Здравоохранение сельских территорий: пространственно-временные аспекты доступности

Формирование социальной и транспортной инфраструктуры является базовой функцией государства1. В России ее выполнение, в том числе применительно к системе здравоохранения, затруднено как объективными факторами, среди которых природно-климатические, пространственные и демографические, так и связанными с дефектами управления, когда органы государственной власти не обеспечивают должного уровня доступности медицинских услуг для граждан [1–6]. Остановимся подробнее на объективных факторах. На большей части территории России ярко выражены сезонные колебания температур, осадков и т. д., обширные площади заняты вечной мерзлотой и горными массивами (например значительную часть Мурманской области составляют районы вечной мерзлоты глубиной до 25 метров). Также часть территорий Европейского Севера находится выше Северного полярного круга (в том числе и крупные населенные пункты – Мурманск, Воркута – и множество малых). Это существенно затрудняет строительство и эксплуатацию объектов инфраструктуры [7]. Вместе с тем ограничивающим фактором является низкая плотность населения России – 8,36 чел./км2. В большей части регионов страны ярко выражена агрегация населения в крупных населенных пунктах, в то время как другая часть населения проживает в мелких (деревнях, селах, поселках и городах с численностью населения до 10000 человек – всего таковых насчитывается около 18,5 тыс., столько же сельских поселений). Для сравнения, плотность населения в странах Европы значительно выше (Польша – 123,5 чел./ км2, Германия – 227 чел./км2, Белоруссия – 48,5 чел./км2). Мелкоселенность при низкой плотности затрудняет построение инфраструктурных сетей и обеспечение их оптимальной загруженности. Связующая часть инфраструктуры (транспортная и информационная) представлена скудно. Так, удельное покрытие автомобильных дорог в России составляет 0,08 км/км2, что в десятки раз ниже показателей большинства стран Европы (соответствующие показатели в Германии – 1,8 км/км2, Польше – 1,36 км/км2). Ситуация усугубляется и низкой обеспеченностью населения личным транспортом. По уровню автомобилизации, которая составляет 233 автомобиля на 1000 человек населения, Россия уступает всем развитым странам Европы и занимает 44 место в мире (для сравнения: в Германии – 517 автомобилей на 1000 человек, 15 место, в Польше – 451 автомобиль на 1000 человек, 26 место).

Доступность объектов социальной инфраструктуры детерминирована тремя группами факторов [8–10]. К первой группе относятся факторы, находящиеся на стороне потребителя. Среди них – социальный статус и материальное положение потребителя, субъективная самооценка здоровья, опыт предыдущих обращений за услугой, психологические особенности субъекта и социума [11; 12]. Со стороны поставщика услуг действуют такие факторы, как качество услуг, материально-техническая база, кадровая обеспеченность организаций, репутация поставщика. Между этими двумя группами находятся факторы, не зависящие ни от потребителя, ни от поставщика. Данную группу можно назвать факторами-посредниками [13]. Это прежде всего пути сообщения для доступа как потребителя к услуге, так и поставщика к потребителю, качество работы общественного транспорта, обеспеченность граждан личным транспортом, налаженность каналов телефонной и электронной связи. При этом в условиях России, если принимать во внимание широту пространств и специфику расселения, инфраструктурный капитал не менее важен, чем прочие факторы, часто он играет ведущую роль [14]. Как отмечается в социологических исследованиях, более трети респондентов указывают, что наряду с нехваткой врачей-специалистов возможность получения оперативной помощи существенно затруднена именно пространственным фактором [15].

