ОЖИДАЕМАЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ ЖИЗНИ В СИБИРСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ И ИРКУТСКОЙ ОБЛАСТИ В 1990-2018 ГОДАХ: ТЕНДЕНЦИИ И ОСОБЕННОСТИ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение: Показатель средней ожидаемой продолжительности жизни (СОПЖ) широко используется в качестве системного индикатора уровня социально-экономического развития территорий, качества жизни и здоровья населения. Цель: установить особенности и тенденции изменения СОПЖ населения Иркутской области и Сибирского федерального округа (СФО) в период с 1990 по 2018 г. Методы: Для данного исследования использовались данные Росстата и Центра демографических исследований Российской экономической школы о показателях СОПЖ в регионах СФО и Российской Федерации. Анализ трендов осуществляли методом линейного регрессионного анализа. Результаты: В России в период с 2006 по 2018 г. происходило последовательное снижение смертности и повышение значения показателя СОПЖ. Так, по России в целом СОПЖ увеличилась с 66,7 до 72,9 года, в Центральном федеральном округе - с 67,6 до 74,0 года, СФО - с 64,6 до 70,7 года, Иркутской области - с 62,9 до 69,3 года. Подобная динамика наблюдалась во всех федеральных округах, но её параметры были менее благоприятны в восточных регионах. В Иркутской области и СФО в течение всего периода сохранялось отставание по показателю СОПЖ от других федеральных округов, кроме Дальневосточного. Возрастание показателя СОПЖ во всех административных объектах происходило в виде чёткого линейного тренда (значения R2 составили 0,960-0,989, p < 0,001 для всех моделей), но в 2018 г. резко уменьшились показатели ежегодного прироста значений СОПЖ (с 0,3-0,9 до 0,10,2 года). Углы наклона линий трендов и темпы прироста показателя СОПЖ не имели статистически значимых различий. Заключение: Восточный вектор снижения показателя СОПЖ свидетельствует о менее благоприятном состоянии общественного здоровья в СФО и Иркутской области, что находится в соответствии с ранее представленными авторами выводами о более низком качестве жизни населения этих территорий по сравнению со среднероссийскими показателями. Резкое уменьшение прироста значений СОПЖ в конце периода наблюдения может указывать на затухающий характер процесса увеличения продолжительности жизни.

Об авторах

Ярослав Александрович Лещенко

ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований»

Email: yaleshenko@gmail.com
доктор медицинских наук, профессор, ведущий научный сотрудник Иркутская область, г. Ангарск-27

А. А. Лисовцов

ФГБНУ «Восточно-Сибирский институт медико-экологических исследований»

