт вышеградских стран в борьбе с пандемией / Л. Н. Ши-шелина. - DOI 10.15211/vestnikieran12021111117 // Научно-аналитический вестник Института Европы РАН. - 2021. - № 1. - С. 111-117. - Рез. англ.
  • Суптелло, А. А. Факторы, определяющие возникновение второй волны заболеваемости COVID-19 / А. А. Суптелло, В. В. Соленов, О. В. Авилов // Научное обозрение. Медицинские науки. - 2020. - № 5. - С. 47-51. - URL: https://science-medicine. ru/article/view?id=1143 (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Кашепов, А. В. Проблемы смертности от внешних причин / А. В. Каше-пов // Modern Science. - 2020. - № 7-1. - С. 50-58. - URL: https://elibrary.ru/item. asp?id=43130275& (дата обращения: 01.03.2021).
  • Балашова, С. А. Оценка взаимосвязи уровня социально-экономического развития с уровнем смертности в регионах РФ / С. А. Балашова, А. Р. Захарчук, М. В. Сидоренко. - DOI 10.22363/2313-2329-2020-28-1-83-97 // Вестник РУДН. Серия: Экономика. - 2020. - Т. 28, № 1. - С. 83-97. - Рез. англ.
  • Богомолов, А. И. Влияния социально-экономических и психологических факторов на смертность населения в РФ / А. И. Богомолов, В. П. Невежин // Хроноэконо-мика. - 2020. - № 6 (27). - С. 10-19. - URL: http://hronoeconomics.ru/06_2020.pdf (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Берендеева, А. Б. Анализ факторов смертности населения в трудоспособном возрасте в регионах РФ методом моделирования / А. Б. Берендеева, О. В. Сизова // Теоретическая экономика. - 2020. - № 4 (64). - С. 11-24. - URL: https://drive.goo-gle.com/file/d/1Y3uFmijuLLuZQX5mUDwZOJVyqU_rlQ4X/view (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Щербакова, А. С. Территории риска первичной заболеваемости и смертности взрослого населения, обусловленные факторами среды обитания (на примере Республики Коми) / А. С. Щербакова. - DOI 10.37614/2220-802X.4.2020.70.005 // Север и рынок: формирование экономического порядка. - 2020. - № 4 (70). - С. 54-71. - Рез. англ.
  • Интегральная оценка влияния социально-экономических, экологических факторов на общую смертность населения / В. П. Чащин, Р. А. Аскаров, И. А. Лакман, З. Ф. Аскарова // Экология человека. - 2020. - № 4. - С. 4-11. - URL: https://hum-ecol. ru/1728-0869/article/view/35091 (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Рыбаков, Д. С. Погодно-климатические условия, загрязнение атмосферного воздуха, вызовы скорой медицинской помощи и смертность населения в Петрозаводске / Д. С. Рыбаков, Б. З. Белашев // Экология человека. - 2020. - № 5. - С. 21-30. - URL: https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/35105 (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Иванова, А. Е. Прогноз смертности в России исходя из контроля за основными социальными детерминантами / А. Е. Иванова. - DOI 10.21045/2071-5021-202066-6-6. - Текст : электронный // Социальные аспекты здоровья населения. - 2020. -Т. 66, № 6. - Рез. англ.
  • Дорохина, Е. Ю. Современные подходы к прогнозированию смертности / Е. Ю. Дорохина, Н. А. Маркелова. - DOI 10.17513/vaael.1567 // Вестник Алтайской академии экономики и права. - 2021. - № 1-1. - С. 34-44. - Рез. англ.
  • Хамитова, А. Ж. Социально-экономическое исследование особенностей смертности населения в трудоспособном возрасте / А. Ж. Хамитова. - Текст : электронный // Научные исследования XXI века. - 2020. - № 2 (4). - С. 305-308. - URL: http://scientific-research.ru/files/JOURNAL--2--4-.pdf (дата обращения: 01.03.2021). - Рез. англ.
  • Гольдштейн, Э. М. Факторы, влияющие на смертность от новой коронавирус-ной инфекции в разных субъектах РФ / Э. М. Гольдштейн. - DOI 10.36233/0372-9311-2020-97-6-11 // Журнал микробиологии, эпидемиологии и иммунобиологии. - 2020. -Т. 97, № 6. - С. 604-607. - Рез. англ.
  • Breen, R. The Distributional Impact of COVID-19: Geographic Variation in Mortality in England / R. Breen, J. Ermisch. - DOI 10.4054/DemRes.2021.44.17 // Demographic Research. - 2020. - Vol. 44. - Pp. 397-414.
  • Sasson, I. Age and COVID-19 Mortality: A Comparison of Gompertz Doubling Time Across Countries and Causes of Death / I. Sasson. - DOI 10.4054/DemRes.2021.44.1 // Demographic Research. - 2020. - Vol. 44. - Pp. 379-396.
  • Medford, A. Population Age Structure Only Partially Explains the Large Number of COVID-19 Deaths at the Oldest Ages / A. Medford, S. Trias-Llimos. - DOI 10.4054/Dem-Res.2020.43.19 // Demographic Research. - 2019. - Vol. 43. - Pp. 533-544.
  • Мартынов, В. Л. Территориальные особенности демографического развития в Польше под воздействием пандемии ТОУЮ-^ / В. Л. Мартынов, И. Е. Сазонова. -DOI 10.37490/S221979310013636-2 // Псковский регионологический журнал. - 2021. -№ 1 (45). - С. 37-45.
Еще
Статья научная