CC BY
16
Теория и практика общественного развития. 2022. № 12. С. 133-141. Theory and Practice of Social Development. 2022. No. 12. P. 133-141.
Научная статья УДК 330.43
https://doi.org/10.24158/tipor.2022.12.20
Моделирование влияния социально-экономических факторов на показатели смертности населения от ишемической болезни сердца
в регионах РФ
Артур Рубикович Нагапетян1, Анастасия Сергеевна Петрухина2, Алина Алексеевна Рымарева3
■'■^Дальневосточный федеральный университет, Владивосток, Россия 1nagapetyan_ar@dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-7885-2460 2petrukhina.ase@students.dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-8148-5932 3rymareva.aa@students.dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5723-9328
Аннотация. В настоящем исследовании на основе эконометрического моделирования, в том числе с использованием панельных данных с фиксированными и случайными эффектами, осуществляется попытка оценки вклада различных факторов в показатели смертности населения от ишемической болезни сердца. Значимое отрицательное влияние было выявлено для переменных, характеризующих количество врачей, половой состав населения, коэффициент брачности, уровень доходов, тогда как статистически значимое положительное влияние удалось подтвердить для таких переменных, как доля пожилого населения, коэффициент разводимости, доля городского населения. В некоторых случаях описаны потенциальные причины отсутствия статистически значимого влияния определенных факторов, например, потребления табачных изделий, и намечены направления дальнейших исследований. Полученные результаты позволяют оценить, в какой степени региональные программы, направленные на борьбу с показателями смертности от разновидностей сердечно-сосудистых заболеваний, учитывают особенности конкретных субъектов федерации, а также демонстрируют потенциальные направления увеличения уровня их адресности.
Ключевые слова: ишемическая болезнь сердца, социально-экономические факторы, демографические факторы, экологические факторы, смертность, заболеваемость, панельные данные, фиксированные эффекты
Финансирование: статья подготовлена при поддержке проекта «Пространственно-авторегрессионный анализ показателей заболеваемости по направлениям заболеваний в регионах РФ» в рамках реализации договора пожертвования денежных средств от 19.05.2022 №Д-156-22 Фонда целевого капитала ДВФУ на финансирование проектов-победителей открытого конкурса поддержки исследовательских и прикладных проектов на период с 07.02.2022 по 31.12.2024 Школы экономики и менеджмента ДВФУ из дохода от доверительного управления целевым капиталом «Стратегические проекты ДВФУ» (Целевое назначение пожертвование СБЕР (ПАО) на развитие ШЭМ.
Для цитирования: Нагапетян А.Р., Петрухина А.С., Рымарева А.А. Моделирование влияния социально-экономических факторов на показатели смертности населения от ишемической болезни сердца в регионах РФ // Теория и практика общественного развития. 2022. № 12. С. 133-141. https://doi.org/10.24158/ti-por.2022.12.20.
Original article
Modeling the Influence of Socio-Economic Factors on the Mortality Rates of the Population from Coronary Heart Disease in the Regions of the Russian Federation
Artur R. Nagapetyan1, Anastasia S. Petrukhina2, Alina A. Rymareva3
123Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia 1nagapetyan_ar@dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0002-7885-2460 2petrukhina.ase@students.dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-8148-5932 3rymareva.aa@students.dvfu.ru, https://orcid.org/0000-0001-5723-9328
Abstract. The present study attempts to evaluate the contribution of various factors to coronary heart disease mortality rates based on econometric modelling, including the use of panel data with fixed and random effects. A significant negative effect has been found for the variables characterizing the number of doctors, sex composition of the population, marriage rate, and income level, while a statistically significant positive effect has been confirmed for such variables as proportion of elderly population, divorce rate, and proportion of urban population. In some cases, potential
© Нагапетян А.Р., Петрухина А.С., Рымарева А.А., 2022
reasons for the lack of a statistically significant effect of certain factors, such as tobacco consumption, are described and directions for further research are outlined. The results obtained allow to assess the extent to which regional programs aimed at combating mortality rates from various types of cardiovascular diseases are tailored to the specific features of the federal subjects, and also demonstrate potential directions for increasing their level of targeting.
Keywords: coronary heart disease, socioeconomic factors, demographic factors, environmental factors, mortality, morbidity, panel data, fixed effects
Financing: the article was prepared with the support of the project "Spatial autoregressive analysis of morbidity indicators by disease areas in the regions of the Russian Federation" within the framework of the implementation of the donation agreement of funds dated 19.05.2022 No.D-156-22 of the FEFU Endowment Fund for financing winning projects of the open competition for the support of research and applied projects for the period from 07.02.2022 to 31.12.2024 of the FEFU School of Economics and Management (SEM) from the income from endowment fiduciary management "Strategic projects of FEFU" (Purpose donation from PJSC Sberbank) for the development of seM.
For citation: Nagapetyan, A.R., Petrukhina, A.S. & Rymareva, A.A. (2022) Modeling the Influence of SocioEconomic Factors on the Mortality Rates of the Population from Coronary Heart Disease in the Regions of the Russian Federation. Theory and Practice of Social Development. (12), 133-141. Available from: doi:10.24158/ti-por.2022.12.20 (In Russian).
