2016, том 18 [8]
УДК 610.64:616 006 (470 57)
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ВЫБРОСОВ
ЗАГРЯЗНЯЮЩИХ ВЕЩЕСТВ В АТМОСФЕРУ
НА СМЕРТНОСТЬ ОТ РАКА ЛЕГКИХ
В РАЙОНАХ РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН
НА ОСНОВЕ ПАНЕЛЬНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
Р.А. Аскаров1, И.А. Лакман2,
А.В. Шаранова2
1ФГБОУ ВО Российский государственный
геологоразведочный университет им. С. Орджоникидзе
г. Москва, Россия
2ФГБОУ ВО Уфимский государственный авиационный технический университет
Уфа, Россия
Аннотация. Для оценки влияния загрязнения атмосферного воздуха на изменение показателей смертности
от рака легких для населения Республики Башкортостан (РБ) применен современный инструмент
статистического анализа — анализ панельных данных. Материалом при анализе служили данные статистических
форм отчетности территориального органа Федеральной службы государственной статистики
по РБ (таблица С 51 «Распределение умерших по полу, возрастным группам и причинам смерти»
и «2ТП — Воздух») за период 2002—2014 гг. Полученные результаты особенно ценны тем, что позволяют
учесть особенности развития территорий республики, объединенные в кластеры, при выявлении
влияния химического загрязнения атмосферного воздуха на смертность от рака легких.
Ключевые слова: смертность от новообразований; загрязнение атмосферного воздуха; кластерный
анализ; панельное регрессионное моделирование.
Введение. Необходимым условием для
оценки состояния здоровья нации и выявления
причин его ухудшения является применение
современных методов статистического
моделирования. Одним из инструментов статистического
анализа, позволяющего получить
достоверные оценки, является панельный анализ
данных. Панельные данные, представляющие
собой однотипные наблюдения прослеженные
за определенный период времени,
позволяют использовать преимущества как
кросс-секционного регрессионного анализа,
так и анализа временных рядов. В основном
применение анализ панельных данных для
оценки состояния здоровья индивидуумов,
построено на данных лонгитюдных социоло~
1 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518
Журнал представлен в НАУЧНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ (НЭБ) — головном исполнителе проекта
по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
Стр.1
Since 1999
e-ISSN 2226-7417
On line scientific @ educational Bulletin “Health and Education Millennium”, 2016. Vol. 18. No 8
гических опросов населения [1; 2]. Но существуют
работы [3], в которых в качестве однотипных
объектов рассматриваются целые
страны. В настоящей статье сделана попытка
оценить влияние выбросов загрязняющих веществ
в атмосферу на изменение показателя
смертности от рака легких для населения Республики
Башкортостан (РБ) на основе
панельного моделирования, где в качестве однотипных
объектов исследования выступают
муниципальные образования и города республики.
Описание
исходных данных. В качестве
объекта исследования выступал показатель
смертности от рака легких на 100 тысяч населения
в 74 муниципальных образованиях,
городских округах и городах РБ. В качестве
предмета исследования использовали химические
показатели загрязнения атмосферного
воздуха (тонн): 1
νit — общее количество выбросов
в атмосферу загрязняющих веществ;
2
νit — общее количество выбросов в атмосферу
твердых веществ; 3
4
νit — количество выбросов
νit — общее количество
выбросов в атмосферу газообразных и жидких
веществ;
в атмосферу диоксида серы; 5
νit — количество
выбросов в атмосферу оксида углерода;
6
νit — количество выбросов в атмосферу оксида
азота; 7
νit — количество выбросов в атмосферу
углеводородов без летучих органических
соединений (ЛОС); 8
выбросов в атмосферу ЛОС; 9
νit — количество
νit — количество
выбросов в атмосферу специфических загрязняющих
веществ; 10
сов в атмосферу марганца; 11
выбросов в атмосферу сажи; 12
νit — количество выброνit
— количество
νit — количество
выбросов в атмосферу сероводорода;
13
νit — количество выбросов в атмосферу фтористых
соединений; 14
бросов в атмосферу метана; 15
ство выбросов в атмосферу бензола; 16
количество выбросов в атмосферу ксилола;
17
νit — количество выбросов в атмосферу аммиака;
18
νit — количество выбросов в атмосферу
азотной кислоты;
19
νit — количество
выбросов в атмосферу хрома; 20
νit — количество
выбросов в атмосферу серной кислоты;
22
νit — количество выбросов в атмосферу соляной
кислоты; 23
νit — количество выбросов
в атмосферу толуола. В работе использовались
данные государственной статистической
отчетности Территориального органа Федеральной
службы государственной статистики
по РБ о числе умерших по таблице С 51 «Распределение
умерших по полу, возрастным
группам и причинам смерти» (2002—2014 гг.)
