1. “Входной интервал Y” - вводится или выделяется диапазон ячеек, содержащий значения откликов (значения показателя инвалидности за текущий год);

2. “Входной интервал X” - вводится или выделяется диапазон ячеек, содержащий значения независимых переменных: показателя инвалидности за предыдущий год y(t-1) и все включаемые в уравнение факторы;

3. “Метки” - помечается, если в заданные перед этим диапазоны ячеек попали ячейки с заголовками столбцов (целесообразно осуществлять для более легкой читаемости результатов);

4. “Параметры вывода” - целесообразно задать “Новый рабочий лист” (в этом случае результаты регрессионного анализа будут представлены на отдельном рабочем листе);

5. “Остатки” - помечаются “Остатки” и “Стандартизованные остатки”;

6. остальные параметры необязательны.

   Может представлять интерес задание “Уровня надежности” в процентах. В этом случае будут получены доверительные интервалы для параметров регрессии не только с надежностью 95% (по правилу умолчания), но и с заданной.

   8. Анализ таблицы дисперсионного анализа (ANOVA) (1).

   Полученную регрессию следует считать значимой, если сумма квадратов отклонений относительно среднего SS, обусловленная регрессией, будет много больше, чем SS относительно регрессии (остаток), или, что аналогично, R­квадрат близок к значению 1. Средний квадрат относительно регрессии (MS остатка) дает оценку дисперсии регрессии. Множественный коэффициент корреляции R­квадрат определяет значение корреляции между истинным значением оцениваемого показателя инвалидности (откликом) и предсказанным значением показателя инвалидности по регрессии.

   9. Возможное исключение незначимых факторов из уравнения регрессии. Пересчет параметров итоговой регрессии.

   10. Получение прогноза значения показателя инвалидности на следующий год y(t+1) по всем регионам.

   В полученное уравнение регрессии для каждого региона следует подставить соответствующие значения показателя инвалидности и внешних факторов, взятые со сдвигом на один год вперед.

   7. Концепция прогноза первичного выхода на инвалидность

   В настоящее время как статус, так и прогнозы инвалидизации населения в решающей мере определяются и будут определяться какое-то время социально-экономическими условиями. Формального прогноза социально-экономического развития в России не существует. Это определяет необходимость гибкого сочетания формального прогнозирования с интуитивным, концептуальным, экспертным прогнозом.

   7.1. Предпрогнозная ориентация

   7.1.1. Эндогенная ситуация

   В долгосрочной динамике первичной инвалидизации населения отчетливо выделяется три этапа.

   Первый - с 1980 по 1989 г. включительно, когда показатель инвалидности был относительно стабилен и на этом фоне отмечались всплески коньюнктурного характера, принципиально не менявшие общей ситуации.

   Второй этап, начавшийся в 1990 г. и продолжавшийся до 1992 г., - этап стремительного роста первичной инвалидизации - на 46,4% за три года. Рост инвалидизации был практически целиком стимулирован перекосами пенсионного законодательства и введением дополнительных льгот для инвалидов. Таким образом, рост инвалидности не имел отношения к динамике других показателей здоровья, в частности смертности.

   С 1993 г. наступил третий этап, фактически означающий возвращение к прежней тенденции, то есть к отсутствию систематической динамики инвалидности.

   Региональная группировка территорий РФ по уровню инвалидизации выглядит следующим образом. Группа с низким уровнем формируется в основном за счет национальных республик и территорий с молодой структурой населения, расположенных, как правило, на европейском и азиатском Севере. Группа со стабильно высоким уровнем - это столичные города (Москва и Санкт-Петербург). Среднюю, наиболее многочисленную группу образуют территории европейской части России, а также преимущественно русские регионы Северного Кавказа, Урала и Сибири с относительно стабильным населением и "нормальной" (для России) поло-возрастной структурой населения.

   Структурно причина первичного выхода на инвалидность выглядит следующим образом. Половина всей первичной инвалидизации населения обусловлена болезнями системы кровообращения. В пять раз менее значимы злокачественные новообразования. Третье, четвертое и пятое места занимают соответственно травматизм и отравления, болезни нервной системы и органов чувств, психические расстройства. Эти пять классов причин обусловливают 80% всей первичной инвалидизации населения.

   Среди новых инвалидов 12% имеют 1 группу, порядка 72% - 2 группу, соответственно 16% инвалидов имеют 3 группу. Инвалидность первой группы в двух из трех случаев определяется болезнями системы кровообращения и злокачественными новообразованиями. Значимость всех других причин несопоставимо меньше. Структура инвалидности 3-ей группы значительно более пестрая. Наряду с болезнями системы кровообращения, на долю которых приходится почти третья часть новых инвалидов этой группы, еще три класса причин вносят существенный вклад: травмы и отравления, болезни нервной системы, болезни костно-мышечной системы.

