Методика реализации управленческих решений для стабилизации медико-демографических процессов Текст научной статьи по специальности «Науки о здоровье»

УДК 314.01

МЕТОДИКА РЕАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ СТАБИЛИЗАЦИИ МЕДИКО-ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ*

Е.В. МОЛЧАНОВА,

кандидат технических наук, старший научный сотрудник E-mail: molchanova@karelia.ru Институт экономики Карельского научного центра РАН

Обосновывается методика реализации управленческих решений для стабилизации медико-демографических процессов, которая осуществляется в пять этапов: научное обоснование факторов, влияющих на общественное здоровье, реализация регрессионных моделей по панельным данным, проведение расчетов по моделям, применение модели оптимального управления медико-демографическими процессами, формирование комплексной системы мероприятий и управленческих предложений. Все этапы методики были реализованы для Северо-Западного федерального округа. Даются рекомендации социально-экономического характера по улучшению медико-демографической ситуации на региональном уровне.

Ключевые слова: медико-демографическая ситуация, здоровье, методика, модель, управленческие решения

Будущее Российской Федерации, ее инновационное развитие невозможны без сохранения и преумножения человеческого потенциала, который во многом определяется общественным здоровьем населения. Сохранение и укрепление здоровья народа достойно возведения в ранг общенародной идеи. Здоровье - условие полноценной жизни граждан страны. Если уровень здоровья начинает угрожать жизни общества, то он становится главной целью, выдвигается на передний план общегосударствен-

* Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ № 13-06-98803-р_север_а).

ных стратегических задач как основа и условие всех других масштабных целей.

Наиболее ценное определение понятия здоровья дает Всемирная организация здравоохранения (ВОЗ), в соответствии с которым здоровье определяется как состояние полного физического, душевного и социального благополучия, а не просто отсутствия болезней или дефектов. Конституция ВОЗ обозначает стандарт здоровья - физического, душевного (психического) и социального - как фундаментальное право для всех [12].

В медико-демографических исследованиях при оценке здоровья целесообразно выделять четыре уровня: первый уровень - здоровье отдельного человека - индивидуальное здоровье; второй уровень -здоровье социальных и этнических групп - групповое здоровье; третий уровень - здоровье населения административных территорий - региональное здоровье; четвертый уровень - здоровье популяции, общества в целом - общественное здоровье. Индикаторы, характеризующие индивидуальное здоровье, не являются основанием для принятия управленческих документов, направленных на улучшение медико-демографической ситуации. Для решения социальных, экономических, политических проблем, при которых необходимо учитывать качество здоровья всего населения, используется понятие общественного (популяционного) здоровья.

На состояние здоровья индивидуума виляют разнообразные риски: генетические, биологические, социально-экономические, экологические. Понимание и оценка факторов, влияющих на меди-

ко-демографические тенденции, особенно важна с позиции управления социально-демографическими и экономическими процессами, а также формирования качества человеческого потенциала. Многие исследователи пытались дать не только качественную, но и количественную характеристику силы влияния различных факторов на здоровье. В материалах ВОЗ указывается, что в совокупном влиянии на здоровье населения образу жизни отводится 50%, среде обитания - 20%, наследственности - 20%, качеству медико-санитарной помощи - 10% [12].

Целью авторского исследования является обоснование методики реализации управленческих решений для стабилизации медико-демографических процессов, которая осуществляется в пять этапов: научное обоснование факторов, влияющих на общественное здоровье, реализация регрессионных моделей по панельным данным, проведение расчетов по моделям, применение модели оптимального управления медико-демографическими процессами, формирование комплексной системы мероприятий и управленческих предложений (рис. 1).

Этап I. Научное обоснование факторов, влияющих на общественное здоровье. В настоящее время выделено большое количество факторов, влияющих на состояние здоровья населения. Автором была разработана концептуальная модель взаимосвязи различных факторов и медико-демографических процессов. Она позволяет обеспечить системный подход к определению фактических причин возникновения проблем, т.е. причин, влияющих на ухудшение состояния здоровья населения (рис. 2).

Этап II. Реализация регрессионных моделей по панельным данным. Важнейшим этапом методики является выявление факторов, влияющих на медико-демографические процессы в регионах. Рассмотрим в качестве примера регионы Северо-Западного федерального округа (СЗФО). Исследование проводилось с помощью экономико-математических методов и моделей (регрессионный анализ панельных данных). Информационной базой служили данные Росстата [3, 8]. Информация по субъектам СЗФО за 2005-2010 гг. была сформирована в виде специальной системы, состоящей из следующих блоков: социально-демографический состав населения, экология и природно-климати-

ческие условия, социально-экономическое развитие, доступность медицинских услуг, медико-демографические показатели, социальный стресс [4, 11].

