Rambler's Top100

№ 369 - 370
16 - 29 марта 2009

О проекте

Электронная версия бюллетеня Население и общество
Институт демографии Государственного университета - Высшей школы экономики

первая полоса

содержание номера

читальный зал

приложения

обратная связь

доска объявлений

поиск

архив

перевод    translation

Оглавление
Глазами аналитиков 

Состав причин смерти пожилого населения как показатель качества медицинской помощи

Эмпирические данные о влиянии здоровья на экономику в Российской Федерации

Краткие итоги выборочного обследования "Влияние поведенческих факторов на состояние здоровья населения"

Антиалкогольные кампании XX века в России

Архив раздела Глазами аналитиков


Google
Web demoscope.ru

Эмпирические данные о влиянии здоровья на экономику в Российской Федерации

M. Suhrcke, L. Rocco, M. MkKee, S. Mazzuco, D. Urban, A. Steinherr (Полностью опубликовано в: Экономические последствия неинфекционных заболеваний и травм в Российской Федерации. ВОЗ, 2008, 97 страниц)

<…>

4.1. Каково влияние плохого здоровья взрослого населения на экономику?

Проанализировав влияние здоровья взрослого населения на состояние российской экономики, мы пришли к следующим выводам:

  • Согласно простейшей, консервативной оценке, пропуск работы по болезни ведет к значительным убыткам. В последние годы плохое состояние здоровья ощутимо и достоверно снижало производительность труда. Предложения труда это коснулось в меньшей степени, по крайней мере, в отношении тех, кто имеет постоянную работу.
  • Однако предложение труда ощутимо и достоверно снизилось в силу того, что работники, страдающие хроническими заболеваниями, выходили на пенсию.
  • Злоупотребление алкоголем заметно повышает вероятность потерять работу.
  • Смерть одного из членов семьи сказывается на благосостоянии и поведении остальных, по меньшей мере, в двух отношениях: возрастает вероятность депрессии и потребление алкоголя.
  • Хронические заболевания отрицательно сказывались на доходах семей, особенно в 1998–2002 гг.

Поскольку плохое здоровье взрослого населения наиболее ощутимо влияет на экономику через рынок труда, основное внимание будет уделено этому механизму (раздел 4.1.1). Затем мы кратко рассмотрим влияние хронических заболеваний на доход работающих (раздел 4.1.2) и влияние взрослой смертности на положение членов семей умерших (раздел 4.1.3).

4.1.1. Влияние состояния здоровья на рынок труда

Этот раздел посвящен различным аспектам влияния плохого здоровья на рынок труда в Российской Федерации. На интуитивном уровне очевидно, что здоровье человека влияет на предложение труда, т.е. на количество отработанных часов и решение об участии в рабочей силе, а также на производительность труда, т.е. величину продукта, произведенного за единицу рабочего времени (обычно выражается величиной почасовой или дневной оплаты труда). Однако то, что на первый взгляд кажется очевидным, не всегда подтверждается научными выкладками и исследованиями. Как говорилось в главе 2, экономическая теория предсказывает сугубо отрицательное влияние плохого здоровья населения на производительность труда, но двойственное – на предложение труда.

Ниже кратко изложены основные данные по влиянию плохого здоровья населения на предложение и производительность труда в Российской Федерации. Для оценок использованы две различные базы данных: данные Российского мониторинга экономического положения и здоровья населения (РМЭЗ) и Национального исследования благосостояния домохозяйств (NOBUS). Их описания представлены в Приложении. Кроме того, по данным РМЭЗ изучено, как влияет наличие хронического заболевания на преждевременный уход на пенсию (один из аспектов предложения труда); рассмотрен также вопрос несколько иного плана – как влияет потребление алкоголя на вероятность лишиться работы. Далее исследуется, как влияет взрослая смертность на положение членов семей умерших с точки зрения потребления алкоголя и вероятности депрессии, вызванных потерей близких. Наконец, проведен проспективный анализ влияния плохого здоровья на доходы.

4.1.1.1. Экономические издержки от пропуска работы по болезни

В Российской Федерации по болезни теряется в среднем 10 рабочих дней в год на одного работающего, тогда как в странах, вступивших в ЕС до 1 мая 2004 г., этот показатель составляет менее 8 дней. Пропуск работы по болезни – часто используемый, хотя и не идеальный пример влияния плохого здоровья на предложение труда. Так, опрос, проведенный в 2000 г. в 15 странах, вступивших в EC до 1 мая 2004 г., показал, что за предшествующие 12 мес. в среднем 17% работающих пропустили по болезни хотя бы один день1. В результате на одного работающего приходится в среднем 7,9 потерянного рабочего дня. Пропуск работы по болезни влечет за собой прямые издержки на оплату больничных листов (там, где это предусмотрено) и косвенные издержки, обусловленные снижением производительности во время отсутствия работника. В Соединенном Королевстве в 1994 г. потери производительности из-за отсутствия на работе по болезни оценивались в сумму более 11 млрд. фунтов стерлингов (15,8 млрд. евро). В Португалии в 1993 г. на двух тысячах крупнейших предприятий из-за болезней и несчастных случаев было потеряно 5,5% рабочих дней. В Бельгии в 1995 г. на оплату больничных листов и пособий, связанных с производственными травмами и профессиональными заболеваниями, ушло 2,8 млрд. евро. Выплаты по болезни составили в 1993 г. около 30,6 млрд. евро в Германии и 15,8 млрд. евро в Нидерландах (3,9 млрд. евро на оплату больничных листов и 11,9 млрд. евро на пособия по нетрудоспособности). Данные по издержкам невыхода на работу см. European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions2. На рис. 4.1 показано среднее число пропущенных по болезни рабочих дней в Российской Федерации за 2000 г. (вычислено на основании данных РМЭЗ) в сравнении с новейшими данными для стран, вступивших в ЕС до мая 2004 г. Недостаток этого показателя в том, что он отражает не только состояние здоровья, но и стимулы, обусловленные конкретной политикой трудоустройства; тем не менее, он может служить хорошей иллюстрацией.

Рисунок 4.1. Среднее число пропущенных за год по болезни рабочих дней на одного работающего в Российской Федерации (2000–2003 гг.) и странах ЕС-15 (2000 г.).

Примечания. Значения для Российской Федерации получены умножением на 12 данных за месяц, взятых из РМЭЗ. ЕС-15 – страны, вошедшие в ЕС до 1 мая 2004 г.

Источники: данные по Российской Федерации взяты из 9–12-го этапов РМЭЗ; данные по EC-15 относятся к 2000 г. и взяты из материалов Европейского Обследования условий работы и жилищных условий за 2000 г.

Суммарные издержки, обусловленные пропуском рабочих дней по болезни в Российской Федерации, составляют 0,55–1,37% от ВВП, в зависимости от метода оценки (табл. 4.1). Приведенные на рис. 4.1 показатели пропуска работы по болезни можно выразить в денежном эквиваленте, используя либо данные по средней заработной плате (первый столбец – более низкие значения), либо величину ВВП на душу населения (второй столбец – более высокие значения). Расчеты подробно изложены в Приложении, табл. А.1. Это внушительные величины, принимая во внимание, что в данном случае не учитываются многие другие аспекты влияния плохого здоровья на рынок труда, в частности, последствия снижения производительности труда и влияние на уровень смертности. Pauly et al.3 разработали теоретическую модель, с помощью которой изучили величину и распределение издержек, связанных с пропуском работы, в зависимости от ряда условий (размер компании, производственная функция, тип выпускаемой продукции и конкуренция на рынке труда). Они пришли к выводу, что там, где нет равноценной замены отсутствующим работникам, используется бригадная форма труда или действует система штрафов для тех, кто не справляется с производственной нормой, издержки, обусловленные потерянным рабочим временем, могут значительно превышать заработную плату.

Число пропущенных рабочих дней как таковое довольно грубо отражает влияние плохого здоровья на рынок труда, как и приведенный выше метод оценки, не учитывающий многие иные пути, которыми плохое здоровье влияет на рынок труда. Кроме того, этим методом не удается выявить причинно-следственные связи. В следующих разделах используется более структурированный анализ.

Таблица 4.1. Издержки, связанные с пропуском работы по болезни, в Российской Федерации

 

Общие потери заработной платы, млрд. долл. США

Общие потери заработной платы, % от ВВП

Общие потери производства (ВВП), млрд. долл. США

Общие потери производства, % от ВВП

2000

40,33

0,55

97,38

  1,34

2001

52,01

0,68

105,17

  1,37

2002

56,62

0,71

104,03

  1,30

2003

60,96

0,71

112,87

  1,31

Примечание. Среднее число пропущенных за год дней в Российской Федерации получено умножением среднемесячных данных РМЭЗ на 12. Подробности расчетов – см. Приложение.

Источник: расчеты, опирающиеся на данные РМЭЗ по невыходу на работу.

4.1.1.2. Влияние состояния здоровья на предложение и производительность труда

В этом разделе рассматривается, как плохое здоровье влияет на предложение и производительность труда в Российской Федерации среди лиц с постоянной занятостью (анализ сопряжен с рядом методологических трудностей; технические подробности изложены во вставке 4.1 и в Приложении), а также какую роль играет здоровье в принятии решения об участии в рынке труда.

Влиянию плохого здоровья на рынок труда в странах с высоким уровнем доходов посвящено немало исследований4. Согласно им, плохое здоровье отрицательно влияет на производительность и предложение труда. Mitchell &Burkhauser (1990), используя данные Обследования по вопросам нетрудоспособности и занятости, проведенного в 1978 г., нашли, что артрит снижал заработную плату мужчин на 27,7%, а женщин на 42,0%. Кроме того, количество отработанных часов снижалось на 42,1 и 36,7% соответственно. Stern (1996), пользуясь данными Панельного исследования по динамике доходов (1981 г.), показал, что снижение трудоспособности из-за болезни уменьшало заработную плату мужчин и женщин на 11,7 и 23,8% соответственно при введении поправки на отбор по участию в рабочей силе. Кроме того, примерно на 13% возрастала вероятность исключения из числа работающих. Основываясь на тех же данных, Haveman et al.5 нашли, что плохое состояние здоровья (взятое в качестве запаздывающей переменной) снижало количество отработанных часов на 7,4%. По оценкам Berkovec & Stern6, основанным на данных Национального проспективного обследования пожилых мужчин (1966–1983 гг.), плохое состояние здоровья снижало заработную плату на 16,7%. Baldwin, Zeager & Flacco7, опираясь на данные Обследования доходов домашних хозяйств и их участия в государственных социальных программах (1984 г.), нашли, что при плохом состоянии здоровья заработки мужчин снижались на 6,1%, а женщин на 5,4%. Различия в полученных результатах ведут к теоретической неоднозначности; но можно отметить, что для стран с высоким доходом больше данных об отрицательном влиянии плохого здоровья на предложение труда, а не на производительность труда (т.е. размер заработной платы).

В последние годы в Российской Федерации у лиц с постоянной занятостью плохое состояние здоровья значимо и существенно влияло на производительность труда, но в меньшей степени на предложение труда. Мужчин это затрагивает сильнее, чем женщин. Эти данные несколько отличаются от данных для ряда стран, входящих в Организацию экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), однако это неудивительно: система социального обеспечения в Российской Федерации во многом отлична от таковых в странах ОЭСР, а это влияет и на связь между состоянием здоровья и рынком труда. В сущности, именно то, что состояние здоровья влияет не столько на количество отработанных часов, сколько на размер заработка, говорит о весьма значительном влиянии здоровья на экономику. (В разделе 4.1.1.3 представлены данные по одному из аспектов, связанных с предложением труда – хроническим заболеваниям и их влиянию на преждевременный уход на пенсию).

