CC BY
93
4. Ge, H. The epidemiology and clinical information about COVID-19 / H. Ge, X. Wang, X. Yuan [et al.]. - Text : unmediated // Eur J Clin Microbiol Infect Dis. - 2020. - N 39 (6). - P. 1011-1019.
5. Корнеев, А. Г. Половозрастная характеристика населения Центрального Оренбуржья, обследованного на SARS-CoV-2 / А. Г. Корнеев, С. Ю. Носырева, А. С. Паньков. - Текст : непосредственный // Инфекционно-воспалительные заболевания как междисциплинарная
УДК 314.1(470.56)
проблема : материалы V Межрегиональной научно-практической конференции (20 мая 2021 г.) - Саранск : Изд-во Мордов. ун-та, 2021. - С. 63-68.
6. Паньков, А. С. Особенности распространения новой коронавирусной инк фекции (COVID-19) в Оренбургской области / А. С. Паньков, А. Г. Корнеев, С. Ю. Носырева. - Текст : непосредственный // Эпидемиология и вакЮ цинопрофилактика. - 2021. - № 20 (3). - С. 19-29.
О. Г ПАВЛОВСКАЯ, А. К. ЕКИМОВ
СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В ОРЕНБУРГСКОЙ ОБЛАСТИ
ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный медицинский университет» Минздрава России O. G. PAVLOVSKAYA, A. K. EKIMOV
CURRENT TRENDS IN THE DEMOGRAPHIC SITUATION IN THE ORENBURG REGION
FSBEI HE «Orenburg State Medical University» of the Ministry of Health ofRussia
Резюме. С целью выявления закономерностей проведена сплошная выборка демографических показателей Оренбургской области за 2015-2019 гг. по данным Росстата. На основе анализа более 40 источников были определены значения 23 признаков (660 значений). Признаки отражали социально-экономические показатели (валовой региональный продукт (ВРП), среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб.; денежные расходы населения, млн руб.; среднемесячная номинальная начисленная заработанная плата работающих в экономике, тыс. руб.; среднедушевые денежные доходы в месяц, руб.; общая численность безработных, тыс. чел.), медицинские (численность врачей на 10 000 населения), а также демографические (рождаемость на 1000 населения, смертность на 1000 населения, младенческая смертность на 1000 родившихся живыми, материнская смертность на 100 000 родившихся живыми), показатели заболеваемости (первичная заболеваемость на 1000 населения). Полученные данные были обработаны методом факторного анализа. Установлено, что с ростом доходов населения, снижением числа безработных и снижением показателя материнской и младенческой смертности растет показатель рождаемости. С ростом показателей первичной заболеваемости населения растет показатель смертности.
Ключевые слова: демографические показатели, рождаемость, смертность, естественный прирост, факторный анализ.
Summary. In order to identify patterns, a continuous sample ofdemographic indicators of the Orenburg region for 2015-2019 was carried out. according to Rosstat data. Based on the analysis of more than 40 sources, the values of 23 features (660 values) were determined. The signs reflected socio-economic indicators (gross regional product (GRP), average per capita cash income of the population (per month), rubles; cash expenditures of the population, million rubles; average monthly nominal accrued wages of workers in the economy, thousand rubles; per capita cash income per month, rubles; total number of unemployed, thousand people), medical (number of doctors per 10,000 population), as well as demographic (fertility per 1000 population, mortality per 1000 population, infant mortality per 1000 live births, maternal mortality per 100,000 live births), morbidity rates (primary mor-
bidity per 1000population). The data obtained were processed by the method of factor analysis. It was found that with an increase in the income of the population, a decrease in the number of unemployed and a decrease in maternal and infant mortality, the birth rate increases. With the growth ofprimary morbidity rates of the population, the mortality rate increases.
Key words: demographic indicators, fertility, mortality, natural increase, factor analysis.
Демографические вызовы, которые стоят перед Российской Федерацией, учтены в таких документах, как национальные проекты «Демография» и «Здравоохранение», а также в Едином плане по достижению национальных целей развития на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года [1, 2, 3]. Демографические показатели являются одним из критериев оценки общественного здоровья. От того, какие тенденции развития имеет общество, становится понятным его дальнейший уровень, а также возможные механизмы влияния на общество с целью устранения негативных тенденций. Особую сложность в получении оценок является тот факт, что многие показатели являются взаимозависимыми. Поэтому анализ 2-3 показателей у разных исследователей может привести к совершенно разным выводам, а методы многомерного статистического анализа позволяют использовать несколько десятков показателей и получить объективную информацию. Классическими методами многомерного статистического анализа являются факторный, кластерный, дискриминантный и множественный регрессионный анализ [7, 8].
