Игорь Александрович Киршин, д.э.н., профессор, профессор Высшей школы бизнеса
Казань
Igor A. Kirshin, Dr Sci. (Economics), Professor, Professor of the Higher School of Business
Kazan
Алиса Ильфатовна Касимова, магистрант кафедры общей гигиены
Казань
Alice I. Kasimova, Master’s student of the Department of General Hygiene
Kazan
Цель исследования заключается в анализе и выявлении структуры параметров ресурсной обеспеченности населения в сфере здравоохранения и эффективности использования коечного фонда в субъектах Российской Федерации. Такое структурирование позволит классифицировать как субъекты Российской Федерации, так и выявить среди анализируемых параметров факторы, в большей степени определяющие региональные различия и межрегиональные диспропорции с целью приоритетного учета этих факторов при разработке основных направленийnгосударственного регулирования межрегиональных различий субъектов Российской Федерации в сфере здравоохранения.
Материалы и методы. Для достижения поставленной цели на основе данных Единой межведомственной информационно-статистической системы был проведен кластерный анализ субъектов Российской Федерации на основе итеративного метода k-средних, реализованного в программном пакете Statistica.
Результаты. В результате кластерного анализа субъектов Российской Федерации по шести признакам были выделены девять кластеров и определены их профильные характеристики. Основные результаты проведенного многомерного статистического анализа включают: параметры дисперсионного анализа; величины суммарных внутрикластерных дисперсий; значения межкластерных сумм квадратов расстояний; график средних значений по шести признакам для каждого из девяти кластеров, а также описательные статистики для каждого объекта в пределах выделенных кластеров. По результатам дисперсионного анализа для всех вариантов кластеризации, по величине (и уровню значимости) F-значений и величине эмпирического коэффициента детерминации выявлена большая значимость для распределения объектов по кластерам следующих признаков: обеспеченность больничными койками на 10 тыс. населения; обеспеченность населения средними медицинскими работниками, работающими в государственных и муниципальных медицинских организациях (человек на 10 тыс. населения) и обеспеченность населения врачами, работающими в государственных и муниципальных медицинских организациях (человек на 10 тыс. населения).
Заключение. Описательные статистики для каждого российского региона в рамках выделенных девяти кластеров показали, что внутри кластеров наблюдается относительно низкая вариабельность значений признаков. Это свидетельствует о высокой степени однородности и компактности построенных кластеров. Полученные результаты кластеризации позволяют определить ресурсные профили российских регионов и сформировать основные приоритеты политики развития регионального здравоохранения России, нацеленные на повышение степени однородности регионов страны по качеству и доступности медицинской помощи. Практическая значимость исследования заключается в том, что его результаты позволят более эффективно разрабатывать региональную политику и проводить государственное регулирование сферы здравоохранения Российской Федерации, а также определять меры для поддержки отрасли в регионах с низкими показателями эффективности использования коечного фонда.
The purpose of the study is to analyze and identify the structure of the parameters of resource provision of the population in the field of healthcare and the efficiency of using hospital stock in the regions of the Russian Federation. Such structuring will allow classifying both the regions of the Russian Federation and identifying among the analyzed parameters the factors that largely determine regional differences and interregional disparities in order to prioritize these factors when developing the main directions of state regulation of interregional differences in the regions of the Russian Federation in the field of healthcare.
Materials and methods. To achieve this purpose, a cluster analysis of the regions of the Russian Federation was carried out on the basis of data from the Unified Interdepartmental Information and Statistical System using the iterative k-means method implemented in the Statistica software package.
Results. As a result of the cluster analysis of the regions of the Russian Federation by six features, nine clusters were identified and their profile characteristics were determined. The main results of the multivariate statistical analysis include: analysis of variance parameters; values of total intra-cluster variances; values of intercluster sums of squared distances; a graph of average values for six features for each of the nine clusters, as well as descriptive statistics for each object within the selected clusters. Based on the results of the variance analysis for all clustering options, the magnitude (and significance level) of the F-values and the magnitude of the empirical coefficient of determination revealed a high significance for the distribution of objects into clusters of the following features: provision of hospital beds per 10 thousand population; provision of the population with mid-level medical workers working in state and municipal medical organizations (people per 10 thousand population) and provision of the population with doctors working in state and municipal medical organizations (people per 10 thousand population).
Conclusion. Descriptive statistics for each Russian region within the nine selected clusters showed that there is a relatively low variability of feature values within the clusters. This indicates a high degree of homogeneity and compactness of the constructed clusters. The obtained clustering results allow us to determine the resource profiles of Russian regions and formulate the main priorities of the regional healthcare development policy in Russia, aimed at increasing the degree of homogeneity of the country’s regions in terms of quality and accessibility of medical care. The practical significance of the study is that its results will allow us to more effectively develop regional policies and carry out state regulation of the healthcare sector in the Russian Federation, as well as to determine measures to support the industry in regions with low indexes of hospital stock efficiency.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.