То, что результаты, полученные разными методами, качественно сходны между собой, говорит в пользу достоверности наших выводов. Чтобы получить достаточно убедительную и надежную картину того, как состояние здоровья взрослого населения влияет на рынок труда, мы использовали несколько разных методов. Каждый из них по-своему подходит к методологическим трудностям, с которыми сопряжен анализ. При выборе методов мы руководствовались соответствующей литературой. Более подробно методология и результаты изложены во вставке 4.1.

<…>

Вставка 4.1. Влияние плохого состояния здоровья на предложение и производительность труда: технические подробности и результаты

Выбор методологии во многом определяется характером доступных данных и обоснованной оценкой того, насколько велика проблема эндогенности, которая в большинстве, если не во всех, случаях, затрудняет ответ на вопрос о направлении причинно-следственных связей при экономических и социальных эмпирических исследованиях. В данном случае проблема эндогенности заключается в том, что может существовать одновременная связь между выбранным заменителем состояния здоровья и показателями рынка труда, искажающая статистические отношения при оценке наиболее распространенным эконометрическим методом (метод наименьших квадратов). Предложенные способы решения этой проблемы также напрямую зависят от используемого показателя состояния здоровья и связанных с ним возможных ошибок измерения - в некоторых случаях они могут компенсировать погрешности, обусловленные эндогенностью переменных.

Мы пользовались тремя методами, заимствованными из литературы. Основным источником данных служил опрос РМЭЗ (данные за 1999-2002 гг.). Второй метод оценки (метод инструментальных переменных) применялся также к данным исследования NOBUS, которое проводилось лишь один раз - в 2003 г. В качестве заменителя состояния здоровья использовались субъективная оценка состояния своего здоровья индивидом, наличие установленного врачом заболевания и количество рабочих дней, пропущенных по болезни.

1. Регрессия по методу наименьших квадратов (МНК)

В основу этого подхода легла фундаментальная работа Bartel & Taubman8, которые дополнили уравнение заработной платы, предложенное Минсером, добавив к стандартным переменным (возраст, стаж работы, срок обучения, семейное положение) показатели, характеризующие соматические и психические заболевания (ИБС и артериальная гипертония, психозы и неврозы, артрит, бронхит, язвы, заболевания нервной системы, печени и костей). В частности, авторы анализируют, как зависит влияние этих заболеваний от момента их возникновения, чтобы различить краткосрочные и долгосрочные последствия. Мы выполнили аналогичный расчет, проведя регрессию уровней заработной платы (в натуральных логарифмах для цен 2000 г.) и количества часов, отработанных за неделю (в натуральных логарифмах) для большого набора переменных, отражающих индивидуальные характеристики, связанные и не связанные со здоровьем, и переменных, отражающих факторы окружения (эти переменные приведены в Приложении, табл. A.2). В рамках данного подхода принимается допущение, подкрепляемое рядом статистических критериев, что на данные показатели состояния здоровья эндогенность практически не влияет и применение метода наименьших квадратов оправдано.

В Приложении, табл. А.3 и А.4, приведены результаты для четырех моделей, отличающихся временем, прошедшим с момента, когда был диагностирован диабет, сердечный приступ, инсульт, туберкулез и гепатит (в базе данных содержатся сведения лишь об этих заболеваниях). Как и ожидалось, хронические заболевания легких, почек и позвоночника снижают размер заработка (а значит, и производительность труда). Неожиданностью стало то, что хронические заболевания легких увеличивают предложение труда. Недавно перенесенные сердечные приступы и недавно выявленный туберкулез, как и ожидалось, снижают размер заработка. Выявленный на ранней стадии гепатит снижает предложение труда, а недавно выявленный туберкулез - увеличивает. Заболевания органов дыхания, в т. ч. легких (например, бронхиальная астма и бронхит), как оказалось, положительно сказываются на предложении труда. Поскольку заболевания органов дыхания не очень сильно ограничивают рабочую деятельность, возможное объяснение - люди стремятся увеличить свои доходы, чтобы покрыть дополнительные расходы на медицинское обслуживание.

Хотя данный метод встречается в литературе, его основные допущения противоречивы. Два других метода учитывают эндогенность более явно.

2. Оценка инструментальных переменных

При явном учете эндогенности предпочтение обычно отдают методу инструментальных переменных - либо с одним уравнением, либо с системой совместно рассматриваемых уравнений. При этом эндогенная переменная (в данном случае показатель состояния здоровья) замещается ее расчетным значением, полученным в ходе регрессионного анализа с помощью набора инструментальных переменных и всех входящих в модель экзогенных переменных. В качестве инструментов исследователь выбирает одну или несколько переменных, которые коррелируют с эндогенной переменной, но не коррелируют с остаточным членом. При этом расчетные значения содержат часть информации, относящейся к исходной переменной, но освобождаются от корреляции с ошибками. Этот подход применялся и к данным РМЭЗ, и к данным NOBUS. Ввиду различий между исследованиями методология оценки тоже немного различается.

РМЭЗ

В первой системе регрессионных уравнений заменителем состояния здоровья была выбрана его субъективная оценка индивидом, во второй - число рабочих дней, пропущенных по болезни (также со слов опрашиваемых, поэтому не исключена систематическая ошибка, связанная с характеристиками респондентов). Второй показатель мы использовали потому, что он может точнее отражать ограничения в рабочей деятельности, чем состояние здоровья в целом. Schultz & Tansel9 использовали тот же показатель на данных из стран другого региона, рассматривая его как «объективную» характеристику состояния здоровья. Мы провели два ряда расчетов, следуя в выборе инструментов работе Stern (1989), где для расчета субъективных показателей здоровья использовались диагностированные врачом заболевания.

Переменные в третьем столбце табл. А.2 в Приложении были взяты в качестве инструментов для субъективной оценки состояния здоровья и числа пропущенных по болезни дней, соответственно (для пяти последних инструментальных переменных была выбрана дата постановки диагноза, на 5-10 лет предшествующая опросу).

В табл. А.5 и А.6 приведены результаты расчетов для логарифма уровня заработка и предложения труда, отдельно для мужчин и женщин. Оба показателя состояния здоровья снижают заработок, но мало влияют на предложение труда. У женщин, оценивающих свое здоровье как хорошее, заработок на 22%, а у мужчин на 18% выше, чем у тех, кто оценивает здоровье иначе. Аналогичным образом, пропущенный по болезни день снижает величину заработка у мужчин на 3,7%, а у женщин - на 5,5%. Тест Саргана10 не противоречит предположению об экзогенности выбранных инструментов. Хотя этот результат лучше считать лишь указанием на экзогенность (поскольку тест Саргана имеет малую статистическую мощность), он согласуется с предположением Bartel & Taubman11 об экзогенности состояния здоровья, на основе чего они вели расчет методом наименьших квадратов.

NOBUS

Данные исследования NOBUS12 применялись лишь для метода инструментальных переменных; в качестве заменителя состояния здоровья и здесь использовалась субъективная оценка: фиктивная переменная health GOOD включает в себя как «отличное», так и «хорошee» здоровье по субъективной оценке (как и при анализе данных РМЭЗ). Используя двухшаговый метод наименьших квадратов, мы построили регрессию логарифма месячного заработка и логарифма отработанных за неделю часов соответственно, используя в качестве переменных возраст, пол, число детей, занятость в частном секторе, наличие среднего и высшего образования, трудовой стаж, район проживания и характер местности (городская или сельская).

Среднему и высшему образованию присвоены значения 2 и 3 дискретной переменной образования, полученной из дискретной переменной в исследовании NOBUS, имеющей восемь значений. Трудовой стаж непосредственно заимствован из исследования NOBUS - эта дискретная переменная имеет пять значений. Переменная «проживание в городской местности» принимает значение 1 для всех населенных пунктов, где проживает свыше 20 тыс. жителей. Для каждого региона было выбрано одно значение переменной «место проживания». Состояние здоровья респондента ставилось в зависимость от состояния здоровья его родителей. Это может быть оправдано, поскольку многие хронические заболевания передаются из поколения в поколение, генетически или вследствие социально-бытовых условий. Потому возможна корреляция между здоровьем родителей респондента и его самого, при этом корреляция с исключенными из анализа переменными, характеризующими самого респондента и входящими в остаточный член, необязательна. Такое решение, обусловленное набором доступных нам данных, привело к тому, что нам пришлось ограничить анализ теми работающими, кто проживает вместе с родителями. Очевидно, что при этом возможна ошибка, связанная с формированием выборки, и устранить ее не так легко.

Результаты, приведенные в табл. A.7 и A.8 Приложения, свидетельствуют о том, что на заработную плату состояние здоровья влияет сильнее, чем на предложение труда (среди тех, кто участвует в рабочей силе). В частности, мужчины с хорошим здоровьем зарабатывают на 30% больше остальных (с удовлетворительным, плохим и очень плохим здоровьем), а женщины - на 18% больше. Результаты теста Саргана, приведенные в примечании к табл. А.7 и А.8, в общем и целом свидетельствуют о правильном выборе инструментов (особенно это касается данных по женщинам). Чтобы выявить различия в распространенности инфекционных заболеваний, доступности медицинской помощи, ценах на медицинское обслуживание и экологической обстановке, мы опробовали другие инструменты, такие как район проживания и численность населения. Во всех случаях они были отвергнуты тестом Саргана. Кроме того, добавление в качестве инструмента возраста родителей в дополнение к состоянию их здоровья повышало вероятность эндогенности выбранных инструментов.

Несмотря на положительные результаты теста Саргана, сомнения в экзогенности выбранных инструментов все-таки остаются. Например, разумным представляется предположение, что высокий уровень предложения труда может повысить вероятность язвенной болезни желудка и артериальной гипертонии вследствие продолжительного стресса. Кроме того, можно думать, что сердечные приступы, инсульты или хронические заболевания сердца связаны с факторами риска образа жизни (курение, употребление алкоголя, малая физическая активность), что может коррелировать с погрешностью, зависящей от характеристик респондентов. Чтобы разрешить эти сомнения, мы перешли от анализа результатов одномоментных исследований к анализу панельных данных (еще один подход).

3. Панельные регрессии

Здесь было изучено изменение доступных нам данных во времени с помощью методов панельной регрессии. Прямая оценка панельных данных редко применяется в исследованиях, посвященных связи между состоянием здоровья и показателями рынка труда. Не так давно Pelkowski & Berger13 исследовали влияние здоровья на занятость, заработную плату и количество отработанных часов, проведя различие между временным и необратимым ущербом с помощью метода фиксированных эффектов. Мы же опирались на другое недавнее исследование, где широко использовался анализ панельных данных14. Его авторы предлагают использовать метод оценки Хаусмана-Тейлора15. С учетом трудности выбора «хороших» инструментов, с которой мы столкнулись ранее, основное преимущество этого метода - не требуется искать надежные инструменты за пределами модели, поскольку для расчета соответствующей эндогенной переменной используются уже включенные туда экзогенные переменные. Единственное требование - использование как изменяющихся во времени, так и не изменяющихся переменных, причем среди и тех, и других должны быть экзогенные и эндогенные. Кроме того, метод Хаусмана-Тейлора по сравнению с моделью фиксированных эффектов имеет то преимущество, что позволяет состоятельную оценку не изменяющихся во времени переменных. Недостаток - для того чтобы оценка была состоятельной, необходимы сильные допущения экзогенности. Поэтому мы, вслед за Cotoyannis & Rice16, оцениваем такие допущения экзогенности с помощью теста Хаусмана17. Кроме того, чтобы повысить точность оценок, мы используем также метод оценки Амэмии-Макерди18, сходный с методами Хаусмана-Тейлора, но использующий более рационально составленный набор инструментов (хотя являющийся видоизменением инструментов модели Хаусмана-Тейлора). Сравнение этих двух методов с помощью теста Хаусмана говорит в пользу второго из них.