Важнейшей характеристикой человеческого потенциала и состояния здоровья можно считать показатель ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (ОППЖ). Это показатель, рассчитываемый на основе таблиц дожития, в агрегированном виде характеризует, с одной стороны, уровень смертности, с другой - дает возможность адекватного сопоставления уровней смертности между любыми территориями. Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни рассматривается в качестве одного из базовых индикаторов социально-экономического благополучия населения [1, 9].

В авторском исследовании была установлена взаимосвязь между ОППЖ и различными факторами из разработанной системы показателей. На первом этапе были разбиты признаки на группы таким образом, чтобы внутри группы факторов

Рис. 1. Этапы реализации управленческих решений по стабилизации медико-демографических процессов

ФАКТОРЫ ЗДОРОВЬЯ НАСЕЛЕНИЯ

ЛГ

Биологические факторы Экологические факторы Развитие служб здравоохранения Социально-экономические условия

1 1

Наследственность, генетика Природно-климатические условия ^ J Улучшение здоровья с помощью профилактических мероприятий Уровень образования и культуры

1 1 1

Возрастно-половые характеристики Уровень экологической культуры Качество и доступность медицинской помощи Политическая ситуация

15-20%

I

Экологические катастрофы

Кадровый потенциал

Факторы социально стресса (бедность, преступность и т.п.)

Законодательство в области санитарно-эпидемиологического _регулирования__^

I

Система реабилитации, санаторно-курортного лечения

Профессиональная и трудовая реализация

Загрязнение воздуха, воды, почвы физическими, химическими и биологическими агентами

Состояние лечебно-диагностической базы

Уровень доходов на душу населения

20-25%

Лекарственное обеспечение

/'образ

10-15%

жизни (условия труда и отдыха/досуга); семейные отношения; бытовые и жилищные условия;

вредные привычки (алкоголь, курение, наркотики, низкая физическая активность, несбалансированное питание)

50-75%

I

Здоровье населения

Индивидуальное здоровье

Групповое здоровье

Региональное здоровье

Общественное здоровье

Рис. 2. Концептуальная модель влияния различных факторов на медико-демографические процессы

корреляция была достаточно большой, а между -маленькой. Одним из методов, который позволяет провести такую операцию, является метод корреляционных плеяд [5]. Построение корреляционных плеяд позволило выделить две основные группы

признаков: социально-экономические показатели и факторы социального стресса. Остальные индикаторы представляли одиночные группы признаков. Следует отметить, что полученные плеяды не дублируют блоки разработанной информационной

системы. Соответственно, в регрессионную модель целесообразно включать факторы из разных плеяд или одиночные признаки, что и было выполнено.

Затем были использованы панельные данные (Panel Data), которые состоят из наблюдений одних и тех же экономических единиц или объектов (индивидуумы, домашние хозяйства, фирмы, регионы, страны и т.п.) и осуществляются в последовательные периоды времени. Для России основными источниками панельных данных служат разнообразные данные Росстата по регионам за определенные периоды времени, а также база данных RLMS (The Russia Longitudinal Monitoring Survey) - Российский мониторинг экономического состояния и здоровья населения. Выделяют три модели регрессии по панельным данным [5, 10]:

- объединенная модель регрессии (pooled model);

- модель регрессии с фиксированными эффектами (fixed effect model);

- модель регрессии со случайными эффектами (random effect model).

Для исследования регрессионных моделей с панельными данными введем следующие обозначения. Пусть yit - зависимая переменная для экономической единицы i в момент времени t; x.t - набор объясняющих (независимых) переменных (вектор размерности k) и s - соответствующая ошибка, i = 1,..., n; t = 1,...,T. Простейшая модель - это обычная линейная модель регрессии [5, 10] yit = а + x'it ß + sit, где i - номер объекта (в данном случае региона); t - время; а - свободный член; ß - вектор коэффициентов; x'it - вектор-строка матрицы объясняющих переменных, которая, по существу, не учитывает панельной структуры данных. При этом предполагается, что все ошибки s не коррелированы между собой как по i, так и по t, и не коррелированы со всеми объясняющими переменными x Эта модель носит название объединенной (сквозной) модели регрессии (pooled model).