   Среди новых инвалидов четвертая часть - это лица в возрасте не старше 45-50 лет. Еще около 20% инвалидов дает последнее предпенсионное десятилетие. Таким образом, более половины новых инвалидов - это пожилые люди. Главными причинами инвалидности молодых людей являются травмы и отравления, а также психические расстройства. В предпенсионном возрасте на первые места выходят болезни системы кровообращения и новообразования. У пожилых главной и, пожалуй, единственной причиной инвалидности становятся болезни системы кровообращения.

   Структурно инвалидность городских и сельских жителей довольно близка. Различие только в возрастной структуре новых инвалидов, связанное, с одной стороны, с различиями возрастно-половой структуры городского и сельского населения, с другой - с тем обстоятельством, что в селе выше инвалидность молодых людей, а в городе - пожилых.

   В связи с тем, что система учета инвалидности за последние несколько лет дважды претерпела принципиальные изменения, отсутствует возможность оценить сдвиги в структурных характеристиках инвалидности по мере изменения масштабов этого явления.

   7.1.2. Экзогенная ситуация

   Анализ и прогноз инвалидности как сложного системного феномена означает, что мы рассматриваем инвалидность как одну из характеристик здоровья населения во всем многообразии действующих на нее факторов, что принципиально отличается от привычного подхода к оценке инвалидизации населения как характеристике работы службы ВТЭК.

   По данным экспертов Всемирной организации здравоохранения, специфическими факторами, которые влияют и будут влиять на будущую пропорцию инвалидов в мире, являются пять групп факторов:

7. изменения в возрастной структуре населения;

8. изменения в структуре заболеваемости и смертности;

9. изменения в развитии служб здравоохранения;

10. рост урбанизации;

11. развитие индустриализации.

    Было выявлено, что в 54,7% случаев наступление инвалидности в основном обусловлено быстрым проградиентным течением хронического заболевания и в 41,6% случаев - влиянием неблагоприятных факторов.

    В инвалидизации населения активного трудоспособного возраста наибольшее значение имеют следующие конкретные факторы риска:

12. неблагоприятные условия жизнеобеспечения людей, наличие хронических стрессовых ситуаций, напряженность во взаимоотношениях в семье, плохие жилищно-бытовые и материальные условия, а также вредные привычки (гипо- и адинамия, ожирение, гипертензия);

13. неудовлетворительные условия производственной среды (вредные производственные факторы, высокое нервно-эмоциональное и физическое напряжение в ходе выполняемой работы, неблагоустроенное рабочее место, вынужденная рабочая поза, неудобная сменность работы, плохие санитарно-гигиенические условия);

14. некачественное медицинское обслуживание (несвоевременное выявление заболевания, ошибки в диагностике, несвоевременное и неадекватное лечение, отсутствие диспансерного наблюдения до определения группы инвалидности, отсутствие или некачественное проведение профосмотров и динамического наблюдения за инвалидами);

15. "тяжесть заболевания", а именно прогрессирование болезни, приведшее к инвалидности, несмотря на то, что все меры медицинской и социально-трудовой реабилитации были использованы правильно и в полной мере;

16. ошибки в экспертном освидетельствовании (неверная трудовая рекомендация, несвоевременный перевод на другую работу, необоснованное установление группы инвалидности, неиспользование возможностей продления временной нетрудоспособности, отсутствие своевременного рационального трудоустройства через ВКК лечебно-профилактических заведений). Для профилактики инвалидности важна такая функцию ВТЭК, как продление больничных листов, которая эффективна для предотвращения инвалидности, сохранения трудовой направленности больного, его связи с коллективом, предупреждения социальной дезадаптации. Отмечено, что чем чаще продлевается больничный лист, тем меньше показатель инвалидности. Чем больше измененных решений по контролю и обжалованию, тем меньше этот показатель.

    Приведенные материалы позволяют сделать ряд содержательных заключений.

17.  Инвалидность - сложный медико-социальный феномен, определяемый комплексом факторов различной природы, включая не только объективные параметры внешней среды, но и субъективные, зачастую неизмеряемые признаки.

18.  Адекватная оценка инвалидности требует учета ее сложной внутренней структуры, включая нозологические, возрастно-половые и другие аспекты, что предполагает использование в качестве выходных параметров модели описания и прогноза инвалидности не одного, а системы показателей.