Для исследования была взята выборка респондентов, участвовавших в 9-12-м этапах РМЭЗ и ответивших на все пункты опроса. Это означает, что в анализ возможно включить лишь часть работающих. Ввиду отсева и сравнительно высокого процента отсутствующих ответов в анализ были включены лишь 274 мужчины (каждый участвовал в опросе четыре раза) и 476 женщин. Чтобы выявить возможную систематическую ошибку, связанную с формированием выборки, там, где это было возможно, проводились аналогичные оценки на существенно большей несбалансированной панели; результаты, к нашему удовлетворению, были сходными. Результаты приведены в Приложении, табл. A.9–A.12. В целом найдено, что хорошее состояние здоровья повышает заработки мужчин, но на предложение труда влияет мало. Это согласуется с результатами одномоментных исследований, полученными в предыдущем разделе с помощью метода инструментальных переменных. Однако в данном случае влияние хорошего здоровья меньше: оно увеличивает заработок примерно на 7,5%. Как ни странно, хорошее здоровье не влияет ни на заработную плату, ни на предложение труда у женщин, в отличие от результатов одномоментных исследований из предыдущего раздела - там это влияние у женщин было даже больше, чем у мужчин.

Для полноты эксперимента мы взяли другой показатель состояния здоровья, а именно число дней, пропущенных по болезни. Однако полученный коэффициент оказался статистически незначимым как в отношении заработной платы, так и в отношении предложения труда.

4.1.1.3. Влияние хронических заболеваний на преждевременный уход на пенсию

Этот раздел посвящен аспекту влияния здоровья на предложение труда, носящему достаточно узкий характер, – влиянию хронических заболеваний на решение о выходе из рабочей силы, т.е. об уходе на пенсию. Он дополняет проведенные выше анализы, которые также отчасти рассматривали предложение труда.

Многочисленные исследования в промышленно развитых странах свидетельствуют о том, что плохое здоровье, и особенно наличие хронических заболеваний, влияет на решение выйти на пенсию: здоровые люди при прочих равных условиях, как правило, уходят на пенсию позже. В работе Sammartino19 на основании данных из различных американских исследований сделан вывод, что люди со слабым здоровьем обычно уходят на пенсию на 1–3 года раньше здоровых людей с такими же экономическими и демографическими характеристиками. Bound, Stinebrickner & Waidmann20, основываясь на данных Американского исследования состояния здоровья и ухода на пенсию, выяснили, что у человека с плохим здоровьем вероятность оставить работу до наступления пенсионного возраста в 10 раз выше, чем у человека со сходными характеристиками, но средним состоянием здоровья. По данным Coile21, внезапное ухудшение здоровья ощутимо влияет на решения, связанные с предложением труда (это касается и мужчин, и женщин), прежде всего – если они сопровождаются серьезными изменениями функционального состояния. Так, сердечный приступ или инсульт, приводящие к резким ограничениям повседневной активности (например, самостоятельное одевание), по оценкам, на 1030 ч/ в год снижают у мужчин количество отработанных часов или на 42% увеличивают вероятность выхода из рабочей силы. У женщин эти показатели составляют соответственно 654 ч в год и 31%.

Что касается Европы, Jimenez-Martin, Labeaga & Martinez22 обнаружили, что здоровье23, особенно у мужчин, служит весомым аргументом в процессе принятия одним из супругов решения уйти на пенсию, а для второго супруга – последовать его примеру. Используя данные по всему ЕС о перемещениях рабочей силы на рынке труда в 1994–1995 гг., взятые из Европейского панельного обследования домохозяйств, авторы анализируют уход на пенсию отдельных лиц и супружеских пар в выборке мужчин старше 54 лет и женщин старше 49 лет. Убедительные данные о том, что состояние здоровья влияет на принятие решения об уходе на пенсию, получены и Siddiqui24 на основании данных Социоэкономического панельного исследования в Германии применительно к мужчинам Западной Германии, достигшим минимального возраста для ухода на пенсию (согласно проводимой в стране политике, он составляет 58 лет)25. Степень инвалидности, судя по всему, – решающий фактор раннего ухода на пенсию: среди мужчин-инвалидов вероятность ухода на пенсию, как только возраст это позволит, в четыре раза выше, чем среди тех, у кого инвалидности нет. Как отмечает Siddiqui (1997), из этих данных следует, что укрепление здоровья работников могло бы стать весьма действенным способом повысить реальный возраст ухода на пенсию.

Применение различных подходов, использованных в других странах, к Российской Федерации позволяет выявить статистически устойчивое и достаточно большое влияние хронических заболеваний как на возраст ухода на пенсию, так и на вероятность ухода на пенсию в следующем году. Мы применяли два взаимодополняющих метода: регрессию по Коксу и панельную логит-регрессию. С учетом поправок на другие факторы, от которых зависит решение уйти на пенсию (возраст, пол, доход), результаты, полученные обоими методами, подтверждают вывод, что хронические заболевания повышают вероятность ухода на пенсию. В первом случае (регрессия по Коксу) оценивалось, как влияют хронические заболевания на вероятность ухода на пенсию через определенное число лет после первого года трудоустройства. Недостатком этого подхода является то, что нельзя быть до конца уверенным в направлении причинно-следственной связи: указывает ли плохое здоровье на вероятность ухода на пенсию или же наоборот? Второй метод (панельная логит-регрессия) отчасти решает эту проблему, поскольку исследует влияние хронических заболеваний на вероятность ухода на пенсию в следующем году.

Данные регрессии по Коксу говорят, что гипотетический мужчина в возрасте 55 лет с медианным доходом и определенным набором других характеристик26 уйдет на пенсию в возрасте 59 лет; наличие хронического заболевания снизит этот возраст на два года (рис. 4.2). Технические подробности и результаты регрессии (см. вставку 4.2) могут быть трудны для понимания; их легче понять на интуитивном уровне, на примере гипотетического индивида. Сходные результаты получены и для женщин. Однако в строгом смысле можно говорить лишь о наличии связи между хроническим заболеванием и более ранним уходом на пенсию, поскольку определить момент начала заболевания из имеющихся данных нельзя. Не ясно даже, когда это произошло – до или после ухода на пенсию. Поэтому в данном случае мы не можем сказать, отражает ли выявленная статистическая связь влияние хронического заболевания на уход на пенсию или наоборот. Однако эту проблему можно решить с помощью панельной логит-регрессии.

Рисунок 4.2. Вероятность невыхода из рабочей силы при наличии хронических заболеваний и без них, зависимость от возраста. Данные регрессии по Коксу.

Примечание. Результаты регрессии по Коксу представлены в рамке 4.2.
Источник: расчеты, основанные на данных 11-го этапа РМЭЗ.

Как видно из данных панельной логит-регрессии, при наличии хронических заболеваний вероятность ухода на пенсию в следующем году значительно выше, чем у того же человека при их отсутствии. За частью участников РМЭЗ наблюдали в течение нескольких лет проведения опроса27. Это дает возможность с помощью панельной логит-регрессии оценить влияние хронических заболеваний в определенном году на вероятность ухода на пенсию в следующем. В данном случае оценивается вероятность ухода на пенсию в следующем году, а не через определенное число лет после первого года трудоустройства. В остальном набор независимых переменных такой же, как и в регрессии по Коксу. Результаты (табл. 4.3) очень близки к результатам регрессии по Коксу (табл. 4.2) – отличия несущественны. Хронические заболевания оказались очень значимым прогностическим фактором последующего ухода на пенсию. С учетом различия методологий второй результат более убедительно подтверждает наличие причинно-следственной связи между хроническими заболеваниями и вероятностью ухода на пенсию. По сравнению с другими включенными в модель переменными величина этого эффекта значительна.

Согласно обоим методам, влияние хронических заболеваний зависит от дохода: чем он ниже, тем сильнее наличие хронических заболеваний влияет на решение уйти на пенсию.

Отсюда следует, что менее состоятельные люди страдают от плохого здоровья вдвойне: во-первых, они более подвержены хроническим заболеваниям, а во-вторых, в случае болезни их материальное положение страдает сильнее, чем у более состоятельных людей, и эта особенность закрепляет социально-экономическое неравенство28. При расчетах этот результат выражается в статистически значимом эффекте взаимодействия между доходом и хроническими заболеваниями в моделях регрессии. В случае регрессии по Коксу это можно проиллюстрировать, сравнив влияние хронических заболеваний на описанного выше гипотетического работника и на другого работника с теми же характеристиками, но с доходом вдвое ниже медианного: последний уйдет на пенсию в возрасте 58,8 года, не имея хронических заболеваний, или 56,3 года (т.е. на 2,5 года раньше) при их наличии; при более высоком доходе эта разница составит лишь 2 года. Эти данные иллюстрируют градиент влияния на примере логит-модели с панельными данными: у мужчин с очень высоким доходом наличие хронического заболевания не влияет на возраст ухода на пенсию, а у мужчин с доходом чуть ниже среднего вероятность преждевременного ухода на пенсию на 24% выше, чем у здоровых (рис. 4.3).

Рисунок 4.3. Средняя расчетная вероятность ухода на пенсию в следующем году для мужчин при разном уровне дохода; данные панельной логит-регрессии.

Примечание. Результаты относятся к описанному в тексте гипотетическому респонденту.
Источник: расчеты, основанные на данных 9–11-го этапов РМЭЗ.

Вставка 4.2. Регрессия по Коксу: технические подробности и результаты

Регрессия по Коксу позволяет оценить точный момент события во времени. Ее обычно применяют при анализе выживаемости, где в качестве исхода рассматривается смерть. Она пригодна и для оценки времени ухода на пенсию. Мы построили модель регрессии по Коксу для возраста ухода на пенсию, используя данные 11-го этапа РМЭЗ (2002), содержащие ретроспективную информацию об уходе на пенсию.

Модель регрессии по Коксу для возраста ухода на пенсию - это модель регрессии рисков, в которой логарифм функции риска ухода на пенсию log[h(t)] считают линейно зависящим от логарифма базовой функции риска и влияния p ковариат. Формально:

log[h(t)] = log[h0(t)] + b1x1 + b2 x2 + ... + bpxp.

Таким образом, оцениваемые параметры отражают пропорциональный сдвиг базовой функции риска, обусловленный ковариатами. Положительный знак параметра соответствует увеличению риска ухода на пенсию за весь период времени (с момента первого трудоустройства). Результаты представлены в табл. 4.2. Приведенные коэффициенты означают следующее: положительный означает увеличение риска наступления события (в данном случае ухода на пенсию), а отрицательный - уменьшение такого риска. (Тест, основанный на расчете невязок Шонфельда, показал, что нулевая гипотеза, т.е. пропорциональный характер влияния хронического заболевания на решение о выходе на пенсию, не отбрасывается).

Таблица 4.2. Факторы, влияющие на возраст ухода на пенсию (результаты регрессии по Коксу)

Переменная

Коэффициент

Возраст

-0,492***

Квадрат возраста

0,003***

Женский пол

-0,423***

Возраст и женский пол

0,0132***

Состоит в браке

-0,275***

Сожительство

-0,129*

Вдовеет или состоит в разводе

-0,262***

Хроническое заболевание

-0,228***

Статус бедности

0,495***

Доход семьи

-0,0116***

Доход семьи и хроническое заболевание

-0,014**

Наличие среднего образования

-0,447***

Число детей младше семи лет

-0,123*

Женский пол и число детей младше семи лет

0,378***

Место рождения - Российская Федерация

-0,141***

Проживание в сельской местности

0,113**

Примечания.
*** Уровень значимости 1%;
** уровень значимости 5%;
* уровень значимости 10%.

