ЮФУ
ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.
Адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра адреса в вашем браузере должен быть включен Javascript.

TERRA ECONOMICUS

Как влияет уровень заболеваемости на показатель реальных доходов населения в регионах России?


TERRA ECONOMICUS, , Том 22 (номер 2),
Цитирование: Нагапетян А.Р., Субботовский Д.А., Павлова Т.И., Ли Ц. (2024). Как влияет уровень заболеваемости на показатель реальных доходов населения в регионах РФ? Terra Economicus 22(2), 77–95. DOI: 10.18522/2073-6606-2024-22-2-77-95
Благодарность: Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, проект № FZNS-2023-0016 «Устойчивое развитие региона: эффективные экономические механизмы организации рынков и предпринимательские компетенции населения в условиях неопределенности (баланс безопасности и риска)».

В работе осуществляется попытка эмпирической оценки взаимосвязи между ростом заболеваемости населения в регионах Российской Федерации и снижением реальных доходов населения. Наличие ложноотрицательных и ложноположительных связей может привести к недооценке или переоценке влияния уровня заболеваемости на реальные доходы. Согласно нашей исследовательской гипотезе, коэффициент, характеризующий влияние уровня заболеваемости на показатель реальных доходов, в базовых моделях без применения квазиэкспериментальных методов будет переоценен или недооценен по сравнению с истинным значением. Исследовательский вопрос состоит в следующем: на сколько процентов изменится уровень реальных доходов населения при увеличении уровня заболеваемости на 1% в регионах Российской Федерации? Для повышения точности оценки используется метод инструментальной переменной. Наши результаты показали, что увеличение уровня заболеваемости в регионе на 1% в среднем может привести к снижению уровня реальных доходов на 0,54%. Это более чем в три раза превышает оценки в базовых моделях. Вероятным объяснением расхождений служат пренебрежение проблемами обратной причинности и пропущенных переменных, а также особенности формирования статистических данных, вследствие чего в моделях такого рода наблюдалось даже положительное влияние между соответствующими переменными. Практическая значимость исследования подразумевает применение полученных результатов для аргументации решений в пользу роста объема финансирования программ в сфере здравоохранения, направленных на снижение показателей заболеваемости в российских регионах. Теоретический вклад состоит в развитии концепций, объясняющих пространственную вариацию уровня реального дохода населения в части уточнения подходов к количественной оценке влияния социально-экономических и демографических показателей развития территории.


Ключевые слова: реальные доходы; уровень заболеваемости; метод инструментальной переменной; принятие решений; квазиэкспериментальные методы; финансирование здравоохранения