Цель исследования - установить закономерности изменения демографических показателей в Оренбургской области за последние 5 лет.
Материалы и методы. Проведена сплошная выборка демографических показателей Оренбургской области за 2015-2019 гг. по данным Росстата. На основе анализа более 40 источников были определены значения 23 признаков за период 2015-2019 гг. (660 значений). Признаки отражали социально-экономические показатели (валовой региональный продукт (ВРП), среднедушевые
денежные доходы населения (в месяц), руб.; денежные расходы населения, млн руб.; среднемесячная номинальная начисленная заработанная плата работающих в экономике, тыс. руб.; среднедушевые денежные доходы в месяц, руб.; общая численность безработных, тыс. человек), медицинские (численность врачей на 10 000 населения), а также демографические (рождаемость на 1000 населения, смертность на 1000 населения, младенческая смертность на 1000 родившихся живыми, материнская смертность на 100 000 родившихся живыми), показатели заболеваемости (первичная заболеваемость на 1000 населения).
Полученные данные были обработаны методом факторного анализа. Обработка проводилась с использованием программы 81аЙ81;юа 12.0 [5].
Результаты и их обсуждение. Численность населения Оренбургской области в 2015 году составила 2001,1 тыс. человек, а к 2019 году - 1963,0 тыс., т. е. уменьшилась на 0,01 %. Анализ распределения населения в зависимости от территории проживания (табл. 1) показал, что с 2015 года в области сохраняется превышение доли городских жителей над сельскими (на 19,8 % в 2015 году и на 20,6 % в 2019 году). При выполнении анализа гендерной структуры населения Оренбургской области установлено превышение численности женщин над мужчинами (на 7,0 % в 2015 году и на 6,8 % в 2019 году).
Таблица 1 - Динамика структуры численности населения Оренбургской области за 2015-2019 гг. (%)
Годы В общей численности населения,%
Городское Сельское Мужчины Женщины
2015 59,9 40,1 46,5 53,5
2016 59,9 40,1 46,5 53,5
2017 60,0 40,0 46,5 53,5
2018 60,1 39,9 46,6 53,4
2019 60,3 39,7 46,6 53,4
В ходе оценки возрастного состава населения региона в 2019 г. было установлено, что возрастная группа 8-13 лет была самой многочисленной (149 320 чел.), что по времени их рождения связано с развитием демографической политики в Российской Федерации, появлением материнского капитала, о котором впервые объявил Президент России Владимир Путин 10 мая 2006 года в ходе послания Федеральному Собранию Российской Федерации (рис. 1).
В регионе имеет место регрессивный возрастной тип населения, так как доля лиц в возрасте 50 лет и старше к 2019 г. составила 35,8 %, что превысило долю населения в возрасте от 0-14 лет (19 %). На 1 января 2019 года 25,8 % жителей имели возраст 65 лет и старше (табл. 2). При этом в Российской Федерации доля старого населения составила 23 %.
Таблица 2 - Распределение населения Оренбургской области за 2015-2019 гг. по основным возрастным группам (%)
Годы В процентах от общей численности населения
Моложе трудоспособного Трудоспособное Старше трудоспособного
2015 19,2 57,4 23,4
2016 19,6 56,4 24,0
2017 19,9 55,5 24,6
2018 20,1 54,7 25,2
2019 20,2 54,0 25,8
Уровень демографической «старости» населения определяют по удельному весу лиц в возрасте 60 лет и старше (шкала Гарнье). Считается, что если среди населения более 12 % лиц в возрасте 60 лет и старше, то это демографически старый тип населения. Согласно классификации ООН, население с демографической точки зрения считается старым, когда доля лиц в возрасте 65 лет и старше превышает 7 %. В Оренбургской обла-
180000 160000 140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0
63740
149320
149384
119961
125835
141808
109543
Л *У> ❖ О ^ # # ^ # «? <Ь* <о> Л*
^ г41 V 'ь4' V ■ оба пола
Рис. 1 - Повозрастная численность населения Оренбургской области в 2019 году
_52
сти при показателях 23,4 % в 2015 г. и 25,8 % в 2019 г. имеется демографическая «старость».
В регионе за 5-летний период отмечена тенденция к увеличению доли детского населения в возрастной структуре. Если в 2015 году удельный вес лиц моложе трудоспособного возраста составлял 19,2 %, то к 2019 году он увеличился до 20,2 %.
