Диссертация (1136936), страница 20
Текст из файла (страница 20)
Вклад отдельных возрастов и причин смерти в разницу в продолжительности жизнипри рождении между двумя 15% группами населения и Польшей, 2014 год.Продолжительность жизни, рассчитанная для 15% населения, проживающегов регионах максимальной продолжительности жизни в России всего на 2,0 года нижедля мужчин и на 2,5 года ниже для женщин по сравнению с Польшей. Отставаниероссиских регионов-лидеров в мужской продолжительности жизни связано, главным111образом, с избыточной смертностью в молодых и средних возрастах. Только за счетизбыточной смертности в возрастах 25-49 лет продолжительность жизни влидирующих регионах России ниже на 1,7 года, чем в Польше.
Все группы причинкроме новообразований вносят заметный вклад в разрыв в продолжительностижизни в этой возрастной группе. Начиная с возрастного интервала 70-74 годасмертность в данной группе российских регионов ниже, чем в Польше, но этосоотношение разнится по причинам смерти. Так, смертность российских мужчин отболезней системы кровообращения во всех возрастах выше, чем в Польше.
Тогда каксмертность от новообразований – напротив – ниже.Разрыв в продолжительности жизни женщин между лидирующей группойрегионов России и Польшей в большей степени определяется избыточнойсмертностью в пожилых возрастах, хотя свой вклад вносит и избыточная смертностьв молодых возрастах. Так же, как и у мужчин, смертность пожилых от болезнейсистемы кровообращения в данной группе регионов выше, тогда как смертность отновообразований – ниже, чем в Польше.Разрыв в продолжительности жизни между 15%-ной группой населения,проживающего в российских регионах наименьшей продолжительности жизни, иПольшей намного значителнее: 11,7 и 7,1 года для мужчин и женщинсоответственно.
В возрастах 25-79 лет у мужчин и 30-79 лет у женщин каждыйпятилетний возрастной интервал вносит не менее 0,5 года в разницу впродолжительности жизни между данной группой регионов и Польшей. В возрастах30-49 лет у мужчин этот вклад составляет более 1 года на каждый пятилетнийвозрастной интервал. У мужчин практически равный вклад вносят внешние причины(4,0 года в возрастах до 80 лет), вклад которых в большей степени определяется вмолодых и средних возрастах, и болезни системы кровообращения (4,1 года) –основной вклад которых приходится на средние и пожилые возраста.
У женщин112основной вклад приходится на болезни системы кровообращения (3,0) года, внешниепричины определяют еще 1,4 года разницы в продолжительности жизни.Сравнивая графики декомпозиции разницы ожидаемой продолжительностижизнимеждудвумягруппамироссийскихрегионовиПольшейможнорезюмировать, что «отстающие» регионы несут сегодня двойное бремя болезней.«Кризисная»компонентапреждевременнаяроссийскойсмертностьотсмертностивнешнихпричин–это,ипреждеболезнейвсего,системыкровообращений – в отстающих регионах крайне высока и до сих пор являетсяважным фактором низкой продолжительности жизни. В то же время снижениесмертности в пожилых возрастах – процесс, который связывают с началомкардиоваскулярной революции – пока слабо затронуло эти регионы.113Глава IV.
Пространственные особенности смертности в России4.1. Методы анализа пространственной автокорреляции смертностиПри стандартных методах статистического анализа каждый элементнаблюдения рассматривается как независимый от других элементов. Но при анализеобъектов, расположенных некоторым образом в пространстве, предпосылка онезависимости элементов может быть неверна. В середине XX века начали активноразвиватьсяметодыпространственногостатистическогоанализа.Впространственной статистике предпосылка о независимости элементов замененапредпосылкой о том, что элементы, расположенные ближе друг к другу, могут иметьболее тесные связи, чем более удаленные друг от друга элементы [Tobler, 1970;1979].Центральным понятием в области пространственной статистики являетсяпонятие «пространственной автокорреляции».
Пространственная автокорреляция –это свойство случайных величин принимать более близкие (положительнаяпространственная автокорреляция) или более отдаленные друг от друга значения(отрицательная пространственная автокорреляция) в пространственных точках,связанных между собой, чем это могло бы ожидаться при абсолютно случайномраспределениипризнака[Legendre,1993].Наличиепространственнойавтокорреляции определяется с помощью специальных мер, которые сравниваютзаданное пространственное распределение индикатора с тем, как этот индикатор могбы быть распределен в пространстве при случайном распределении.Низкая пространственная автокорреляция говорит о том, что факторы,определяющие величину признака (в нашем случае – уровня смертности), обладаютслабой диффузностью в пространстве, то есть наличие административных границспособно по какой-либо причине сильно влиять на эти факторы и изменять их.114Например, климат является фактором с высокой степенью диффузности –соседствующие регионы (в том числе разных стран) будут, вероятнее всего,находиться в схожих климатических условиях независимо от проведенныхадминистративных границ.