Введение. Ишемическая болезнь сердца (ИБС) возникает вследствие поражения миокарда (сердечной мышцы), при этом происходит закупоривание артерий, а значит, сердце остается без кровоснабжения и лишается кислорода. Болезнь носит опасный характер для здоровья и жизни пациента, часто является причиной внезапной смерти. Показатели летального исхода ишемической болезни сердца среди населения с каждым годом увеличиваются, поэтому появляется все больше государственных проектов, направленных на снижение смертности граждан.
Часто региональные программы строятся на базе федеральных, поэтому для обеспечения их эффективности необходимо учитывать, почему именно на конкретной территории наблюдаются те или иные показатели смертности. Последние имеют серьёзную вариацию от региона к региону, при этом даже один и тот же уровень показателей смертности в двух субъектах федерации может быть вызван абсолютно разными причинами: демографическими особенностями, половозрастным составом населения, доходами граждан или даже экологией.
Для выстраивания адекватной стратегии борьбы с распространением конкретных проявлений заболевания необходимо развивать продвинутые модели факторного анализа и на основе выявленных причинно-следственных связей стремиться к повышению адресности принимаемых управленческих решений.
Исследовательская проблема заключается в противоречии между теоретическими представлениями о влиянии определенных факторов на течение ишемической болезни сердца и результатами их эмпирической оценки, что осложняется междисциплинарным характером исследования. Подобная проблема возникает в том числе ввиду наличия эконометрических проблем вследствие пропущенных переменных или эффектов обратной причинности. Применение моделей панельных данных с фиксированными и случайными эффектами позволяет в определенной степени решить проблему пропущенных переменных в части факторов, постоянных во времени. Речь идет о специфических особенностях территорий, которые, с одной стороны, не отражаются в статистических данных, а с другой - оказывают значимое влияние на моделируемый показатель. В качестве таковых можно рассмотреть особенности местной культуры питания, ритма жизни, исторические предпосылки и т.п. Подобные переменные, будучи пропущенными, могут привести к тому, что полученные в ходе исследования результаты будут некорректны в контексте как статистической значимости, так и влияния факторов.
Обзор литературы. В данном разделе будет осуществлено обоснование включения в модель тех или иных факторов на основе теоретических и эмпирических исследований в профильной литературе.
Половые различия объясняют дифференциацию в распространенности и смертности от ИБС. Исследования показывают, что женщины чаще откладывают посещение больниц, постановку диагноза и лечение, чем провоцируют более серьезное течение болезни (Kuznetsova, 2018). Однако они дольше остаются в медицинском учреждении для лечения, а также получают больше лечебных процедур, чем мужчины (Humphries et al., 2018; Zeigler, 2016). Причиной возникновения многих болезней у женщин становятся роды, которые являются серьезным испытанием для организма. Ученые утверждают, что женщины, перенесшие беременность и родившие преждевременно, подвержены возникновению сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) в 2-4 раза больше, чем разрешившиеся от бремени в срок (Kramer, Williamson, 2013).
Различные сопутствующие заболевания, которые могут быть вызваны не только беременностью, также играют важную роль в развитии ИБС у женщин. Например, метаболический синдром (ожирение и гипертония, холестерин и т.д.), аутоиммунные заболевания (болезни, нарушающие функционирование иммунной системы), нарушения сна (Mehta et al., 2015).
В группу социально-экономических факторов, влияющих на развитие ИБС у граждан, исследователи зачастую включают: семейное положение, общественные связи, социальный статус, занятость, доходы семьи, место жительства и другое. Так, одной из причин риска возникновения ИБС может служить семейное положение. Группа зарубежных исследователей во главе с К. Сильвен-тойненом (Silventoinen K. et al., 2022) оценивала развитие болезни среди населения Финляндии в зависимости от семейного статуса граждан: состоящих в официальном браке, практикующих сожительство, находящихся в разводе, никогда не создававших семью, имеющих статус вдовы/вдовца. Посредством регрессионного анализа было обнаружено, что при сожительстве риск развития ИБС у мужчин и женщин выше, чем у состоящих в официальном браке. Также в зоне риска находятся те, кто развелся и не нашел нового партнера в дальнейшем. То есть официальный брак снижает темпы распространения ишемической болезни сердца в среде населения.
Данный вывод подтверждается и заключением исследователей, обративших свое внимание на установление зависимости развития болезней сердца от социальных характеристик граждан (Valtorta et al., 2016). Установлено, что одинокие люди имеют повышенный риск ИБС (на 29 %), поскольку нередко находятся в состоянии депрессии, тревоги и гнева, что запускает механизмы развития болезни (Valtorta et al., 2016). Довольно неуравновешенное психическое состояние имеют и люди, находящиеся в состоянии конфликта с окружающим их социумом, с неразвитыми либо неудовлетворительно сформированными общественными связями и отношениями, что также провоцирует распространение ИБС (Valtorta et al., 2016).
В ходе исследований, касающихся влияния социально-экономических факторов на развитие сердечно-сосудистых патологий у населения, установлено, что в этом отношении значим статус человека в обществе, его положение (Davari et al., 2019). Большинство пациентов с сердечными заболеваниями занимали низкое социально-экономическое положение и были мужчинами. Частота заболеваний у богатых была практически равна нулю.