19.  При отсутствии сопоставимой динамики основных параметров первичной инвалидизации населения за продолжительное время следует ориентироваться при построении прогнозов не на динамические, а на пространственные распределения инвалидности и описывающие их модели, поскольку различия между "развитыми" и "отсталыми" территориями в пространственных рядах можно интерпретировать как результат динамики конкретной территории в определенном направлении: по пути прогресса, или, наоборот, регресса тех или иных показателей.

    7.1.3. Концептуальный прогноз

    Изложим в систематизированном виде основные принципы концептуального прогноза инвалидности.

    С этой целью рассмотрим три круга вопросов:

20.  здоровье в контексте индивидуальной и общественной системы ценностей;

21.  инвалидность в структуре потерь здоровья;

22.  границы "прогнозного коридора": соотношение медицинских и социальных составляющих прогноза.

    О месте здоровья в системе социальных ценностей и приоритетов однозначно свидетельствуют следующие аргументы:

23. расхождение между конституционными нормами и реальной политикой в социальной сфере;

24. нищенское и продолжающее сокращаться финансирование всей социальной инфраструктуры, обеспечивающей воспроизводство здорового населения, а именно здравоохранения, образования, культуры, природоохранной деятельности, сферы социальной поддержки;

25. отсутствие основы для преодоления отношения к социальной сфере как исключительно затратной.

    Место здоровья в системе индивидуальных ценностей характеризуется противоречием между нормативными представлениями и реальной практикой. Здоровье не рассматривается индивидом как ценность фундаментальная, а как средство достижения других индивидуально значимых целей - высокооплачиваемой работы, жилья и т.д. Эксплуатация здоровья как единственного источника позитивной социальной мобильности говорит об отсутствии у населения иных резервов и возможностей.

    Существенно то, что отмеченные процессы характерны не только для кризисного этапа развития России. Переход от советского к современному этапу развития ничего принципиально не изменил в отношении к здоровью ни на уровне социума, ни на уровне индивида. Единственное, что можно констатировать, так это то, что с уходом социализма ушел и лозунг о том, что здоровье является важнейшей социальной ценностью.

    В прогностическом плане существенно, что процессы, определяющие "лицо" периода реформ, ведут к дальнейшему снижению цены человека и, следовательно, к дальнейшей деградации социальной инфраструктуры, ответственной за здоровье населения. Очевидно при этом, что число людей, нуждающихся в медицинской и социальной помощи и поддержке, не только не сократится, но и возрастет.

    Конкретизация прогноза инвалидности во многом зависит от того, какое место она занимает в структуре потерь здоровья.

    Приоритеты в охране здоровья четко сформулированы в стратегии Всемирной организации здравоохранения "Здоровье для всех к 2000 году": снижение смертности и рост продолжительности жизни; увеличение продолжительности здоровой жизни без болезней и инвалидности и, наконец, максимально полная интеграция в полноценную активную жизнь лиц с ограниченными вследствие болезней возможностями. Для экономически развитых стран на первый план выходят задачи улучшения качества жизни больных и инвалидов. Это связано с тем, что на фоне роста продолжительности жизни населения Европы за последнее время произошло неадекватное увеличение больных, инвалидов и нуждающихся в поддержке. В настоящее время в странах Европы продолжительность жизни в состоянии инвалидности составляет от 11% до 27% общей продолжительности жизни.

    Отечественная статистика не позволяет получить аналогичные показатели по России, поэтому можно использовать только косвенные оценки. По продолжительности жизни населения Россия отстала не только от всех развитых, но и от многих развивающихся стран, занимая 113-ое место в мире по продолжительности жизни мужчин и 90-ое - для женщин. Вместе с тем, по официальным данным, в России насчитывается как минимум вдвое меньше инвалидов, чем в странах, придерживающихся близких критериев в определении этого понятия. Характерно, что среди российских инвалидов 4/5 составляют лица практически полностью утратившие трудоспособность (1 и 2 группы инвалидности), тогда как в "цивилизованных" странах соотношение "тяжелых" и "легких" инвалидов обратное. Кроме того, ухудшение здоровья населения России проявляется прежде всего в росте смертности, тогда как инвалидизация остается относительно стабильной. В отличие от экономически развитых стран структура потерь здоровья населения России носит преимущественно безвозвратный характер.