За последние годы в Оренбургской области сложилась негативная тенденция в виде снижения доли трудоспособного населения в общей численности населения (табл. 2). Так, за 5-летний период процент лиц трудоспособного возраста снизился с 57,4 % до 54,0 %, т. е. на 3,4 %.
По данным Росстата, в 2019 г. [4, 6] показатель демографической нагрузки составил 902,8 чел. на 1000 лиц трудоспособного населения, при этом нагрузка детьми равнялась 396,5, а нагрузка лицами пенсионного возраста - 506,3 чел.
В регионе наблюдается естественная убыль населения. Эта тенденция сохранялась за наблюдаемый период с 2016 года от -0,1 до -3,0 в 2019 году, при этом преобладала естественная убыль среди сельского населения, которая к 2019 г. достигла значения -3,2 (табл. 3).
В регионе показатель рождаемости в 2015 году составил 14,2 %о, а к 2019 году - 10,0 %о (табл. 3). На данный показатель повлияла численность женщин репродуктивного возраста (15-49 лет), которая составила 61,0 %о в 2015 г. и 44,2 % в 2019 г.
На основании данных таблицы 4 можно сделать вывод, что снижение рождаемости с 2015 по 2019 гг. отмечено как в Оренбургской области, Приволжском федеральном округе (ПФО), так и в Российской Федерации в целом. При этом в области темп роста показателя к 2019 г. составил 70 %, а темп прироста - 30 %.
Таблица 3 - Рождаемость, смертность и естественный прирост населения Оренбургской области по месту проживания за 2015-2019 гг. (на 1000 населения)
Годы Рождаемость Смертность Естественный прирост
Оренбургская область
2015 14,2 14,0 0,2
2016 13,4 13,5 -0,1
2017 11,6 13,3 -1,7
2018 11,0 13,3 -2,3
2019 10,0 13,0 - 3,0
Городское население
2015 13,8 13,5 0,3
2016 13,0 13,0 0,0
2017 11,2 12,7 -1,5
2018 10,8 12,8 -2,0
2019 9,7 12,6 - 2,9
Сельское население
2015 14,8 14,8 0,0
2016 14,0 14,3 -0,3
2017 12,2 14,2 -2,0
2018 11,5 14,0 -2,5
2019 10,5 13,7 - 3,2
Таблица 4 - Динамика показателей рождаемости, смертности, естественного прироста, убыль ((-) на 1000 населения) за 20152019 гг. по территориям Российской Федерации
Территория 2015 г. 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г.
Рождаемость
Российская Федерация 13,3 12,9 11,5 10,9 10,1
ПФО 13,3 12,8 11,1 10,6 9,6
Оренбургская область 14,2 13,4 11,6 11,0 10,0
Смертность
Российская Федерация 13,0 12,9 12,4 12,5 12,3
ПФО 13,9 13,6 13,1 13,3 12,9
Оренбургская область 14,0 13,5 13,3 13,3 13,0
Естественный прирост, убыль (-)
Российская Федерация 0,3 -0.0 -0,9 -1.6 -2,2
ПФО -0,6 -0,8 -2 -2,7 -3,3
Оренбургская область 0,2 -0,1 -1,7 -2,3 -3,0
С 2015 по 2019 гг. отмечено снижение смертности населения как в Российской Федерации, ПФО, так и в Оренбургской области.
Интегральным показателем воспроизводства населения является показатель ожидаемой продолжительности предстоящей жизни (ОППЖ). Отмечен низкий уровень ОППЖ мужчин и женщин в Оренбургской области по сравнению с ПФО и Российской Федерацией (табл. 5).
В 2015 г. выявлено минимальное значение ОППЖ населения региона за пятилетний период - 69,6 года. Разница показателя ОППЖ у мужчин и женщин была 11,6 года. В 2019 г. зарегистрирован рост ОППЖ до 72,0 года (ген-дерная разница составила 10,7 года).
Сегодня невозможно установить закономерности демографических процессов без факторного анализа, для которого необходим как минимум десятилетний период. Проведенный факторный анализ показал, что четыре фактора объясняют практически все изменения (92,3 %) 660 значений 23 признаков анализируемой таблицы исходных данных. Поскольку факторный анализ основан на нахождении собственных значений корреляционной матрицы исходных данных, то количество факторов равно числу собственных значений корреляционной матрицы, значения которых более 1 (табл. 6).
После выделения факторов, которые определяют изменчивость всех исходных значений, по значениям факторных нагрузок выделяют признаки, на которые влияют выделенные факторы. В таблице 7 дается подробный анализ факторов, которые связаны с такими демографическими показателями, как «рождаемость на 1000 человек» (фактор 1) и «смертность на 1000 человек» (фактор 4).