В свете сказанного важно уделять внимание экономическим факторам развития заболеваемости населения ИБС, которые в свою очередь открывают доступ к лечению. Джонсэй Ен и Оу Янг подчеркивают, что люди с более низким социальным статусом нуждаются в получении медицинских услуг больше, чем другие граждане. Это связано с более слабым здоровьем из-за постоянного проживания в неблагоприятных условиях (Yong, Yang, 2021). Исследователи оценили корреляцию расходов на медицинские цели (госпитализацию, продолжительность пребывания в больнице, частоту помещения в стационар за 28 дней) с социально-экономическим положением пациентов и показали с помощью модели линейной регрессии, что дополнительные расходы на поддержание здоровья несут люди с умеренным и высоким социальным статусом. Это может быть связано и с тем, что малообеспеченные люди в кризис не всегда могут обратиться в больницу за получением помощи, поэтому их расходы на лечение ниже (Yong, Yang, 2021).
Социально-экономические, психологические аспекты роста распространения сердечно-сосудистых патологий среди населения были учтены в работе С. Пенгпид и К. Пельцер (Pengpid, Peltzer, 2021), целью которой являлась оценка влияния на этот процесс сопутствующих факторов развития ишемической болезни сердца и/или инсульта среди взрослых в Малави. В поведенческие факторы ученые включили: употребление табака, низкую физическую активность, плохое питание, стресс, склонность к суициду. Биологические факторы предполагали наличие диагнозов диабета, ожирения, повышенных значений холестерина в анамнезе пациентов. Самую большую группу составили социально-демографические факторы: возраст, пол, социальный статус, образование, занятость, семейное положение, язык, проживание в городе, этническая группа. Основные результаты их оценки говорят о следующем: пожилой возраст, проживание в городе, суицидальное поведение повышают риск развития ИБС и инсульта; установлена также зависимость сердечно-сосудистых патологий от этнической принадлежности граждан (Pengpid, Peltzer, 2021).
Несомненно, что приобретению устойчивого социально-экономического положения может способствовать должность на работе. Однако неблагоприятные и даже опасные условия труда, переработки и стрессы негативно сказываются на здоровье человека. Ученые (Netterstrom et al., 2006) установили прямую связь между нагрузкой на работе и заболеваемостью ишемической болезнью сердца на выборке трудоспособного населения страны. Независимой переменной выступало напряжение респондентов на работе, обусловленное званием и должностью, принципами оплаты труда, социально-экономическим статусом.
Значимую роль профессиональных факторов для определения уровня смертности населения от ИБС показали исследователи Кореи (Ha J. et al., 2011), в целом подтвердив выводы зарубежных коллег.
Группа ученых, возглавляемая М. Кивимяки (Kivimaki M. и др., 2012), изучила значимость психологических факторов для проявления у человека симптомов ИБС. Так, наиболее часто их провоцирует стресс, который возникает вследствие несоответствия высоких внешних требований к субъекту его возможностям их выполнения в силу ряда причин.
Помимо социально-экономических факторов исследователи интересующей нас проблематики учитывают влияние на распространение ИБС употребления людьми табака и алкоголя, так как эти вредные привычки широко распространены в мире (Tonnesen et al., 2019). Отмечается, что отказ от курения принесет немедленную пользу для здоровья не только бывшего курильщика, но и окружающих его людей, так как даже пассивное потребление никотина повышает риск ишемической болезни сердца на 25-30 % (Dhar et al., 2020). Установлена прямая связь между употреблением алкоголя и возникновением заболеваний сердечно-сосудистой этиологии (Roerecke, 2021). Доказано, что даже «бывшие пьющие» имеют более высокий риск смерти от ИБС, чем те, кто всю жизнь или продолжительное время воздерживался от употребления алкоголя. Вероятность развития ишемической болезни у малопьющих была установлена выше на 70 %, чем у тех, кто не употребляет алкоголь вообще. Умеренное потребление алкоголя связано с более низким риском развития ИБС, однако является значимым (Fan et al., 2019).
Исследователями обнаружена также обусловленность роста сердечных патологий у людей плохой экологией в местности их проживания (Afoakwah et al., 2020).
В Китае было проведено исследование (Chen et al., 2022), связанное с изучением кратковременного воздействия токсинов из воздуха на сердечно-сосудистую систему людей: было выявлено повышение показателей смертности граждан от хронической ишемической болезни сердца.
Пожилые люди мужского пола в теплое время года больше остальных подвержены воздействию твердых частиц и озона, содержащихся в воздухе, которые провоцируют летальный исход ИБС (Yue Niu et al., 2022).
Одно из свежих исследований по интересующей нас проблематике (Xin Li et al., 2022) показывает влияние антропогенных факторов на риск возникновения сердечных заболеваний. Примечательно, что его авторы использовали разные зависимые переменные: наблюдаемое и ожидаемое количество случаев ИБС, стандартизированное количество заболеваний по полу и возрасту, определенное данными статистики. В качестве антропогенных факторов учитывались: расстояние до автобусных остановок, доступность тренажеров для выполнения физических упражнений. Заключается, что физическая активность снижает риск ИБС (Xin Li et al., 2022).
При застройке городов или иных населенных пунктов важно соблюдать баланс между рабочей средой и местами, где люди могут отдохнуть от стрессоров и подышать свежим воздухом. Оборудованные места для релаксации обеспечивают профилактику заболеваний сердца, если правильно их использовать. С.К. Кван и его коллеги направили своё исследование на оценку связей между застройкой Куала-Лумпура и частотой госпитализаций жителей в связи с ССЗ и подтвердили, что наличие зон отдыха в городской среде снижает количество случаев стационарного лечения пациентов с ишемической болезнью сердца (Kwan et al., 2021). Кроме того, учеными подтверждается необходимость улучшения социально-экономического положения населения бедных районов (Menec et al., 2010).