    В прогностическом плане очевидно, что число людей с ограниченной трудоспособностью будет расти, тогда как учтенная инвалидизация будет отставать. То есть динамика здоровья населения по-прежнему будет характеризоваться динамикой смертности, тогда как социально контролируемые характеристики (инвалидность) окажутся менее подвижны. Вместе с тем, некоторая динамика инвалидизации будет сопровождаться ее структурными изменениями.

    Концептуальная конкретизация параметров прогноза во многом зависит от принятой позиции в отношении плохо формализуемых субъективных обстоятельств.

    "Коридор" возможных сценариев в ближайшей перспективе определяется, видимо, двумя основными процессами.

    Первый - это стремительный рост экономического компонента мотивации обращения за медицинской помощью. Обычно мы обращаем внимание лишь на сокращение числа обращений в связи с боязнью лишиться работы и т.д. Однако этот этап уже закончился и статистика свидетельствует о возвращении тенденции роста заболеваемости. Причины этого различны, но тенденция носит не коньюнктурный, а долгосрочный характер. О том, что существуют и другие аспекты, свидетельствует опыт стран, раньше нас столкнувшихся с проблемами здоровья населения в период реформ. Новый феномен был обозначен термином "экономическая инвалидность”. Суть этого понятия состоит в том, что в качестве причины инвалидности, понимаемой как стойкая утрата трудоспособности, выступила не объективная тяжесть заболевания, а неспособность значительного числа лиц с пограничными состояниями найти свое место в новых экономических условиях. Можно себе представить, что аналогичная мотивация будет влиять на рост числа госпитализаций одиноких, пожилых, экономически несостоятельных людей, объективно не нуждающихся в госпитализации. Та же аргументация справедлива и в отношении обращения за инвалидностью. Таким образом, речь идет о попытках переложить на медико-социальные службы дополнительные функции социальной защиты. Усиление экономической мотивации приведет к существенному росту спроса на медицинские услуги.

    7.2. Методические проблемы

    7.2.1. Достоинства и ограничения классических экономико-статистических моделей

    Применение экономико-статистических моделей в практическом социально-экономическом исследовании сталкивается с серьезными затруднениями. Оно обусловлено тем, что при использовании классических подходов трудно обеспечить адекватность модели изучаемому процессу.

    Формальные критерии адекватности модели определить заранее крайне трудно, особенно для случая прогнозирования. Наиболее часто для решения этого вопроса пользуются ретроспективной проверкой точности модели. В конечном счете главным критерием адекватности созданной модели является практика. Вопрос применимости некоторой модели к описанию социально-экономической системы не является чисто математическим, он должен решаться в рамках конкретной задачи, для которой строится модель. Оценку адекватности экономико-статистической модели никогда нельзя считать абсолютной. Установить условия ее применимости и наметить пути уточнения модели в тех случаях, когда эти условия перестают выполняться, позволяет анализ практики приложения моделей. Вторая задача оценки адекватности связана с типичностью ситуации, при которой одну и ту же задачу можно решить с помощью разных видов моделей. В этих случаях возникает необходимость сравнения моделей между собой и выбора из них наиболее простой, обеспечивающей в то же время необходимую точность результатов.

    Уровень адекватности модели определяется на всех этапах ее построения: при постановке задачи, разработке содержательной концепции о структуре и динамике изучаемого процесса, при формировании исходной совокупности признаков и в самом процессе конструирования модели.

    Одна из основных причин нарушения требования адекватности на этапе построения модели - несоответствие условий и посылок классического аппарата теории вероятностей и математической статистики специфике экономических процессов. Теория вероятностей и математическая статистика разрабатывались для исследования природных явлений, и ряд их постулатов не выполняется в реальных экономических задачах.

    Рассмотрим эти положения для наиболее распространенного типа экономико-статистической модели - уравнения линейной множественной регрессии. Для того чтобы модели подобного типа адекватно описывали изучаемое явление или процесс, необходимо соблюдение целого ряда содержательных и формальных требований к исходной информации. К основным содержательным требованиям относятся (7):

26. однородность совокупности;

27. устойчивость структуры совокупности и зависимостей во времени;

28. возможность описания моделируемого объекта одной или несколькими не связанными в систему регрессиями;

29. количественное измерение всех показателей;

30. достаточный объем выборки;

31. линейная или приводимая к линейной форма связи;

32. отсутствие априорных ограничений на параметры модели;

33. постоянство структуры модели во времени.

    Среди формальных условий важнейшими являются:

34. отсутствие линейной корреляции среди входных переменных;

35. отсутствие ошибок измерения входных переменных.

