The choice of a health capital indicator in russian regions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Health capital is a component of human capital providing a link to human health and being which is one of the main determinants of economic growth. Until present, the empirical modeling of health capital greatly depends on selection indicators of health capital fromroutinely collected statistical indicators. The aim of the study is to perform a comparative analysis of the available statistical indicators routinely collected by Rosstat in the Unified Interagency Information and Statistical System (EMISS) and assess their usefulness for building empirical models as health capital indicator. Methods. We performed systemanalysis of the theoretical concepts of health capital and a comparative analysis of the following health indicators: life expectancy at birth, healthy life expectancy, life expectancy at 15 years, proportion of healthy population (proportion of disabled) and healthcare costs. Results. The health indicators proposed by the authors were classified according to the World Bank Logframe methodology within the framework of the "input-output-outcome-impact" approach. Based on the proposed indicators of health capital, the regions of the Russian Federation were ranked, and the studied properties of the indicators were evaluated. Conclusion. It has been established that when choosing an indicator of health capital, it is necessary to rely on the characteristics of a qualitative indicator formulated by the authors - validity, universality, collectability and stability which must correspond to research tasks when building models. "Healthy life expectancy" and "actual per capita health care expenses" are the two indicators that satisfied the requirements. The results of the study can be used by regional governments when developing long-term public health regional policies and when monitoring health and quality of life of the population.

About the authors

Ю. V. Kudelina

Siberian State Medical University

Email: koudelina@ngs.ru
кандидат медицинских наук, доцент Tomsk

M. A. Kaneva

Gaidar Institute for Economic Policy; Institute of Economics and Industrial Engineering Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences

Moscow; Novosibirsk, Russia

References

  1. Аганбегян А. Г. Демография и здравоохранение России на рубеже веков. М.: Дело, 2019. 192 с.
  2. Гринкевич Л. С., Банин С. А. Одноканальное финансирование: из прошлого в будущее здравоохранения России // Финансы и кредит. 2016. № 33 (705). С. 2-20.
  3. Иванова А. Е., Лопаков К. В., Землянова Е. В., Михайлов А. Ю. Социальный контекст ограничений жизнедеятельности и инвалидности в России // Социальные аспекты здоровья населения. 2019. 65 (1). URL: http://vestnik.mednet.ru/content/view/1041/30/lang.ru/ (дата обращения: 10.04.2020).
  4. Канева М. А. Влияние капитала здоровья населения на экономический рост регионов Российской Федерации // Регион: экономика и социология. 2019. № 1 (101). C. 47-70.
  5. Канева М. А., Байдин В. М. Неравенство в доходе и самооценка здоровья в России // ЭКО. 2019. № 12. С. 105-123.
  6. Корицкий А. В. Влияние человеческого капитала на экономический рост. Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2016. 244 с.
  7. Куделина О. В., Еремина С. Л. Эффективность регионального здравоохранения // Экономика региона. 2016. Т 12, вып. 1. С. 211-225.
  8. Лисицын Ю. П. О научных основах стратегии медицины и здравоохранения // Общественное здоровье и здравоохранение. 2008. № 3. С. 3-7.
  9. Общественное здоровье и здравоохранение: национальное руководство / под ред. В. И. Стародубова, О. П. Щепина и др. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2014. 624 с.
  10. Перхов В. И., Куделина О. В. Актуальные проблемы программы государственных гарантий бесплатного оказания гражданам медицинской помощи // Сибирский медицинский журнал. 2019. № 34 (4). С. 136-142.
  11. Проектирование оптимальных социально-экономических систем в условиях турбулентности внешней и внутренней среды: монография / под. ред. Х. Висмета, А. Неппа. М.: Экономика, 2017. 512 с.
  12. Ревич Б. А., Харькова Т. Л., Подольная М. А. Динамика смертности и ожидаемой продолжительности жизни населения арктического/приарктического региона России в 1999-2014 годах // Экология человека. 2017. № 9. С. 48-58.
  13. Розмаинский И. В., Татаркин А. С. Неверие в будущее и «негативные инвестиции» в капитал здоровья в современной России // Вопросы экономики. 2018. № 1. С. 128-150.
  14. Улумбекова Г. Э. Здравоохранение России. Что делать. Состояние и предложения: 2019-2024 гг. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2019. 416 с.
  15. Шульгин С. Г., Щербов С. Я. Ожидаемая продолжительность здоровой жизни. М.: РАНХиГС, 2018. 89 с.
  16. Arrow K., Dasgupta P., Mumford K. Health Capital // Inclusive Wealth Report: Measuring Progress towards Sustainability. Delhi: UNDP&UNEP, 2014. P 123-134.
  17. Balachandran A., de Beer J., James K. S., van Wissen L., Janssen, F. Comparison of Population Aging in Europe and Asia Using a Time-Consistent and Comparative Aging Measure // Journal of Aging and Health. 2019. N 1. P 1-24.
  18. Barro R. J., Salai-Martin X. Economic Growth. New York: McGraw-Hill, 1995. 539 p.
  19. Folland S., Goodman A., Stano M. The Economics of Health and Health Care. New York: Pearson, 2010. 625 p.
  20. Global Spending on Health: A World in Transition. WHO, 2019. 49 р.
  21. Grossman M. On the concept of health capital and the demand for health // Journal of Political Economy. 1972. N 80 (2). P 223-255.
  22. Health System Efficiency. How to make measurement matter for policy and management / еdited by J. Cylus, I. Papanicolas, P C. Smith. Copenhagen: WHO, 2016. 243 p.
  23. Joumard I. C. Ninq A. C., Chatal O. Health status determinants: lifestyle, environment, health care resources and efficiency. OECD Economics Department, Working Paper N 627. OECD: Publishing, 2008. 75 р.
  24. Miller R., Frech H. Is there a link between pharmaceutical consumption and improved health in OECD countries // Pharma Economics. 2000. Vol. 18. P 33-45.
  25. Sanderson W. C., Scherbov S. A new perspective on population aging // Demographic Research. 2007. Vol. 16. P. 27-57.
  26. Sanderson W. C., Scherbov S. Faster increases in human life expectancy could lead to slower population aging // PloS one. 2015. Vol. 10, N 4. Р 1-9.
  27. The Logframe Handbook. A Logical Framework Approach to Project Cycle Management. Washington DC: World Bank Publishers, 2000. 1 13 p.
  28. World health statistics overview 2019: monitoring health for the SDGs, sustainable development goals. Geneva: World Health Organization; 2019. 16 p.
  29. Yfantopoulos J. Quality of life and QALYs in the measurement of health // Archives of Hellenic medicine. 2001. Vol. 18, N 2. P 114-130.
  30. Zweifel P., Breyer P., Kifmann M. Health Economics. Berlin: Springer, 1997. 550 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Kudelina Ю.V., Kaneva M.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».