Учесть при моделировании индивидуальные различия между экономическими единицами возможно, предположив, что случайная ошибка имеет следующий вид: sit = ui + vit ,где u. - ненаблюдаемые индивидуальные эффекты, а v.t - остаточное возмущение. Большинство приложений панельных данных использует именно такую модель случайной ошибки. Заметим, что ui не зависят от времени и отвечают за характеристики объектов, которые не включены в регрессию непосредственно. Остаточное

возмущение v.t меняется в зависимости от времени и объектов и может рассматриваться как обыкновенная случайная составляющая в регрессии.

Модель с фиксированным эффектом (fixed effect model) описывается следующим уравнением [5, 10]: ytt = а + x'it р + ui + vit ,где переменные и - параметры, не зависящие от t; остаточные возмущения v.t - независимые одинаково распределенные случайные величины IID (0, о2е ) и xtt - предполагаются независимыми от v.t для всех i и t. Эту модель предпочтительно использовать, если сосредоточиться на уникальном наборе N регионов, как в нашем случае.

Модель со случайными эффектами (random effects model) предполагает другой подход к интерпретации переменных. В модели предполагается, что индивидуальные отличия носят случайный характер. Ее можно рассматривать как компромисс между объединенной регрессией, налагающей сильное ограничение гомогенности на все коэффициенты уравнения регрессии для любых i и t, и регрессией с фиксированными эффектами, которая позволяет для каждого объекта выборки ввести свою константу и, таким образом, учесть существующую в реальности, но не наблюдаемую гетерогенность. Модель со случайными эффектами применяется в том случае, если выбирают случайным образом N объектов из генеральной совокупности элементов, например в случае исследований панелей домашних хозяйств, индивидуумов или мелких фирм [5, 10].

Этап III. Проведение расчетов по моделям. В исследовании именно регрессионная модель с фиксированными эффектами при учете структуры панельных данных позволила получить значимый и обоснованный вариант моделирования, который можно использовать для оценки основного демографического индикатора - ожидаемой продолжительности предстоящей жизни в регионах СЗФО в зависимости от показателей социально-экономического развития, медицинского обслуживания и фактора социального стресса. При проведении расчетов использовался статистический пакет Stata SE (табл. 1) [7].

Таким образом, при построении регрессии с фиксированными эффектами по панельным данным для регионов СЗФО за 2005-2010 гг. коэффициент детерминации составил 0,9252, что свидетельствует об адекватности построенной модели. Разработка регрессии с фиксированными эффектами по панельным данным позволила установить, что на

Таблица 1

Регрессия с фиксированным эффектом для ОППЖ социально-экономических факторов и показателей социального стресса для СЗФО

Показатель Оценка коэффициентов Стандартное отклонение /-статистика Стьюдента Уровень значимости Р > Щ 95%-ный доверительный интервал

Логарифм ВРП на душу населения, руб. 3,248012 0,5843187 5,56 0,000 2,071134 - 4,424891

Удельный вес городского населения, % 0,3056367 0,1375155 2,22 0,031 0,0286662 - 0,5826072

Численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, % -0,090420 0,0536784 01,68 0,099 -0,198534 - 0,0176931

Прерывание беременности (аборты) на 1 000 женщин 15-49 лет -0,064890 0,0215208 -3,02 0,004 -0,108235 - -0,021545

Алкоголизм и алкогольные психозы (численность больных, состоящих на учете в лечебно-профилактических учреждениях на 100 тыс. чел.) -0,006079 0,00171 -3,56 0,001 -0,009523 - -0,002635

Константа 17,30962 12,20369 1,42 0,163 -7,269865 - 41,88911

значения ОППЖ влияют социально-экономические факторы (ВРП на душу населения) и рост стрессов [2, 4, 9], обусловленных переходом к рыночной экономике. Падение продолжительности жизни по регионам СЗФО напрямую связано с показателями повышения стресса, которые можно измерить количественно численностью населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, прерыванием беременности (абортами) - на 1 000 женщин 15-49 лет, алкоголизмом и алкогольными психозами (численностью больных, состоящих на учете в лечебно-профилактических учреждениях на 100 тыс. чел.). Таким образом, построенная модель показала, что состояние здоровья населения зависит в большей мере от социально-экономических проблем, от уровня материального благосостояния, доходов семьи, бедности, которые влекут за собой менее сбалансированное и качественное питание, худшие жилищные условия, более низкую мотивацию к здоровому образу жизни.

