Детерминанты абортивного поведения населения российских регионов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Искусственный аборт остается среди основных методов регулирования рождаемости. Этот метод, именуемый «абортивным (абортным) поведением»,– одна из причин низкой рождаемости в России в конце ХХ в. и первой четверти ХХ в. Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью, во-первых, постоянного фокусирования публичного дискурса на абортивном поведении как на угрозе демографической безопасности России и, во-вторых, поиска резервов демографического развития России в условиях сокращения численности женского населения репродуктивного возраста. Написанная экономистом данная статья посвящена детерминантам (определяющим факторам) уровня абортов в России и ее регионах. Для эконометрической проверки авторских предположений о детерминантах из официальной статистики сформирована панель по 82 регионам за 2000–2022 гг. Некоторые детерминанты оказались нестационарными. Для проверки идеи о наличии долгосрочной, равновесной связи между нестационарным коэффициентом абортов (числом абортов на 1000 женщин 15–49 лет) и нестационарными детерминантами задействован коинтеграционный анализ. Результатом является коинтегрирующие уравнение коэффициента абортов, которое показало, что консерваторами, если не катализаторами, уровня абортов были рост доли населения с образованием ниже высшего и (в меньшей степени) рост числа заболеваний основными классами болезней, а ингибитором– рост общей жилой площади на 1 жителя. Среди отобранных автором детерминантов есть стационарные. Превратив коэффициент абортов в стационарную переменную путем взятия первой разности, автор регрессировал его по этим детерминантам, чтобы выявить краткосрочную связь между ними. Наибольший краткосрочный эффект имели подушевые потребительские расходы. С их ростом коэффициент абортов снижался. Среднедушевые денежные доходы, объем платных услуг населению, доля населения с денежными доходами ниже границы бедности и доля алкоголя в потребительских расходах оказались стимуляторами абортивного поведения в краткосрочном плане.

Об авторах

Борис Иванович Алехин

Email: b.i.alekhin@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9571-4836
SPIN-код: 8540-7080
ResearcherId: LKO-3051-2024
доктор экономических наук, профессор, независимый исследователь