Данные и модели. Для построения эконометрических моделей нами были использованы доступные данные Федеральной службы государственной статистики по 83 регионам РФ за период 2012-2020 гг. (табл. 1). Анализ информации осуществлялся в статистических пакетах R и STATA. Использовавшиеся данные не были стандартизированы для того, чтобы была доступна интуитивно понятная экономическая интерпретация полученных результатов.
Таблица 1 - Факторы, оказывающие влияние на исследуемую переменную «Смертность населения от ишемической болезни сердца»_
№ Обозначение Фактор Способ расчета
1 2 3 4
1 death_heart_is hem Смертность от ишемической болезни сердца Смертность населения от ишемической болезни сердца, на 100 тыс. населения, человек
2 Sig Потребление табачных изделий Доля расходов на табачные изделия в бюджете домохозяйств
3 unempl Безработица Уровень безработицы (по данным выборочных обследований рабочей силы, %)
4 doctors2 Количество врачей Количество врачей на 100 тыс. человек
5 educ_high Уровень образованности Оценка доли населения с высшим образованием в регионе, %
1 2 3 4
6 poor Доля бедных Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, в % от общей численности населения субъекта
7 old Доля пожилых людей Население старше трудоспособного возраста, в % от общей численности населения
8 city Доля городского населения Удельный вес городского населения в общей численности населения, %
9 sex Соотношение мужчин и женщин На 1 000 мужчин приходится женщин
10 marriage Брачность Общие коэффициенты брачности на 1 000 человек населения
11 divorce Разводимость Общие коэффициенты разводимости на 1 000 человек населения
12 inc_real Реальные доходы на душу населения Номинальные доходы разделены на стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг
13 pollut_air Загрязнение воздуха Выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тыс. т
14 pollut_water_te r_p Загрязнение воды Сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн м3 (на одного человека)
15 ill_blood Склонность к заболеваниям крови Заболеваемость на 1 000 человек: болезни крови, кроветворных органов и отдельные нарушения, вовлекающие иммунный механизм, чел.
16 ill_endocrine Склонность к заболеваниям эндокринной системы Заболеваемость на 1 000 человек: болезни эндокринной системы, расстройства питания и нарушения обмена веществ, чел.
17 ill_nervous Склонность к заболеваниям нервной системы Заболеваемость на 1 000 человек: болезни нервной системы, чел.
18 ill_digestion Склонность к заболеваниям органов пищеварения Заболеваемость на 1 000 человек: болезни органов пищеварения, чел.
Для оценки факторов использовались модели: регрессия на основе кросс-секционных данных, не учитывавшая наличие временных эффектов, - Ordinary least squares (OLS) (1), модель панельных данных с фиксированными эффектами (FE) (2), модель панельных данных со случайными эффектами (RE) (3).
death_heart_ishemi = в + piSigi + p2unemplj + (33doctors_heart2; + |34educ_high + p5poor; + p6old; + p7rityi + p8sex; + ^marriage; + |310divorcei + p11pinc_real; + p12pollut_air; + P13pollut_water_ter_Pi + |314 ill_blood; + (315ill_endocrinei + p16ill_nervous; + (317ill_digestion + zt,
e ~ n(0,ct2,/ww), (1)
где e - вектор случайных составляющих при моделировании ошибок размерности N * 1 с нулевым математическим ожиданием и дисперсией с2; $ - единичная матрица размерности N * N;
- вектор коэффициентов регрессии при объясняющих переменных X в рассматриваемом регионе размерности K * 1; а - константа.
Представим результаты оцененных моделей в виде таблицы (табл. 2).
Таблица 2 - Результаты оцененных моделей
(1) (2) (3)
VARIABLES OLS FE RE
1 2 3 4
sig 16,249 0,724 7,978
unempl 0,972 2,725 0,709
doctors2 -0,205* -0,085 -0,160
educ high 0,047 0,043 0,028
poor 3,390* -9,319 -1,869
old 14,577*** -5,207 5,301
city 1,431* 4,980 1,587
sex 0,128 -2,618* 0,352
marriage -10,075 -12,843* -19,383***
divorce 47,761*** 6,794 28,159***
inc real -1,611 -3,438*** -3,296***
1 2 3 4
pollut air 36,318 72,247 9,144
pollut water ter p 861,543 10,426,017 496,230
ll blood 5,572** 0,752 -0,142
ll endocrine -2,730 -4,372*** -3,152***
ll nervous -0,613 1,332 0,496
ll digestion -1,153** -0,625 -0,858*
Constant -208,013 3,620,023** 133,407
Observations 249 249 249
AIC 2982 2263
BIC 3046 2326
Number of region 83 83
*** - p < 0,01, ** - p < 0,05, * - p < 0,1
Результаты исследования. Информационный критерий Акаике (А1С) позволяет выбрать оптимальную модель. В данном случае минимальный А1С показала модель РБ (2), соответственно, коэффициенты будут интерпретироваться в большей степени с акцентом на нее. Выбор между моделями РБ и РБ, осуществляемый на основе теста Хаусмана, также предполагается в пользу модели панельных данных с фиксированными эффектами.