и о состоянии атмосферного воздуха по форме
«2ТП — Воздух» (2000—2013 гг.).
Методика исследования. Предварительный
визуальный анализ панельных данных
показал наличие неких групп районов со схожей
динамикой смертности от рака легких,
таким образом, было сделано предположение
о наличии кластеров с индивидуальными эффектами
влияния атмосферных выбросов
на смертность от рака легких. Предполагается,
что каждый кластер может иметь собственную
спецификацию панельной модели.
Была проведена кластеризация 74 районов
и городов республики, где в качестве показателей
кластеризации использовалась смертность
от злокачественных новообразований
легких. В качестве метода кластеризации была
выбрана иерархическая кластеризация,
а именно построение дендрограммы (дерева
~ 2 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518
Журнал представлен в НАУЧНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ (НЭБ) — головном исполнителе проекта
по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
νit — количество выνit
— количеνit
—
Стр.2
Since 1999
e-ISSN 2226-7417
Аскаров Р.А., Лакман И.А., Шаранова А.В. Оценка влияния выбросов загрязняющих веществ в атмосферу...
кластеров) с последующим применением метода
К-средних [4].
В качестве панельной модели рассматривалась
спецификация в виде:
23
66
0
j=1
j it
mit = β +∑ β ν +α+α+εit ,
j
i
t
где β0 — общая константа, j = 1, ..., 23 — индекс,
отвечающий за номер выброса, βj — коэффициент
влияния выброса на показатель смертности
от рака легких, αi — фиксированный эффект
по районам, αt — фиксированный эффект по периодам,
εit — случайная составляющая.
Следует отметить, что на ряду с предложенной
спецификацией рассматривались
также модели, позволяющие отследить отсроченный
эффект влияния выбросов в атмосферу
на изменение показателя смертности
от рака легких для тех или иных районов РБ,
а именно модели с распределенными лагами.
Панельные модели позволяют учесть индивидуальные
особенности районов, относящиеся
к неподдающейся сбору информации, за счет
введения фиксированных/случайных эффектов
для каждого объекта исследования или
фиксированных/случайных эффектов для
каждого периода времени. Спецификацию
эффектов моделей проводили, применяя тесты
Броша-Погана, тест отношения правдоподобия,
тест Хаусмана.
О качестве построенной модели судили
на основе выполнения следующих требований:
стандартные ошибки коэффициентов
модели и соответствующим им t-статистики
указывали на статистическую значимость
коэффициентов модели, панельный коэффициент
детерминации был близок к единице,
то есть большая доля дисперсии в смертности
объяснялась построенной моделью, критерий
Дарбина-Уотсона свидетельствовал об отсутствии
автокорреляции в остатках и как следствие
эффективности оценок коэффициентов
модели, критерий Бера-Жарка свидетельствовал
о нормальном распределении остатков,
то есть о состоятельности и надежности полученных
оценок. Расчеты проводились с использованием
пакета прикладных программ
EViews 8.0 и R 3.3.2 [5].
Экспериментальная часть. В результате
проведения процедуры кластеризации было
получено 7 кластеров для мужчин и для
женщин. В таблице представлены результаты
анализа, где в первом столбце указан кластер,
во втором — спецификация адекватной модели
(в качестве регрессоров выступают только
статистически значимые показатели выбросов,
в скобках указаны t-статистики коэффициентов
модели), в третьем — основные статистики
качества модели. Так, в первом кластере
средняя смертность равна 47,66 смертям
на 100 000 населения (наименьшая среди всех
кластеров) и прирост этого числа зависит
от количества выбросов в тоннах — средняя
смертность увеличивается на 0,002 часть
от количества выбросов. Также в этом кластере
присутствуют фиксированные эффекты
— пространственные, что говорит об индивидуальном
влиянии для каждого района.
Во втором кластере средняя смертность
составляет 45,00 смертей на 100 000 населения
и при увеличении выбросов на тонну
эта цифра увеличивается на 0,023 смертей
на 100 000 населения. Здесь также присутствует
фиксированный пространственный эффект.
В третьем кластере средняя смертность
составляет 43,81 смертей на 100 000 населения
и при увеличении выбросов на тонну
эта цифра увеличивается на 0,02 смертей
на 100 000 населения. Здесь также присутствует
фиксированный пространственный эффект.
В четвертом кластере средняя смертность
— 34,40 и при увеличении выбросов
на 1 тонну увеличивается на 0,02, причем эффект
достигается через 2 года. Присутствует
фиксированный пространственный эффект.
~ 3 ~
Издание зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство о регистрации СМИ ПИ ЭЛ № ФС77-50518
Журнал представлен в НАУЧНОЙ ЭЛЕКТРОННОЙ БИБЛИОТЕКЕ (НЭБ) — головном исполнителе проекта
по созданию Российского индекса научного цитирования (РИНЦ)
Стр.3