Оценку состояния инфраструктуры региона имеет смысл проводить в комплексе и сравнении с другими регионами, а для получения более полной картины – с другими странами. Вне зависимости от содержания понятия «инфраструктура» авторы сходятся во мнении, что оно включает в себя все объекты, обеспечивающие функционирование региона в целом и отдельных его частей. В отношении региона в нашем понимании – единицы административно-территориального деления – инфраструктура представляет из себя иерархически выстроенную систему, задача которой – организация функционирования подчиненных по отношению к региону образований (районов, сельсоветов, городских округов и т. д.), а также, в случае необходимости, возможность доступа с нижних на вышестоящие уровни организации. Принимая деление инфраструктуры на два крупных компонента – «мягкий» (soft infrastructure) и «жесткий» (hard infrastructure) – оценим их состояние в исследуемом регионе. «Жесткий» компонент, как правило, достаточно статичен, он включает в себя пути сообщения, системы связи, энергоснабжения. Последние два субкомпонента напрямую не влияют на возможность использования «мягкого» компонента инфраструктуры [16]. Транспортная же инфраструктура предоставляет средства физического доступа к объектам мягкой инфраструктуры. В ее отсутствие доступ будет либо крайне затруднен, либо, в самом худшем варианте, невозможен. Мировой опыт указывает на прямую и неразрывную связь между уровнем развития транспортной инфраструктуры (ТИ) и экономическим развитием целых государств и их отдельных регионов. По отношению к России, как правило, констатируется неудовлетворительное состояние ТИ (куда входят как автомобильные дороги, так и железнодорожное сообщение, а также водный и воздушный транспорт). При этом в разрезе ТИ регионов имеет смысл прежде всего говорить о путях сообщения для автомобильного транспорта. Подавляющая часть нагрузки по перемещению населения внутри региона ложится на него, в то время как железнодорожный и воздушный транспорт обеспечивает транзитный провоз пассажиров.

Материалы и методы

Анализ пространственного распределения и, соответственно, доступности объектов инфраструктуры здравоохранения по районам области производится на основе комплекса данных, в том числе предоставляемых официальной статистической службой (Росстат), ведомственной службой статистики Департамента здравоохранения Вологодской области (МИАЦ), а также данных, полученных с помощью геоинфор-мационных систем. В качестве критериев доступности были выбраны: плотность населения, плотность дорожной сети (км/км2), коэффициенты обеспеченности транспортной инфраструктурой (коэффициенты Энгеля и Гольца), доли населения, находящегося на заданных расстояниях от объектов медицинской инфраструктуры, в качестве точек интереса (POI) потребителей медицинских услуг – центральные районные больницы в районных центрах, так как только здесь потребитель может получить основной объем медицинских услуг, в том числе и медицинскую помощь в стационаре.

На первом этапе оценки возможностей ГИС в исследовании было решено обратиться к самому доступному варианту –

Яндекс.Карты и программный интерфейс приложения (API) этого сервиса2. Чтобы организовать исходные данные для возможности использования их API Яндекс.Карт, потребовалось организовать работу SQL-сервера на стороннем хостинге и запустить на компьютере пользователя фронтенд-приложение. Хранение базы данных, в которую добавляются данные для обработки, также требует наличие онлайн-хостинга. Вместе с тем API и готовые скрипты обработки выполняются на стороне сервера. Так, например, базовые тесты в рамках формирования векторов доступности объектов инфраструктуры (связывание по типу «каждый к каждому» и связывание с точкой, отвечающей требованию) выполняются на стороне сервера гораздо быстрее [17].

При этом плотность и качество транспортной инфраструктуры не являются ни надежными критериями ее достаточности, ни прямыми качественными показателя- ми социального развития региона, поэтому следует ввести еще один критерий, который будет отражать пространственную структуру населения. Это коэффициент Энгеля, применяющийся для оценки обеспеченности региона транспортной инфраструктурой и вычисляемый достаточно просто:

d.E —

где:

L – общая длина транспортных путей;

S – площадь территории;

H – численность населения территории.