На смертность от ишемической болезни сердца значимое отрицательное влияние оказывают следующие эффекты: соотношение мужчин и женщин, коэффициент брачности, реальные доходы на душу населения, склонность к заболеваниям эндокринной системы. Результаты согласуются с выводами, полученными другими исследователями, которые были представлены выше. Например, половые различия имеют значимое отрицательное влияние, так как в большей степени ИБС подвержены мужчины, чем женщины. Коэффициент брачности позволил установить, что люди семейные имеют меньший риск умереть от ишемической болезни сердца, чем одинокие или разведенные. При увеличении реального дохода граждан растет и доступность лечения кардиологических патологий. Склонность к заболеваниям эндокринной системы оказывает отрицательное влияние на смертность от ИБС, что может говорить о том, что наличие других болезней понижает вероятность развития ишемической болезни, но речь идет необязательно о причинной связи. Требуются дальнейшие исследования, в том числе для выявления причин незначимости эффектов болезней нервной системы, органов пищеварения и крови.
Статистически значимое положительное влияние удалось подтвердить для таких переменных, как доля пожилого населения, коэффициент разводимости, доля городского населения. Отметим, что в ряде случаев знаки при коэффициентах были идентичными в разных моделях, однако это нельзя считать бесспорным подтверждением незначимости коэффициента, например, как в модели РБ в отличие от ОЬБ, так как причиной этого могла стать нехватка вариации, часть которой теряется ввиду особенностей построения модели РБ.
Некоторые результаты свидетельствуют о том, что требуется дополнительный анализ данных. Так, незначимыми оказались следующие эффекты: потребление табачных изделий, уровень образования, доля бедных, доля пожилых людей, загрязненность воздуха и воды, а также склонность к сопутствующим заболеваниям, кроме заболеваний эндокринной системы. Потребление табака оказывает положительное влияние, но эффект незначим, так как при расчёте коэффициента, во-первых, учитывалась доля расхода на сигареты в бюджете семьи, а не количество никотина, которое попадает в организм. Здесь возникает проблема, связанная с тем, что высокая доля расходов необязательно говорит о высоком уровне потребления. Ведь можно потреблять дорогие табачные изделия, но в малых объемах или, наоборот, дешевые - в больших. Последнее и могло стать причиной статистической незначимости соответствующего коэффициента. В данном случае можно попытаться применить квазиэкспериментальные методы или попытаться найти более точные данные. Эффект при переменной «количество врачей» также не значим, но отрицателен, что можно обосновать двумя способами. С одной стороны, больше докторов -меньше смертность от ИБС, то есть врачи лечат больше людей. С другой стороны, больше смертность - больше докторов. Это объясняется тем, что если в регионе растет смертность, то с большей вероятностью может быть увеличено количество докторов для снижения соответствующего показателя. Наличие двух противоположных эффектов, связанных с обратной причинностью и может являться основной причиной незначимости коэффициента. При факторе «уровень образованности» результат также является спорным: люди с высшим образованием больше работают, подвержены большему стрессу, поэтому среди них выше смертность, хотя чаще всего они имеют более высокооплачиваемую работу, поэтому у них есть возможность пройти лечение. Доля бедных имеет отрицательный незначимый эффект, при этом результаты моделей сильно
отличаются. С одной стороны, у лиц с низкими доходами могут быть особенности в культуре питания или физической активности, что в некоторых случаях может отрицательно влиять на соответствующие показатели смертности; с другой стороны, им сложнее получить доступ к высококачественному медицинскому обслуживанию. Для уточнения данных необходимы дополнительные исследования. При доли пожилых людей незначимость эффекта может быть объяснена тем, что низкая смертность в регионе связана не с меньшим количеством пожилых людей, а с тем, что ввиду высокого уровня смертности в регионе наблюдается низкая доля пожилых людей, т. е. имеет место обратная причинность. Данные противоположные эффекты могут быть следствием несовпадения результатов оценок в приведенных нами моделях. Доля городского населения имеет незначимый положительный эффект, что обусловлено либо плохим качеством воздуха, низкой физической активностью граждан, их неправильным питанием, либо большей доступностью лечебных заведений и достаточным количеством квалифицированных специалистов. Загрязненность воды и воздуха также имеет положительный эффект, однако он не является значимым. Полученные результаты по рискам развития ЭБС при склонностях к различным болезням также требуют дальнейших исследований для выявления причин незначимости эффектов.
Выводы. Работа основывалась на поиске зависимости между различными факторами и смертностью от ишемической болезни сердца. Для интерпретации полученных результатов использовалась модель панельных данных с фиксированными эффектами (FE). Была продемонстрирована значимость некоторых коэффициентов, что подтверждается заключениями отечественных и иностранных ученых, проводивших исследования по аналогичной проблематике. Однако модель FE имеет свои ограничения. В частности, они касаются невозможности с ее помощью решить проблему пропущенных переменных, поэтому многие из них оказались статистически незначимыми, хотя в большинстве случаев коэффициенты, характеризующие меру влияния соответствующего фактора, совпадали с аналогичными показателями в исследованиях других ученых. Перспективы работы видятся в применении более продвинутых эконометрических методов, комбинирующих традиционные регрессионные практики с квазиэкспериментальными подходами. Полученные же результаты могут стать основанием для оценки эффективности стратегии борьбы с распространением ишемической болезни сердца в конкретных субъектах федерации в контексте определения того, в какой степени применяемые меры учитывают региональные особенности и могут быть использованы для повышения уровня адресности принимаемых управленческих решений.