Этап IV. Применение модели оптимального управления медико-демографическими процессами. Для реализации наиболее эффективных мероприятий по улучшению демографической ситуации на уровне региона или страны в статье [6] предлагается модель выбора оптимальной стратегии управления медико-демографическими процессами. Введем следующие обозначения: N - множество регионов (районов) рассматриваемой территории ^ = 1,...,Ы); Ы - множество видов состояний

здоровья и благополучия населения (] = 1,...Ы); К - множество факторов, влияющих на состояние здоровья и благополучия населения (к = 1,...,К); А = (а) - матрица векторов состояний здоровья и благополучия населения по регионам (районам); . В = (Ь к) - матрица факторов, оказывающих влияющие на состояние здоровья и благополучия населения по регионам (районам); С = (с.к) - матрица мероприятий, оказывающих влияние на состояние здоровья и благополучия населения по регионам (районам); R = (г.к) - матрица ограничений на ресурсы (финансовые, организационные, политические и др.) при осуществлении мероприятий, оказывающих влияние на состояние здоровья и благополучия населения по регионам (районам).

Тогда уравнения модели приобретают следующий вид.

Множество видов состояний здоровья и благополучия, связанных функциональной зависимостью с факторами, оказывающими на них влияние:

а] = F Ь Ь2,..., Ьк), ] = 1,..., Ы. (1)

Множество мероприятий, направленных на изменение в позитивную сторону факторов, влияющих на состояние здоровья и благополучия населения для каждого региона (района):

= Г (Ьк), к = 1,..., К. (2)

Ограничение на ресурсы - нельзя превышать имеющегося объема ресурса для проведения мероприятия в каждом регионе (районе):

сй < гй, /■ = 1,...,N к = 1,...,К. (3)

Ограничение на ресурсы - нельзя превышать имеющегося объема ресурса для проведения мероприятия в целом для всей территории:

N

X ^ < Rk, k = 1,..., К. (4)

г=1

Сумма состояний здоровья и благополучия по всем регионам (районам) позволяет оценить, насколько изменилась ситуация после проведения мероприятий:

=Х , ] = и.м.

(5)

Рассмотрим пример применения модели (1)-(5) для СЗФО. Воспользуемся построенной ранее регрессионной моделью по панельным данным (2005-2010 гг.) с фиксированным эффектом: у = 3,25 1п (х1) + 0,31 х2 - 0,09 х3 - 0,06 х4 --1 0,01 Х5 + 17,3 +и,

где у -ОППЖ;

х1 -ВРП на душу населения;

х2 - удельный вес городского населения в общей численности населения, %; х3 - численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума, %; х4 - прерывание беременности (аборты) - на 1 000 женщин 15-49 лет;

х5 - алкоголизм и алкогольные психозы (численность больных, состоящих на учете в лечебно-профилактических учреждениях на 100 тыс. чел.);

и - индивидуальные эффекты. Результаты проведенных расчетов по модели представлены в табл. 2.

Допустим, что в результате проведения социально-экономических мероприятий ВРП на душу населения увеличится на 20% во всех регионах СЗФО, а численность населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума сократиться на 4% (остальные факторы модели останутся без изменения), тогда средняя ОППЖ возрастет на 1,1 года (табл. 3).

Таблица 2

Расчетные данные за 2010 г. и результаты моделирования для СЗФО

=1

Субъект Федерации х1 Х2 Х3 Х4 Х5 У (исходные данные) и У (модельные данные)

Республика Карелия 197 838 78,1 14,9 41 2 582,3 67,3 5,87 66,95

Республика Коми 389 064 77,0 15,6 38 1 576,6 67,2 -1,69 67,50

Архангельская область 289 058 75,7 14,0 48 1 518,5 68,2 0,69 68,37

Вологодская область 209 220 70,8 16,8 49 1 329,3 67,8 2,28 68,24

Калининградская область 207 464 77,6 12,4 35 1 228,9 68,8 -1,75 68,18

Ленинградская область 293 342 65,7 12,6 27 1 778,8 68,1 3,55 68,13

Мурманская область 294 445 92,8 13,2 26 1 065,6 68,1 -8,86 68,36

Новгородская область 200 033 70,7 14,9 45 2 612,6 65,5 7,65 66,06

Псковская область 124 663 70,2 15,6 45 1 704,2 65,5 3,41 65,60

Санкт-Петербург 343 951 100 8,6 20 613,7 72,1 -11,15 72,32

Среднее значение - - - - - 67,85 - 67,97

Таблица 3

Преобразованные данные и результаты моделирования для СЗФО

Субъект Федерации х1 Х2 Х3 Х4 Х5 У (исходные данные) и У (модельные данные)

