Статистический анализ влияния загрязнения среды обитания на заболеваемость населения в Республике Марий Эл

В статье предложен эконометрической подход к анализу связи показателей экологически зависимой заболеваемости населения и показателей загрязнения среды обитания, отличающийся использованием панельных данных.

Цель. Установить количественные связи между состоянием среды обитания и здоровьем населения в условиях дифференцированных антропогенных нагрузок, при которых существует значимый риск здоровью населения в Республике Марий Эл.

Материалы и методы. Методология исследования основана на подходах к корреляционно-регрессионному анализу панельных данных. Для выявления показателей загрязнения среды обитания, статистически связанных с показателями экологически зависимой заболеваемости, рассчитываются коэффициенты корреляции Пирсона и ранговые коэффициенты корреляции Спирмена. Затем строятся модели регрессии для панельных данных: модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами. Источники панельных данных: Маристат, Управление Роспотребнадзора по Республике Марий Эл и Министерство здравоохранения Республики Марий Эл. В исходный набор вошли 6 показателей загрязнения воды и атмосферы и 7 приоритетных показателей заболеваемости населения в разрезе 15 муниципальных образований Республики Марий Эл за период с 2009 по 2017 гг.

Результаты. Анализ матриц коэффициентов Пирсона и Спирмена позволил выявить показатели загрязнения среды обитания, наиболее тесно связанные с показателями заболеваемости населения. Указанные показатели вошли в исходные спецификации моделей панельной регрессии. Получено три статистически значимых модели панельной регрессии, описывающих влияние загрязнения питьевой воды из распределительной сети на заболеваемость бронхиальной астмой детей 0-14 лет с диагнозом, установленным впервые в жизни, и выбросов в атмосферу загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников загрязнения на заболеваемость гастритом и дуоденитом подростков 15–17 лет с диагнозом, установленным впервые в жизни.

Заключение. Полученные модели обладают биологическим правдоподобием. Этиопатогенетический анализ подтверждает возможность существования выявленных связей. Найденные статистически значимые связи между загрязнениями среды обитания и здоровьем населения – это не доказательство наличия причинно-следственной связи между ними, а лишь статистическое подтверждение гипотезы о возможном ее наличии. Это подтверждение является необходимым этапом работы для перевода гипотезы в разряд твердо установленных фактов. В дальнейшем предлагается использовать дополнительные, более объективные и полные интегральные оценки качества окружающей среды, например, флуктуирующую асимметрию билатеральных признаков биологических объектов.

1. О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения Республики Марий Эл в 2018 году: Доклад. Йошкар-Ола: Управление Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Республике Марий Эл, 2019. 227 с.

2. Вараксин А.Н. Статистические модели регрессионного типа в экологии и медицине. Екатеринбург: Гощицкий, 2006. 255 с.

3. Ситникова О.О. Оценка экологических рисков здоровью населения в медико-демо- графических процессах при антропогенном загрязнении атмосферного воздуха (на примере Белгородской области) // Материалы VI Международной студенческой научной конференции «Студенческий научный форум». 2014.

4. Веремчук Л.В., Черпак Н.А., Гвозденко Т.А., Волкова М.В. Методология оценки влияния загрязнения атмосферного воздуха на формирование уровней общей заболеваемости бронхиальной астмой // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94. № 3. С. 119–122.

5. Куркатов С.В., Тихонова И.В., Иванова О.Ю. Оценка риска воздействия атмосферных загрязнений на здоровье населения г. Норильска // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94. № 2. С. 28–31.

6. Канатникова Н.В., Егорова Н.А. Влияние жесткости питьевой воды на заболеваемость населения г. Орла // Гигиена и санитария. 2017. Т. 96. № 3. С. 235–240.

7. Лучанинова В.Н., Цветкова М.М., Веремчук Л.В., Крукович Е.В., Мостовая И.Д. Состояние здоровья детей и подростков и факторы, влияющие на его формирование // Гигиена и санитария. Т. 96. № 6. С. 561–568.

8. Малыш Н.Г., Доан С.И. Использование факторного анализа при исследовании эпидемического процесса острых кишечных инфекций // Гигиена и санитария. 2017. Т. 96. № 6. С. 519–523.

9. Кику П. Ф., Измайлова О.А. Горборукова Т.В., Ананьев В.Ю. Влияние эколого-гигиенических факторов среды обитания на ра пространение болезней органов дыхания у населения Приморского края // Гигиена и санитария. 2012. № 5.

10. Трифонова Т.А., Марцев А.А. Оценка влияния загрязнения атмосферного воздуха на заболеваемость населения Владимирской области // Гигиена и санитария. 2015. Т. 94. № 4.

11. Зайкова З.А., Бурдуковская А.В., Белых А.И. Определение приоритетных неблагоприятных факторов окружающей среды // Ги- гиена и санитария. 2016. Т. 95. № 12.

12. Измайлова О.А., Кику П.Ф., Ярыгина М.В., Морева В.Г., Ананьев В.Ю., Косолапов А.Б. Гигиенические аспекты распространения экологозависимых заболеваний детей и подростков Приморского края // Гигиена и санитария. 2016. Т. 95. № 11.

13. Щербо А.П. Окружающая среда и здоровье: подходы к оценке риска. СПб.: СПбМАПО, 2002. 376 с.

14. Городские округа и муниципальные районы Республики Марий Эл: статистический сборник. Йошкар-Ола: Маристат, 2017. 266 с. 15. Республика Марий Эл в цифрах: Краткий статистический сборник. Йошкар-Ола: Маристат. 2019. 385 с.

15. Кацнельсон Б.А., Кошелева А.А., Привалова Л.И., Кузьмин С.В., Малых О.Л., Хальфин Р.А., Никонов Б.И., Озкайнак Х., Шу Дж. Влияние кратковременных повышений загрязнения атмосферного воздуха на смертность населения // Гигиена и санитария. 2000. № 1. С. 15–18.

16. Коротков П.А., Трубянов А.Б., Загайнова Е.А., Никоноров К.Н. Сопоставительный анализ моделей оценки экологической эффективности крупных городов // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 2. С. 328.

17. Коротков П.А., Загайнова Е.А. Взаимосвязь уровня распространенности самоубийств и продолжительности рабочего времени // Стати- стика и экономика. 2017. Т. 14. № 4. С. 41–53.

18. Шиманович Г. Внешний долг Беларуси: опыт постсоциалистических стран. Рабочий материал Исследовательского центра ИПМ WP/09/01, 2009. 24 с.

19. Копнова Е.Д., Розенталь О.М. Эконометрический анализ экологического менеджмента рыбных ресурсов // Прикладная эконометрика. 2010. № 2 (18). С. 90–100.

20. Ларин А.В., Тарунина Е.Н. Предпринимательская активность и уровень экономического развития: форма зависимости // Прикладная эконометрика. 2015. № 37 (1). С. 3–26.

21. Вербик М. Модели, основанные на панельных данных // Прикладная эконометрика. 2006. № 1. С. 94–135.

22. Swamy P.A. V.B. and Arora S.S. The exact finite sample properties of the estimators of coefficients in the error components regression models // Econometrica. 1972. № 40. С. 261–275.

23. Серов В.В., Пальцев М.А. Патологическая анатомия: курс лекций. Учебное пособие. М.: 1998. 640 с.

24. Бронхиальная астма: клинические рекомендации. M.: Министерство здравоохранения Российской Федерации, 2016. 76 с.

25. Патофизиология: учебник. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2007. 496 с.