Список источников:
Afoakwah C., Nghiem S., Scuffham P., Huynh Q., Marwick T., Byrnes J. Impacts of Air Pollution on Health: Evidence from Longitudinal Cohort Data of Patients with Cardiovascular Diseases // The European Journal of Health Economics. 2020. Vol. 21, iss. 7. P.1025-1038. https://doi.org/10.1007/s10198-020-01198-5.
Chen Q., Chen Q., Wang Q., Xu R., Liu T., Liu Yu. et al. Particulate Matter and Ozone Might Trigger Deaths from Chronic Ischemic Heart Disease // Ecotoxicology and Environmental Safety. 2022. Vol. 242. Р. 113931. https://doi.org/10.1016yj.ecoenv.2022.113931.
Davari M., Maracy M.R., Khorasani E. Socioeconomic Status, Cardiac Risk Factors and Cardiovascular Disease: A Novel Approach to Determination of This Association // ARYA Atherosclerosis Journal. 2019. Vol. 15, iss. 6. P. 260-266. https://doi.org/10.22122/arya.v15i6.1595.
Dhar U., Nagarajappa R., Satyarup D., Jena M., Mohapatra A. Tobacco Smoking and Cardiovascular Diseases: A Review // Indian Journal of Forensic Medicine & Toxicology. 2020. Vol. 14, iss. 4. P. 8980-8984. https://doi.org/10.37506/ijfmt.v14i4.13137.
Fan A.Z., Ruan W.J., Chou S.P. Re-Examining the Relationship Between Alcohol Consumption and Coronary Heart Disease with a New Lens // Preventive Medicine. 2019. Vol. 118. Р. 336-343. https://doi.org/10.1016/j.ypmed.2018.11.022.
Ha J., Kim S.-G., Paek D., Park J. The Magnitude of Mortality from Ischemic Heart Disease Attributed to Occupational Factors in Korea - Attributable Fraction Estimation Using Meta-Analysis // Safety and Health at Work. 2011. Vol. 2, iss. 1. P. 70-82. https://doi.org/10.5491/shaw.2011.2.1.70.
Humphries K.H., Izadnegahdar M., Sedlak T., Saw J., Johnston N., Schenck-Gustafsson K., et al. Sex Differences in Cardiovascular Disease - Impact on Care and Outcomes // Frontiers in Neuroendocrinology. 2017. Vol. 46. Р. 46-70. https://doi.org/10.1016/j.yfrne.2017.04.001.
Kivimaki M., Nyberg S.T., Batty G.D., Fransson E.I, Heikkila K., Alfredsson L., et al. Job Strain as a Risk Factor for Coronary Heart Disease a Collaborative Meta-Analysis of Individual Participant Data // The Lancet. 2012. Vol. 380, iss. 9852. P. 1491-1497. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(12)60994-5.
Kramer M.R., Williamson R. Multivariate Bayesian Spatial Model of Preterm Birth and Cardiovascular Disease Among Georgia Women: Evidence for Life Course Social Determinants of Health // Spatial and Spatio-Temporal Epidemiology. 2013. Vol. 6. Р. 25-35. https://doi.org/10.1016/j.sste.2013.05.002.
Kuznetsova T. Sex Differences in Epidemiology of Cardiac and Vascular Disease // Advances in Experimental Medicine and Biology. 2018. Vol. 1065. Р. 61-70. https://doi.org/10.1007/978-3-319-77932-4_4.
Kwan S.C., Ismail R., Ismail N.H., Mohamed N. An Ecological Study of the Relationship Between Urban Built Environment and Cardiovascular Hospital Admissions (2004-2016) in an Asian Developing Country // Social Science and Medicine. 2021. Vol. 276. Р. 113868. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2021.113868.
Mehta P.K., Wei J., Wenger N.K. Ischemic Heart Disease in Women: A Focus on Risk Factors // Trends in Cardiovascular Medicine. 2015. Vol. 25, iss. 2. P. 140-151. https://doi.org/10.1016/j.tcm.2014.10.005.
Menec V.H., Shooshtari S., Nowicki S., Fournier S. Does the Relationship between Neighborhood Socioeconomic Status and Health Outcomes Persist into Very Old Age? A Population-Based Study // Journal of Aging and Health. 2010. Vol. 22, iss. 1. Р. 27-47. https://doi.org/10.1177/0898264309349029.
Netterstrom B., Kristensen T.S., Sjol A. Psychological Job Demands Increase the Risk of Ischaemic Heart Disease: a 14-Year Cohort Study of Employed Danish Men // European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation. 2006. Vol. 13, iss. 3. P. 414-420. https://doi.org/10.1097/01.hjr.0000201512.05720.87.
Pengpid S., Peltzer K. Prevalence and Associated Factors of Self-Reported Ischaemic Heart Disease and/or Stroke: a Cross-Sectional Nationally Representative Community Based Study of Adults in Malawi in 2017 // BMJ Open. 2021. Vol. 11, iss. 9. P. e048167. https://doi.org/10.1136/bmjopen-2020-048167.
Roerecke M. Alcohol's Impact on the Cardiovascular System // Nutrients. 2021. Vol. 13, iss. 10. P. 3419. https://doi.org/10.3390/nu13103419.