Мы учли ряд демографических и социоэкономических показателей: возраст, пол, доход, уровень образования и т.д. Особый интерес среди связанных со здоровьем переменных представляет наличие хронического заболевания. Положительный коэффициент при этой переменной указывает на увеличение вероятности (то есть риска) ухода на пенсию; точкой отсчета служит первый год трудоустройства.

Люди, состоящие в браке, овдовевшие или разведенные покидают рынок труда позже тех, кто никогда в браке не состоял. С возрастом вероятность ухода на пенсию сначала падает, потом вновь начинает расти. Женщины уходят на пенсию позже мужчин, но это выражено слабо и с возрастом сглаживается. Курение повышает риск выхода на пенсию, но с возрастом влияние этого показателя снижается. Любопытно влияние веса: те, у кого он ниже нормы (согласно индексу массы тела), уходят на пенсию раньше, а те, кто страдает избыточным весом или ожирением, - позже работников с нормальным весом. Употребление спиртных напитков (со слов опрашиваемого) особого влияния не оказывает, а вот хронические заболевания оказывают положительное и очень значимое влияние. Иными словами, с учетом остальных факторов мы видим, что, в отличие от оценки по методу Каплан-Мейер, при каких бы то ни было хронических заболеваниях вероятность преждевременного ухода с рынка труда возрастает. Кроме того, влияние хронических заболеваний, в свою очередь, зависит от уровня доходов: чем он выше, тем слабее эффект. Мы обнаружили также, что работники, находящиеся за чертой бедности, уходят на пенсию раньше и что влияние уровня доходов отрицательно (т.е. чем он выше, тем позже работник уходит на пенсию). Число детей у мужчин значимо на результаты не влияет, а у женщин влияет положительно. И наконец, результаты регрессии по Коксу говорят о том, что те, кто родился в Российской Федерации, с большей вероятностью уйдут на пенсию, чем родившиеся за ее пределами, а живущие в деревне с большей вероятностью уйдут на пенсию раньше городских жителей.

Таблица 4.3. Результаты логит-регрессии (модель случайных эффектов)

Переменная

Коэффициент

Возраст

-0,492***

Квадрат возраста

0,003***

Исходная точка: мужской пол 

Женский пол

-0,423***

Возраст и женский пол

0,013***

Состоит в браке

-0,275***

Сожительство

-0,129*

Вдовеет или состоит в разводе

-0,262***

Хроническое заболевание

0,228***

Статус бедности

0,495***

Доход семьи

-0,012***

Доход и хроническое заболевание

-0,014**

Наличие среднего образования

-0,447***

Число детей в семье

-0,123*

Женский пол и число детей

0,378***

Место рождения – Российская Федерация

-0,141***

Проживание в сельской местности

0,113**

Константа

4,192***

р

0,141**

Примечания.
*** Уровень значимости 1%;
** уровень значимости 5%;
* уровень значимости 10%.

4.1.1.4. Связь между потреблением алкоголя и вероятностью увольнения

Злоупотребление алкоголем – вероятно, важнейшая из непосредственных причин смерти взрослого населения Российской Федерации. Кроме того, ряд исследований в других развитых странах показал, что злоупотребление алкоголем отрицательно сказывается на заработках и доходах, поскольку снижает производительность труда и может нарушить организацию рабочего времени, создавая трудности для работодателя29. В этом разделе, опираясь на доступные российские данные, мы рассматриваем, влияет ли потребление алкоголя в данном году (2001 г., 11-й этап РМЭЗ) на риск потерять работу в следующем (2002 г., 12-й этап РМЭЗ), исходя из предположения, что потеря работы – закономерное следствие существенного снижения производительности труда работника.

Найдено, что одно из отрицательных последствий злоупотребления алкоголем для экономики – значительный рост вероятности лишиться работы. Применяя панельную пробит-модель и учитывая пол, возраст, образование, стаж работы, величину заработка и форму собственности организации работодателя, мы нашли, что потребление алкоголя имеет статистически значимое, хотя и сравнительно небольшое, положительное влияние на риск увольнения (см. вставку 4.3). Малый размер этого влияния, возможно, отражает упрощенную структуру модели. Чтобы выявить сложное и, несомненно, очень важное влияние потребления алкоголя на рынок рабочей силы в Российской Федерации, необходимы дальнейшие исследования.

Вставка 4.3. Панельная пробит-модель – анализ вероятности лишиться работы (технические подробности и результаты)

Мы рассчитали пробит-модель вероятности лишиться работы, выбрав в качестве переменных пол, возраст (в месяцах), размер заработка, наличие среднего образования, число лет обучения после получения среднего образования, стаж работы, форму собственности предприятия (государственное, в иностранной собственности, в частной собственности российских владельцев) и, наконец, ежедневное потребление алкоголя (в граммах, в пересчете на чистый этиловый спирт) и квадрат последней величины. Фиктивная переменная «увольнение» принимает значение 1, если респондент имел работу на 11-м этапе (2002 г.) и не имел ее на 12-м этапе (2003 г.), но все же участвовал при этом в рабочей силе. Другое определение, содержащее условие отсутствия работы на 12-м этапе, привело к очень близкой идентификации. В выбранной структуре модели сделано допущение, что употребление алкоголя и вероятность лишиться работы связаны нелинейной зависимостью. Это предположение подтвердилось в других анализах. Для получения устойчивых стандартных ошибок вместо обычного метода расчета применялась оценка по Хьюберу-Уайту. Результаты приведены в табл. 4.4.

Таблица 4.4. Панельная пробит-модель - потребление алкоголя как фактор увольнения

Переменная

dF/dx

Среднее

Пол (мужской - 1)

-0,00208

1,54

Возраст, мес.

0,00006**

472

Среднемесячный заработок в 2002 г., руб.

-1,53e–06**

3422

Наличие среднего образования (да - 1)

-0,0043

1,14

Число лет обучения после получения среднего образования

-0,0011**

3,28

Стаж работы, годы

-0,0010***

19,03

Государственное предприятие

-0,00208

0,68

Предприятие в иностранной собственности

0,00852

0,05

Частное предприятие

0,00508*

0,43

Потребление алкоголя (в пересчете на чистый этиловый спирт), г/нед.

0,00030**

15,6

Квадрат потребления алкоголя

-2,84e–06**

1818

Примечания.
*** Уровень значимости 1%;
** уровень значимости 5%;
* уровень значимости 10%.
dF/dx означает дискретное изменение фиктивной переменной от0 до 1; z и P > |z| - проверка базового коэффициента на равенство нулю; число наблюдений = 4173; значение статистики Вальда χ2 (11) = 60,89; логарифмическое правдоподобие = -311,60966.

4.1.2. Более широкий аспект экономического ущерба от взрослой смертности: последствия для других членов семьи

До сих пор обсуждалось, как отражается плохое состояние здоровья на самом человеке. Но это лишь часть проблемы, поскольку в этом случае не учитываются последствия для других людей, особенно членов семьи. Данный раздел посвящен влиянию смерти одного из членов семьи на остальных – в частности, двум возможно взаимосвязанным факторам: депрессии и употреблению алкоголя. И то, и другое снижает производительность труда и ослабляет социальные связи, поэтому может рассматриваться как подходящие заменители показателей состояния экономики.

Смерть члена семьи на 53% повышает вероятность депрессии. Как и в предыдущих случаях, мы воспользовались панельным характером РМЭЗ, а именно данными 11-го (2002 г.) и 12-го (2003 г.) этапов, что позволило лучше оценить причинно-следственную связь. Выборка ограничивалась членами лишь тех семей, состав которых между 2002 и 2003 гг. оставался постоянным либо менялся вследствие смерти одного или нескольких членов. Таким образом, семьи, члены которых выбыли по иным причинам (например, в результате миграции или образования новой семьи), из рассмотрения были исключены.

С помощью пробит-анализа с учетом влияния значимых переменных было выяснено, как влияла смерть члена семьи в 2002 г. на вероятность того, что в следующем 2003 г. любой из оставшихся членов семьи испытает депрессию. Результаты приведены в табл. 4.5. Как и ожидалось, с увеличением возраста умершего вероятность депрессии падает. Была учтена также возможная разница в подушевом доходе, чтобы установить, не связана ли депрессия скорее с этим, чем с потерей близкого как таковой. Как оказалось, разница в подушевом доходе на вероятность депрессии не влияет.

Таблица 4.5. Влияние смерти члена семьи на вероятность развития депрессии. Результаты регрессии

Переменная

dF/dx

Среднее

Пол (мужской – 1)

-0,0208

1,54

Возраст, мес.

0,00006**

472

Зарплата в 2002 г., руб.

-1,53е-06**

3422

Наличие среднего образования (да – 1)

-0,0043

1,14

Число лет обучения после получения среднего образования

-0,0011**

3,28

Стаж работы, годы

-0,0010***

19,03

Государственное предприятие

-0,00208

0,68

Предприятие в иностранной собственности

0,00852

0,05

Частное предприятие

0,00508*

0,43

Потребление алкоголя (в пересчете на чистый этиловый спирт), г/нед.

0,00030**

15,6

Квадрат потребления алкоголя

-2,84е-06

1818

Примечания.
*** Уровень значимости 1%;
** уровень значимости 5%;
* уровень значимости 10%;
число наблюдений = 8113; отношения правдоподобия χ2 (9) = 321,50; логарифмическое правдоподобие = –3740,8969.

Смерть члена семьи увеличивала потребление алкоголя приблизительно на 10 г в день. Если умерший работал, то эта величина составляла 25 г в день. Была построена пробит-модель для данных за те же два года, в которую были включены в основном те же контролируемые переменные, что и при изучении депрессии. Неожиданным стало то, что, если умерший был главой семьи, независимого влияния не отмечено, по крайней мере, на изученном коротком промежутке времени. Результаты подробно изложены в табл. 4.6.

Таблица 4.6. Потребление алкоголя, вызванное смертью члена семьи. Результаты регрессии

Переменная

Коэффициент

Пол (мужской – 1)

36,47***

Возраст, мес.

-0,01***

Трудоустроен (да – 1)

23,21***

Разница в подушевом доходе (до и после смерти члена семьи

0,0005***

Наличие среднего образования (да – 1)

10,75***

Число членов семьи, умерших в предыдущем году

10,55**

Число умерших глав семей

4,40

Число умерших членов семьи, которые работали

25,19*

Константа

-44,95***

Примечания.
*** Уровень значимости 1%;
** уровень значимости 5%;
* уровень значимости 10%;
число наблюдений = 8170; 3677 наблюдений, цензурированных слева по параметру алкоголь ≤ 0; 4493 нецензурированных наблюдения; отношения правдоподобия χ2 (8) = 1002,07; логарифмическое правдоподобие = –26843,276.

4.1.3. Влияние хронических заболеваний на доходы семьи

Хронические заболевания отрицательно сказывались на доходах семей в Российской Федерации, особенно в 1998–2002 гг. Для преодоления некоторых технических трудностей, возникающих при оценке того, как состояние здоровья влияет на экономическое положение домохозяйств (главным образом это вопрос эндогенности переменной, характеризующей состояние здоровья), был применен иной подход, чем в остальных оценках в ходе этой работы30. Методом двойных различий в сочетании с методом отбора подобного по вероятности были проанализированы данные РМЭЗ за 1994–2002 гг. Это позволило сравнивать пары семей, сходные во всем, кроме состояния здоровья. Методологические подробности и результаты представлены во вставке 4.4.