Второй и третий факторы характеризуют их влияние на показатели системы здравоохранения. Поэтому детальный анализ факторов 2 и 3 в таблице 7 не приводится.
Если величины факторных нагрузок двух признаков имеют разные знаки, то это означает, что на указанные признаки фактор действует разнонаправленно.
Таблица 5 - Динамика ожидаемой продолжительности жизни при рождении (число лет) на территориях Российской Федерации в 2015-2019 гг.
Годы Все население Городское население Сельское население
Мужчины Женщины Мужчины Женщины Мужчины Женщины
Российская Федерация
2015 65,9 76,7 66,4 77,1 64,7 75,6
2016 66,5 77,1 66,9 77,4 65,4 76,1
2017 67,5 77,6 67,9 78,0 66,4 76,7
2018 67,8 77,8 68,1 78,1 66,8 76,9
2019 68,2 78,2 68,6 78,4 67,4 77,4
Приволжский федеральный округ
2015 64,8 76,6 65,3 76,9 63,7 75,5
2016 65,7 77,0 66,1 77,3 64,6 76,1
2017 66,7 77,6 67,2 77,9 65,6 76,6
2018 66,9 77,7 67,3 77,9 65,9 76,8
2019 67,5 78,2 67,8 78,4 66,6 77,5
Оренбургская область
2015 63,9 75,5 63,9 75,7 63,7 75,1
2016 64,9 76,2 65,0 76,5 64,8 75,7
2017 65,5 76,2 65,7 76,8 65,1 75,3
2018 65,9 76,9 65,9 77,0 65,8 76,6
2019 66,6 77,3 66,7 77,3 66,4 77,1
Таблица 6 - Статистические характеристики выделенных факторов
Номер фактора, условное название Собственные значения корреляционной матрицы Доля изменчивости исходных данных (%) исходных данных, объясняемая фактором
F-1 «Прогресса» 19,3 60,3
F-2 «Экономический» 6,9 21,5
F-3 «Медико-социальный» 2,0 6,4
F-4 «Регресса» 1,3 4,1
Доля изменчивости исходных данных (%), объясняемая всеми факторами 92,3
Таблица 7 - Показатели факторной нагрузки
Показатель Фактор
1 2 3 4
Рождаемость - на 1000 человек 0,85 0,39 0,08 -0,08
Среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб. 0,95 0,02 0,09 -0,14
Денежные расходы населения, млн руб. 0,92 0,27 0,13 -0,12
Среднемесячная номинальная начисленная заработанная плата работающих в экономике, тыс. руб. 0,93 0,06 -0,01 -0,04
Общая численность безработных, тыс. человек -0,87 -0,31 -0,02 0,13
Младенческая смертность на 1000 родившихся живыми -0,83 -0,37 0,17 -0,11
Материнская смертность на 100 000 родившихся живыми -0,82 -0,17 0,02 -0,23
Смертность на 1000 человек 0,08 0,36 0,11 0,78
Первичная заболеваемость населения на 1000 человек -0,43 0,38 -0,26 0,74
Валовой региональный продукт (в текущих основных ценах), всего млн руб. 0,61 0,53 0,4 -0,33
Таблица 8 - Демографические показатели на территории Российской Федерации в 2020 г.
Территория Показатель (на 1000 населения)
Рождаемость 2020 г. в % к 2019 г. Смертность 2020 г. в % к 2019 г. Естественный прирост, убыль (-)
2020 г. 2019 г. 2020 г. 2019 г. 2020 г. 2019 г.
