demreview.hse.ru
2025-12-30T00:00:00+03:00
Откладывают ли молодые поколения свое взросление, и в чем это проявляется
В статье анализируется дифференциация когортного эффекта в смертности от шести классов причин смерти в регионах России. На основе данных о смертности по причинам с 1989 по 2022 г. из Российской базы данных рождаемости и смертности ЦДИ РЭШ построены модели возраста-периода-когорты (АРС) для 76 регионов России. Показано, что наиболее высокий когортный эффект поколений мужчин и женщин 1970-1985 годов рождения имеет смертность от инфекционных заболеваний и болезней органов пищеварения. На основе результатов АРС-анализа рассчитана избыточная смертность, связанная с повышенным когортным эффектом поколений, рожденных в 1970-1985 гг. С использованием методологии потерянных годов потенциальной жизни рассчитаны экономические потери от избыточной смертности в форме упущенной выгоды с 2005 по 2022 г. Совокупные потери составили более 500 млрд рублей, что эквивалентно 0,43% суммарного ВРП России в 2022 г. Инфекционные заболевания, болезни системы кровообращения и болезни органов пищеварения составляют основную долю в совокупных потерях из-за избыточной смертности обоих полов. Для мужчин также высока доля внешних причин смерти. Регионами с наибольшими потерями оказались индустриальные, наиболее сильно пострадавшие во время кризиса 1990-х годов, что подтверждает важность учета условий жизни во время взросления, как фактора смертности во взрослом возрасте.
https://demreview.hse.ru/article/view/30411
2025-12-30T00:00:00+03:00
Когортный эффект в смертности в регионах России: экономические потери
Возрастная стандартизация – ключевой инструмент анализа медико-демографических показателей в популяциях с различной возрастной структурой. При этом выбор стандартного населения на практике нередко осуществляется инерционно, без явного обсуждения того, как он влияет на интерпретацию результатов. На основе данных официальной статистики смертности по причинам смерти в России и её субъектах за 2000-2022 гг. в статье показано, что применение различных, наиболее распространённых возрастных стандартов влияет не только на абсолютные значения стандартизованных коэффициентов смертности, но и на оценку динамики смертности, а также на величину пространственных различий в смертности между регионами.
На основе данных Всероссийских переписей населения 2002, 2010 и 2021 г., а также прогнозов численности населения Росстата и Отдела народонаселения ООН предложен российский национальный стандарт возрастной структуры населения (РНСН-2025), ориентированный на анализ динамики и региональных различий смертности и заболеваемости внутри страны. По своей структуре предлагаемый стандарт занимает промежуточное положение между двумя европейскими стандартами 1976 и 2013 г., а стандартизованные коэффициенты смертности, рассчитанные с его использованием, демонстрируют высокую согласованность со значениями ожидаемой продолжительности жизни при рождении. Применение РНСН-2025 (или аналогичных национальных стандартов) может повысить сопоставимость оценок стандартизованных медико-демографических показателей по всему спектру причин смерти и заболеваний в России и её субъектах.
https://demreview.hse.ru/article/view/30412
2025-12-30T00:00:00+03:00
Возрастная стандартизация медико-демографических показателей и российский стандарт населения
Формальный демографический анализ, включающий построение таблиц смертности, стандартизацию показателей, декомпозицию изменений и моделирование демографических процессов, требует сложных вычислений и манипуляций с данными. Несмотря на разработанность методов, многие из них до сих пор не реализованы в виде готовых, удобных инструментов в современных статистических средах. Для решения этой проблемы мы представляем пакет demor для языка программирования R, призванный сделать формальные демографические методы более доступными. Пакет предоставляет унифицированный интерфейс для широкого спектра инструментов из разных областей, снижая барьер для применения современных аналитических подходов. В пакете представлены функции для анализа смертности (обычные и множественные таблицы смертности, обычные и множественные декомпозиции, меры неравенства – индекс Джини, e-dagger, годы потерянной жизни), рождаемости (коэффициент суммарной рождаемости (КСР) и его корректировка, средний возраст матери при рождении, модели рождаемости) и прогнозирования (модель Ли-Картера с реализацией ее расширений, матрица Лесли и когортно-компонентная модель). Кроме того, в demor добавлены предобработанные данные по смертности и рождаемости в России и ее регионах из Российской базы данных по рождаемости и смертности (РосБРиС). Все это должно помочь снизить порог входа в формальную демографию для исследователей, профессионально не занимающихся вычислительными методами и математической демографией.
https://demreview.hse.ru/article/view/30413