Однако коэффициент Энгеля несколько искажает картину размещения транспортной инфраструктуры, так как является, по сути, усреднением, игнорирующим характер распределения населения на исследуемых территориях. Более конкретный результат при оценке развитости транспортной инфраструктуры регионов в контексте социального развития дает модификация коэффициента Энгеля – коэффициент Гольца, учитывающий, кроме всего прочего, количество населенных пунктов:

где:

L – общая длина транспортных путей;

S – площадь территории;

N – количество населенных пунктов с заданной численностью населения.

Результаты и обсуждение

В статье проведен анализ территориальной доступности объектов здравоохранения на основе двух групп показателей. Первая основана на статистической информации, вторая – на данных, полученных с помощью геоин-формационных систем. Наиболее общими показателями, отражающими обеспеченность населения территорий транспортной инфраструктурой, являются плотность автодорог, доля дорог с твердым покрытием, а также коэффициенты Энгеля и Гольца. В первом приближении можно допустить, что дорожная сеть равномерно покрывает исследуемую площадь, и не учитывать ни население территории, ни характер его распределения. Оценка плотности дорожной сети и ее качества дает следующие результаты (табл. 1).

Коэффициенты d E и d H имеют корреляционную связь средней силы (коэффициент r для пары d E и d H по всем регионам РФ составляет 0,574). Отсутствие тесной связи между этими показателями объясняется тем, что высокая (по отношению к остальным регионам) плотность дорожной сети не всегда означает ее исчерпывающий характер и даже достаточность. В то же время дорожная сеть с более низкой плотностью может более равномерно распределяться между малочисленными населенными пунк-

Таблица 1. Показатели, отражающие плотность и качество дорожной сети в регионах Северо-Западного федерального округа

Район	Плотность автомобильных дорог, км/км2	Доля дорог с твердым покрытием	Коэффициент Энгеля ( d E )*	Коэффициент Гольца ( d H )*	Ранг**
Калининградская область	0,573	0,893	0,071	2,124	1
Ленинградская область	0,266	0,780	0,029	1,418	2
Псковская область	0,411	0,728	0,12	1,057	3
Новгородская область	0,273	0,725	0,081	1,041	4
Республика Карелия	0,06	0,791	0,032	0,896	5
Вологодская область	0,197	0,597	0,069	0,838	6
Мурманская область	0,024	0,941	0,011	0,774	7
Архангельская область	0,048	0,631	0,028	0,483	8
Республика Коми	0,018	0,852	0,013	0,427	9
* Рассчитано для автомобильных дорог с твердым покрытием. ** Ранжировано по d H .

тами. Так, например, низкие значения d E для Мурманской области и Республики Коми совмещены с высокими значениями d H , что говорит о большей эффективности организации ТИ в них. Напротив, в регионах с d E , превышающим таковые для названных регионов в пять и более раз, наблюдается d H , превышающий соответствующий показатель для регионов с низким d E лишь в 1,5–2 раза и меньше (для сравнения, показатели d E и d H для Вологодской области равны 0,069 и 0,838 соответственно, в то время как для Мурманской области – 0,011 и 0,774).

Рассчитанные коэффициенты ставят Вологодскую область в тройку регионов с наиболее развитой дорожной сетью, относительно равномерно покрывающей территорию и в известной степени обеспечивающей потребности населения. В перспективе с окончанием капитальных ремонтов на трех основных трассах, имеющих статус федеральных (А-114, А-119, М-8), и начатых ремонтов региональных и муниципальных дорог (например, Р-7, Р-157) область получит сеть дорог с качественным покрытием, что упростит сообщение между районными центрами (рис. 1).

Однако, сравнивая соответствующие коэффициенты, мы обнаружили, что исследуемый нами регион существенно проигрывает развитым странам в обеспеченности дорогами общего пользования. Так, если мы возьмем в качестве примера Германию, страну с наиболее развитой и относительно равномерно распределенной по федеральным землям системой дорог общего пользования, то увидим, что коэффициент Энгеля для Германии превышает таковой для Вологодской области практически вдвое (dE = 0,1192), а коэффициент Гольца – более чем в 20 раз (dH = 23,8), что говорит о насыщенности дорожной сети. Если принять во внимание, что часть дорог в Германии представлена автобанами с высокой пропускной способностью, мы должны сделать предварительный вывод о том, что Вологодская область (как и другие регионы Северо-Запада) на сегодня имеет достаточно скромную сеть дорог общего пользования.