Российская Федерация 9,8 10,1 97,0 14,5 12,3 117,9 -4,7 -2,2
ПФО 9,3 9,6 96,9 15,8 12,9 122,5 -6,5 -3,3
Оренбургская область 9,6 10,0 96,0 16,2 13,1 123,7 -6,6 -3,1
Наиболее важной частью факторного анализа является интерпретация выделенных факторов. При интерпретации факторов важно назвать фактор по влиянию на показатели системы. В рамках решаемой задачи характерными социально-демографическими показателями являются «рождаемость на 1000 человек» и «смертность на 1000 человек». Из таблицы 7 можно установить, что на показатель «рождаемость на 1000 человек» оказывает влияние фактор 1 «Прогресса» (величина факторной нагрузки - 0,85). Этот фактор оказывает влияние и на такие показатели, как «общая численность безработных, тыс. человек» (факторная нагрузка -0,87), «младенческая смертность на 1000 родившихся живыми» (факторная нагрузка -0,83), «материнская смертность на 100 000 родившихся живыми» (факторная нагрузка -0,82), «среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб.» (факторная нагрузка 0,95), «денежные расходы населения, млн руб.» (факторная нагрузка 0,92), «среднемесячная номинальная начисленная заработанная плата работающих в экономике, тыс. руб.» (факторная нагрузка 0,93). При этом факторные нагрузки на признак «рождаемость на 1000 человек» имеют одинаковый знак с четырьмя признаками. Это означает, что с ростом любого из 4 признаков значения показателя «рождаемость на 1000 человек» возрастают. Например, при росте показателя «среднедушевые денежные доходы населения (в месяц), руб.» (факторная нагрузка 0,95) растет рождаемость в Оренбургской области. Поскольку признак «материнская смертность на 100 000 родившихся живыми» (факторная нагрузка -0,82) имеет разный знак с признаком «рождаемость на 1000 человек» (факторная нагрузка 0,87), то при снижении материнской смертности идет увеличение рождаемости. Признак «смертность на 1000 человек» (факторная нагрузка 0,78) имеет значимую связь только с признаком «первичная заболеваемость населения на 1000 человек» (факторная нагрузка 0,74). Это означает, что с ростом первичной заболеваемости населения также растет показатель смертности. Следует отметить, что для ряда признаков факторный анализ показывает на наличие тенденции. Например, признак «валовой региональный продукт (в текущих основных ценах), всего млн руб.» имеет факторную нагрузку по первому признаку, равную 0,61 (что меньше пороговой величины 0,7). Можно отметить тенденцию, состоящую в том, что с увеличением величины валового регионального продукта рождаемость увеличивается (знаки факторных нагрузок одинаковы).
Необходимо отметить, что демографическая ситуация 2020 года резко отличается от вышеописанных закономерностей. Пандемия соу1^19 привела к своим результатам (табл. 8). По данным Росстата, показатель смертности по итогам года составил 16,2 на 1000 жителей. Оренбургская область заняла 7-е место среди субъектов ПФО. По росту смертности в округе область на 5-м месте (относительно 2019 го-
да - на 23,7 %). Показатель рождаемости по региону за 2020 год составил 9,6 на 1000, на фоне ПФО это 6-е место. Снижение рождаемости относительно 2019 года составило 4 %. Естественная убыль населения в области составила -6,6, это в 2,1 раза больше, чем в 2019 г. и в 1,4 больше, чем в стране.
Современная демографическая ситуация в Оренбургской области характеризуется регрессивным возрастным типом населения, постарением населения, ростом смертности и снижением рождаемости, что требует сегодня разработки долговременных и комплексных решений по улучшению обстановки в регионе. Поддержка рождаемости, выплата материнского капитала за рождение первого, второго и последующих детей, размер материнского капитала и его индексация, детские пособия, налоговые вычеты и льготы по ипотеке для семей с детьми, прогнозирование рождаемости и смертности россиян, увеличение продолжительности жизни в России могут сдержать депопуляцию. Выводы:
1. Использование методов многомерного статистического анализа позволяет адекватно оценивать демографические тенденции, имеющиеся в регионе.
2. Вследствие сложных взаимосвязей показателей, характеризующих современное общество (наличие лагов, нелинейных связей и др.), непосредственный анализ 2-3 показателей может привести к неверным выводам о характере тенденций в обществе.
3. Факторный анализ показывает, что с ростом доходов населения, снижением числа безработных и снижением показателя материнской и младенческой смертности растет показатель рождаемости, а с ростом показателей первичной заболеваемости населения растет показатель смертности.
__Литература:_
1. Указ Президента РФ от 21 июля 2020 года № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
2. Паспорт национального проекта «Демография» : утверждено презие диумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегио ческому развитию и национальным проектам, протокол от 24 декабря 2018 года № 16.
3. Паспорт национального проекта «Демография» : утверждено презие диумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегио ческому развитию и национальным проектам, протокол от 24 декабря 2018 года № 16.
4. Статистический ежегодник Оренбургской области. 2019: Статистический сборник / Оренбургстат. - Оренбург, 2019. - 530 с.
5. Боровиков, В. Staйiйica. Искусство анализа данных на компьютере. Для профессионалов / В. Боровиков. - Санкт-Петербург : Питер, 2001. - 656 с.
6. Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологичер ского благополучия населения в Оренбургской области в 2019 году», Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека. - Оренбург, 2020. - 237 с.
7. Иберла, К. Факторный анализ / К. Иберла. - Москва : Статистика, 1980. - 398 с.
8. Ким, Дж.-О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Дж.-О. Ким, Ч. У Мьюллер, У Р. Клекка. - Москва : Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
9. http://orenйat.gks.ru
