Содержание к диссертации
Введение
Теоретические основы моделирования взаимо действия социально-экономических и демо-графических процессов 10
1 Место демографических показателей в системе социально экономических факторов 19
2 Подходы к оценке влияния демографических показателей здоровья населения на экономику региона 28
3 Моделирование оценки демографических показателей
Статистическое моделирование демографических показателей здоровья населения региона 28
1. Методика исследования факторов и их объединение в латентные показатели
2. Определение основных параметров статистической выборки 43
3 Оценка влияния факторов внешней среды 56
4 Оценка влияния групп социально-экономических факторов 72
5 Построение регрессионных моделей демографических показателей здоровья населения региона
Оптимизация демографических показателей здоровья населения региона и экспериментальные расчеты 96
1 Моделирование демографических показателей здоровья населения с использованием производственных функций
Экономическая оценка результатов моделирования демографи ческих показателей здоровья населения региона
Оценка экономического ущерба в результате техногенной аварии в системе водоснабжения города
Основные выводы по диссертационной работе 130
Литература
- Подходы к оценке влияния демографических показателей здоровья населения на экономику региона
- Моделирование оценки демографических показателей
- Определение основных параметров статистической выборки
- Экономическая оценка результатов моделирования демографи ческих показателей здоровья населения региона
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Количество и качество трудовых ресурсов является фактором, влияющим на реальный объем производства. Увеличение национального продукта осуществляется, в том числе и более производительным его использованием, что определяется численностью населения в трудоспособном возрасте и производительностью труда. Качество трудовых ресурсов увеличивается по мере улучшения здоровья, профессиональной подготовки и образования. Поэтому демографические показатели здоровья важны как с точки зрения социального блага, так и основного экономического ресурса общества.
Демографические показатели здоровья являются составляющими качества жизни населения. К факторам, определяющим здоровье человека-(по данным Всемирной организации здравоохранения), относятся: образ жизни (50 — 52 %), наследственность (20 - 22 %), состояние окружающей среды (18 — 20 %), система здравоохранения (7-12 %). Задача уточнения экономических потерь, вызванных снижением уровня здоровья населения, является актуальной при разработке мероприятий социальной и экономической политики.
Необходимость исследования причин ухудшения демографических показателей в Российской Федерации, влекущих негативные социально-экономические последствия, определяет актуальность темы диссертационной работы и выбора объекта научного исследования.
Степень разработанности проблемы. На протяжении последних 15 лет многие ученые занимались исследованиями в области оценки взаимосвязи социально-экономической ситуации с демографическими показателями здоровья населения.
Важные теоретико-методологические аспекты социально-экономического и демографического моделирования отражены в работах отечественных ученых: Е.М. Андреева [9-12], А.Я. Боярского [22],
5 А.Г. Вишневского [24-28], К.Г. Гофмана [43-44], А.А. Гусева [47], СВ. Захарова [61], Ю.А. Израэля [77], Б.И. Искакова [78-79], Л.С. Каминского [80], К.В. Кетовой [88], И.В. Корховой [91], Л.Е. Полякова [117], Я.М. Ро-щиной [138], Н.Ф. Реймерса [122-125], О.В. Староверова [146-147], Н.П. Тихомирова [150-151], Н.П. Федоренко [156-158], О.Б. Хоревой [164], В.М. Школьникова [167-169] и других. Большой вклад в разработку концептуальных подходов к исследованию социально-экономических проблем формирования здоровья населения внесли: А.А. Абдуллаев [1], И.И. Елисеева [141], Т.И.Заславская [55-60], В.А. Кардаш [81-82], Н.Н. Моисеев [109-110], Н.М. Римашевская [126-133], С.Г. Тяглов [154] и другие.
Отдельные аспекты взаимодействия социально-экономических и социально-демографических процессов рассмотрены в научных трудах зарубежных ученых: Д. Медоуза [172-173], М. Мессаровича [174], Э. Пестеля [116, 174], Дж. Форрестера [162], и других.
К числу факторов, вызывающих негативные изменения в динамике демографических процессов и резкое ухудшение здоровья населения, специалисты относят сокращение финансирования систем здравоохранения, образования, снижение уровня социальной защиты, качества окружающей среды, что, в свою очередь, ведет к уменьшению национального дохода общества.
Работы указанных ученых посвящены совершенствованию используемых методов демографического моделирования и прогнозирования, разработке алгоритмов расчета демографических показателей, исследованию влияния демографических факторов на экономический рост, финансовым и организационным проблемам здравоохранения.