Определенной степенью диффузности обладают такжемногие социальные, экономические, культурные характеристики населения. Низкойстепенью диффузности отличаются факторы, определяемые законодательством ипроводимой политикой на той или иной территории.В данном исследовании общая пространственная автокорреляция былаизмерена с помощью индекса Морана [Moran, 1950]. Значения индекса Моранаобычно находится в промежутке от -1 до 1, хотя необязательно ограничены даннымиграницами [Wakefield et al., 2000]. Индекс Морана равный 0 показывает, чтозаданное распределение не отличается от случайного. Индекс Морана значимоотличный от нуля свидетельствует о том, что имеется пространственнаяавтокорреляция признака, то есть распределение признака в пространстве неявляется случайным. При этом положительная пространственная автокорреляция(индекс Морана больше нуля) означает, что территории с более высоким значениемпризнака чаще соседствуют с территориями, где значение признака также выше.Индекс Морана меньше 0 говорит о наличии отрицательной пространственнойавтокорреляции, то есть территории с более высоким значением признака чащесоседствуют с территориями с более низкими значениями.
Наличие соседства междутерриториями и его степень при этом определяется с помощью заданной матрицывесов. Индекс Морана рассчитывается по формуле:̅ )( −̅)∑ ∑ , ( −]∑( −̅)2 ∑ , = [∑(11),где N – суммарное число пространственных элементов, X – анализируемыйпоказатель, , – элемент матрицы весов для регионов i и j.115Значимая пространственная автокорреляция может наблюдаться не на всейтерритории, но только в некоторых зонах. Чтобы определить, в каких именно частяхстраны наблюдается значимая пространственная автокорреляция в уровняхпродолжительности жизни и смертности были рассчитаны локальные индексыпространственнойавтокорреляции[Anselin,1995].Индексылокальнойпространственной автокорреляции позволяют понять, для каких именно регионовхарактерно наличие похожих (или, наоборот, отличающихся) уровней смертности срегионами-соседями.Локальный индекс пространственной автокорреляции для регионаiнаходится по формуле: = ( − ̅) ∑ , ( − ̅)Каквидноизвышеприведенной(12).формулы,индекслокальнойавтокорреляции положителен, если значение признака в регионе i отклоняется отсреднего значения (для всех регионов) в ту же сторону, что и средневзвешенноезначение признака, полученное для его соседей.
В нашем случае, индекс локальнойавтокорреляции положителен, если а) смертность в регионе i выше среднего исмертность в регионах-соседях региона i также выше, или б) смертность в регионе iи средневзвешенная смертность в его регионах-соседях ниже среднего уровня.Индекс локальной корреляции отрицателен, если значение признака в регионе iотклоняетсяотсреднегозначениявпротивоположнуюсторону,чемсредневзвешенное значение признака, рассчитанное для его соседей.Основнойзадачейприрасчетеиндексовглобальнойилокальнойавтокорреляции является определение матрицы весов. Подробное описаниевыбранныхматрицвесовианализиспользовании, приведено в разделе 4.2.результатов,получающихсяприих1164.2. Анализ пространственной автокорреляции смертности на региональном уровне4.2.1.
Глобальная пространственная автокорреляцияДля определения пространственных весов были выбраны три матрицы сбинарными весами, то есть вес может принимать значение либо 0, либо 1, и двематрицы с весами, которые могут принимать любое значение на промежутке от 0 до1:1. Матрица общих границ. Если регионы i и j имеют смежные границы, то, равно 1, в противном случае , равно 0.
Так как Калининградская иСахалинская области не имеют общих границ с другими регионами России, то вкачестве «соседей» для них были выбраны по 2 ближайших территориально региона:, = 1, если: а) i – Калининградская область, а j – Псковская илиЛенинградская области; б) i – Псковская или Ленинградская области, а j –Калининградская область;, = 1, если: а) i – Сахалинская область, а j – Хабаровский или Приморскийкрая; б) i – Хабаровский или Приморский края, а j – Сахалинская область.Эта матрица является симметричной – то есть, если регион i связан с региономj, то и регион j связан с регионом i.2. Матрица «пяти ближайших соседей» по расстоянию от центроида.
Еслирегион j является одним из 5 ближайших регионов для региона i, то , равно 1, впротивном случае , равно 0. Близость регионов определялась по кратчайшемугеографическому расстоянию (по поверхности земного шара) между центроидамирегоинов i и j. В отличие от предыдущей матрицы эта матрица не являетсясимметричной – то есть, если регион j является одним из пяти ближайших регионовдля региона i, это не обязательно означает, что и регион i является одним из пятиближайших регионов, для региона j.1173. Матрица «пяти ближайших соседей» по расстоянию от самогонаселенногогородарегиона.МногиерегионыРоссиинаселеныкрайненеравномерно. Большая часть может быть сконцентрирована в небольшой частирегиона, тогда как остальная территория региона остается практически пустынной.Например, Красноярский край преимущественно заселен на юге, но приопределении расстояния между Красноярским краем и другими регионами какрасстояния от центроидов регионов (как в матрице 2) ближайшими регионами дляКрасноярского края получаются его северные соседи.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