Применяя двухшаговую процедуру, мы нашли, что хронические заболевания снижают подушевой медианный доход гипотетического индивида с заданными характеристиками на 5,6%31. Первый шаг подтвердил, что плохое состояние здоровья (в целом) отрицательно влияет на доходы семей. В 1998–2002 гг. это влияние было выражено сильнее, чем до финансового кризиса в России. Затем на более подробной логит-модели оценили, насколько хронические заболевания повышают вероятность неблагоприятных для здоровья последствий. Показано, что риск дальнейшего ухудшения здоровья при этом возрастает. Общее косвенное влияние хронических заболеваний на доходы семей складывается из влияния хронических заболеваний и плохого состояния здоровья в целом.

Вставка 4.4. Влияние на доходы семей: технические подробности и результаты

Чтобы справиться с проблемой эндогенности при оценке влияния здоровья на экономическое положение семей, мы воспользовались стратегией, не требующей инструментальных переменных. Метод двойных различий в сочетании с методом отбора подобного по вероятности описан в работах Rosenbaum & Rubin32 и Heckman, Ichimura &Todd33. Согласно этому подходу, каждая семья, где есть проблемы со здоровьем, сопоставляется со сходной семьей, где таких проблем нет. Подобие выражается в баллах вероятности отрицательных последствий для здоровья в семье с заданными характеристиками (например, наличие хронических заболеваний). Сравнивая таким образом две сходные семьи, можно выявить причинно-следственную связь между здоровьем и доходом. Суть в том, что сравниваются две группы, отличные лишь по изучаемой переменной. Такая стратегия позволяет отделить влияние состояния здоровья от иных возможных эффектов.

Результаты (табл. 4.7) говорят о влиянии на совокупный доход двух разных событий, связанных с плохим состоянием здоровья: плохого здоровья в целом и госпитализации. Чтобы выявить различия между периодом, непосредственно предшествовавшим экономическому кризису 1998 г., и периодом после его начала, мы провели две отдельные оценки, для 1994-1998 гг. и для 1998-2002 гг. Результаты неоспоримо свидетельствуют об отрицательном влиянии плохого состояния здоровья на материальное благополучие семей, причем во втором периоде это влияние было заметнее.

Таблица 4.7. Метод двойных различий в сочетании с методом отбора подобного по вероятности: влияние плохого здоровья на совокупный доход в разные периоды времени

 

Совокупный доход

1994-1998

1998-2002

1994-2002

Ухудшение здоровья

-22,255

-135,98***

-83,147***

Госпитализация

-136,19***

-105,83***

-82,30***

Примечание.
*** Уровень значимости 1%.

Чтобы выявить влияние именно хронических заболеваний, мы применили логит-модель, позволившую оценить, повышают ли хронические заболевания вероятность неблагоприятных для здоровья последствий и насколько, если да. Полученные результаты здесь не приводятся, но доступны по запросу у авторов. Они показывают, что хронические заболевания повышают риск ухудшения здоровья, а также госпитализации и хирургического вмешательства. Наши данные подтверждают наличие косвенного отрицательного влияния хронических заболеваний на материальное положение российских семей, особенно после экономического кризиса 1998 г. Но каков же размер этого влияния? Исчерпывающий ответ дать невозможно, поскольку риск ухудшения здоровья зависит не только от наличия в семье тех, кто страдает хроническими заболеваниями, но и от других факторов: числа курящих, размера семьи, числа пожилых людей и т.д. Однако можно дать ответ для конкретной группы населения: городские семьи, курящих или бросивших курить в семье нет, нет членов семьи старше 60 или моложе 14 лет, по крайней мере, двое работающих, по крайней мере у одного члена семьи есть среднее образование. Для этой ограниченной группы средние различия в вероятности ухудшения здоровья между семьями, где есть страдающие хроническими заболеваниями, и семьями, где таких нет, составляют 0,219. Различия в вероятности госпитализации составляют 0,038, а хирургического вмешательства - 0,018. Умножая эти различия на результаты, характеризующие влияние ухудшения здоровья, госпитализации и хирургического вмешательства на материальное положение, получим косвенное влияние хронических заболеваний на доход. Оно составляет 5,6% медианного подушевого дохода.

До сих пор мы рассматривали разные механизмы влияния здоровья на различные экономические показатели Российской Федерации. Это согласуется с данными, приводимыми в постоянно растущей литературе по вопросам здоровья и экономики, посвященной другим странам, и более богатым, и более бедным. Результаты всех представленных здесь оценок имеют высокую статистическую значимость, а величина влияния там, где это можно было оценить, значительна.

В разделе 4.2 рассматривается вопрос: каких выгод для экономики можно ожидать при определенном снижении заболеваемости взрослого населения, связанной с неинфекционными заболеваниями и травмами, за определенный промежуток времени?

4.2. Каких макроэкономических выгод можно ожидать от улучшения здоровья населения?

В этом разделе оцениваются макроэкономические выгоды от снижения уровня взрослой смертности, обусловленной неинфекционными заболеваниями и травмами, в Российской Федерации; можно заключить, что они будут велики независимо от метода оценки. Экономическая выгода несомненна и значительна, несмотря на то, что рассматриваются лишь последствия снижения смертности без учета дополнительного эффекта от связанного с этим снижения заболеваемости. Основные результаты подробнее изложены ниже.

  • Статическая экономическая выгода (стоимость года жизни, выраженная в величине ВВП на душу населения) от постепенного снижения к 2025 г. уровня смертности взрослого населения Российской Федерации от неинфекционных заболеваний и травм до нынешнего уровня в 15 странах ЕС (входивших в него до 2004 г.) оценивается как 3,6–4,8% от ВВП Российской Федерации в 2002 г.
  • Выгода в общественном благосостоянии (стоимость года жизни выражается более широким понятием «стоимости жизни») для тех же граничных условий оценивается в 29% от ВВП Российской Федерации в 2002 г.
  • Динамические выгоды, т.е. влияние на темпы экономического роста, велики и продолжают расти с течением времени. Даже если будущая прибыль дисконтируется по ее величине в начальном году (2002 г.), она все равно многократно превысит величину статической выгоды.

В этом разделе влияние здоровья на российскую экономику оценивается несколькими разными способами. Мы различаем статическую (раздел 4.2.1) и динамическую (раздел 4.2.2) оценку издержек. Статические оценки являются наглядными и не требуют сложных вычислений. Более сложные динамические оценки издержек, характеризующие влияние здоровья на экономический рост, дают более полную макроэкономическую картину влияния и должны представлять наибольший интерес для политиков. Осознавая, что качество жизни важнее количества производимых товаров, мы рассмотрим также статическую выгоду в благосостоянии.

4.2.1. Выгода, обусловленная снижением уровня смертности от неинфекционных заболеваний и травм: простой статический расчет

Для оценки экономической выгоды от снижения в будущем смертности для начала нужно разработать сценарии изменения смертности. Мы пошли по намеренно простому пути, взяв три сценария изменения взрослой (15–64 лет) смертности между 2002 г. (последним, для которого есть данные в базе данных смертности ВОЗ) и 2025 г. Поскольку нас прежде всего интересуют неинфекционные заболевания и травмы, в рассмотрение включены лишь обусловленные этими причинами изменения взрослой смертности34. Таким образом, исходная точка – это выбор трех сценариев смертности взрослого населения от неинфекционных заболеваний и травм. Определив начальные условия, можно оценить будущие тенденции, подставляя расчетные изменения в уровнях взрослой смертности в разные сценарии.

Сценарий 1: Оптимистический

Он предполагает принятие мер, снижающих смертность от неинфекционных заболеваний и травм в Российской Федерации до уровней, соответствующих нынешнему уровню в 15 странах, вошедших в ЕС до 1 мая 2004 г. Это соответствует снижению смертности от неинфекционных заболеваний на 4,6% в год, а от травм – на 6,6%.

Сценарий 2: Промежуточный

В этом сценарии величина снижения смертности вдвое скромнее, чем в оптимистическом. Ежегодное снижение смертности от неинфекционных заболеваний здесь принимается равным 2,3%, а от травм – 3,3%.

Сценарий 3: Сохранение status quo

Согласно этому сценарию, уровень взрослой смертности от неинфекционных заболеваний и травм в Российской Федерации сохранится неизменным с 2002 по 2025 г. Можно счесть это излишне пессимистическим вариантом, поскольку при нынешних заметных темпах экономического роста (которые могут сохраняться и в дальнейшем) такое снижение смертности должно быть почти автоматическим следствием, даже если ничего дополнительно не делать для укрепления здоровья взрослого населения. Заглянуть в будущее нельзя, однако из рис. 4.4 видно, что (а) длительная тенденция роста смертности от неинфекционных (особенно сердечно-сосудистых) заболеваний и травм за последние десятилетия вряд ли дает повод ждать внезапного или даже постепенного снижения смертности в отсутствие изменений в экономической политике или политике здравоохранения; (б) за последние годы смертность, обусловленная этими причинами, существенно выросла, несмотря на мощный экономический рост. Поэтому сценарий, предполагающий сохранение смертности вследствие этих двух причин на уровне 2002 г., можно считать умеренно оптимистическим.

Результаты реализации каждого из указанных сценариев при неизменности всех других причин взрослой смертности приведены на рис. 4.5.

Ни для одного из предложенных сценариев не рассматривается подробно влияние тех или иных мер; это тема будущих исследований. Для нас главное – реалистичность выбранных сценариев, т.е. такие показатели снижения смертности, которые достигнуты в Западной или Северной Европе за прошедшие десятилетия. Несмотря на то что наиболее смелый сценарий действительно очень смел, подобного удавалось достигнуть в прошлом, например, в Северной Карелии и Финляндии (World Bank 2005). Можно видеть, что важны в первую очередь не уровни смертности согласно каждому из сценариев, а разница между ними: именно разница между двумя любыми сценариями определяет убыток или выгоду от их реализации.

Рисунок 4.4. Динамика стандартизованных показателей смертности от сердечно-сосудистых заболеваний и травм в Российской Федерации (возраст 0–64 года, на 100000 населения).

Источник: Европейское региональное бюро ВОЗ, Европейская база данных «Здоровье для всех», 2006 г.

Рисунок 4.5. Три сценария динамики взрослой смертности в Российской Федерации от неинфекционных заболеваний и травм (2002–2025 гг.) по сравнению с ЕС-15 (2001 г.) (возраст 15–64 года, на 100 000 населения)

Примечания. ЕС-15 – страны, вошедшие в ЕС до 1 мая 2004 г.; сценарии соответствуют допущениям, описанным в тексте.
Источник: исходные значения и контрольная точка (EC-15) – см. табл. 4.8.

В таблице 4.8 приведены фактические уровни смертности от неинфекционных заболеваний и травм в Российской Федерации (2002 г.) и странах, вошедших в ЕС до мая 2004 г. (2001 г.). Для наглядности добавлены еще и данные по смертности от сердечно-сосудистых заболеваний, поскольку на них приходится наибольшая доля общей взрослой смертности от неинфекционных заболеваний. Российские уровни многократно превышают европейские, и для смертности от сердечно-сосудистых заболеваний это различие особенно велико.

Таблица 4.8. Взрослая смертность от различных причин в Российской Федерации и в странах, вошедших в ЕС до мая 2004 г (возраст 15–64 года, на 100000 населения)

 

Российская Федерация

ЕС-15

Уровень смертности, % от смертности в ЕС-15

Неинфекционные заболевания

605

206

294

Травмы

281

58

484

Сердечно-сосудистые заболевания

348

37

941

Примечания. Данные по Российской Федерации относятся к 2002 г., для ЕС-15 (стран, вошедших в ЕС до 1 мая 2004 г.) относятся к 2001 г. или последнему году, по которому есть данные; средний показатель по EC-15 представляет собой данные, взвешенные по населению.
Источник: Европейское региональное бюро ВОЗ, 2006 г.