Однако мало разработанными являются задачи исследования взаимного влияния социально-экономических и демографических процессов на региональном уровне.
Объектом исследования является социально-экономическая система региона.
Предмет исследования - взаимосвязь экономических и социальных процессов и динамики демографических показателей здоровья населения региона.
Цель и задачи диссертационной работы. Целью диссертационной работы является выявление, количественное описание и оценка основных закономерностей взаимосвязи социальных и экономических факторов с демографическими показателями здоровья населения.
Поставленная цель достигалась посредством решения следующих задач:
формирование концептуального подхода к оценке взаимосвязи различных групп факторов с демографическими показателями здоровья населения региона;
построение интегральных социально-экономических индикаторов здоровья населения, оказывающих влияние на экономические и социальные показатели региона;
разработка многофакторных моделей для анализа и оценки взаимосвязи демографических показателей здоровья населения с социаль-но-экономическими факторами; *
разработка оптимизационной модели расчета экономического ущерба от ухудшения демографических показателей здоровья населения в результате изменения социально-экономических факторов.
Информационно-эмпирическая база исследования. Информационную базу образуют статистические данные Федеральной службы государственной статистики, Минздравсоцразвития, Министерства чрезвычайных ситуаций, Росгидромета России, а также данные, опубликованные в электронных средствах информации. Использовались инструментальные средства Microsoft Excel, STATISTICA и MathCAD.
Теоретической и методологической основой исследования являлись труды отечественных и зарубежных ученых, а также материалы науч-
7 ных конференций и семинаров, посвященных социально-экономическим
проблемам.
В исследовании применялись: системный анализ, методы оптимизации, методы прикладной статистики и эконометрики.
Работа выполнена в соответствии с пунктами 1.5 «Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов» и 1.9 «Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынков труда и занятости населения, качества жизни населения и общественного благосостояния и др.» паспорта специальности 08.00.13 - математические и инструмен-ч тальные методы экономики.
Положения диссертации, выносимые на защиту:
Концептуальная модель оценки взаимодействия социально1 экономических факторов и демографических показателей здоровья населения региона. ":
Построенные интегральные социально-экономические и демографические индикаторы здоровья населения региона.
Группировка регионов России по интегральным демографическим показателям здоровья населения.
Результаты эконометрического анализа демографических показателей здоровья населения.
Результаты оптимизационных расчетов по экономической оценке эффекта демографических показателей здоровья населения при изменении социально-экономических факторов.
Научная новизна:
1. Обоснована и построена методом главных компонент система интегральных индикаторов для демографических, экономических, соци-
8 альных процессов, позволяющая снизить их размерность и использовать
интегральные показатели в оптимизационных расчетах.
Предложена группировка регионов России по разработанным интегральным демографическим показателям здоровья, позволившая сделать вывод о дифференциации положения регионов по демографическому потенциалу здоровья населения и расширяющая возможности планирования мероприятий по охране и обеспечению здоровья трудовых ресурсов региона.
Специфицированы и идентифицированы эконометрические модели зависимостей демографических показателей здоровья населения, позволившие выявить значимые социально-экономические факторы и уточнить динамику изменения состояния здоровья при изменении регрес-
СОрОВ. .-V
Разработана оптимизационная модель экономической оценки эффекта демографических показателей здоровья населения при изменении управляемых социально-экономических параметров, служащая адекватным инструментом анализа различных сценариев социально-экономического развития.
Предложен подход к построению интегральных социально-экономических индикаторов здоровья населения региона, обеспечивающий повышение эффективности управления демографическим потенциалом здоровья населения на основе обогащения аналитической базы принятия решений путем использования разработанных математических моделей.
Практическая значимость работы заключается в возможности использования построенных моделей специалистами отделов социально-экономического развития администраций муниципального и регионального уровня. Выполненное снижение размерности системы показателей позволяет произвести оценку динамики групп социально-экономических факторов, связанных с показателями здоровья населения.
Построенные зависимости оценки социально-экономических последствий изменения демографических показателей здоровья населения могут применяться при имитации различных возможных сценариев развития региона, мониторинга и оптимизации сценариев социально-экономического развития.