Список литературы

  1. Bearak, J. M. Country-Specific Estimates of Unintended Pregnancy and Abortion Incidence: A Global Comparative Analysis of Levels in 2015-2019 / J. M. Bearak, A. Popinchalk, C. Beavin [et al.] // BMJ Global Health. 2022. Vol. 7, No. 3. Pp. 24–53. doi: 10.1136/bmjgh-2021-007151.
  2. Репродуктивное здоровье населения России, 2011 : итоговый отчет, май, 2013 / Федеральная служба гос. статистики (Росстат), М-во здравоохранения Российской Федерации, Фонд ООН в обл. народонаселения (ЮНФПА), Отд. Репродуктивного Здоровья, Центр по контролю и профилактике заболеваний (DRH/CDC, Атланта, США) ; [пер. с англ.: Н. Елагина, Ю. Лазарева]. Москва : Статистика России, 2013. 343 с.
  3. Денисов, Б. П. Аборты в России (по материалам выборочного обследования) / Б. П. Денисов, В. И. Сакевич // Доказательная медицина и клиническая эпидемиология. 2009. Т. 2, № 2. С. 32–37. EDN LLROSU.
  4. Рязанцев, С. В. Аборты и абортивное поведение в контексте поиска резервов демографического развития в России / С. В. Рязанцев, Т. К. Ростовская, Е. П. Сигарева, С. Ю. Сивоплясова // Экология человека. 2019. № 7. С. 17–23. doi: 10.33396/1728-0869-2019-7-17-23. EDN VFJSRT.
  5. Davis, K. Social Structure and Fertility: An Analytic Framework / K. Davis, J. Blake // Economic Development and Cultural Change. 1956. Vol. 4. No. 4. Pp. 211–235. doi: 10.1086/449714.
  6. Trent, K. Structural Determinants of the Abortion Rate: A Cross-Societal Analysis / K. Trent, A. W. Hoskin // Social Biology. 1999. Vol. 46, No. 1–2. Pp. 62–81.
  7. Llorente-Marrón, M. Contextual Determinants of Induced Abortion: A Panel Analysis / M. Llorente-Marrón, M. Díaz-Fernández, P. Méndez-Rodríguez // Revista de Saúde Pública. 2016. Vol. 50, No. 8. Pp. 30–45. doi: 10.1590/S1518-8787.2016050005917.
  8. Bonnen, K.I. Determinants of First and Second Trimester Induced Abortion – Results from a Cross-Sectional Study Taken Place 7 Years after Abortion Law Revisions in Ethiopia / K. I. Bonnen, D. N. Tuijje, V. Rasch // BMC Pregnancy Childbirth. 2014. Vol. 14, No. 416. Pp. 58–70. doi: 10.1186/s12884-014-0416-9.
  9. Huneeus, A. Induced Abortion According to Socioeconomic Status in Chile / A. Huneeus, D. Capella, B. Cabieses, G. Cavada // Journal of Pediatric and Adolescent Gynecology. 2020. Vol. 33, No. 4. Pp. 415–420. doi: 10.1016/j.jpag.2020.03.003.
  10. Hosseini, H. Factors Associated with Incidence of Induced Abortion in Hamedan / H. Hosseini, A. Erfani, M. Nojomi // Archives of Iranian Medicine. 2017. Vol. 20, No. 5. Pp. 282–287.
  11. Korejo, R. Sociocultural Determinants of Induced Abortion / R. Korejo, K. J. Noorani, S. Bhutta // Journal of College of Physicians and Surgeons Pakistan. 2003. Vol. 13, No. 5. Pp. 260–262.
  12. Elul, B. Determinants of Induced Abortion: An Analysis of Individual, Household and Contextual Factors in Rajasthan, India // Journal of Biosocial Science. 2011. Vol. 43, No. 1. Pp. 1–17. doi: 10.1017/s0021932010000490.
  13. Ahmed, S. Determinants of Pregnancy and Induced and Spontaneous Abortion in a Jointly Determined Framework: Evidence from a Country-Wide, District-Level Household Survey in India / S. Ahmed, R. Ray // Journal of Biosocial Science. 2014. Vol. 46, No. 4. Pp. 480–517. doi: 10.1017/S0021932013000369.
  14. Kant, S. Induced Abortion in Villages of Ballabgarh HDSS: Rates, Trends, Causes and Determinants / S. Kant, R. Srivastava, S. K. Rai [et al.] // Reproductive Health. 2015. Vol. 12, No. 51. Pp. 1–7. doi: 10.1186/s12978-015-0040-9.
  15. Gil-Lacruz A.I. Socio-Economic Determinants of Abortion Rates / A. I. Gil-Lacruz, M. Gil-Lacruz, E. B. Cuenca // Sexuality Research and Social Policy. 2010. Vol. 9, No. 2. Pp. 1–28. doi: 10.1007/s13178-011-0056-z.
  16. Sousa, A. Exploring the Determinants of Unsafe Abortion: Improving the Evidence Base in Mexico / A. Sousa, R. Lozano, E. Gakidou // Health Policy Plan. 2010. Vol. 25, No. 4. Pp. 300–310. doi: 10.1093/heapol/czp061.
  17. Moscelli, G. Socioeconomic Inequality of Access to Healthcare: Does Choice Explain the Gradient? / G. Moscelli, L. Siciliani, N. Gutacker, R. Cookson // Journal of Health Economics. 2018. Vol. 57. Pp. 290–314. doi: 10.1016/j.jhealeco.2017.06.005.
  18. Alamneh, T. S. Socioeconomic Inequality in Barriers for Accessing Health Care among Married Reproductive Aged Women in Sub-Saharan African Countries: A Decomposition Analysis / T. S. Alamneh, A. B. Teshale, Y. Yeshaw [et al.] // BMC Women’s Health. 2022. Vol. 22, No. 1. Pp. 3–25. doi: 10.1186/s12905-022-01716-y.
  19. Dehlendorf, C. Disparities in Abortion Rates: A Public Health Approach / C. Dehlendorf, L. H. Harris, T. A. Weitz // American Journal of Public Health. 2013. Vol. 103, No. 10. Pp. 1772–1779. doi: 10.2105/AJPH.2013.301339.
  20. Лупекина, Е. А. Социальные и личностные особенности женщин, планирующих прерывание беременности / Е. А. Лупекина, М. С. Бондаренко // Право. Экономика. Психология. 2022. № 2(26). С. 64–70. EDN IZZTAV.
  21. Канторович, Г. Г. Анализ временных рядов // Экономический журнал Высшей школы экономики. 2003. Т. 7, № 1. С. 79–103. EDN YYSZVZ.
  22. Horga, M. How Can the Rates of Induced Abortion Be Reduced? / M. Horga, F. Ludicke // Towards Better Reproductive Health in Eastern Europe. Budapest : Central European University Press, 1999. Pp. 99–128. doi: 10.1515/9789633865064-010.
  23. Farrar, D. E. Multicollinearity in Regression Analysis: The Problem Revisited / D. E. Farrar, R. R. Glauber // The Review of Economics and Statistics. 1967. Vol. 49, No. 1. Pp. 92–107. doi: 10.2307/1937887.
  24. Engle, R. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing / R. Engle, C. W. J. Granger // Econometrica. 1987. Vol. 55, No. 2. Pp. 251–276. doi: 10.2307/1913236.
  25. Алехин, Б. И. Монетарная бедность и образование в России // Финансовый журнал. 2023. Т. 15, № 4. С. 43–62. doi: 10.31107/2075-1990-2023-4-43-62. EDN MUCBLP.
  26. Kao, C. International R&D Spillovers: An Application of Estimation and Inference in Panel Cointegration / C. Kao, M.-H. Chiang, B. Chen // Oxford Bulletin of Economics and Statistics. 1999. Vol. 61, No. S1. Pp. 691–709. doi: 10.1111/1468-0084.0610s1691.
  27. Алехин, Б. И. Человеческий капитал и рост региональных экономик // Пространственная экономика. 2021. Т. 17, № 2. С. 57–80. doi: 10.14530/se.2021.2.057-080. EDN BQCTHT.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».