Silventoinen K., Korhonen K., Martikainen P. Changing Associations of Coronary Heart Disease Incidence with Current Partnership Status and Marital History Over Three Decades // SSM - Population Health. 2022. Vol. 18. P. 101080. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2022.101080.
Tonnesen P., Marott J.L., Nordestgaard B., Bojesen S., Lange P. Secular Trends in Smoking in Relation to Prevalent and Incident Smoking-Related Disease: A Prospective Population-Based Study // Tobacco Induced Diseases. 2019. Vol. 17. P. 1-8. https://doi.org/10.18332/tid/112459.
Valtorta N.K., Kanaan M., Gilbod S., Ronzi S., Hanratty B. Loneliness and Social Isolation as Risk Factors for Coronary Heart Disease and Stroke Systematic Review and Meta-Analysis of Longitudinal Observational Studies // Heart. 2016. Vol. 102, iss. 13. P. 1009-1016. https://doi.org/10.1136/heartjnl-2015-308790.
Xin Li, Lin Zhou, Xingyuan Liu, Qianqian Dun, Lu Ma, Yuliang Zou. Community Built Environment and the Associated Ischemic Heart Disease Risk: Evidence from Multi-Source Data in Wuhan, China // Journal of Transport & Health. 2022. Vol. 25. P. 101371. https://doi.org/10.1016/jJth.2022.101371.
Yong J., Yang O. Does Socioeconomic Status Afect Hospital Utilization and Health Outcomes of Chronic Disease Patients? // The European Journal of Health Economics. 2021. Vol. 22, iss. 2. P. 329-339. https://doi.org/10.1007/s10198-020-01255-z.
Yue Niu, Yuchang Zhou, Renjie Chen, Peng Yin, Xia Meng, Weidong Wang et all. Long-Term Exposure to Ozone and Cardiovascular Mortality in China: a Nationwide Cohort Study // The Lancet Planetary Health. 2022. Vol. 6, iss. 6. P. e496-e503. https://doi.org/10.1016/s2542-5196(22)00093-6.
Zeigler V.L. Women's Heart Health: Differences in Heart Disease in Women Compared to Heart Disease in Men // International Journal of Women's Health and Reproduction Sciences. 2016. Vol. 4, iss. 3. P. 87-88. https://doi.org/10.15296/ijwhr.2016.22.
References:
Afoakwah, C., Nghiem, S., Scuffham, P., Huynh, Q., Marwick, T. & Byrnes, J. (2020) Impacts of Air Pollution on Health: Evidence from Longitudinal Cohort Data of Patients with Cardiovascular Diseases. The European Journal of Health Economics. 21 (7), 1025-1038. Available from: doi:10.1007/s10198-020-01198-5.
Chen, Q., Chen, Q., Wang, Q., Xu, R., Liu, T. & Liu, Yu. et al. (2022). Particulate Matter and Ozone Might Trigger Deaths from Chronic Ischemic Heart Disease. Ecotoxicology and Environmental Safety. 242, 113931. Available from: doi:10.1016/j.ecoenv.2022.113931.
Davari, M., Maracy, M. R., Khorasani, E. (2019) Socioeconomic Status, Cardiac Risk Factors and Cardiovascular Disease: A Novel Approach to Determination of This Association. ARYA Atherosclerosis Journal. 15 (6), 260-266. Available from: doi: 10.22122/arya.v15i6.1595.
Dhar, U., Nagarajappa, R., Satyarup, D., Jena, M. & Mohapatra, A. (2020) Tobacco Smoking and Cardiovascular Diseases: A Review. Indian Journal of Forensic Medicine & Toxicology. 14 (4), 8980-8984. Available from: doi:10.37506/ijfmt.v14i4.13137.
Fan, A. Z., Ruan, W. J. & Chou, S. P. (2019) Re-Examining the Relationship Between Alcohol Consumption and Coronary Heart Disease with a New Lens. Preventive Medicine. 118, 336-343. Available from: doi:10.1016/j.ypmed.2018.11.022.
Ha, J., Kim, S.-G., Paek, D., Park, J. (2011) The Magnitude of Mortality from Ischemic Heart Disease Attributed to Occupational Factors in Korea - Attributable Fraction Estimation Using Meta-Analysis. Safety and Health at Work. 2 (1), 70-82. Available from: doi: 10.5491/shaw.2011.2.1.70.
Humphries, K. H., Izadnegahdar, M., Sedlak, T., Saw, J., Johnston, N. & Schenck-Gustafsson, K. et al. (2017) Sex Differences in Cardiovascular Disease - Impact on Care and Outcomes // Frontiers in Neuroendocrinology. 46, 46-70. Available from: doi:10.1016/j.yfrne.2017.04.001.
Kivimäki, M., Nyberg, S. T., Batty, G. D., Fransson, E. I, Heikkilä, K. & Alfredsson, L., et al. (2012) Job Strain as a Risk Factor for Coronary Heart Disease a Collaborative Meta-Analysis of Individual Participant Data. The Lancet. 380 (9852), 1491-1497. Available from: doi:10.1016/s0140-6736(12)60994-5.
Kramer, M. R. & Williamson, R. (2013) Multivariate Bayesian Spatial Model of Preterm Birth and Cardiovascular Disease Among Georgia Women: Evidence for Life Course Social Determinants of Health. Spatial and Spatio-Temporal Epidemiology. 2013. (6), 25-35. Available from: doi:10.1016/j.sste.2013.05.002.