Республика Карелия 237 405 78,1 10,9 41 2 582,3 67,3 5,87 67,91

Республика Коми 466 876 77,0 11,6 38 1 576,6 67,2 -1,69 68,45

Архангельская область 346 870 75,7 10 48 1 518,5 68,2 0,69 69,32

Вологодская область 251 064 70,8 12,8 49 1 329,3 67,8 2,28 69,19

Калининградская область 248 957 77,6 8,4 35 1 228,9 68,8 -1,75 69,14

Ленинградская область 352 010 65,7 8,6 27 1 778,8 68,1 3,55 69,08

Мурманская область 353 334 92,8 9,2 26 1 065,6 68,1 -8,86 69,31

Новгородская область 240 040 70,7 10,9 45 2 612,6 65,5 7,65 67,02

Псковская область 149 595 70,2 11,6 45 1 704,2 65,5 3,41 66,55

Санкт-Петербург 412 741 100 4,6 20 613,7 72,1 -11,15 73,28

Среднее значение - - - - 67,85 - 68,92

В данном случае в качестве целевого индикатора состояния здоровья и благополучия выступал показатель ОППЖ (лет) в каждом регионе СЗФО. Таким образом, построенные регрессионные модели совместно с моделью (1)-(5) позволяют определять приоритетные направления социально-экономической политики и оценивать их влияние на значение ОППЖ в регионах СЗФО.

Этап V. Формирование комплексной системы мероприятий и управленческих предложений. Проведенные исследования и результаты моделирования в качестве приоритетных направлений по улучшению уровня здоровья населения и стабилизации медико-демографических процессов позволяют выделить следующие мероприятия: социально-экономические методы, формирование здорового образа жизни, развитие системы здравоохранения, формирование морально-этических ценностей [6].

Таким образом, методика, основанная на комплексе социально-экономических и статистических алгоритмов, позволяет регулировать и обосновывать социально-экономические решения для стабилизации медико-демографической ситуации. Меры по улучшению демографической ситуации должны носить комплексный характер, связанный с переориентацией целевых программ на решение задач демографической политики с учетом региональной специфики. Результаты исследования позволяют выявить направления снижения социально-экономического бремени болезни и улучшения качества жизни населения.

Демографическая ситуация имеет серьезные социально-экономические и политические последствия, которые будут влиять на медико-демографические тенденции и развитие российского общества на протяжении всего XXI в. Резкое сокращение численности и качества населения в 1990-х гг. по своей глубине и продолжительности близко к тому, что характерно для послевоенного периода. Поэтому в условиях постоянно изменяющейся социально-экономической и политической ситуации разработка теоретико-методологических положений и методов изучения общественного и индивидуального здоровья представляет собой актуальную проблему для научного сообщества.

Список литературы

1. Атлас демографического развития России: под ред. Г.В. Осипова и С.В. Рязанцева. М.: Экономическое образование, 2009. 220 с.

2. Величковский Б.Т. Социальный стресс, трудовая мотивация и здоровье // Бюллетень сибирской медицины. 2005. № 3. С. 5-19.

3. Здравоохранение в России 2011: стат. сб. М.: Росстат, 2011. 326 с.

4. Кручек М.М., Молчанова Е.В. Исследование медико-демографических процессов в регионах России методом регрессионного анализа по панельным данным // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 18. С. 41-50.

5. МагнусЯ.Р., КатышевП.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. М.: Дело, 2004. 576 с.

6. Молчанова Е.В. Модель выбора оптимальной стратегии управления медико-демографическими процессами // Труды Карельского научного центра РАН. Сер. «Регион, экономика и управление». 2012. № 6. С. 77-84.

7. Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете Stata. Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». М.: ГУ ВШЭ, 2004. 40 с.

8. Регионы России. Социально-экономические показатели 2012: стат. сб. М.: Росстат, 2012. 990 с.

9. Римашевская Н.М. Социальная политика сбережения народа: радикальное изменение негативного тренда здоровья населения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2010. № 4. С. 48-61.

10. Badi H. Baltagi . Econometric analysis of Panel Data. URL: http://faculty.ksu.edu.sa/mahmoud/ DocLib7/Baltagi%20-%20Econometric%20Analysis %20of%20Panel%20Data.pdf.

11. Kruchek M.M., Molchanova E.V. Statistical Research of Expected Life Expectancy in the North Western Federal District: Panel analysis // European Researcher. 2013. Vol. 48. № 5-1. P. 1239-1243.