Апробация исследования. Результаты и основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-практических конференциях: «Инновационные процессы в управлении предприятиями и организациями» (г. Пенза, 2002 г.); «Современная техника и технологии в медицине, биологии и экологии» (г. Новочеркасск, 2002 г. и 2004 г.); «Экономика природопользования и природоохраны» (г. Пенза, 2003 г.); «Математические методы в технике и технологиях» (г. Кострома, 2004 г., г. Казань, 2005 г.); «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, 2003 г.); «Менеджмент и маркетинг в социальной сфере» (г. Пенза, 2004 г.); «Экономические проблемы организации производственных систем и бизнес процессов» (г. Новочеркасск, 2005 г.), научном семинаре кафедры прикладная математика ЮРГТУ (НПИ) (г. Новочеркасск, 2005 г.).
Результаты диссертационного исследования внедрены в практику аналитических расчетов отдела экономики Министерства труда и социального развития Ростовской области. Разработанные модели нашли свое применение в деятельности отдела экономики, промышленности и экологии администрации г. Новочеркасска, что подтверждено актами о внедрении.
Публикации. По результатам выполненного диссертационного исследования опубликовано 14 научных работ, в которых автору принадлежит 2,57 п. л.
Подходы к оценке влияния демографических показателей здоровья населения на экономику региона
При математическом моделировании демографических показателей необходимо исследовать влияние всей совокупности факторов: динамику демографических процессов, экономическое, психологическое и санитар-но-экологическое благополучие населения, качество и образ жизни, доступность медицинской помощи, качество и эффективность деятельности сети лечебно-профилактических учреждений.
Аналитический подход к моделированию демографических показателей позволяет рассматривать значения показателей в качестве простых временных рядов, значения которых можно анализировать и прогнозировать. С одной стороны, этот подход не достаточно эффективен, так как показатели сильно зависимы от внешних факторов, но с другой стороны, его достоинством является возможность определения законов распределения случайных величин, в качестве которых выступают демографические показатели [3].
В ряде работ [8, 20] рассматриваются парная взаимосвязь временных рядов и вычисляются коэффициенты замещения и эластичности, которые показывают, как в абсолютных единицах или в процентах изменится результирующий показатель при изменении исходного показателя.
При этом необходимо учитывать, что между двумя любыми автокоррелированными временными рядами всегда существует статистическая корреляция [23]. Следовательно, существует серьезная опасность бессмысленного использования множественной регрессии в поисках «хорошего» коэффициента корреляции между прогнозируемыми (выходными) переменными и различными потенциально информативными входными переменными. Известная предыстория представляет собой только элемент полного временного ряда и, если искать достаточно долго, связь между переменными будет найдена. Однако, если с увеличением объема информации коэффициенты ряда становятся равными нулю, то модель не пригодна для принятия правильного решения. Обычно основное внимание уделяется статистическим методам прогнозирования, которые используются при
уточнении принятых решений, распространяющихся на относительно короткие промежутки времени (как правило, эти промежутки должны быть в 10 раз больше интервалов между уточнением предсказаний). Исследование операций включает методы отыскания подходящих моделей и методы уточнения прогнозов по новым наблюдениям. Следует отметить, что наилучшие результаты получаются при использовании комбинации статистических и причинно-следственных методов прогнозирования.
Каждая совокупность реальных данных (демографических показателей) может использоваться как временной ряд для составления прогноза. Линейный, нелинейный и периодический тренд исключаются из данных ряда. Оставшийся ряд рассматривается как случайный и используется для прогнозирования с помощью аппарата Марковских цепей [6, с. 168-192].
В работах [2, 3] рассматривается взаимосвязь нескольких временных рядов с помощью коэффициентов корреляции и детерминации, величины которых показывают: насколько тесто связаны ряды. Проводится регрес сионный анализ факторов производства, материального обеспечения (до ходов и расходов населения) и экологии. ;.
Модель заболевания населения рассматривается в [161] как линейная модель с ограничениями на медицинские услуги в каждом регионе. Для проектирования и разработки экономически эффективных систем медицинского обслуживания, для которых характерно значительное число ограничений, используются методы исследования операций. Возникающие при этом задачи могут быть сведены к задаче линейного программирования. Модель, оценивающая степень распространения заболевания для предполагаемой численности населения с использованием определенного метода лечения, может быть описана следующим образом: п Р I F(0 = X (Єгр, Рт YjSrph Xrpn,;-,) , г \ / =] Л=0 где exrpt- ожидаемая степень распространения данного заболевания в группе населения р-то типа в r-ы регионе в период времени /; Pxrpt - численность группы населения р-то типа в r-м регионе в период времени /; gxrph — коэффициент, определяющий влияние т-го метода лечения на степень распространения заболевания в соответствующей группе населения спустя h периодов; Xrpmih.t — число случаев применения т-го метода лечения в рассматриваемой группе населения /7-го типа в r-м регионе в период времени t; .п — число рассматриваемых регионов; Р - число групп населения.