Kuznetsova, T. (2018) Sex Differences in Epidemiology of Cardiac and Vascular Disease. Advances in Experimental Medicine and Biology. 1065, 61-70. Available from: doi:10.1007/978-3-319-77932-4_4.
Kwan, S. C., Ismail, R., Ismail, N. H., Mohamed, N. (2021) An Ecological Study of the Relationship Between Urban Built Environment and Cardiovascular Hospital Admissions (2004-2016) in an Asian Developing Country. Social Science and Medicine. 276, 113868. Available from: doi:10.1016/j.socscimed.2021.113868.
Mehta, P. K., Wei, J. & Wenger, N. K. (2015) Ischemic Heart Disease in Women: A Focus on Risk Factors. Trends in Cardiovascular Medicine. 25 (2), 140-151. Available from: doi:10.1016/j.tcm.2014.10.005.
Menec, V. H., Shooshtari, S., Nowicki, S. & Fournier, S. (2010) Does the Relationship between Neighborhood Socioeconomic Status and Health Outcomes Persist into Very Old Age? A Population-Based Study. Journal of Aging and Health. 22 (1), 27-47. Available from: doi:10.1177/0898264309349029.
Netterstrom, B., Kristensen, T. S. & Sjol, A. (2006) Psychological Job Demands Increase the Risk of Ischaemic Heart Disease: a 14-Year Cohort Study of Employed Danish Men. European Journal of Cardiovascular Prevention & Rehabilitation. 13 (3), 414-420. Available from: doi:10.1097/01.hjr.0000201512.05720.87.
Pengpid, S. & Peltzer, K. (2021) Prevalence and Associated Factors of Self-Reported Ischaemic Heart Disease and/or Stroke: a Cross-Sectional Nationally Representative Community Based Study of Adults in Malawi in 2017. BMJ Open. 11 (9), e048167. Available from: doi:10.1136/bmjopen-2020-048167.
Roerecke, M. (2021) Alcohol's Impact on the Cardiovascular System. Nutrients. 2021. 13 (10), 3419. Available from: doi: 10.3390/nu13103419.
Silventoinen, K., Korhonen, K. & Martikainen, P. (2022) Changing Associations of Coronary Heart Disease Incidence with Current Partnership Status and Marital History Over Three Decades. SSM - Population Health. 18, 101080. Available from: doi:10.1016/j.ssmph.2022.101080.
Tonnesen, P., Marott, J. L., Nordestgaard, B., Bojesen, S. & Lange, P. (2019) Secular Trends in Smoking in Relation to Prevalent and Incident Smoking-Related Disease: A Prospective Population-Based Study. Tobacco Induced Diseases. 17, 1-8. Available from: doi:10.18332/tid/112459.
Valtorta, N. K., Kanaan, M., Gilbod, S., Ronzi, S. & Hanratty, B. (2016) Loneliness and Social Isolation as Risk Factors for Coronary Heart Disease and Stroke Systematic Review and Meta-Analysis of Longitudinal Observational Studies. Heart. 102 (13), 1009-1016. Available from: doi:10.1136/heartjnl-2015-308790.
Xin Li, Lin Zhou, Xingyuan Liu, Qianqian Dun, Lu Ma, Yuliang Zou (2022). Community Built Environment and the Associated Ischemic Heart Disease Risk: Evidence from Multi-Source Data in Wuhan, China. Journal of Transport & Health. 25, 101371. Available from: doi:10.1016/j.jth.2022.101371.
Yong, J. & Yang, O. (2021) Does Socioeconomic Status Afect Hospital Utilization and Health Outcomes of Chronic Disease Patients? The European Journal of Health Economics. 22 (2), 329-339. Available from: doi:10.1007/s10198-020-01255-z.
Yue Niu, Yuchang Zhou, Renjie Chen, Peng Yin, Xia Meng, Weidong Wang et al. (2022) Long-Term Exposure to Ozone and Cardiovascular Mortality in China: a Nationwide Cohort Study. The Lancet Planetary Health. 6 (6), e496-e503. Available from: doi:10.1016/s2542-5196(22)00093-6.
Zeigler, V. L. (2016) Women's Heart Health: Differences in Heart Disease in Women Compared to Heart Disease in Men. International Journal of Women's Health and Reproduction Sciences. 4 (3), 87-88. Available from: doi:10.15296/ijwhr.2016.22.
Информация об авторах А.Р. Нагапетян - старший преподаватель Департамента экономических наук Школы экономики и менеджмента Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россия. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=799819
А.С. Петрухина - ассистент лаборатории анализа данных и прикладных эконометрических исследований Школы экономики и менеджмента Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россия.
А.А. Рымарева - ассистент Лаборатории анализа данных и прикладных эконометрических исследований Школы экономики и менеджмента Дальневосточного федерального университета, Владивосток, Россия.
Information about the authors A.R. Nagapetyan - Senior Lecturer, Department of Economic Sciences, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia. https://www.elibrary.ru/author_items.asp?authorid=799819
A.S. Petrukhina - Assistant, Laboratory of Data Analysis and Applied Econometric Research, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia.
A.A. Rymareva - Assistant, Laboratory of Data Analysis and Applied Econometric Research, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 07.11.2022; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 28.11.2022; Принята к публикации / Accepted for publication 06.12.2022.