Далее была проведена первичная экономическая оценка результатов реализации разных сценариев в связи с возможными мероприятиями по борьбе с неинфекционными заболеваниями и травмами вплоть до 2025 г. Сначала применялся «узкий» подход, в основу которого положен недополученный продукт производства, т.е. ВВП на душу населения, а затем более широкий, где учитывалась стоимость дополнительных лет здоровой жизни.

Ниже освещены различные способы оценки статической выгоды для экономики при реализации оптимистического и промежуточного сценариев в сравнении со сценарием, где сохраняется существующее положение. При первом способе стоимость потерянного года взрослой жизни выражается в величине ВВП на душу населения. Это заведомо грубый (не имеющий глубокого теоретического обоснования), но довольно распространенный35 способ оценки.

Второй подход опирается на четкую теоретическую базу оценки общественного благосостояния, принимая как истину, что стоимость потерянного года жизни намного превышает недополученный продукт.

Статическое влияние на ВВП

Статическая экономическая выгода от постепенного снижения к 2025 г. взрослой смертности от неинфекционных заболеваний и травм в Российской Федерации до нынешних уровней в 15 странах, вошедших в ЕС до 1 мая 2004 г., (оптимистический сценарий) оценивается как 3,6–4,8% от ВВП Российской Федерации в 2002 г. Анализ обоих сценариев, в которых смертность снижается, включает три варианта (А, Б и В), отличающихся динамикой роста ВВП. Чем больше ВВП, тем больше продукта производства будет недополучено вследствие потерянного года жизни, а значит, возрастет и выгода, обусловленная снижением смертности. Каждый сохраненный год жизни (по сравнению со сценарием, не предполагающим изменений) оценивался по расчетной величине подушевого ВВП для этого года. Чтобы сопоставить разные потоки будущих доходов, полученные величины были дисконтированы по принятой обычно 3% ставке до уровня 2002 г. В таблицах 4.9 и 4.10 приведены значения выгоды как в абсолютном денежном выражении, так и в виде доли ВВП для обоих сценариев. Здесь тоже введена дополнительная графа, касающаяся взрослой смертности от сердечно-сосудистых заболеваний36.

Реальный выигрыш для экономики от снижения будущей смертности, скорее всего, превысит приведенные выше расчетные величины. Динамические эффекты, если они есть, должны быть больше статических, поскольку даже минимальный динамический эффект со временем перекроет любой статический выигрыш. Многочисленные эмпирические данные свидетельствуют, что хорошее здоровье действительно способствует экономическому росту, в конечном счете, приводя к положительному динамическому влиянию на макроэкономическом уровне. Размер такого влияния подробнее рассматривается в разделе 4.2.2. В разделе «Общественное благосостояние: статические эффекты» ниже применяется более широкий подход к экономической оценке, хотя тоже статический. Согласно этому подходу, конечной целью экономической политики является не максимальный прирост ВВП, а общественное благосостояние (ВВП не является идеальным показателем и используется просто как общепринятый заменитель общественного благосостояния). Чтобы оценить влияние здоровья на общественное благосостояние, необходимо выразить это улучшение в денежном эквиваленте благосостояния. Соответствующий подход описан ниже.

Таблица 4.9. Оценка экономической выгоды для наиболее оптимистического сценария

 

Неинфекционные заболевания

Травмы

Неинфекционные заболевания и травмы в сумме

Сердечно-сосудистые заболевания

(А) Нулевой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

286,54

139,75

426,29

176,31

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

2,42

1,18

3,60

1,49

(Б) 3% годовой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

341,26

165,44

506,71

207,53

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

2,88

1,40

4,27

1,75

(В) 5% годовой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

387,07

186,85

573,91

233,41

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

3,26

1,58

4,84

1,97

Примечание. Будущая выгода дисконтирована до текущей по ставке 3% в год; ППС – паритет покупательной способности, т. е. реальный ВВП (валовой внутренний продукт) на душу населения.

Общественное благосостояние: статические эффекты

Ряд видных экономистов, а также международные финансовые организации (Всемирный банк, Международный валютный фонд) для оценки экономических издержек, обусловленных смертностью, начали использовать более широкое понятие, чем подушевой ВВП. В основе их подхода лежит неоспоримый факт, что ВВП – несовершенный инструмент оценки общественного благосостояния, поскольку не учитывает ценности здоровья. Истинной целью экономической деятельности является максимальное повышение общественного благосостояния, а не просто производство товаров. Поскольку здоровье – важная составляющая общественного благосостояния (если правильно определять это понятие), при оценке экономических издержек, обусловленных смертностью, лишь в виде величины недополученного ВВП, упускается одна из важнейших сторон его «истинного воздействия» на экономику, т.е. воздействие на общественное благосостояние.

Таблица 4.10. Оценка экономической выгоды для промежуточного сценария

 

Неинфекционные заболевания

Травмы

Неинфекционные заболевания и травмы в сумме

Сердечно-сосудистые заболевания

(А) Нулевой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

152,17

96,37

248,54

154,74

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

1,3

0,8

2,1

1,3

(Б) 3% годовой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

229,74

144,90

374,64

231,46

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

1,9

1,2

3,2

2,0

(В) 5% годовой прирост ВВП на душу населения

Текущая величина выгоды за 2002-2025 гг., млн. ППС долл. США

304,54

191,58

496,12

305,06

Величина выгоды, % от ВВП за 2002 г.

2,6

1,6

4,2

2,6

Примечания. Будущая выгода дисконтирована до текущей по ставке 3% в год; ВВП – валовой внутренний продукт; ППС – паритет покупательной способности.

Хотя здоровье и не имеет рыночной цены, однако ценится высоко, выше, чем большинство рыночных или нерыночных товаров. Здоровье не учитывают при расчете ВВП из-за того, что оно не является рыночным товаром, а значит, не имеет рыночной стоимости137. Однако это не означает, что здоровье ничего не стоит. При опросах люди заявляют, что готовы достаточно дорого заплатить, чтобы улучшить состояние своего здоровья и сохранить его дольше, – а значит, присваивают здоровью некую неявно выраженную стоимость. Эта стоимость велика, но не бесконечна, поскольку пожертвовать всем в обмен на улучшение здоровья люди, как правило, не готовы38.

Чтобы нагляднее представить ту высокую стоимость, которая присваивается здоровью, можно оценить, насколько люди готовы пожертвовать здоровьем в обмен на те или иные рыночные товары, имеющие цену. Для этого проводятся исследования готовности заплатить, которую можно оценить по величине надбавок за риск на рынке труда: работы, сопряженные с риском для здоровья (например, шахтерский труд), оплачиваются выше. Посвященные этому вопросу многочисленные исследования позволяют рассчитать «стоимость статистической жизни», которую можно использовать для оценки изменений в показателях смертности. Впервые стоимость снижения уровня смертности при расчете национального дохода учел Usher39. С этой целью он оценил прирост «полного дохода», понятия, учитывающего изменения в продолжительности жизни за счет включения их в процедуру оценки общественного благосостояния. Расчеты были выполнены для шести стран или политических образований (Канады, Чили, Франции, Японии, Шри-Ланки и Тайваня) за период середины XX века. В странах с более высокими доходами примерно 30% прироста полного дохода было обусловлено снижением смертности. Для расчета изменений полного дохода стоимость изменений годового уровня смертности (рассчитанную с использованием стоимости статистической жизни) складывают с изменениями величины ВВП на душу населения за год. Даже эти оценки являются консервативными, поскольку включают лишь стоимость изменений уровня смертности, но не учитывают общей стоимости улучшения здоровья.

В работе Nordhaus40 новаторский метод Usher был использован вновь, на сей раз применительно к США; было обнаружено, что экономическая стоимость увеличения продолжительности жизни за период с начала XX века примерно совпадает со стоимостью прироста объема товаров и услуг, не относящихся к сфере здоровья. Была проверена гипотеза о том, что улучшение состояния здоровья явилось одним из важнейших факторов роста экономического благосостояния (определяемого как полный доход) в XX веке. При более подробной оценке видно, что до 1950 г. «доход от укрепления здоровья» вносил в полный доход несколько больший вклад, чем товары и услуги, не относящиеся к сфере здоровья, а в последующие годы лишь незначительно отставал от него. Если результаты этого и других подобных исследований (например, Сutler & Richardson41, Miller42; Costa & Kahn43, Crafts44, Viscusi & Aldy45) подтвердятся, то роль здоровья придется пересмотреть: социальная отдача от затрат на укрепление здоровья (через систему здравоохранения и другие влияющие на это сектора) может быть во много раз больше, чем от других видов вложения средств.

Применяя этот подход для оценки прироста в «благосостоянии» при реализации наиболее оптимистического сценария, получим величину, достигающую 29% от ВВП за 2001/2002 гг. Несложно сходным образом оценить прирост благосостояния от снижения взрослой смертности в Российской Федерации. Важный исходный показатель – стоимость статистической жизни в Российской Федерации. При подобных оценках необходима уверенность, что нижняя граница правдоподобных оценок не вызывает сомнений. Истинные значения, безусловно, будут выше, однако главное – установить минимальную величину, которая являлась бы достоверной. В данном случае за величину стоимости статистической жизни в Российской Федерации в 2002 г. была принята весьма умеренная величина 500000 долларов США. Чтобы оценить, насколько консервативна эта оценка, см. работу Miller (2000), где обобщен ряд исследований стоимости статистической жизни и разработана формула для ее прогнозирования исходя из валового национального продукта (ВНП) на душу населения и ряда других факторов. Для Российской Федерации Miller получил значения, равные 300–800000 долларов США, причем наиболее точная оценка дает 370000 долларов США. Однако эти значения опирались на данные по ВВП за 1997 г. и выражены в долларах по курсу 1995 г. С 1997 по 2003/2004 гг. российский ВВП вырос на 30%. Стоимость статистической жизни с поправками на данный рост составит 500000 долларов США по курсу 1995 г. Совокупная инфляция в США за период с 1995 по 2004 г. составила 18%, отсюда статистическая стоимость жизни в Российской Федерации будет равняться 590000 долларов США. Таким образом, используемое здесь значение 500000 долларов США можно принять за нижнюю границу. В работе Сrafts46 на основании анализа имеющихся исследований, посвященных стоимости статистической жизни, выдвинуто предположение, что за стоимость статистической жизни в стране можно принять значение, равное ВВП на душу населения, умноженному на 132. Для Российской Федерации стоимость статистической жизни в 2002 г. будет составлять 8230 долларов США, умноженные на 132, т.е. 1086360 долларов США, что приблизительно вдвое превышает значение, принятое нами. Однако в данной формуле принята эластичность стоимости статистической жизни, равная единице, тогда как другие авторы принимают эластичность доходов менее 1 (см., например, Viscusi & Aldy47), а при этом стоимость статистической жизни в странах с более низким ВВП на душу населения будет ниже. Однако и в этом случае наша оценка может служить нижней границей диапазона возможных значений.

В таблице 4.11 приводятся результаты оценки прироста благосостояния при реализации сценариев 1 и 2 исходя из стоимости статистической жизни в Российской Федерации, равной 500000 долларов США. При расчетах прироста благосостояния использовалась та же ставка дисконтирования (3%), что и в табл. 4.9 и 4.10. Мы принимаем, что стоимость статистической жизни в 2002–2025 гг. остается неизменной; это согласуется с литературными данными при условии, что ВВП на душу населения тоже не меняется (вариант А в табл. 4.9). Если ВВП со временем растет, стоимость статистической жизни в последующие годы тоже будет расти, тем самым еще больше увеличивая прирост общественного благосостояния, обусловленный улучшением здоровья.