Для реальных экономических данных эти предпосылки полностью не удовлетворяются, имеет место большее или меньшее отступление от них. В зависимости от цели построения модели невыполнение всех или некоторых предпосылок влечет за собой различные последствия. В одних случаях построенная модель, даже при нарушении предпосылок, может иметь практическое значение, в других - нарушение предпосылок приводит к результатам трудно интерпретируемым, а зачастую и абсурдным.

Рассмотрим наиболее важные причины и следствия нарушения основных содержательных и формальных условий адекватности классической регрессионной модели изучаемому экономическому явлению.

Весьма существенной причиной, вызывающей нарушение адекватности моделей реальным процессам, является использование жестких фиксированных конструкций моделей для описания всей совокупности. Между тем, для экономических явлений характерна изменчивость, нестабильность структуры влияния как в пространстве, так и во времени. Анализ показывает, что совокупности объектов большинства экономических систем даже в фиксированный момент неоднородны, они распадаются на ряд подсовокупностей, имеющих свой специфический характер зависимости экономических показателей от влияющих факторов. Еще большую изменчивость претерпевает структура влияния в динамике.

При рассмотрении таких изменений как структура модели (набор переменных) и параметры модели (коэффициенты при переменных), обычно изучается поведение параметров модели во времени при фиксированной структуре. Однако факт существования пространственной и временной неоднородности в статистических совокупностях определяет настоятельную необходимость поиска способов учета этого обстоятельства при построении модели.

Неадекватность модели часто может возникнуть из-за того, что при оценке ее параметров с использованием классических процедур не предусматривается наличие априорных ограничений на значение параметров и допустимые комбинации переменных. Для отдельных переменных или оцениваемых коэффициентов могут быть сформулированы некоторые ограничения как на основе содержательного анализа социально-экономических процессов, так и исходя из здравого смысла. Актуальность этих проблем возрастает при построении многофакторных моделей. При увеличении числа факторов в модели возрастает вероятность того, что хотя бы при одном из них значение коэффициента примет знак, не соответствующий теоретическим предпосылкам. В этом случае модель носит формальный характер, не отражая истинной взаимосвязи экономических показателей. Она годится лишь для аппроксимации на исследуемый период, по данным которого ее строили, и не пригодна для прогнозов и экстраполяции на будущее.

Для экономических совокупностей характерен малый объем выборки. Для пространственных выборок это связано с относительно небольшим числом объектов в генеральной совокупности или с неоднородностью рассматриваемых наблюдений. Для временных рядов причиной ограниченности выборки зачастую является подвижность социально-экономических процессов, их изменчивость во времени. В силу этого приходится ограничиваться короткими рядами. Количество информации в выборке заданного объема неразрывно связано с возможностью достижения вполне определенной точности и достоверности оценок.

Экономико-статистическое моделирование на базе классической схемы регрессионного анализа преимущественно сводится к построению одного регрессионного уравнения или, реже, к построению не связанных в единую модель нескольких регрессий, каждая из которых оценивается независимо друг от друга. В результате сам моделируемый объект рассматривается как простая сумма регрессионных зависимостей. Однако в экономической науке укрепилось понимание модели объекта как определенной системы взаимосвязанных соотношений, каждое из которых описывает наиболее существенные стороны его функционирования. Таким образом, необходим системный подход к моделированию, учитывающий, что почти всегда моделируемый объект описывается не одним, а системой показателей, между которыми, как правило, имеются весьма существенные связи.

Коротко остановимся на последствиях несоблюдения основных формальных условий применимости метода наименьших квадратов для оценивания параметров экономико-статистических моделей.

Экономические данные очень часто содержат различного рода погрешности, вытекающие из самой природы данных, различного рода их агрегирования и способов их получения. Если эти погрешности незначительны по сравнению с величинами независимых переменных, то при проведении регрессионного анализа ими можно пренебречь. Наличие значительных погрешностей приводит к искажению коэффициентов корреляции и регрессии. Пока не найдены удовлетворительные пути преодоления влияния ошибок наблюдений в переменных, характерезующих экономические показатели. В этом случае при статистической оценке как самого уравнения регрессии, так и его параметров, значительную роль должен играть качественный, содержательный анализ.

Нарушение условия независимости входных переменных приводит к возникновению явления мультиколлинеарности, которое представляет собой одну из самых сложных проблем статистического исследования зависимостей. Под мультиколлинеарностью понимается наличие сильной корреляции между независимыми переменными, входящими в уравнение регрессии. Присутствие этого эффекта затрудняет проведение анализа (усложняется процесс выделения наиболее существенных факторов), искажает смысл коэффициентов регрессии при попытке их экономической интерпретации.