Вместе с тем проблемы с доступностью учреждений здравоохранения для населения региона чрезвычайно велики в связи с мелкоселенностью при высокой плотности расселения. При умеренных значениях средней плотности (не более 8,14 чел./км2) медианная плотность населения снижается до значений в пределах от 2,7 до 2,9 чел./ км2. Аналогичную плотность дает и расчет с исключением из сферы оценки жителей крупных населенных пунктов – районных центров, статистически учитывающихся отдельно (Вологда, Череповец, Шексна, Сокол, Великий Устюг) – 3,5 чел./км2 средняя и 2,8 чел./км2 – медианная. Однако даже при

Рис. 1. Дорожная (автомобильная) сеть Вологодской области

средней рассчитанной для Вологодской области плотности в 8,14–8,19 чел./км2 она ниже средней по России и регионам СЗФО (62 и 5 место соответственно).

Низкая плотность и высокая рассеянность населения по территории создают сложности при обращении за медицинскими услугами [18]. Основной объем услуг может быть получен только в крупных медицинских учреждениях, которыми являются, как правило, центральные районные больницы (назовем их точками интереса – POI, как это принято в картографии). Фельдшерско-акушерские пункты, достаточно полно охватывая своей деятельностью территорию области и осуществляя важные функции, прежде всего – оказание первичной медико-санитарной помощи, все же не могут обеспечить весь необходимый объем медицинской помощи на должном уровне. Однако доступ к более квалифицированной помощи (ЦРБ, как правило, оснащенные оборудованием) затруднен территориальными факторами. Показатели плотности населения, дорожной сети и коэффициенты Энгеля и Гольца для муниципальных районов Вологодской области приведены в табл. 2.

В то время как некоторые виды данных могут иметь явную привязку к определенному административно-территориальному образованию (селу, городу, сельсовету, району и т. д.), другие являются весьма абстрактными. К последним можно отнести, например, плотность населения, плотность дорожной сети, обеспеченность различными услугами, предоставляемыми определенными типами учреждений (медицинскими, учебными и т. д.) [19].

Так, если нам необходимо оценить плотность населения в некотором районе Вологодской области, то мы будем следовать стандартному алгоритму: используя доступные данные о численности жителей района и его площади, вычислим плотность населения (табл. 3).

Исходя из этих результатов, мы будем оценивать и другие параметры. Зная количество населения, проживающего в крупных (городах) и в сельских (деревнях и т. д.) населенных пунктах, можно говорить о степени урбанизации той или иной территории, о тенденциях миграции населения и др.

Однако, если в нашем распоряжении будет другой набор данных, например количество населенных пунктов, мы увидим несколько иную картину. Так, в Белозерском районе, имеющем практически одинаковую численность населения с соседним, почти вдвое меньше количество населенных пунктов, при этом оценка плотности населения для этих двух районов будет практически идентична.

Таблица 2. Показатели состояния дорожно-транспортной инфраструктуры в муниципальных районах Вологодской области