Таблица 4.11. Прирост общественного благосостояния при реализации наиболее оптимистического и промежуточного сценариев

 

Неинфекционные заболевания

Травмы

Неинфекционные заболевания и травмы в сумме

Сердечно-сосудистые заболевания

Наиболее оптимистический сценарий

Текущая величина прироста, ППС долл. США

1512

866

2377

1242

Величина прироста, % от ВВП за 2002 г.

18,4

10,5

28,9

15,1

Промежуточный сценарий

Текущая величина прироста, ППС долл. США

919

565

1484

876

Величина прироста, % от ВВП за 2002 г.

11,2

6,9

18,0

10,6

Примечания. ВВП – валовой внутренний продукт; ППС – паритет покупательной способности.

Данные табл. 4.11 можно истолковывать так: в 2002 г. среднестатистический россиянин был готов заплатить 1512 долларов США, если при этом мог рассчитывать на снижение риска смертности от неинфекционных заболеваний, предусмотренное наиболее оптимистическим сценарием. Вполне закономерно, что данные оценки прироста благосостояния многократно превышают результаты предыдущих расчетов на основе ВВП. В частности, совокупный эффект от снижения смертности, обусловленной неинфекционными заболеваниями и травмами, примерно в 10 раз выше, чем полученный при более узком подходе.

В разделе 4.2.2 оценивается вероятное влияние изменений во взрослой смертности на экономический рост; это дополняет представленный здесь статический анализ на основе ВВП.

4.2.2. Динамические эффекты: влияние здоровья взрослого населения на экономический рост

Результаты недавних эмпирических исследований в разных странах мира убедительно свидетельствуют, что состояние здоровья населения – мощный фактор экономического роста. Это обусловлено влиянием здоровья на сбережения48, инвестиции в человеческий капитал49, участие в рынке труда50, прямые иностранные инвестиции51 и рост производительности труда52. Все эти эффекты подтверждают в своих теоретических и эмпирических работах Barro53; Bhargava, Jamison & Murray54; Bloom, Canning & Sevilla55; Jamison, Lau & Wang56 и многие другие. Исследования, посвященные связи между здоровьем населения и уровнем доходов или темпами их роста, очень различны между собой: отличаются изучаемые страны, временные рамки, контролируемые переменные, формы применяемых при анализе уравнений, описания и конфигурации данных, методы оценки. Тем не менее параметрические оценки влияния продолжительности жизни на темпы экономического роста обладают выраженным сходством и устойчивостью, несмотря на то что эмпирические результаты регрессии роста обычно имеют малую устойчивость ввиду высокой степени мультиколлинеарности между многими из используемых независимых переменных57. В ряде исследований исходное состояние здоровья (оцениваемое обычно по продолжительности жизни или взрослой смертности) оказалось статистически более значимым и важным прогностическим фактором последующего экономического роста, чем показатели, связанные с уровнем образования58. Так, Bhargava, Jamison & Murray59 при помощи панельной регрессии показали, что пятилетний прирост ВВП на душу населения зависит, среди прочего, и от уровня взрослой смертности в стране. Они показали также, что именно прирост ВВП зависит от уровня смертности, а не наоборот. В данном разделе указанная эмпирическая зависимость рассматривается применительно к Российской Федерации, а полученные эмпирические результаты используются для прогноза различных вариантов динамики ВВП на душу населения при все тех же трех сценариях развития ситуации. При этом сделано допущение, что выведенные для репрезентативной выборки стран мира эмпирические закономерности справедливы и для Российской Федерации (подробнее см. вставку 4.5).

Применительно к Российской Федерации динамические выгоды от улучшения здоровья взрослого населения, т.е. влияние на темпы экономического роста, очень велики и с течением времени растут. Согласно одной консервативной оценке, разница в размере подушевого ВВП между сценарием, где смертность неизменна, и наиболее оптимистическим сценарием возрастет со 105–324 долларов США (в зависимости от применяемой методологии) в 2005 г. до 2856–9243 долларов США в 2025 г. Даже при дисконтировании этих величин до уровня исходного года они все равно многократно превысят статическое влияние на ВВП. На рис. 4.6 представлена расчетная динамика уровня ВВП для трех сценариев, использующая наиболее консервативную нижнюю границу расчетных значений показателя экономического роста. Область между кривыми для сценариев 1 и 3 характеризует экономическую выгоду при реализации оптимистического сценария по сравнению с сохранением существующего положения.

Рисунок 4.6. Прогноз роста ВВП на душу населения (в ППС доллара США) для трех сценариев

Примечания.
ВВП – валовой внутренний продукт;
ППС – паритет покупательной способности;
ЕС-15 – страны, вошедшие в ЕС до 1 мая 2004 г.

Во вставке 4.5 описана применявшаяся методология и представлены подробные результаты.

Вставка 4.5. Оценки влияния здоровья на экономический рост: технические подробности и результаты

Сперва была построена стандартная объединенная панельная регрессия экономического роста по методу наименьших квадратов за 1960-2000 гг. Зависимой переменной является средний годовой прирост подушевого ВВП за 5 лет. Независимыми переменными служат запаздывание ВВП на душу населения за 5 лет, запаздывающий уровень рождаемости, запаздывающий уровень смертности в трудоспособном возрасте60 и индекс открытости Сакса-Уорнера61. Уровень рождаемости взят из Показателей мирового развития (World Bank, 2004), а уровень взрослой смертности рассчитан по данным из соответствующей базы данных ВОЗ.

Поскольку панельные регрессии, рассчитанные методом наименьших квадратов, дают заниженные оценки прироста ВВП62, в отношении того же регрессионного уравнения была применена модель фиксированных эффектов. Известно, что она дает завышенные оценки прогнозируемого прироста ВВП63. Таким образом, несмещенная оценка прироста ВВП лежит посередине. Результаты регрессии согласно обоим методам представлены в табл. 4.12.

Таблица 4.12. Результаты регрессии роста ВВП

Зависимая переменная: ВВП на душу населения

МНК

ФЭ

Запаздывающий ВВП на душу населения

0,86*** (0,02)

0,65*** (0,05)

Запаздывающий уровень рождаемости

-0,05 (0,03)

-0,17*** (0,06)

Открытость

0,16***

(0,02)-

Запаздывающий уровень взрослой смертности

-0,08** (0,04)

-0,18*** (0,06)

Коэффициент смешанной корреляции

0,97

0,98

Количество наблюдений

302

332

Примечания.
В скобках приведены гетероскедастически состоятельные стандартные ошибки;
*, ** и *** обозначают уровни значимости 10, 5 и 1% соответственно; постоянные члены уравнения не указаны.
Источники: данные по ВВП (валовому внутреннему продукту) взяты из сводной таблицы Пенсильванского университета по размеру ВВП на душу населения (версия 6.0) (http://pwt.econ.upenn.edu); индекс открытости - не зависящая от времени фиктивная переменная (1965-1990 гг.), из Gallup & Sachs (1999) (http://www.cid.harvard.edu/ ciddata/ciddata.html); данные по рождаемости - World Bank (2004).

Оценка методом наименьших квадратов дает средний прирост ВВП за пять лет, равный 14%, или примерно 3% в год. Согласно модели фиксированных эффектов, прогнозируемый прирост ВВП составляет даже 7% в год. Результаты, представленные в табл. 4.12, дают уровень конвергенции, равный 14% для метода наименьших квадратов, а для модели фиксированных эффектов даже 35%, что намного больше 2%, принятых в эмпирических исследованиях. Однако, как отмечает Islam64, при анализе панельных данных уровни конвергенции резко возрастают, а в долгосрочной перспективе еще и накладываются на эффекты экономического цикла. Что касается интересующей нас переменной, то, согласно обеим оценкам, запаздывающая взрослая смертность оказалась статистически высоко значимой, причем, как и ожидалось, с отрицательным знаком. Следовательно, чем выше уровень смертности, тем ниже прирост подушевого ВВП.

Далее обе регрессии роста использовались для прогнозирования роста подушевого ВВП в России до 2025 г. При этом сделано допущение о динамике уровня рождаемости, данные о которой были взяты из прогнозов Отдела народонаселения ООН. Поскольку ключевой вопрос настоящего исследования связан с различными сценариями смертности, было сделано допущение о том, что открытость российской экономики на протяжении 20 лет останется неизменной. Рост открытости не изменит коренным образом результаты, хотя несколько увеличит крутизну кривой роста.

При расчетах использовались уже описанные выше сценарии изменения взрослой смертности (рис. 4.5). Расчет будущего роста ВВП на душу населения проведен отдельно для результатов, полученных методом наименьших квадратов и в модели фиксированных эффектов. Результаты представлены на рис. 4.7.

Рисунок 4.7. Прогноз роста ВВП на душу населения (в ППС доллара США), регрессия по методу наименьших квадратов и по модели фиксированных эффектов

Примечания.
ВВП — валовой внутренний продукт; ППС — паритет покупательной способности; ФЭ — модель фиксированных эффектов; МНК— метод наименьших квадратов.
Источник: расчеты авторов, основанные на модели, представленной в табл. 4.12.

Как видно из рис. 4.7, прогнозируемые темпы прироста ВВП сильно зависят от выбранного метода оценки. Как и ожидалось, модель фиксированных эффектов дает более крутую кривую роста, чем метод наименьших квадратов, а «истинная» кривая проходит где-то между ними. Тем не менее, согласно обеим оценкам, снижение уровня смертности ощутимо влияет на будущие доходы, и размер этого влияния со временем растет. Если в 2005 г. разница в подушевом ВВП между первым сценарием («Ничего не предпринимается») и третьим («Целенаправленные действия») составляет всего 115 долларов США по методу наименьших квадратов и 354 доллара по модели фиксированных эффектов, то к 2025 г. она возрастает до 3151 (и, соответственно, 10 280) долларов США. Даже при дисконтировании этих величин до уровня исходного года, статическое влияние на ВВП, рассчитанное в предыдущем разделе согласно более узкому подходу, на их фоне кажется мизерным.


