Гусейнов Афган Салман оглы.#Эконометрика#экономическое моделирование состояния и охраны здоровья населения оренбургской области

На основе информации, собранной в ходе статистического наблюдения,

как правило, нельзя непосредственно выявить и охарактеризовать закономерности социально - экономических явлений. Это связано с тем,

наблюдение дает сведения по каждой единице исследуемого объекта.

Полученные данные не являются обобщающими показателями. С их помощью нельзя сделать выводы в целом об объекте без предварительной обработки данных. Поэтому цель следующего этапа статистического исследования состоит в систематизации первичных данных и получении на этой основе сводной характеристики всего объекта при помощи обобщающих статистических показателей.

Сводка представляет собой комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Таким образом, если при статистическом наблюдении собираются данные о каждой единице объекта, то результатом сводки являются подробные данные, отражающие в целом всю совокупность.

Отдельные единицы статистической совокупности объединяются в группы при помощи метода группировки. Это позволяет «сжать» информацию,

полученную в ходе наблюдения, и на этой основе выявить закономерности,

присущие изучаемому явлению. Группировкой называется разбиение множества единиц изучаемой совокупности по определенным существенным для них признакам. Группировка является одним из самых сложных в методологическом плане этапов статистического исследования.

Причины, обусловливающие необходимость проведения группировки и определяющие ее место в системе статистических методов, кроются в своеобразии объекта статистического исследования. Он представляет собой комплекс частных совокупностей, которые могут быть качественно и глубоко различны, обладать различными свойствами, степенью сложности, характером развития.

51

Итак, группировки являются важнейшим статистическим методом обобщения данных, основой для правильного исчисления статистических показателей.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

-выделения социально - экономических типов явлений;

-изучения структуры явления и структурных сдвигов, происходящих в

нем;

- выявления связи и зависимости между явлениями.

Явления общественной жизни и отражающие их признаки тесно взаимосвязаны. Группировка, выявляющая взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками, называется аналитической группировкой.

Группировка, в которой группы образованы по одному группировочному признаку, называется простой. Для характеристики явления бывает недостаточно разбить совокупность на группы по какому-либо одному признаку. Если в основу группировки положено несколько признаков, такую группировку называют сложной. Сложная группировка может как комбинационная и как многомерная. При использовании комбинационной группировки группы, выделенные по одному из признаков, затем подразделяются на подгруппы по другому признаку, в свою очередь подгруппы могут быть разделены по следующему признаку и т.д. Общее число выделенных групп будет равно произведению числа группировочных признаков на число выделенных групп в каждой из них. В случае, если группировка осуществляется не последовательно по отдельным признакам, а

одновременно по комплексу признаков, ее называют многомерной. Таким образом, сложные группировки дает возможность изучать распределение единиц совокупности одновременно по нескольким признакам./13/

Аналитические группировки, построенные по одному признаку, и

сложные группировки позволяют установить связь и определить направление между результативными и 1 - 3 -факторными признаками.

52

Для выявления связи между заболеваемостью населения Оренбургской области в 2012 году и различными факторами были построены аналитические группировки в виде комбинационных таблиц.

Анализ структуры заболеваемости населения Оренбургской области проведем на основе группировки районов Оренбургской области на 3 группы:

с низкой заболеваемостью (87,59 - 127,73 больных на 1 тыс. населения);

средней заболеваемостью (127,73 - 167,87) и высокой заболеваемостью

(167,87-208,01).

В Приложении Е представлена, разработанная автором, группировка районов Оренбургской области по уровню заболеваемости и основные характеристики групп по численности населения, средней заболеваемости на 1

жителя, среднему числу койко-дней на 1 жителя, среднему количеству пролеченных больных на 1 жителя, среднему количеству врачей на 1 жителя в

2015 году.

На рисунке Ж.1 Приложения Ж показана структура численности населения Оренбургской области по уровню заболеваемости в 2015 году.

Согласно рисунку Ж1 видим, что наибольшая доля по численности населения приходится на 2 группу – 51,72%. Однако дальнейший анализ необходимо провести по 3 группе, где наблюдается высокий уровень заболеваемости. В таблице 12 представлены основные факторы, влияющие на уровень заболеваемости населения.

Таблица 12 – Факторы, влияющие на уровень заболеваемость населения

Среди экологических факторов выявлена зависимость заболеваемости населения от использование свежей воды, жесткость воды и удельный вес нестандартных проб пищевых продуктов. Так, с увеличением жесткости воды и удельного веса нестандартных проб пищевых продуктов уровень заболеваемости возрастает. Возрастание же уровня заболеваемости с увеличением использования свежей воды населением, можно объяснить плохим качеством используемой воды, в частности ее высокой жесткостью и хлорированностью. Хотя в экологически чистых условиях должна присутствовать обратная зависимость.