Район	Плотность населения*, чел./км2	Плотность дорожной сети, км/км2	Коэффициент Энгеля ( d E )	Коэффициент Гольца ( d H )
Бабаевский	2,15	5,78	0,039	0,333
Бабушкинский	1,52	5,61	0,045	0,416
Белозерский	2,80	8,70	0,051	0,383
Вашкинский	2,40	9,26	0,059	0,354
Великоустюгский	2,98	6,72	0,025	0,283
Верховажский	3,06	8,90	0,051	0,383
Вожегодский	2,58	8,30	0,051	0,358
Вологодский	11,57	15,13	0,045	0,338
Вытегорский	1,88	2,34	0,017	0,186
Грязовецкий	6,51	7,80	0,030	0,245
Кадуйский	5,20	10,44	0,046	0,421
Кирилловский	2,80	8,81	0,053	0,295
Кичм.-Городецкий	2,28	6,39	0,042	0,284
Междуреченский	1,53	6,00	0,048	0,289
Никольский	2,69	7,36	0,045	0,426
Нюксенский	1,67	5,45	0,042	0,335
Сокольский	2,87	8,68	0,025	0,278
Сямженский	2,07	7,27	0,050	0,353
Тарногский	2,25	5,99	0,040	0,263
Тотемский	2,78	6,79	0,041	0,409
Усть-Кубинский	3,21	10,90	0,061	0,329
Устюженский	4,81	10,94	0,050	0,435
Харовский	4,06	9,60	0,047	0,292
Чагодощенский	5,12	10,60	0,046	0,548
Череповецкий	5,13	10,15	0,045	0,375
Шекснинский	5,75	21,38	0,059	0,556
* Без учета крупных районных центров, в т. ч. Вологды, Череповца, показатели которых рассчитываются отдельно.

Таблица 3. Плотность населения районов Вологодской области (на 2016 год) Район Население, всего, чел. Площадь района, км2 Плотность населения, чел./км2 Бабаевский 20021 9233,3 2,17 Бабушкинский 11908 7760,5 1,53 Белозерский 15424 5398,0 2,86 Вологодский 365395 4540,0 80,48 Череповецкий 358049 7640,0 46,87 Шекснинский 33273 2528,0 13,16 Логично предположить различный множеством различных факторов (исто-характер расселения по территории каж- рических, климатических, географических, дого из этих районов. Населенные пункты коммуникационных и т. д.). Создание же располагаются по площади образования эффективно функционирующей сети объек-неравномерно. Их размещение обусловлено тов социальной инфраструктуры без учета особенностей расселения либо невозможно, либо затруднено.

Оценить реальную картину расселения (как минимум, по количеству населенных пунктов на единицу территории) позволяет инструментарий ГИС. На рис. 2 показано реальное распределение населенных пунктов по территории Вологодской области.

При этом мы получаем возможность изменять характер отображения плотности, варьируя расстояние связывания (параметр, показывающий, на каком расстоянии от исследуемой точки на карте должна находиться следующая точка, чтобы для данной области был задействован алгоритм тонирования – принцип работы инструмента Point density системы ArcGIS).

Если сравнить картину, полученную при помощи инструментария ГИС, с результатами простого расчета, становится ясно, что последний не соответствует действительности, хотя и требует гораздо меньшего корпуса данных. ГИС дает возможность, объединяя самые разнообразные типы данных, проводить их анализ, выполнять множество различных преобразований и расчетов. Добавив к этой карте, например, данные о заболеваемости, мы формируем карту, которая будет показывать, каким образом распределяется в пространстве потребность в медицинском обслуживании. Это, в свою очередь, позволяет корректно ранжировать муниципальные образования по уровню обеспеченности услугой, а в перспективе – строить более эффективную сеть учреждений.

В ходе анализа расположения населенных пунктов мы провели связывание на расстоянии, соответствующем требованиям к организации первичной медицинской помощи – 6 км от места расположения медицинского пункта. После этого было учтено еще одно требование – связывание с местами расположения ФАП (по нормативам – это населенные пункты с населением от 100 до 300 человек) [20] (рис. 3).

Если бы мы оценивали те же самые параметры обычным способом, то получили бы лишь список тех населенных пунктов, в которых находятся либо должны находиться объекты инфраструктуры. Применение ГИС позволяет воспроизводить и визуализировать реальную пространственную конфигурацию таких объектов. С включением в практику оценки других данных, например радиуса обслуживания, выясняется, что далеко не все населенные пункты находятся в зоне действия объектов инфраструктуры. Это значит, что доступность той или иной услуги или обслуживания затруднена.