1 European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions (2001). Third European Working Conditions Survey (2000). Dublin, European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions.
2 European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions (1997). Preventing absenteeism at the workplace. Luxembourg, European Foundation for the Improvement of Living and Working Conditions.
3 Pauly, M et al. (2002). A general model of the impact of absenteeism on employers and employees. Health Economics, 11: 221–231.
4 Исчерпывающий обзор см., например, в работах Currie, J and Madrian, BC (1999). Health, health insurance and the labor market. In: Ashenfelter, O and Card, D (eds). Handbook of Labor Economics, 3(50): 3309–3416 и Suhrcke, M et al. (2005). The contribution of health to the economy in the European Union. Brussels, European Commission.
5 Haveman, R et al. (1994). Market work, wages and men’s health. Journal of Health Economics, 13: 163–182.
6 Berkovec, J and Stern, S (1991). Job exit behavior of older men. Econometrica, 59: 189– 210.
7 Baldwin, M, Zeager, L and Flacco, P (1994). Gender differences in wage losses from impairments. Journal of Human Resources, 29: 865–887.
8 Bartel, A and Taubman, P (1979). Health and labor market success: the role of various diseases. The Review of Economics and Statistics, 61(1): 1–8.
9 Schultz, TP and Tansel, A (1995). Measurement of returns to adult health: morbidity effects on wage rates in Cote d’Ivoire and Ghana. Living Standards Measurement Study Working Paper No. 95. Washington, DC, World Bank.
10 Sargan, JD (1958). The estimation of economic relationships using instrumental variables. Econometrica, 26: 397–415.
11 Bartel, A and Taubman, P (1979). Health and labor market success: the role of various diseases. The Review of Economics and Statistics, 61(1): 1–8.
12 РМЭЗ обладает определенными преимуществами – в частности, он проводится ежегодно, что позволяет следить за изменением показателей во времени; Национальное исследование благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах (NOBUS), проводившееся пока лишь однажды, в 2003 г., со своей стороны, охватывает намного более обширную часть населения (порядка 44,5 тыс. домохозяйств) и является репрезентативным как в масштабах всей страны, так и для каждого из 46 крупнейших субъектов Российской Федерации. Оно учитывает различные аспекты благосостояния домохозяйств и делает акцент на доступности для домохозяйств служб социального обеспечения. Однако показатели здоровья в нем отражены гораздо слабее, чем в РМЭЗ, поэтому прямое сравнение с результатами последнего невозможно.
13 Pelkowski, JM and Berger, MC (2004). The impact of health on employment, wages and hours worked over the life cycle. Quarterly Review of Economics and Finance, 44: 102– 121.
14 Cotoyannis, P and Rice, N (2001). The impact of health on wages: evidence from the British Household Panel Survey. Empirical Economics, 26: 599–622.
15 Hausman, JA and Taylor, WE (1981). Panel data and unobservable individual effects. Econometrica, 49: 1377–1398.
16 Cotoyannis, P and Rice, N (2001). The impact of health on wages: evidence from the British Household Panel Survey. Empirical Economics, 26: 599–622.
17 Hausman, JA (1978). Specification tests in econometrics. Econometrica, 46: 1251–1271.
18 Amemiya, T and Macurdy, TE (1986). Instrumental-variable estimation of an error components model. Econometrica, 54: 869–881.
19 Sammartino, FJ (1987). The effect of health on retirement. Social Security Bulletin, 50(2): 31–47.
20 Bound, J, Stinebrickner, T and Waidmann, T (2003). Health, economic resources and the work decisions of older men. Bethesda, MD, Canadian National Institute on Aging.
21 Coile, C (2003). Health shocks and couples’ labor supply decisions. CRR Working Paper No. 08. Boston, MA, Center for Retirement Research (Boston College).
22 Jimenez-Martin, S, Labeaga, JM and Martinez, M (1999). Health status and retirement decisions for older European couples. Brussels, European Commission TMR Programme.
23 Переменные, описывающие здоровье, как правило, относятся к 1994 г. (для уменьшения ошибки, обусловленной эндогенностью) и включают следующие показатели: хорошее здоровье по субъективной оценке, наличие соматических и психических заболеваний согласно субъективной оценке (данные есть только за 1995 г.), госпитализация в течение прошлого года, посещение врача от одного до пяти раз в году, посещение врача более пяти раз в году/
24 Siddiqui, S (1997). The impact of health on retirement behaviour: empirical evidence from West Germany. Econometrics and Health Economics, 6: 425–438.
25 Работающие не по найму из выборки исключены ввиду иной структуры пенсионной системы.
26 Сюда относятся: женат, имеет одного ребенка, не курит, не употребляет алкоголь, вес в пределах нормы, имеет среднее образование, родился в Российской Федерации, проживает в городе.
27 Это «панельная» составляющая РМЭЗ, которая в принципе дает ценные возможности для проверки гипотез, предполагающих наличие причинно-следственных связей. Ее недостаток в том, что это не полноценная панель, поскольку при смене места жительства всей семьи или отдельных ее членов наблюдение за ними прекращалось. Тем не менее эффект отсева сравнительно невелик и выше всего в Москве и Санкт-Петербурге.
28 Отметим, что исследование подобной динамики влияния плохого здоровья по всей шкале доходов с помощью представленных выше регрессий величины заработка не представляется возможным. Для этого нужен другой метод, например квантильная регрессия (см., например, Rivera, B and Currais, L (1999). Economic growth and health: direct impact or reverse causation? Applied Economics Letters, 6: 761–764, где квантильные регрессии применяются к данным по Бразилии).
29  Смотри, к примеру, Mullahy, J (1991). Gender differences in labor market effects of alcoholism. American Economic Review (Papers and Proceedings), 81(2): 161–165; Cercone, JA (1994). Alcohol-related problems as an obstacle to the development of human capital. World Bank Technical Paper No. 219. Washington, DC, World Bank.
30 В предыдущих разделах мы решали проблему эндогенности, исследуя запаздывающее влияние плохого здоровья на тот или иной экономический показатель с помощью панельных регрессий либо с помощью метода инструментальных переменных в одномоментных регрессиях. (В одном случае метод инструментальных переменных был применен также к панельным данным).
31 Характеристики семьи: городские условия проживания, отсутствие в семье курящих или куривших ранее, отсутствие членов семьи старше 60 или моложе 14 лет, по крайней мере, двое работающих, наличие среднего образования, по крайней мере, у одного члена семьи.
32 Rosembaum, P, and Rubin, D (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70: 41–55.
33 Heckman, J, Ichimura, H and Todd, P (1997). Matching as an econometric evaluation estimator: evidence from evaluating a job training programme. Review of Economic Studies, 64: 605–654.
34 При этом мы занижаем более широкое влияние на здоровье населения, которое, скорее всего, окажут широкомасштабные мероприятия в области здравоохранения.
35 Комиссия по макроэкономике и здоровью также использует один из вариантов этой методологии (см. CMH (2001). Macroeconomics and health: investing in health for economic development. Report of the Commission on Macroeconomics and Health. Geneva, World Health Organization, с.103).
36 Как и в случае неинфекционных заболеваний и травм, мы исходим из того, что уровни сердечно-сосудистых заболеваний в Российской Федерации к 2025 г. будут сопоставимы с нынешними уровнями таких заболеваний в 15 странах, вошедших в ЕС до 1 мая 2004 г. Сердечно-сосудистые заболевания составляют самую большую долю всех неинфекционных заболеваний.
37 Как показано в нашей работе, статьи расходов на здравоохранение, учтенные в ВВП, отражают лишь малую толику истинной ценности здоровья.
38 Имеются в виду ситуации выбора между здоровьем и другими товарами, а не куда более редкие случаи, когда человеку грозит немедленная смерть, что повысит его готовность заплатить за сохранение здоровья.
39 Usher, D (1973). An imputation to the measure of economic growth for changes in life expectancy. In: Moss, M (ed). The measurement of economic and social performance. New York, Columbia University Press for National Bureau of Economic Research: 193–226.
40 Nordhaus, W (2003). The health of nations: the contribution of improved health to living standards. In: Moss, M (ed.). The measurement of economic and social performance. New York, Columbia University Press for the National Bureau of Economic Research: 193– 226.
41 Cutler, D and Richardson, E (1997). Measuring the health of the US population. Brookings Papers on Economic Activity: Microeconomics, Vol. 1997: 217–271.
42 Miller, TR (2000). Variations between countries in values of statistical life. Journal of Transport Economics and Policy, 34(2): 169–188.
43 Costa, D and Kahn, M (2004). Changes in the value of life: 1940–1980. Journal of Risk and Uncertainty, 29(2): 159–180.
44 Crafts, N (2003). The contribution of increased life expectancy to growth of living standards in the UK, 1870–2001. [Unpublished manuscript]. London, London School of Economics and Political Science.
45 Viscusi, WK and Aldy, JE (2003). The value of statistical life: a critical review of market estimates throughout the world. NBER Working Paper No. 9487. Cambridge, MA, National Bureau of Economic Research.
46 Crafts, N (2003). The contribution of increased life expectancy to growth of living standards in the UK, 1870–2001. [Unpublished manuscript]. London, London School of Economics and Political Science.
47 Viscusi, WK and Aldy, JE (2003). The value of statistical life: a critical review of market estimates throughout the world. NBER Working Paper No. 9487. Cambridge, MA, National Bureau of Economic Research.
48 Bloom, DE, Canning, D and Graham, B (2003). Longevity and life-cycle savings. Scandinavian Journal of Economics, 105: 319–338.
49 Kalemli-Ozcan, S, Ryder, HE and Weil, DN (2000). Mortality decline, human capital investment and economic growth. Journal of Development Economics, 62: 1–23.
50 Thomas, D (2001). Health, nutrition and economic prosperity: a microeconomic perspective. CMH Working Paper No. WG1:7. Geneva, World Health Organization Commission on Macroeconomics and Health.
51 Alsan, M, Bloom, DE and Canning, D (2004). The effect of population health on foreign direct investment. NBER Working Paper 10596. Cambridge, MA, National Bureau of Economic Research.
52 Bloom, D, Canning, D and Sevilla, J (2002). Health, worker productivity and economic growth. Pittsburgh, School of Public Policy and Management, Carnegie Mellon University.
53 Barro, R (1996). Health and economic growth. Washington, DC, Pan American Health Organization (PAHO) Program on Public Policy and Health.
54 Bhargava, A, Jamison, DT and Murray, C (2001). Modelling the effects of health on economic growth. Journal of Health Economics, 20: 423–440.
55 Bloom, D, Canning,D and Sevilla,J (2001).The effect of health on economic growth: theory and evidence. NBER Working Paper 8587. Cambridge, MA, National Bureau of Econo­mic Research.
56 Jamison, D, Lau, L and Wang, J (2004). Health’s contribution to economic growth in an environment of partially endogenous technical progress. Disease Control Priorities Project Working Paper 10. Bethesda, MD, Fogarty International Centre, National Institutes of Health.
57 Levine, R and Renelt, D (1992). A sensitivity analysis of cross-country growth regressions. American Economic Review, 82: 942–963; Sala-I-Martin, X, Doppelhofer, G and Miller, RI (2004). Determinants of long-term growth: a Bayesian Averaging of Classical Estimates (BACE) approach. American Econo­mic Review, 94(4): 813–835.
58 Barro, R (1996). Health and economic growth. Washington, DC, Pan American Health Organization (PAHO) Program on Public Policy and Health.
59 Bhargava, A, Jamison, DT and Murray, C (2001). Modelling the effects of health on economic growth. Journal of Health Economics, 20: 423–440.
60 За трудоспособный принят возраст 15–64 лет.
61 Не зависящая от времени фиктивная переменная, которая принимает значение 1, если экономика в 1965–1990 гг. рассматривается как открытая. См. Sachs, J and Warner, A (1995). Economic reform and the process of global integration. Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 1995: 1–118.
62 Trognon, A (1978). Miscellaneous asymptotic properties of ordinary least squares and maximum likelihood estimators in dynamic error components models. Annales de l’INSEE, 30/31: 631–657.
63 Nickel, S (1981). Biases in dynamic models with fixed effects. Econometrica, 49:1117–1126.
64 Islam, N (1995). Growth empirics: a panel data approach. Quarterly Journal of Economics, 110(4): 1127–1170.

Вернуться назад
Версия для печати Версия для печати
Вернуться в начало

demoscope@demoscope.ru  
© Демоскоп Weekly
ISSN 1726-2887

Демоскоп Weekly издается при поддержке:
Фонда ООН по народонаселению (UNFPA) - www.unfpa.org (c 2001 г.)
Фонда Джона Д. и Кэтрин Т. Макартуров - www.macfound.ru (с 2004 г.)
Фонда некоммерческих программ "Династия" - www.dynastyfdn.com (с 2008 г.)
Российского гуманитарного научного фонда - www.rfh.ru (2004-2007)
Национального института демографических исследований (INED) - www.ined.fr (с 2004 г.)
ЮНЕСКО - portal.unesco.org (2001), Бюро ЮНЕСКО в Москве - www.unesco.ru (2005)
Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) - www.osi.ru (2001-2002)


Russian America Top. Рейтинг ресурсов Русской Америки.