Однако вышеперечисленные факторы должны оказывать большое влияние на болезни органов пищеварения. Чтобы удостовериться в этом построим следующую группировку:

Таблица 13 - Влияние экологических факторов на болезни органов пищеварения

Из таблицы 13 видно, что предположение о влиянии вышеприведенных факторов на болезни органов пищеварения подтверждается. Следует также отметить, что удельный вес нестандартных проб пищевых продуктов в большей степени влияет именно на болезни органов пищеварения. Так разница между уровнем заболеваемости в районах с малым (до 8) и самым большим (свыше

54

15) удельным весом нестандартных проб пищевых продуктов составляет 0,95

раза. Разница же между уровнем болезней органов пищеварения в таких же районах составляет 1,66 раза.

55

3 Выявление факторов, влияющих на заболеваемость населения Оренбургской области на основе эконометрического моделирования состояния и охраны здоровья населения

3.1 Построение корреляционно-регрессионной модели

На основе вышеприведенной группировки факторов проведем анализ зависимости уровня заболеваемости. На первом этапе необходимо провести анализ зависимости заболеваемости по показателям внутри каждой группы факторов. На втором этапе выделив, показатели с наиболее высокой степенью связи, проведем анализ зависимости заболеваемости между группами факторов.

Целью проведения корреляционно-регрессионного анализа уровня заболеваемости населения Оренбургской области является выявление наиболее значимых факторов, влияющих на ее уровень.

Связь может проявляться между различными факторами в следующих формах: I) связь между факторными и результативными признаками

(причинно-следственная связь); 2) зависимость параллельных изменений нескольких признаков от какой-то третьей величины. Необходимо уметь изучать особенности этих связей, определять их размеры и характер, а также оценивать их достоверность.

Различают две формы проявления количественных связей между явлениями или процессами: функциональную и корреляционную.

Под функциональной понимают такую связь, при которой любому значению одного из признаков соответствует строго определенное значение другого (радиусу круга соответствует определенная площадь круга, скорость свободно падающего тела определяется величиной ускорения силы тяжести и времени падения). Функциональная связь характерна для физико-химических процессов.

В социально-гигиенических исследованиях, а также в клинической медицине и биологии зависимости между явлениями носят иной характер —

56

характер корреляционной связи. При корреляционной связи-значению, каждой средней величины одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака. Важно отметить, что корреляционная связь проявляется лишь в массе наблюдений, т. е. в совокупности.

При установлении корреляционной связи между изучаемыми явлениями перед специалистами каждой области науки стоит задача по изысканию причинной связи, подтверждающей зависимость одного явления от другого, или двух явлений от третьего (от общей их причины). Статистика позволяет исследователю измерить связи, обосновать выводы и наглядно их иллюстрировать. Используя методы корреляции, важно помнить о возможности измерять связь между различными признаками только лишь в качественно однородной совокупности. Корреляция может быть представлена в виде таблицы, графика и коэффициента корреляции. Таблицы и графики дают лишь представление о наличии и направлении связи. Так между температурой воздуха и числом случаев бронхита существует корреляционная связь. При этом с повышением температуры воздуха число бронхитов уменьшается. Об этой закономерности можно судить по данным, представленным в таблице и на графике. Однако измерить и оценить статистическую достоверность этой связи можно лишь при помощи специального коэффициента корреляции (rxу).

Коэффициент корреляции (rxу) одним числом измеряет силу связи между изучаемыми явлениями и дает представление о ее направлении.

По направлению связь может быть прямой и обратной.

При прямой связи с увеличением значений одного признака возрастает среднее значение другого признака. Коэффициент корреляции,

характеризующий прямую связь, обозначается знаком плюс (+). При обратной связи: с увеличением одного признака убывает среднее значение другого признака. Коэффициент корреляции, характеризующий обратную связь,

обозначается знаком минус (-).

По силе связи коэффициенты корреляции колеблются от единицы

(полная связь) до нуля (отсутствие связи) (таблица 17). Чем больше среднему

57

значению одного признака соответствует значений другого признака, тем

выше сила связи между ними.

Таблица 14 - Схема оценки силы и направления корреляционной связи

по коэффициенту корреляции

Для определения степени влияния факторов, указанных в таблице 14

необходимо составить таблицу для определения параметров уравнения

обеспеченности врачами.

Таблица 15 – Расчетная таблица для определения параметров уравнения регрессии зависимости заболеваемости от обеспеченности врачами

58

Далее проведем анализ взаимосвязи между заболеваемостью и экономическими факторами, такими как финансирование из бюджета Оренбургской области и из Фонда ОМС в 2015 году.

В приложении К представлен Расчет параметров уравнения множественной регрессии.

8а0 + 492999 а1 +1039314а2 = 4465 492999а0+99898122287а1 + 188678560935а2 =1196089636

1039314а0 + 188678560935 а1 +422442207756а2 = 1196099375

а0 = 56,1072

а1 = 0,0423 а2 = 0,0162

Уравнение множественной регрессии имеет следующий вид:

ух = 56,1072+0,0423х1 -0,0162х2

С целью расширения возможностей статистического анализа

используется частный коэффициент эластичности определяемый по формуле:

где xi - среднее значение факторного признака; y - среднее значение результативного признака;

аi - коэффициент регрессии.

Рассчитаем коэффициент эластичности по данным таблицы 15.

При увеличении объема финансирования из бюджета и ФОМС на 1 %,

то происходит рост заболеваемости на 4,67 % и снижение на 3,77 %.

60