12. Всемирная организация здравоохранения. http://www.who.int/ru/.

Economic analysis: theory and practice Economic and mathematical modeling

ISSN 2311-8725 (Online) ISSN 2073-039X (Print)

METHODOLOGY OF IMPLEMENTING MANAGEMENT DECISIONS TO STABILIZE THE HEALTH AND DEMOGRAPHIC PROCESSES

Ekaterina V. MOLCHANOVA Abstract

The article justifies the method of implementing administrative decisions to stabilize the health and demographic processes. This method consists of five stages: scientific substantiation of the factors affecting public health; implementation of regression models for panel data; calculations by model; the model of optimal control of medico-demographic processes; development of an integrated system of measures and management proposals . All phases of the methodology have been implemented for the Northwest Federal District. The author used statistical information from the "Regions of Russia" and "Russian Health Care" collections to carry out calculations for 2005-2010. The author gives certain recommendations for socio-economic measures to improve the medical and demographic situation at regional level

Keywords: medical, demographic, situation, health, methodology, model, administrative decisions

References

1. Atlas demograficheskogo razvitiya Rossii [The atlas of demographic development of Russia]. Moscow, Ekonomicheskoe obrazovanie Publ., 2009, 220 p.

2. Velichkovskii B.T. Sotsial'nyi stress, trudovaya motivatsiya i zdorov'e [Social stress, work motivation and health]. Byulleten'sibirskoi meditsiny - Bulletin of Siberian medicine, 2005, no. 3, pp. 5-19.

3. Zdravookhranenie v Rossii 2011 [Health care in Russia 2011]. Moscow, Rosstat Publ., 2011, 326 p.

4. Kruchek M.M., Molchanova E.V. Issledovanie mediko-demograficheskikh protsessov v regionakh Rossii metodom regressionnogo analiza po panel'nym dannym [Research of medial and demographic processes in the regions of Russia using the method of regression analysis by panel data]. Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika - Regional economics: theory and practice, 2013, no. 18, pp. 41-50.

5. Magnus Ya.R., Katyshev P.K., Peresetskii A.A. Ekonometrika [Econometrics]. Moscow, Delo Publ., 2004, 576 p.

6. Molchanova E.V. Model' vybora optimal'noi strate-gii upravleniya mediko-demograficheskimi protsessami

[Model selection of the optimal strategy for the management of the health of population]. Trudy Karel 'skogo nauch-nogo tsentra RAN - Works of Karelian Research Centre of Russian Academy of Sciences, 2012, no. 6, pp. 77-84.

7. Ratnikova T.A. Analizpanel'nykh dannykh vpa-kete Stata. Metodicheskie ukazaniya k komp'yuternomu praktikumu po kursu "Ekonometricheskii analiz panel 'nykh dannykh " [Analysis of panel data in the Stata package . Methodical instructions to the computer workshop on the course "Econometric Analysis of Panel Data"]. Moscow, SU HSE Publ., 2004, 40 p.

8 . Regiony Rossii. Sotsial 'no-ekonomicheskie poka-zateli 2012 [Regions of Russia. Socio-economic indexes 2012]. Moscow, Rosstat Publ., 2012, 990 p.

9. Rimashevskaya N.M. Sotsial'naya politika sbe-rezheniya naroda: radikal'noe izmenenie negativnogo trenda zdorov'ya naseleniya [Social policy of people's protection: a radical change of the negative trend of population health]. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz - Economic and social changes: facts, tendencies, forecast, 2010, no. 4, pp. 48-61.

10. Badi H. Baltagi. Econometric Analysis of Panel Data. Available at: http://faculty.ksu.edu.sa/mahmoud/ DocLib7/Baltagi%20-%20Econometric%20Analysis% 20of%20Panel%20Data.pdf.

11. Kruchek M.M., Molchanova E.V. Statistical Research of Expected Life Expectancy in the North Western Federal District: Panel Analysis. European Researcher, 2013, vol. 48, no. 5-1, pp. 1239-1243.

12. World Health Organization (WHO). Available at: http://www.who.int/ru/. (In Russ.)

Ekaterina V. MOLCHANOVA

Institute of Economics, Karelian Research Centre of Russian Academy of Sciences, Petrozavodsk, Russian Federation molchanova@karelia . ru

Acknowledgments

The study is supported by the Russian Foundation of Basic Research (RFBR GRANT No. 13-06-98803-r_sever_a).