Социально-демографические показатели муниципальных образований в мировой практике: обзор подходов для кластеризации и оценки здоровья населения

Введение. Социально-демографический статус жителей является значимым фактором для дифференциации территорий по уровню общественного здоровья на национальном, региональном и муниципальном уровнях. Для разработки и реализации мер, направленных на улучшение здоровья населения, целесообразно учитывать социальный и демографический состав жителей в муниципальных образованиях с последующей типологизацией и кластеризацией по уровню развития и демографического потенциала, в рамках исполнения государственного задания Департамента здравоохранения города Москвы (peг. № НИОКТР 123032100064-0).

Цель исследования. Обзор социально-демографических показателей, используемых в зарубежной практике, для последующего формирования социально-демографического «портрета» административных округов и муниципальных образований г. Москвы по данным переписи населения.

Материалы и методы. Контент-анализ зарубежных и отечественных научных публикаций, размещенных в международных базах данных Web of Science, Scopus, Google Scholar, ResearchGate, eLibrary, КиберЛенинка. Единица исследования – запрос «socio-demographic indicators» и «municipal», уточнение «public health».

Результаты. Наиболее часто используемыми показателями являются: уровень дохода и образования, встречаемые практически во всех исследованиях, статус занятости упоминается чуть реже предыдущих, включая уровень безработицы, возрастное распределение населения находится только на 4-м месте, далее идут уровень социального класса и социальной сплоченности, условия проживания, поведенческие факторы, присутствуют только в двух из 13 исследованиях.

Заключение. На основании обзора зарубежного опыта и отечественных исследований для формирования социально-демографического «портрета» административных округов и муниципальных образований г. Москвы по данным переписи населения представляется целесообразным использовать следующие показатели: численность и половозрастной состав населения (в особенности соотношение детского и пожилого населения), компоненты естественного движения населения (рождаемость, смертность), уровень образования, уровень дохода и источник средств существования, статус занятости, условия жизни и другие показатели.

1. Об отдельных показателях социально-демографической дифференциации населения [Электронный ресурс]. Амурстат, 2023. URL: https://28.rosstat.gov.ru/news/document/207627 (дата обращения 01.10.2024).

2. Притула, О. Д. Детерминанты демографической ситуации в регионе как основа для типологизации муниципальных образований Новгородской области / О. Д. Притула, Г. В. Фетисова, С. Г. Давыдова // Среднерусский вестник общественных наук. – 2019. – Т. 14, № 6. – С. 213-229. – DOI: 10.22394/2071-2367-2019-14-6-213-229. – EDN KNPAAU.

3. Ichihara MY, Ferreira AJF, Teixeira CSS, Alves FJO, Rocha AS, Diógenes VHD, et al. Mortality inequalities measured by socioeconomic indicators in Brazil: a scoping review. Rev Saude Publica. 2022; 56: 85. DOI: https://doi.org/10.11606/s1518-8787.2022056004178.

4. Ângela, Freitas., Teresa, Rodrigues., Paula, Santana. Assessing Urban Health Inequities through a Multidimensional and Participatory Framework: Evidence from the EURO-HEALTHY Project. J Urban Health. 2020; (97): 857-875. DOI: https://doi.org/10.1007/s11524-020-00471-5.

5. Santos D.C., Endlich A.M. Análise de municípios de pequeno porte econômico epopulacional através dos indicadores sociais. Geoingá: Revista do Programa de Pós-Graduação em Geografia (PGE/UEM). 2020; 12(1): 155-173. DOI: https://doi.org/10.4025/geoinga.v12i1.51356.

6. Worrawat Engchuan., Alexandros C. Dimopoulos., Stefanos Tyrovolas., et al. Sociodemographic Indicators of Health Status Using a Machine Learning Approach and Data from the English Longitudinal Study of Aging (ELSA). Medical Science Monitor. 2019; 25: 1994-2001. DOI: https://doi.org/10.12659/MSM.913283.

7. Sarti, S., Biolcati-Rinaldi, F., Vitalini, A. The role of individual characteristics and municipalities in social inequalities in perceived health (Italy, 2010–2012): a multilevel study. J Public Health (Berl.). 2019; 27: 21-28. DOI: https://doi.org/10.1007/s10389-018-0933-5.

8. Makenzius M., Skoog-Garas E., Lindqvist N., Forslund M., Tegnell A. Health disparities based on neighbourhood and social conditions: Open Comparisonsdan indicator-based comparative study in Sweden. Public Health. 2019; 174: 94-101. DOI: https://doi.org/10.1016/j.puhe.2019.06.003.