Ограничения модели распространения заболеваемости при примене к р нии т-го метода лечения в регионе имеет вид акт -Хгрт Аы , где akm - объем к-то ресурса, необходимого для реализации т-го метода лечения; Akn - общее количество к -го ресурса в r-м регионе в период времени t.
Моделирование оценки демографических показателей
Проведем проверку гипотезы о нормальном законе распределения выборки по критерию Пирсона. Распределение задается в виде выборки с повторами. Значения среднего Ми среднеквадратичного отклонения v уже определены. Для проверки гипотезы выборку необходимо представить BV виде гистограммы (последовательности равноотстоящих вариант и соответствующих им частот). Объем всей выборки п равен 948. Найдя максимальное и минимальное значение величины в выборке, можно найти размах выборки, равный хтах - xmin. Количество вариант к (интервалов) задают равным 8-11. Шаг варианты h (разность между двумя соседними вариантами) находится делением размаха выборки на количество вариант. Значения вариант или центры интервалов обозначим через хах. Частота варианты - количество значений выборки, попадающих в интервал варианты — обозначим через wt. Тогда вместо последовательности значений выборки, получим варианты xat и соответствующие им частоты W/. Значение / изменяется от 1 до к. Требуется, используя критерий Пирсона, проверить гипотезу о том, что выборка распределена по нормальному закону [30]. Для проверки гипотезы о нормальном распределении выборки необходимо. 1. Вычислить относительные отклонения значений вариант от среднего значения по отношению к среднему квадратичному по формуле и, = — , і =1,2,...,к. V 2. Вычислить, используя формулу плотности вероятности для нор мального закона распределения, значения вероятностей появления 1 -и-относительного отклонения И/ по формуле/ = -г=е г . л/2л 3. Определить теоретические частоты вариант kt = /(«.). V х 4. Рассчитать составляющие наблюдаемого критерия г,- = ———. к, 5. Подсчитать значения наблюдаемого критерия xla&, как суммы r,. 6. По таблице или с помощью стандартных функций критических точек распределения %2, по заданному уровню значимости а и числу степеней свободы g = s — 3 (s — число интервалов) найти критическую точку ХкР(а 8) правосторонней критической области. 7. Если хіабл ХІр то гипотеза о нормальном распределении выборки подтверждена. Если хіабл ХІР т0 гипотеза отвергается, т. к. частоты различаются значимо. Аналогично можно провести проверку гипотезы о другом законе распределении. Для проверки гипотезы о гамма - распределении выборки необходимо. 1. Рассчитать параметры Ьис, используя среднее Ми дисперсию D. 2. Вычислить, используя формулу гамма - распределения, значения ве роятностей появления величины в каждом из к интервалов по фор . лгтіп+Л/ \с Ч муле для первого интервала F. = f - е bdu 3. Затем вычислить теоретические частоты вариант к( = n-F(. 4. Рассчитать вектор составляющих наблюдаемого критерия Гі 5. Подсчитать наблюдаемый критерий xLrm как сумму г,. 6. Затем по заданному уровню значимости а и числу степеней свободы g = s — 3 (s - число группы выборки) найти критическую точку xlpipcg) правосторонней критической области. 7. Если хіабл ХІр - нет оснований отвергнуть гипотезу о гамма - рас-пределении выборки. Другими словами эмпирические и теоретические частоты различаются незначимо.
Если выборка соответствует нормальному закону распределения, то с помощью функции распределения можно найти вероятность определен-ного значения. Например, найдем вероятность того, что коэффициент смертности превысит значение 15 человек на 1000 населения. Эта вероятность при среднем М— 13,746 и среднеквадратичном отклонения v = 2,858, вычисленная по функции распределения, составит 0,33 или 33 %.
Вероятность того, что коэффициент рождаемости не превысит значение в 10 человек на 100 при среднем М— 9,745 и среднеквадратичном отклонении v = 2,784, равна 97 %.
Определение основных параметров статистической выборки
Это привело к резкому снижению продолжительности жизни, в том числе трудоспособного населения, снижению рождаемости, повышению уровня общей и младенческой смертности. Резко возросла заболеваемость населения по многим нозологическим формам, в том числе профессиональной и природно-очаговой патологии.