Иркутская область, г. Ангарск-27

Список литературы

  1. Аганбегян А. Г. Демографическая драма на пути перспективного развития России // Народонаселение. 2017. № 3. С. 4-23. doi: 10.26653/1561-7785-2017-3-1
  2. Аганбегян А. Г. Кризис. Беда и шанс для России. М.: АСТ: Астрель, 2009. 285 с.
  3. Архангельский В. Н., Данилова И. А., Дмитриев Р. В., Хасанова Р. Р. Перспективы демографического развития России до середины века // Народонаселение. 2017. № 3. С. 24-36. doi: 10.26653/1561-7785-2017-3-2
  4. Бойцов С. А., Самородская И. В., Ватолина М. А. Взаимосвязь ожидаемой продолжительности жизни с показателями, влияющими на качество жизни по данным рейтингового агентства «РИА Рейтинг» // Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2014. № 2. С. 55-59.
  5. Валянский С. И., Калюжный Д. В. Русские горки: Конец Российского государства. М.: АСТ; Астрель; Транзиткнига, 2004. 556 с.
  6. ВВП на душу населения, ППС Кубы: [вебсайт] URL: https://www.economicdata.ru/country.php?menu=america-country&cu_id = 9&cu_ ticke r = CUB &country_ show=economics&ticker=CUB-PerPPPGDP (дата обращения 22.04.2020).
  7. Вишневский А. Г. Смертность в России: несостоявшаяся вторая эпидемиологическая революция // Демографическое обозрение. 2014. Т. 1, № 4. С. 5-40.
  8. Григорьев Ю. А., Соболева С. В. Экзогенная и эндогенная детерминация смертности в Сибирском федеральном округе // Регион: Экономика и Социология. 2012. № 2 (74). С. 86-103.
  9. Гундаров А. И. Демографическая катастрофа в России: причины и пути преодоления // Почему вымирают русские. М.: ЭКСМО, 2004. С. 109-212.
  10. Единая межведомственная информационно-статистическая система. URL: https://fedstat.ru/ (дата обращения: 18.02.20).
  11. Индекс качества жизни регионов России: методология и методика оценки / лаборатория математических методов политического анализа и прогнозирования факультета политологии МГУ им. М. В. Ломоносова; Институт региональной информации. М., 2010. 20 с.
  12. Кашепов А. В. Экономические факторы смертности и ожидаемой продолжительности жизни // Социальнотрудовые исследования. 2019. № 4. С. 20-35.
  13. Князева Е. Н., Курдюмов С. П. Основания синергетики: Синергетическое мировидение. Изд. 3. М.: URSS, 2010. 256 с.
  14. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
  15. Колосницына М., Коссова Т., Шелунцова М. Факторы роста ожидаемой продолжительности жизни: кластерный анализ по странам мира. Демографическое обозрение. 2019. Т. 6. №1. С. 124-150.
  16. Краткий словарь по социологии / под общ. ред. Д. М. Гвишиани, Н. И. Лапина. М., 1989.
  17. Лещенко Я. А. Качество жизни населения Байкальского региона // Экология человека. 2019. № 7. С. 33-41. doi: 10.33396/1728-0869-2019-7-33-41
  18. Лещенко Я. А., Лисовцов А. А. Тренды смертности населения Иркутской области в процессе социально-экологических трансформаций (1989-2017 гг.) // Гигиена и санитария. 2019. Т. 98, № 10. С. 1141-1147. DOI: http:// dx.doi.org/10.18821/0016-9900-2019-98
  19. Мотрич Е. Л. Демографическая ситуация на Дальнем Востоке России: основные тренды и вызовы // Народонаселение. 2016. № 1-1. С. 25-33.
  20. Соболева С. В. Демографическая ситуация в Сибири на фоне общероссийских тенденций // Регион: экономика и социология. 2014. № 2 (82). С. 97-115.
  21. Соболева С. В., Смирнова Н. Е., Чудаева О. В. Риски в формировании демографического потенциала Сибири // Регион: экономика и социология. 2011. № 4. С. 98-115.
  22. Статистика: Продолжительность жизни в России. URL: https://ruxpert.ru/ Статистика: Продолжительность жизни в России (дата обращения: 22.04.2020).
  23. Хасанова Р. Р. Особенности смертности населения в Дальневосточном федеральном округе // Уровень жизни населения регионов России. 2017. № 2 (176). С. 58-64.
  24. Центр демографических исследований Российской экономической школы [сайт]: URL: http://demogr.nes.ru/ (дата обращения: 17.02.20).
  25. Щепин О. П., Белов В. Б., Роговина А. Г. Современная медико-демографическая ситуация в России // Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2009. № 6. С. 3-8.
  26. Aburto J. M., Villavicencio F., Basellini U., Kjærgaard S., Vaupel J. W Dynamics of life expectancy and life span equality. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020, 117 (10), pp. 5250-5259. doi: 10.1073/pnas.19158841 17
  27. Cherkashin A. K., Leshchenko Ya. A. Mathematical modeling and quantitative analysis of the demographic and ecological aspects of russian supermortality. Mathematical Modelling of Natural Phenomena. 2010, 5 (6), pp. 243-258. doi: 10.1051/mmnp/2010561 1
  28. Cockerham W.С. Health and social change in Russia and Eastern Europe. New York, Routledge, 1999, 300 p.
  29. Creel S., Dantzer B., Goymann W. et al. The ecology of stress: effects of the social environment. Functional ecology. Feb 2013, 27 (1), pp. 66-80.
  30. Freeman T., Gesesew H. A., Bambra C., Giugliani E. R. J., Popay J., Sanders D., Macinko J., Musolino C., Baum F. Why do some countries do better or worse in life expectancy relative to income? An analysis of Brazil, Ethiopia, and the United States of America. Int J Equity Health. 2020, 19 (1), p. 202. doi: 10.1186/s12939- 020-01315-z
  31. Kontis V., Bennett J. E., Mathers C. D., Li G., Foreman K., Ezzati M. Future life expectancy in 35 industrialised countries: projections with a Bayesian model ensemble. Lancet. 2017, 389 (10076), pp. 1323-1335. doi: 10.1016/S0140-6736(16)32381-9
  32. Life expectancy and Healthy life expectancy. Data by country. 2018. URL: https://apps.who.int/gho/data/node. main.688?lang=en (accessed: 03.05.2020).
  33. Lorant V., Kunst A. E., Huisman M., Costa G., Mackenbach J. Socio-economic inequalities in suicide: a European comparative study. Br J Psychiatry. 2005, 187, pp. 49-54. doi: 10.1192/bjp.187.1.49
  34. Luy M., Di Giulio P., Di Lego V., Lazarevic P., Sauerberg M. Life Expectancy: Frequently Used, but Hardly Understood. Gerontology. 2020, 66 (1), pp. 95-104. DOI: 10.1 159/000500955
  35. Meyer A. C., Drefahl S., Ahlbom A., Lambe M., Modig K. Trends in life expectancy: did the gap between the healthy and the ill widen or close? BMC Med. 2020, 18 (1), p. 41. doi: 10.1186/s12916-020-01514-z
  36. Murphy M., Bobak M., Nicholson A., Rose R., Marmot M. The widening gap in mortality by educational level in the Russian Federation, 1980-2001. Am J Public Health. 2006, 96, pp. 1293-1299. URL: http://www.ncbi.nlm.nih. gov/pmc/articles/PMC1483877/ (accessed: 05.03.2016).
  37. Shkolnikov V. M., Andreev E. M., Tursun-Zade R., Leon D. A. Patterns in the relationship between life expectancy and gross domestic product in Russia in 2005-15: a crosssectional analysis. Lancet Public Health. 2019, 4 (4), e181-e188. doi: 10.1016/S2468-2667(19)30036-2
  38. Stuckler D., King L., McKee М. Mass privatisation and the post-communist mortality crisis: a cross-national analysis. The Lancet. 2009, 373 (9661), pp. 399-407.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Лещенко Я.А., Лисовцов А.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».