Geum.ru

Магистерская программа «Государственные и муниципальные финансы» Кафедра государственного управления и экономики общественного сектора магистерская диссертация

Вид материалаПрограмма

Содержание


Глава 2. Оценка факторов, влияющих на численность медицинских работников в российском здравоохранении, с использованием экономет
2.2 Описательная статистика данных и их ограничение по выборке.
Таблица 1. Описательная статистика данных.
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7   8   9




Глава 2. Оценка факторов, влияющих на численность медицинских работников в российском здравоохранении, с использованием эконометрики панельных данных

2.1 Использование панельных данных5.


Структура исследуемых данных включает в себя наблюдения одних и тех же экономических единиц (врачей и среднего медицинского персонала в различных регионах страны), которые осуществлялись в различные моменты времени (2000 – 2005 года). Выборка сочетает в себе как данные пространственного типа (cross-section), так и данные типа временных рядов (time-series). Таким образом, в каждый момент времени имеются данные пространственного типа по медицинским работникам, и для каждой единицы соответствующие ей данные образуют (короткий) временной ряд. Поэтому в работе будет проведено как сквозное оценивание, так и оценивание, учитывающее панельную структуру данных.

К достоинствам анализа панельных данных можно отнести:
  1. Возможности получения более эффективных оценок за счет снижения коллинеарности и увеличения числа степеней свободы благодаря значительному увеличению количества наблюдений;
  2. Возможности учета гетерогенности наблюдаемых объектов (медицинских работников), а также возможности анализа этих различий;
  3. Возможности изучения динамики изучаемых процессов;
  4. Возможности выявления эффектов, не поддающихся анализу cross-section данных за отдельные годы;
  5. Возможности конструирования более сложных поведенческих моделей;
  6. Возможности исследования не только всей системы в целом, но и ее отдельных объектов и их положения.

К недостаткам этого метода можно отнести наличие гетерогенного смещения из-за несопоставимости данных за различные периоды.

Отметим несколько особенностей, присущих анализируемым панельным данным:
  1. Высокая степень неоднородности исходных данных, связанная с относительно длинным анализируемым периодом, различиями в индивидуальных характеристиках исследуемых объектов (региональные особенности, профессиональная принадлежность медицинского работника, половозрастные различия, уровень образования и так далее).
  2. Отсутствие наблюдений за все рассматриваемые периоды для каждого из объектов, что обуславливает необходимость некоторой коррекции методов расчета оценок коэффициентов, то есть исследуемые данные представляют собой несбалансированную панель.
  3. Наличие в данных эндогенных объясняющих переменных, что приводит к несостоятельности оценок, полученных стандартными методами анализа панельных данных.

Для каждой из перечисленных особенностей необходима соответствующая коррекция исходных данных, а также статистическое тестирование обоснованности выбранного подхода.

2.2 Описательная статистика данных и их ограничение по выборке.


В продолжение нашего исследования мы попытались определить, от каких факторов зависит уровень занятости на рынках труда в здравоохранении. Мы выделяли отдельно две категории работников: врачи и средний медицинский персонал. Соответственно, были использованы следующие данные Росстата в разрезе регионов Российской Федерации за 2000 – 2005 годы:
  1. среднемесячная номинальная заработная плата (в ценах соответствующих лет);
  2. число врачей на 10.000 человек населения;
  3. численность среднего медицинского персонала на 10.000 человек населения;
  4. уровень безработицы в процентах;
  5. валовой региональный продукт на душу населения;
  6. индексы потребительских цен.

Поскольку данные о заработной плате работников здравоохранения по регионам представляются Росстатом в обобщенном виде, без разбиения на категории, для оценки заработной платы врачей и среднего медперсонала по отдельности мы обратились к данным Минздравсоцразвития и использовали следующие показатели:
  1. среднемесячная номинальная заработная плата врачей;
  2. среднемесячная номинальная заработная плата среднего медицинского персонала (в ценах соответствующих лет).

К сожалению, поскольку эти показатели не являются обязательными для статистического учета, не все регионы представляют соответствующую информацию. Соответственно, выборка регионов сократилась до 50-60 в разные периоды времени.

Для избавления от неоднородности дисперсии ошибок была произведена следующая нормировка данных. Для каждого региона вычислялась среднемесячная относительная заработная плата врачей, то есть отношение среднемесячной номинальной заработной платы врачей к среднемесячной номинальной заработной плате. Такой же нормировкой была получена среднемесячная относительная заработная плата среднего медицинского персонала в регионе.

Для того чтобы можно было анализировать относительные, а не абсолютные показатели, валовой региональный продукт на душу населения был проиндексирован в ценах декабря 1999 года и прологарифмирован.

В итоге для анализа были использованы следующие переменные в региональном разрезе:

ozpvr – oтносительная заработная плата врачей;

ozpmed – oтносительная заработная плата среднего медицинского персонала;

bezrabotica – уровень безработицы в процентах;

qvrach – число врачей на 10.000 человек населения;

qmedses – численность среднего медицинского персонала на 10.000 человек населения;

vrp – натуральный логарифм реального валового регионального продукта на душу населения;

reg – переменная, означающая код региона;

year – переменная, означающая год.

Анализ был проведен в рамках эконометрического пакета Stata 9.1.

Для начала изучим описательную статистику данных (табл. 1). Диаграммы рассеивания представлены в приложении к данной работе.


Таблица 1. Описательная статистика данных.



На основе полученных данных видно, что переменные относительной заработной платы врача (ozpvr) и медсестры (ozpmed), а также безработицы (bezrabotica) могут иметь распределение, несколько отличающееся от нормального. Построим графики их распределений.

Для приведения данных регрессии к распределению, наиболее похожему на нормальное, в результате перебора различных вариантов ограничения выборки, были выбраны следующие ограничения:


Гистограмма 1. Распределение относительной

заработной платы среднего медицинского персонала.



Ограничим максимальную относительную зарплату среднего медицинского персонала на уровне 1 для того, чтобы исключить выбросы, которые влияют на итоговый результат.


Гистограмма 2. Распределение

относительной заработной платы врачей.



Целесообразно ограничить максимальную относительную зарплату врачей на уровне 2.


Гистограмма 3. Распределение уровня безработицы.



Ограничим уровень безработицы сверху на уровне 30%.

Наличие сильной корреляции было выявлено только для переменных относительной заработной платы врачей (ozpvr) и относительной заработной платы среднего медицинского персонала(ozpmed). Коэффициент корреляции был равен 0,85. Это легко объяснимо, именно потому, что основным работодателем выступает государство. В тех регионах, где зарплата в здравоохранении устанавливается относительно выше средней, будут относительно выше зарплаты и у врача, и у медсестры. Те регионы, которые не могут платить более высокие зарплаты, характеризуются низкими относительными заработками всех категорий медицинских работников, при том, что разрыв в заработках врача и медсестры везде остается примерно одинаковым.

Проанализируем отдельно зависимости относительного уровня занятости для двух групп работников: врачей и среднего медицинского персонала. Посмотрим, какие факторы влияют на их численность в регионе.