Немтинова Юлия Владимировна, канд. экон. наук, доцент кафедры «Менеджмент, маркетинг, реклама», ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им. Г. Р. Державина»: Россия, 392000, Тамбовская обл., г. Тамбов, Интернациональная ул., 33.
Юмашева Анна Андреевна, аспирант кафедры «Менеджмент, маркетинг, реклама», ФГБОУ ВО «Тамбовский государственный университет им Г. Р. Державина»: Россия, 392000, Тамбовская обл., г. Тамбов, Интернациональная ул., 33.

Тел.: (920) 474-28-86
E-mail: abvgd.2@mail.ru

В статье был использован интегрированный индикатор DALY для моделирования демографических процессов на региональном уровне и оценки их влияния на экономику региона. В Тамбовской области в 2014 году показатель DALY(YLL) на 1000 человек населения был равен 184,4. Отмечаются различия между мужским и женским населением в величине относительных потерь в результате преждевременной смертности. Так, в 2014 году для мужчин показатель YLL на 1000 мужчин составил 231,8 для женщин – 143,5 на 1000 женщин. У мужчин наибольший удельный вес приходится на возраст 45-49 лет. У женщин на возраст старше 70 лет. Были проанализированы общие демографических потери, связанные с преждевременной смертностью по разным причинам в Тамбовской области и оценены экономических издержки от таких потерь для региональной экономики. Было установлено, что основными причинами смертности являются: заболевания системы кровообращения, новообразования и внешние причины смерти. Среди внешних причин смерти наиболее частыми причинами являются транспортные травмы и суицид. Потери в денежном выражении составили 50,8 млрд. рублей, в том числе 21,6 млрд. рублей от преждевременной смертности, связанной с сердечнососудистыми заболеваниями, 12,3 млрд. рулей от преждевременной смертности, связанной со злокачественными новообразованиями, 7,1 млрд. рублей в результате преждевременной смертности от внешних причин. Экономические потери от причин смерти, связанных с алкоголем составили 3,3 млрд. рублей. В заключение обозначены возможные последствия негативных демографических тенденций и приведены рекомендации, направленные на улучшение текущей ситуации.

1. Murray Ch. J. L, Lopez A. D. Quantifying disability : data, methods and results // Bulletin of the World Health Organization. – 1994. – № 72 (‎3)‎. – P. 481-494 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://apps.who.int/iris/handle/10665/52186 (дата обращения: 19.12.2020).

2. Murray Ch. J. L, Jerry A., Mohammed K. A., Alvarado M., Atkinson Ch., Baddour L. M. [et al]. The state of US health, 1990-2010: burden of diseases, injuries, and risk factors // Journal of the American Medical Association. – 2013. – № 6 – P. 591-606. DOI:10.1001/jama.2013.13805.
3. Lai T., Habicht J., Kiivet R.-A. Measuring burden of disease in Estonia to support public health policy // European Journal of Public Health. – 2009. – № 5. – P. 541-547. https://doi.org/10.1093/eurpub/ckp038.
4. Lim S. S, Vos T, Flaxman A. D, Danaei G. [et al]. A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990-2010 : a systematic analysis for the Global Burden of Disease Study. – Lancet, 2012. DOI: 10.1016/S0140-6736(12)61766-8.
5. Memish Z. A, Jaber S, Mokdad A. H, AlMazroa M. A, Murray C. J, Al Rabeeah A. A. Saudi Burden of Disease Collaborators. Burden of disease, injuries, and risk factors in the Kingdom of Saudi Arabia, 1990-2010 // Preventing Chronic Disease. – 2014. – № 11. DOI: 10.5888/pcd11.140176.
6. Кобякова О. С., Деев И. А., Несветайло Н. Я. [и др.]. Число потерянных лет жизни (DALY) в результате преждевременной смертности населения томской области в 2012 г. // Вестник Российской академии медицинских наук. – 2013. – Т. 68, № 11. – C. 60-64. DOI: 10.15690/vramn.v68i11.845
7. Мокрозуб В. Г., Немтинов В. А., Егоров С. Я. Информационно-логические модели технических объектов и их представление в информационных системах // Информационные технологии в проектировании и производстве. – 2010. – № 3. – С. 68 -73
8. Немтинов В. А. Информационные технологии принятия решений по обеспечению экологической безопасности промышленных объектов // Вестник Тамбовского государственного технического университета. – 2008. – Т. 14, – № 4. – С. 789-795.
9. Немтинов В. А., Горелов А. А., Горелов И. А. С., Немтинов К. В. Фреймовая структура информационной модели объекта культурно-исторического наследия // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. – 2011. – № 4 (35). –С. 79-86.
10. Регионы России. Социально-экономические показатели - 2015 г. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b15_14p/Main.htmRegionsofRussia (дата обращения: 19.12.2020).
11. Россия в цифрах [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/free_doc/doc_2015/rusfig/rus-15.pdf (дата обращения: 19.12.2020).

ASSESSMENT OF ECONOMIC LOSSES FROM ADVERSE DEMOGRAPHIC TRENDS

Nemtinova Yulia Vladimirovna, Cand. of Econ. Sci., Ass. Prof. of Depart. of Management, Marketing, Advertising, Tambov State University named after G. R. Derzhavin, Tambov, Russia.

Yumasheva Anna Andreevna, Post-graduate Student, Depart. of Management, Marketing, Advertising, Tambov State University named after G. R. Derzhavin, Tambov, Russia.

Keywords: regional demographic processes, integral indicators, assessment of economic losses, modeling.

Abstract. The article used the integrated DALY indicator to model demographic processes at the regional level and assess their impact on the regional economy. In the Tambov region in 2014, the DALY (YLL) per 1000 population was 184.4. There are differences between the male and female populations in the value of the relative losses as a result of premature mortality. So, in 2014, for men, the YLL per 1000 men was 231.8 for women - 143.5 per 1000 women. Among men, the largest share falls on the age of 45-49 years. In women over the age of 70. We analyzed the total demographic losses associated with premature mortality for various reasons in the Tambov region and estimated the economic costs of such losses for the regional economy. It was found that the main causes of death are: diseases of the circulatory system, neoplasms and external causes of death. Traffic injuries and suicide are the most common external causes of death. Losses in monetary terms amounted to 50.8 billion rubles, including 21.6 billion rubles from premature mortality associated with cardiovascular diseases, 12.3 billion rubles from premature mortality associated with malignant neoplasms, 7.1 billion rubles. rubles as a result of premature mortality from external causes. Economic losses from alcohol-related causes of death amounted to 3.3 billion rubles. In conclusion, the possible consequences of negative demographic trends are outlined and recommendations are made to improve the current situation.