Решение задачи обеспечения здоровья населения связано с необходимостью углубленного анализа влияния основных групп факторов и выявление степени влияния каждого фактора на показатели здоровья населения [45, 52, 77, 108].
Существующие способы оценки здоровья населения не позволяют достоверно указать степень влияния групп экологических факторов на здоровье населения и проанализировать тенденции их изменения. Данное исследование на основе анализа качества состояния воды в реках города Новочеркасска, позволяет выявить факторы, влияющие на наличие вредных веществ и сравнить их с допустимыми нормами концентраций веществ. Это в конечном итоге позволит выявить основные источники загрязнения и вещества, оказывающие наиболее негативное влияние на качество воды в реках, так как они являются основным источником питьевой воды для населения региона [151]. Житель города в сутки должен потреблять около 3 л качественной питьевой воды, соответствующей санитарным нормам, и около 330 л на бытовые нужды. От качества питьевой воды зависит здоровье человека, особенно в летние месяцы, когда скорость размножения бактерий в воде значительно возрастает.
Основными источниками загрязнения рек являются промышленные предприятия и недостаточно очищенные сточные бытовые воды. Очистные сооружения промышленной зоны г. Новочеркасска имеют низкую степень эффективности, бывают перегружены, что приводит к прямому или частичному сбросу загрязнений (тяжелые металлы, биогенные вещества) в малые реки района рек Грушевка и Тузлов [134, 33, 40, 108].
Для оценки экологической обстановки, сложившейся в районе междуречья Тузлов-Грушевка, и разработки рекомендаций по охране и рациональному использованию природных ресурсов, оценке состояния среды и4 прогнозирования ее изменений, выполнен мониторинг загрязнений малых рек района г. Новочеркасска, в который вошли данные о ряде систематических наблюдений в течение нескольких лет, поскольку фактор времени и интенсивность играют важную роль [134].
Среди загрязняющих веществ по масштабам загрязнения и воздействию на биологические объекты особое место занимают тяжелые металлы. Наибольшую опасность представляют подвижные формы тяжелых металлов, наиболее доступные растениям.
На начальном этапе мониторинга отмечено значительное загрязнение вод реки Грушевка коллекторно-дренажным сбросом очистных сооружений. В воде реки Грушевка до впадения в неё коллекторно-дренажных стоков не обнаружено меди и хрома, а концентрация цинка составляет 0,008 мг/л и железа - 0,20 мг/л, т. е. не превышали ПДК [134]. В водовы-пуске коллекторно-дренажных вод содержание тяжелых металлов во много раз превышало ПДК. Так, в створе 5 (всего створов 13) содержание ингредиентов составляло (мг/л) соответственно: меди - 5; цинка -11; хрома 70 6; железа - 170, что многократно выше ПДК. Эти сбросы существенно изменили состав вод р. Грушевка и р. Тузлов. Ниже впадения Грушевки в р. Тузлов отмечена высокая степень загрязнения тяжелыми металлами. Содержание меди достигает 6 мг/л, цинка 18 мг/л, хрома 7 мг/л [134].
Снижение нагрузки на очистные сооружения, уменьшение пресса промышленных стоков на грунтовые воды и почвы ландшафта способствует процессам самовосстановления, улучшению экологии малых рек района.
Об актуальности этой проблемы говорит введенный в действие с 1 октября 2001 г. закон «Гигиенические требования к охране подземных вод от загрязнения». В области водоснабжения действует закон «О питьевой воде и питьевом водоснабжении» и шесть санитарно-эпидемических норм и правил.
В настоящее время на территории г. Новочеркасска находятся огромные и значимые промышленные комплексы различной сферы производства, которые проводят сброс загрязняющих веществ в реки.
Экономическая оценка результатов моделирования демографи ческих показателей здоровья населения региона
В экономике центральной проблемой управления объектом является выбор управляющих параметров [103, 155]. При планировании социально-экономического развития территориальных образований могут быть использованы полученные с помощью многомерного статистического анализа зависимостей демографических показателей здоровья населения. Эти зависимости могут рассматриваться в качестве производственных функций. Для оценки и анализа влияния факторов используются зависимости первого порядка. При создании модели интерес представляют: параболическая, логарифмически параболическая и экспоненциально параболическая зависимости, т. е. все те функции, у которых после дифференцирования остается исходный фактор.