Рис. 2. Плотность населенных пунктов на единицу площади (с дистанцией связывания 6 км и 3 км в центре). Система ArcGIS 10.5

Рис. 3. Связывание населенных пунктов Вологодского района на расстоянии 6 км. API Яндекс.Карты

Для расчета второй группы показателей требуется вычислить время, необходимое для преодоления пути от заданной точки, то есть населенного пункта, до POI. Оно зависит от скорости, с которой транспортное средство может передвигаться по дорожной сети. Вычисление средней скорости произведено на основании обработки 380 gps-треков с сервиса Open Street Maps и такого же количества маршрутов, построенных при помощи маршрутизатора Яндекс.Карты. В результате получено медианное значение скорости передвижения, равное 38,2 км/час (или среднее – 39,6 км/час с коэффициентом вариации 33%). Все дальнейшие расчеты велись относительно него. На основании обработки информации о расселении и территориальном расположении более 8000 населенных пунктов области получены следующие результаты (табл. 4).

Значения параметров досягаемости ЦРБ существенно варьируются. Наибольшая доля населения, находящегося на критически важной удаленности от ЦРБ (более часа), отмечается в Великоустюгском районе (0,646). Затем по мере убывания следуют Бабушкинский (0,552), Нюксенский (0,471),

Череповецкий (0,453) районы. Данные территории обладают рядом первичных, не связанных с логистическими системами, сложностей транспортной доступности медицинских услуг. Наиболее благоприятная с рассматриваемых позиций (правильнее сказать, уровень рисков – минимален) ситуация наблюдается в Чагодощенском (0,075), Устюженском (0,084), Шекснинском (0,094), Кадуйском (0,100) районах.

Существенная дифференциация населенных пунктов сохраняется и в рамках отдельных муниципальных районов, и даже в узкой группе территорий, демонстрирующих наибольшие в регионе показатели пространственного удаления до «точек интереса». Максимальное значение радиуса удаленности населенного пункта от POI достигает 1205 км (д. Погорелая Бабаевского района). Однако ситуация оказывается еще более драматичной, если говорить о «встречной» доступности медицинской помощи, прежде всего скорой, от своевременности оказания которой зависит жизнь людей, испытавших такие серьезные нарушения здоровья, как сочетанные травмы при ДТП, острые нарушения кровообращения и со-

Таблица 4. Показатели времени, требуемого для преодоления расстояния от населенного пункта до ЦРБ, и доли населения, находящегося на критическом удалении от ЦРБ

Муниципальный район Время доступа (медиана), час Доля населения, находящегося от ЦРБ на удалении более 1 часа Великоустюгский 1,04 0,646 Бабушкинский 1,83 0,552 Нюксенский 1,15 0,471 Череповецкий 1,28 0,453 Бабаевский 1,92 0,370 Верховажский 1,05 0,353 Вашкинский 0,81 0,308 Тотемский 1,18 0,308 Грязовецкий 0,81 0,306 Вытегорский 1,09 0,303 Вологодский 1,11 0,294 Белозерский 1,07 0,281 Никольский 0,90 0,277 Сямженский 0,94 0,276 Сокольский 1,05 0,258 Вожегодский 1,26 0,240 Кичм.-Городецкий 0,86 0,232 Усть-Кубинский 0,94 0,229 Междуреченский 0,71 0,174 Кирилловский 0,89 0,159 Тарногский 0,71 0,159 Харовский 0,98 0,134 Кадуйский 0,92 0,100 Шекснинский 0,73 0,094 Устюженский 0,58 0,084 Чагодощенский 0,68 0,075 судистые катастрофы. В табл. 5 отражена дифференциация районов Вологодской области по количеству доездов до пациентов, выполненных в установленные сроки (20 минут). Устойчиво неблагоприятная ситуация отмечается в Никольском, Бабушкинском,

Шекснинском районах. В большинстве районов установленный показатель достигается в более чем 90% случаев, однако нигде не реализуется на 100%.