Список литературы:
  • Калинина А.Э., Петрова Е.А., Лапина М.С., Рвачева А.С. (2019). Методические подходы к оценке эффективности реализации кластерной политики в регионах РФ. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал (2). [Kalinina, A., Petrova, E., Lapina, M., Rvacheva, A. (2019). Methodical approaches to assessing the effectiveness of the implementation of cluster policy in the regions of the Russian Federation. Regional Economics and Management: Electronic Scientific Journal = Regionalnaya ekonomika i upravlenie: elektronnyy nauchnyy zhurnal (2) (in Russian)].
  • Нифантова Р.В., Шипицына С.Е. (2012). Современные методические подходы в оценке стоимости человеческой жизни. Экономика региона (3), 289–294. [Nifantova, R., Shipitsina, S. (2012). Modern methods of human life evaluation. Economy of Regions = Ekonomika regiona (2), 289–294 (in Russian)].
  • Пономарева Е.А., Савина А.Д. (2022) Факторы, влияющие на смертность в ДТП. Экономическая политика 17(4), 128–153. [Ponomareva, E., Savina, A. (2022). Factors influencing traffic accident mortality. Economic Policy = Ekonomicheskaya politika 17(4), 128–153 (in Russian)]. DOI: 10.18288/1994-5124-2022-4-128-153
  • Прохоров Б.Б., Шмаков Д.И. (2002). Оценка стоимости статистической жизни и экономического ущерба от потерь здоровья. Проблемы прогнозирования (3), 125–135. [Prokhorov, B., Shmakov, D. (2002). Estimation of the cost of statistical life and economic damage from health losses. Studies on Russian Economic Development = Problemy prognozirovaniya (3), 125–135 (in Russian)].
  • Рощина Я.М., Богданов М.Б. (2018). Что влияет на потребление алкоголя и табака: обзор экономических социологических концепций и эмпирических результатов. Экономическая социология 19(4), 134–171. [Roshchina, Y., Bogdanov, M. (2018). What influences alcohol and tobacco consumption: Review of economic and sociological concepts and empirical results. Journal of Economic Sociology = Ekonomicheskaya sotsiologiya 19(4), 134–171 (in Russian)]. DOI: 10.17323/1726-3247-2018-4-134-171
  • Субботовский Д.А., Калашников В.А., Дрозд А.Е., Нагапетян А.Р. (2023). Влияние обеспеченности онкологами на смертность населения от новообразований в регионах России. Journal of Applied Economic Research 22(4), 892–931. [Subbotovsky, D., Kalashnikov, V., Drozd, A., Nagapetyan, A. (2023). The impact of the supply of oncologists on mortality from neoplasms in the regions of Russia. Journal of Applied Economic Research 22(4), 892–931 (in Russian).]
  • Adda, J., Chola, T., Marmot, M. (2003). Socio-economic status health: Causality pathways. Journal of Econometrics 112(1), 57–63.
  • Aittomäki, A., Martikainen, P., Laaksonen, M., Lahelma, E., Rahkonen, O. (2012). Household economic resources, labour-market advantage health problems – A study on causal relationships using prospective register data. Social Science & Medicine 75(7), 1303–1310.
  • Averett, S. (2014). Labor market consequences: Employment wages, disability, absenteeism. In: The Oxford Handbook of the Social Science of Obesity. New York: Oxford University Press, pp. 531–552.
  • Bilger, M., Carrieri, V. (2013). Health in the cities: When the neighborhood matters more than income. Journal of Health Economics 32(1), 1–11.
  • Blundell, R., Britton, J., Costa-Dias, M., French, E. (2016). The dynamic effects of health on the employment of older workers. Michigan Retirement Research Center Research Paper WP 2016–348.
  • Bonekamp, J., Wouterse, B. (2023). Do different shocks in health matter for wealth? Journal of Health Economics 87, 102719.
  • Bradley, C., Neumark, D., Bednarek, H., Schenk, M. (2005). Short-term effects of breast cancer on labor market attachment: Results from a longitudinal study. Journal of Health Economics 24(1).
  • Bright, M. (2020). The impacts of mental health problems on wages using the instrumental variable approach, Case of selected countries in the European Community Household Panel (ECHP). SSRN. DOI: 10.2139/ssrn.3822674
  • Cai, L., Kalb, G. (2006). Health status labour force participation: Evidence from Australia. Health Economics 15(3), 241–261.
  • Chaix, B. Chauvin, P. (2003). Tobacco and alcohol consumption sedentary lifestyle overweightness in France: A multilevel analysis of individual area-level determinants. European Journal of Epidemiology 18, 531–538.
  • Chang-Deok, K. (2019). Effect of neighborhood income and consumption on retail viability: Evidence from Seoul, Korea. Habitat International 94(1), 102060.
  • Daepp, M., Arcaya, M. (2017). The effect of health on socioeconomic status: Using instrumental variables to revisit a successful randomized controlled trial. Economics & Human Biology 27, 305–314.
  • Dao, M., Thiron, S., Messer, E., Sergeant, C. et al. (2020). Cultural influences on the regulation of energy intake and obesity: A qualitative study comparing food customs and attitudes to eating in adults from France and the United States. Nutrients 13(1), 63.
  • De Goeij, M., Suhrcke, M., Toffolutti, V., Van de Mheen, D., Schoenmakers, T., Kunst, A. (2015). How economic crises affect alcohol consumption and alcohol-related health problems: A realist systematic review. Social Science & Medicine 131, 131–146.