Сформулируем задачу моделирования в терминах производственных функций. Традиционно функцию, выражающую связь выпуска продукции с основными факторами производства или ресурсами производства, называют производственной функцией. В качестве продукции, получаемой в результате повышения здоровья населения, будем рассматривать рождаемость, определенную как функция от ресурсов - факторов. Производственная система рассматривается в виде «черного ящика». Производственная функция от двух ресурсов может иметь вид и=А-Кй-1$, (3.1) где U - стоимость произведенной продукции, $, К - стоимость основных фондов, $, L - затраты труда, А, а, р - числовые параметры, при а + (3 1.
В функции (3.1) отношение стоимости произведенной продукции Uк количеству затраченного труда L есть средняя производительность труда. Наряду со средней производительностью и средней фондоотдачей используются понятия предельной производительности {dU/dL) и предельной фондоотдачи (dU/dK). Они характеризуют величину эффекта от каждой дополнительной единицы затраченного труда. Свойства функций производства принято изучать с помощью коэф , , dU К , dU L фициентов эластичности по фондам с = и по труду: d = . dK U dL U
Величина коэффициента эластичности по фондам показывает, что увеличение фондов на 1 процент увеличивает производство на с процентов. Аналогично, коэффициент эластичности по труду показывает, что увеличивая объем трудовых ресурсов на 1 процент получаем увеличение производства на d процентов.
Если стоимость основных фондов считать первым ресурсом (Y\), а затраты труда - вторым ресурсом (72), то можно использовать понятия: предельная полезность ресурсов и предельная норма замещения ресурсов [103]. Дифференцирование производственной функции по переменным, то есть вычисление частной производной, дает нам предельную полезность ресурса. Предельная полезность первого ресурса - это прирост производственной функции при фиксированном уровне потребления второго ресурса и незначительном изменении уровня потребления первого ресурса.
При сокращении потребления первого ресурса на dY\, для поддержания прежнего уровня производства необходимо увеличить потребление второго ресурса на величину dY2, осуществив, таким образом, замещение первого ресурса вторым. Отношение, отражающее эту замену, называется предельной нормой замещения ресурса (ПНЗ) Р = L, при U— const. Предельная норма замещения выражается через отношение предель „ dU IdU dYj dY2 ных значении ресурсов:
В общем случае, производственная функция может быть функцией т ресурсов U=f[YuY2,... Ym). (3.2) Производственная функция показателя рождаемости от исходных факторов имеет вид логарифмически параболической зависимости F a2m+i + Sky-iO11 ;)2 +a2j ln y] (3-3) ./=1 где m — число переменных. P=546,1 -8,84/лх,-23,543/лх2+26,4/ш;з-81,76Inx4+10, 13/rcx5-7,6160/«x6-2,37x (40,9) (0,62) (13,5) (6) (16,1) (1,38) (0,8) (1,04) Iwc7--32,\llm:s-60y6lnx9-0j47lnxio+0,l66lnx]\-2,42lnxi2+0,495lnx\3+0,23lnx\4 (5,046) (10,1) (0,1925) (0,05) (0,27) (0,13) (0,064) +0,164/ ,5+1,78/ ,6+16,285/ ,7-20,05/ +2,09/ ,9+2,415/ 2-3,57/ 3+ (0,05464) (0,66) (4,87) (2,9) (0,618) (1,43) (0,8) +8,361/и2дг4-0,531/«2х5+0,35/и2д:б+0,228/«2д:7+2,053/и2х8+5,71/«2Х9+0,0502х (1,66) (0,114) (0,07) (0,08) (0,34) (0,94) (0,0144) /«2x,o+0,0912«2xi2-0,224/«2Xi6-2,74/«2x,7+2,58/«2x,8-0,27/«2Xi9+0,0086/«2X2o, (0,0143) (0,08) (0,847) (0,355) (0,0783) (0,00472) где N = 632; i? =0,851; P -показатель рождаемости; x\ - жилая площадь; X2 - количество среднего медицинского персонала; хз - количество врачей; Х4 - количество коек; х5 - среднедушевой доход; Хб - среднедушевой расход; х7 - среднемесячная зарплата; xg - количество преступлений; х9 - количество посещений лечебных учреждений в смену; х,о - объем производства пива; х,, - объем производства водочных изделий; х,2 - объем промышленного производства; х,3 - процент населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума; х,4 - инвестиции в здравоохранение; х,5 — инвестиции в образование; х,б - число безработных на 100000 чел.; х,7 — младенческая смертность; x,g - удельное количество абортов; х,9 - мощность посещения лечебных учреждений; Х2о - потребление свежей воды.