9. Roberto Lillini & Marina Vercelli. The local Socio-Economic Health Deprivation Index: methods and results. J Prev Med Hyg. 2018; 59(4s2): E3-E10. DOI: https://doi.org/10.15167/2421-4248/jpmh2018.59.4s2.1170.

10. Arpana Verma, Erik van Ameijden, Christopher A. Birt, Ioan Bocsan, Daniel Pope, on behalf of the EURO-URHIS 1 and 2 consortia. Why investigate urban health indicators? European Journal of Public Health. 2017; 27(2): 1-3. DOI: https://doi.org/10.1093/eurpub/ckv101.

11. Helen Pineo, Ketevan Glonti, Harry Rutter, Nici Zimmermann, Paul Wilkinson, Michael Davie. Census, characteristics, and taxonomy of urban health indicator tools: a systematic review. The Lancet. 2017; 390(3): S70. DOI: https://doi.org/10.1016/S0140-6736(17)33005-2.

12. Guanais F.C. Municipal-level covariates of health status in Brazil: a proposed method for data interpolation. Rev Panam Salud Publica. 2013; 34(3): 190-197. URL: https://www.scielosp.org/pdf/rpsp/2013.v34n3/190-197.

13. Castillo-Salgado, C., Gibbons, M.C. Developing New Urban Health Metrics to Reduce the Know-Do Gap in Public Health. In: Gibbons, M., Bali, R., Wickramasinghe, N., eds. Perspectives of Knowledge Management in Urban Health. Healthcare Delivery in the Information Age. 2010. Vol 1. Springer, New York, NY. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4419-5644-6_11.

14. Luciana Tricai Cavalini, Antonio Carlos Monteiro Ponce de Leon, Morbidity and mortality in Brazilian municipalities: a multilevel study of the association between socioeconomic and healthcare indicators. International Journal of Epidemiology. 2008; 37(4): 775-783. DOI: https://doi.org/10.1093/ije/dyn088.

15. Strohmeier K.P., Schultz A., Bardehle D., Annuß R., Lenz A. Sozialräumliche Clusteranalyse der Kreise und kreisfreien Städte und Gesundheitsindikatoren in NRW. Gesundheitswesen. 2007; 69(1): 26-33. DOI: https://doi.org/10.1055/s-2007-960491.

16. Огурцов, А. Н. Интегральная оценка социальных детерминант общественного здоровья населения Калининградской области (муниципальный уровень) / А. Н. Огурцов, В. В. Дмитриев // ИнтерКарто. ИнтерГИС. – 2020. – Т. 26, № 3. – С. 78-90. – DOI: https://doi.org/10.35595/2414-9179-2020-3-26-78-90. – EDN QVOPDV.

17. Всероссийская перепись населения 2020 года [Электронный ресурс]. Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/vpn/2020 (дата обращения 17.10.2024).

18. Яшина, М. Л. Оценка демографического потенциала муниципальных образований / М. Л. Яшина, Н. Р. Александрова // Международный научно-исследовательский журнал. – 2021. – № 5-3(107). – С. 86-91. – DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.107.5.080. – EDN NRRFIG.

19. Душкова, Д. О. Методика оценки общественного здоровья на уровне муниципальных образований на примере Архангельской области / Д. О. Душкова, В. С. Тикунов, О. Ю. Черешня // География и природные ресурсы. – 2019. – № 1. – С. 127-136. – DOI: https://doi.org/10.1134/S1875372819010104. – EDN YYTTOP.

20. Pritula, O. D. Clustering of municipalities by type of demographic environment / O. D. Pritula, S. G. Davydova, G. V. Fetisova // The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences, Veliky Novgorod, 04–05 декабря 2019 года. Vol. 77. – Veliky Novgorod: Future Academy, 2019. – P. 138-145. – DOI: 10.15405/epsbs.2019.12.05.17. – EDN QYTRDY.

21. Бюраева, Ю. Г. Оценка человеческого потенциала на муниципальном уровне (на материалах республики Бурятия) / Ю. Г. Бюраева // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. – 2022. – № 4. – С. 10-21. – DOI: https://doi.org/10.15593/2224-9354/2022.4.1. – EDN OFLFJX.

22. Стовба, Е. В. Стратегические приоритеты формирования и развития человеческого капитала в системе муниципального управления / Е. В. Стовба, С. Е. Иванов, Р. Б. Габдулхаков [и др.] // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2024. – № 9-1. – С. 129-136. – DOI: 10.17513/vaael.3710. – EDN AEVOWQ.

23. Huerta Yero E.J., Sacco N.C., Nicoletti M.D.C. Effect of the Municipal Human Development Index on the results of the 2018 Brazilian presidential elections. Expert Systems with Applications. 2021; 168: 114305. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.114305.