Рассмотрим межтерриториальные различия на примере одного из муниципальных районов области – Бабушкинского. В табл. 6 представлены результаты расчета ключевых параметров территориальной доступности POI (ЦРБ), включая территориальную удаленность, время доступа с учетом наличия и качества дорог, а также стоимость транспортных расходов на преодоление расстояний. Видно, насколько различаются возможности обращения в ЦРБ для жителей п. Илезки, находящегося близко к районному центру, и д. Третницы, расположенной на расстоянии 127 км от районного центра. Эти различия в полной мере касаются и транспортных расходов.

В целом территориальная доступность учреждений здравоохранения в регионах Европейского Севера, в частности Вологодской области, ограничена и объективными факторами, и факторами, связанными с деятельностью органов исполнительной власти. Среди первых – сложная с позиций обеспечения всеобщего охвата и доступности система расселения, характеризующаяся мелкоселенностью при низкой плотности, обширность территорий. Это объективные препятствия как для строительства густой сети дорог, так и для формирования уплотненных сетей медицинских учреждений. По показателю в пространственной удаленности и, следовательно, скорости доезда до учреждений здравоохранения, особенно ЦРБ, на базе которых пациент может получить достаточный объем диагностических процедур и терапии, имеется существенная дифференциация, однако значительная часть населения в большинстве муниципальных образований региона находятся на критическом удалении от медицинских учреждений.

Таблица 5. Параметры доступности скорой медицинской помощи

Муниципальный район	Количество вызовов скорой помощи, на 1000 чел. населения	Доля доездов до пациента, выполненных в течение 20 мин.
Нюксенский	395,8	99,4
Верховажский	362,1	99,1
Чагодощенский	389,9	97,7
Кичм.-Городецкий	330,1	97,4
Вашкинский	310,6	97,1
Тарногский	320,2	97,1
Усть-Кубинский	341,4	96,8
Тотемский	314,2	96,1
Кирилловский	241,8	95,9
Вожегодский	342,7	95,5
Белозерский	295,7	95,4
Вытегорский	325,8	95,4
Сокольский	356,5	93,5
Великоустюгский	424,5	93,2
Харовский	317,0	92,5
Грязовецкий	257,3	92,3
Бабаевский	379,1	92,1
г. Череповец (включая район)	315,1	90,3
Междуреченский	338,6	89,7
Бабушкинский	294,9	85,0
Устюженский	333,9	83,7
Сямженский	290,8	82,8
Шекснинский	310,0	78,8
Кадуйский	325,8	73,7
г. Вологда (включая район)	346,5	70,4
Никольский	360,9	65,4

Таблица 6. Примеры расчета параметра «дистанция» для населенных пунктов Бабушкинского муниципального района Вологодской области

Населенный пункт	Расстояние до районного центра, км	Время доступа, час	Стоимость доезда до ЦРБ (в обе стороны), руб.	Коэффициент «дистанция»
д. Третница	127	3,2	812,8	1
д. Белогорье	116	2,9	742,4	0,913
д. Верхотурье	113	2,8	723,2	0,890
д. Безгачиха	110	2,8	704,0	0,866
д. Грушино	91	2,3	582,4	0,717
д. Высокая	82	2,1	524,8	0,646
с. Рослятино	76	1,9	486,4	0,598
д. Свертнево	61,5	1,5	393,6	0,484
х. Игрово	61	1,5	390,4	0,480
д. Веретея	49	1,2	313,6	0,386
д. Бережок	36	0,9	230,4	0,283
с. Миньково	20	0,5	128,0	0,157
д. Юрманга	3	0,1	19,2	0,024
с. им. Бабушкина	0	0,0	0,0	0
п. Илезка	0	0,0	0,0	0