Кластеризация субъектов Российской Федерации по ресурсной обеспеченности населения в сфере здравоохранения и использованию коечного фонда

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.

1. Меркулова Е.Ю., Богопольский А.С. Дифференциация регионов России: экономические контрасты и социальные различия // Статистика и Экономика. 2025. № 22(3). С. 39–52. DOI: 10.21686/2500-3925-2025-3-39-52.

2. Залманов И.А. Вариативный кластерный анализ занятости населения в городах Российской Федерации // Статистика и Экономика. 2024. № 21(5). С. 15–25. DOI: 10.21686/2500-3925-2024-5-15-25.

3. Горпинченко К.Н., Мороз А.И., Спаниди Д.А. Анализ экономического развития Краснодарского края с применением кластерного анализа // Естественно-гуманитарные исследования. 2024. № 5(53). С. 119–123.

4. Delamater Paul., Shortridge Ashton., Messina Joseph. Regional health care planning: A methodology to cluster facilities using community utilization patterns. BMC health services research. 2013. DOI: 10.1186/1472-6963-13-333.

5. Duran B., Odell P. Cluster analysis. A survey. Springer-Verlag. Berlin – Heidelberg – N.Y. 1974.

6. Калинина В.Н., Соловьев В.И. Введение в многомерный статистический анализ. М.: ГУУ, 2003. 66 с.

7. Трейвиш А.И. Неравномерность и структурное разнообразие пространственного развития экономики как научная проблема и российская реальность // Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 4. С. 13–35.

8. Габдуллин Н.М., Киршин И.А., Шулаев А.В. Регулирование межрегиональных различий субъектов Российской Федерации в контексте национальных проектов «Здравоохранение» и «Демография» // Уровень жизни населения регионов России. 2020. Т. 16. № 3. С. 59–69. DOI: 10.19181/lsprr.2020.16.3.5.

9. Железнякова И. А., Ковалева Л.А., Хелисупали Т.А., Войнов М.А., Омельяновский В. В. Методология оценки эффективности использования коечного фонда медицинских организаций // ФАРМАКОЭКОНОМИКА. Современная фармакоэкономика и фармакоэпидемиология. 2017. № 10(4). С. 37–43. DOI: 10.17749/2070-4909.2017.10.4.037-043.

10. Бондаренко Н.Е., Губарев Р.В. Проблема регионального неравенства в социально-экономическом развитии Российской Федерации // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2020. Т. 17. № 5(113). С. 56–68.

11. ЕМИСС. Ключевые показатели обеспеченности медицинских организаций в статистической системе Минздрава/Росстата [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/61875.

12. Jain A.K., Murty M.N., Flynn P.J. Data clustering: A Review [Электрон. ресурс] // ACM Computing Surveys. 1999. Т. 31. № 3. Режим доступа: http://users.eecs.northwestern.edu/~yingliu/datamining_papers/survey.pdf.

13. Alex Smola and S.V.N. Vishwanathan. Introduction to machine learning. Cambridge University Press, 2008. 234 с.

14. Bykowska-Derda A., Zielinska-Dawidziak M., Czlapka-Matyasik M. Dietary-Lifestyle Patterns Associated with Bone Turnover Markers, and Bone Mineral Density in Adult Male Distance Amateur Runners – A Cross-Sectional Study // Nutrients. 2022. № 14(10). 2048. DOI: 10.3390/nu14102048.

15. Рейтинг регионов – 2024. Показатели системы здравоохранения [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://expertnw.com/from-editors/reyting-regionov-za-2024-g-pokazateli-sistemyzdravookhraneniya/.