Analyze and prediction of expenses for public health in G7 countries


Cite item

Full Text

Abstract

This article represents an analysis were made using data of expenses for public health in G7 countries. We can see the expenses for public health in G7 countries spent during 10 years in 2000-2010. These expenses rise every year. We built a trend line in MS Excel to analyze correlation rates. Our analysis showed rather high correlation coefficients R2. For example, these coefficients R2 for three countries: USA, Germany and France have the following bounds: 0,9606 ≤ R2 ≤ 0,9997. Six diagrams which are presented in the article allow us to understand how the expenses of USA for public health change. These diagrams show us the following mathematical dependences: linear, logarithmic, exponential and polynomial approximations. These diagrams also present mathematical functions and correlation coefficients R2. We have got high correlation coefficients R2 so we can predict future meanings of expenses for public health in G7 countries with high reliability up to 2015.

Full Text

Один из главных показателей экономически развитого общества - это выделение средств на здравоохранение на душу населения. Данная статья посвящена анализу выделяемых средств государств, относящихся к группе G7, за период с 2000 по 2010 гг. и прогнозу до 2015 г. В сводной таблице 1 представлены значения выделяемых годовых расходов государствами G7 на душу населения в долларовом эквиваленте. Как видно, на первых четырех местах по выделению средств расположены следующие страны: США, Германия, Франция и Канада, что и следовало ожидать, так как они являются локомотивами экономически развитых стран мира. При этом следует сразу же отметить, что выделяемые средства имеют тенденцию к постоянному росту для всех рассматриваемых стран, не смотря на то, что в 2008 г. разразился сильный мировой экономический кризис. Для осуществления прогноза выделения средств на здравоохранение стран G7 был произведен предварительный анализ данных таблицы 1 с использованием Линии тренда, которая является одной из встроенных функций в MS Excel. В качестве примера на рисунках 1-6 представлен ряд полученных зависимостей с соответствующими уравнениями и коэффициентами корреляции для США. В таблице 2 также представлены полученные коэффициенты корреляции R2 для трех стран из группы G7, из которой видно, что они все имеют очень большие значения; это позволяет сделать вывод о возможности проведения достоверных прогнозов по выделению средств на здравоохранение. Полученные значения коэффициентов корреляции R2 лежат в следующих пределах: 0,9606 ≤ R2 ≤ 0,9997. Произведенный анализ полученных коэффициентов корреляции показал, что из построенных графиков различных зависимостей больше всего подходит линейная зависимость, которая позволяет более точно произвести прогноз. На основе полученных уравнений линейных зависимостей для стран G7 были произведены расчеты предполагаемых средств, которые будут выделены на здравоохранение для стран G7 за период до 2015 г.: они сведены в таблицу 3. Как видно, несмотря на то что Япония в настоящий момент занимает третье место по ВВП среди стран мира, она занимает шестое место среди стран G7 по выделению средств на здравоохранение, что явно недостаточно по сравнению с другими рассматриваемыми странами. Однако надо отметить, что средняя продолжительность жизни в Японии является одной из самых высоких в мире [1].
×

About the authors

Eduard Anatolyevich Peel

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: epyle@rambler.ru
MD, PhD, Dc. Science, Professor, Department of Medical Humanities and Bioethics

Yana Eduardovna Bulavko

Saint Petersburg State Pediatric Medical University

Email: yana.bulavko@mail.ru
Department of Medical Humanities and Bioethics

References

  1. Пиль Э. А. Булавко Я. Э. Прогноз годовых расходов на здравоохранение в странах G7 // Проблемы экономики. - 2012. - № 6. - С. 48-51.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2014 Peel E.A., Bulavko Y.E.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».