  • Dobkin, C., Finkelstein, A., Kluender, R., Matthew, J. (2018). The economic consequences of hospital admissions. American Economic Review 108(2), 308–352.
  • Edwards, C., Bjørngaard, J., Minet Kinge, J. (2021). The relationship between body mass index and income: Using genetic variants from HUNT as instrumental variables. Health Economics 30(8), 1933–1949.
  • Fadlon, I., Nielsen, T. (2019). Family health behaviors. American Economic Review 109(9), 3162–3191.
  • Falla-Aliabadi, S., Heydari, A., Fatemi, F., Yoshany, N., Lotfi, M., Sarsangi, A., Hanna, F. (2022). Impact of social and cultural factors on incidence, transmission and control of Coronavirus disease in Iran: A qualitative study. BMC Public Health 22(1), 2352.
  • Ferguson, H., Bovaird, S., Mueller, M. (2007). The impact of poverty on educational outcomes for children. Paediatr Child Health 12(8), 701–706.
  • García-Gómez, P., van Kippersluis, H., OʼDonnell, O., van Doorslaer, E. (2013). Long term and spillover effects of health shocks on employment and income. Journal of Human Resources 48(4), 873–909.
  • Kalmijn, M. (2011). The influence of men’s income and employment on marriage and cohabitation: Testing Oppenheimer’s theory in Europe. European Journal of Population 27, 269–293.
  • Katovich, E., Maia, A. (2018). The relation between labor productivity and wages in Brazil. Nova Economia 28, 7–38.
  • Kossova, T., Kossova, E., Sheluntcova, M. (2017). Investigating the volume and structure of alcohol consumption in Russian regions. Journal of Economic Studies 44(2), 266–281.
  • Kyriopoulos, I., Athanasakis, K., Kyriopoulos, J. (2018). Are happy people healthier? An instrumental variable approach using data from Greece. Journal Epidemiol Community Health 72(12), 1153–1161.
  • Larrimore, J. (2011). Does a higher income have positive health effects? Using the earned income tax credit to explore the income-health gradient. Milbank Quarterly 89(4), 694–727.
  • Liu, T., Yang, E., Wang, Z. (2019). Income inequality: How do racial and gender differences influence the incomes in US. Journal of Human Resource and Sustainability Studies 7, 233–243.
  • Maestas, N., Messel, M., Truskinovsky, Y. (2023). Caregiving and labor supply: New evidence from administrative data. NBER Working Paper № w31450.
  • Mou, W. (2023). A quantitative analysis of the relationship between education level and income. Journal of Education Humanities and Social Sciences 12, 160–166.
  • Nagapetyan, A., Drozd, A., Subbotovsky, D. (2023). How to determine the optimal number of cardiologists in a region? Mathematics 11, 4422.
  • Nagarajan, R., Teixeira, A., Silva, S. (2016). The impact of an ageing population on economic growth: An exploratory review of the main mechanisms. Análise Social 51(218), 4–35.
  • Di Nallo, A., Oesch, D. (2021). No stratified effect of unemployment on incomes: How the market, state, and household compensate for income loss in the United Kingdom and Switzerland. European Sociological Review 37(5), 783–798.
  • Nefedova, T., Treivish, A., Sheludkov, A. (2022). Spatially uneven development in Russia. Regional Research of Russia 12(1), 4–19.
  • Oshio, T. (2019) Exploring the health-relevant poverty line: a study using the data of 663,000 individuals in Japan. Exploring the health-relevant poverty line: a study using the data of 663,000 individuals in Japan 18(1), 1–9.
  • Psacharopoulos, G., Costas, S. (1979). Quantitative analysis of the demand for higher education. Higher Education 8(2), 159–177.
  • Roux, A. (2001). Investigating neighborhood and area effects on health. American Journal of Public Health 91(11), 1783–1789.
  • Smith, J. (1999). Healthy bodies and thick wallets: the dual relation between health and economic status. Journal of Economic Perspectives 13(2), 145–166.
  • Smith, J. (2004). Unraveling the SES: Health connection. Population and Development Review 30, 108–132.
  • Spadafora, F. (2023). U.S. unemployment insurance through the Covid-19 crisis. Journal of Government and Economics 9, 100069.
  • Sudhinaraset, M., Wigglesworth, C., Takeuchi, D. (2016). Social and cultural contexts of alcohol use: Influences in a social-ecological framework. Alcohol Research 38(1), 35–45.
  • Vaalavuo, M. (2021). The unequal impact of ill health: Earnings, employment, and mental health among breast cancer survivors in Finland. Labour Economics 69(4), 101967
  • Varghese, J., Dakhode, S. (2022). Effects of alcohol consumption on various systems of the human body: A systematic review. Cureus 14(10), e30057.
  • Xu, C., Xing, D., Wang, J., Xiao, G. (2019). The lag effect of water pollution on the mortality rate for esophageal cancer in a rapidly industrialized region in China. Environmental Science and Pollution Research 26(32), 32852–32858.
  • Yongling, Y., Li, J. (2021). Urbanization forces driving rural urban income disparity: Evidence from metropolitan areas in China. Journal of Cleaner Production 312, 127748.
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606