All
 
|
 
 


Econometric investigation into nutritional factors of anemia prevention
 
PIIS265838870018349-6-1
DOI10.33276/S265838870018349-6
Publication type Article
Status Published
Authors
Maria Burilina 
Occupation: Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute RAS
Address: Russian Federation, Moscow, Nakhimovsky pr. 47
Natisha Dukhi
Occupation: Senior Research Specialist
Affiliation: Human Sciences Research Council
Address: 116-118 Buitengracht Street, Cape Town, South Africa, 8001
Aleksandra Mashkova
Affiliation: Orel State University
Address: Russian Federation, Orel, Komsomolskaya st. 95
Ivan Nevolin
Occupation: Leading Researcher
Affiliation: Central Economics and Mathematics Institute RAS
Address: Russian Federation, Moscow, Nakhimovsky pr. 47
Ronel Sewpaul
Occupation: Research Specialist
Affiliation: Human Sciences Research Council
Address: 116-118 Buitengracht Street, Cape Town, South Africa, 8001
Journal nameVestnik CEMI
Edition
Abstract

The RLMS results in a database of longitude survey of the Russian population on a wide range of issues: demography, education, employment, standard of living, and healthcare. The data are of high value as they promote research into dependencies between socio-economic indicators at the level of individuals. Meanwhile, there are also specialized observations such as, for example, SANHANES – a survey that includes a clinical part. The RLMS data allow researchers to approach the health of citizens solely with questionnaires. The SANHANES data – with the results of a blood test. The purpose of the article is to investigate a usefulness of the RLMS data for researchers addressing nutritional factors of anemia prevention. For this purpose, the sections of the RLMS questionnaires called «Health», «Income» and «Expenses» are involved. The results are ambiguous. On the one hand, there is a statistical significance between the anemic state and the consumption of food products that affect the absorption of iron. On the other hand, a high prevalence of anemia among high-income respondents contradicts the theory and allows us to suspect the bias of the RLMS data in the question about anemia.

 

The research is supported by RFBR (Russia), DST (India), NRF (South Africa), project № 19-57-80003.

Keywordsanemia, income of population, nutrition, survey of population, statistical estimation
Received20.05.2022
Publication date20.05.2022
Number of characters24615
Cite   Download pdf To download PDF you should sign in
100 rub.
When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.

Table of contents

Введение
Самооценка здоровья населением
Данные и методика их обработки
Анемия и пищевые привычки
Риск анемии и доходы населения
Заключение
1

Введение
2 Данные в агрегированном виде имеют известные пределы применимости в анализе социально-экономических процессов. Общая сумма расходов горожан, объём проданного товара, выручка магазинов – всё это макроэкономические показатели, и детальный анализ, например, спроса, крайне затруднён. Как распределена сумма чека в магазине? Какого качества продукты приобретаются? Насколько близко к месту жительства и работы? Федеральная налоговая служба и операторы фискальных данных располагают детальной информацией, которая не только позволяет проверить макроэкономические показатели в соответствии с открытыми методиками расчёта, но также проводить социально-экономические исследования на качественно ином уровне: с детализацией до экономического агента (предприятия или индивида) и платёжными данными в качестве идентификаторов.
3 Выборочные обследования населения, безусловно, не могут сравниться со сплошным наблюдением генеральной совокупности. Однако именно они доступны академическим исследователям. Среди таких обследований, чьи детальные результаты находятся в открытом доступе, для России можно отметить RLMS (Russian Longitude Monitoring Survey) [4]. Ежегодно с 1994 года респонденты отвечают на одни и те же вопросы (конечно, опросный лист пересматривается, но большинство вопросов остаются неизменными), и каждое наблюдение (волна наблюдений) характеризуется списком заполненных анкет с информацией о регионе, социально-демографических, экономической характеристики того или иного респондента. В целом, кураторы обследования разделяют результаты на две части: полную базу анкет и репрезентативную в разрезе страны. Репрезентативность можно обеспечить по социально-демографическим показателям. Но открытым остаётся вопрос о том, насколько эти данные могут быть полезны при исследовании специальных вопросов, например, рынка труда, образования или здравоохранения.
4 Данная статья ставит целью проверки того, в какой степени данные RLMS полезны при исследовании социально-экономических факторов распространения анемии (железодефицитной анемии – низкого уровня гемоглобина в крови). Опросные листы RLMS содержат вопросы о здоровье, демографических характеристиках, образовании, труде, доходах и расходах. Для сравнения можно указать на национальное обследование SANHANES (South African National Health and Nutrition Examination Survey) 2012 года, которое включает в себя как клиническую часть (отбор и анализ крови), так и опросную [11]. Это специальное исследование, направленное, в том числе, на изучение распространения анемии в Южно-Африканской Республике, и в части вопросов об уровне жизни населения можно указать на пересечение, представленное в табл. 1. В данной статье не предпринимается усилий по сравнению двух обследований или связи анемии с социально-экономическими характеристиками населения в двух странах. Пересекающиеся вопросы двух обследований служат лишь иллюстрацией того, что эти характеристики представляют интерес в контексте конкретного заболевания, и RLMS обладает потенциалом в качестве источника данных для исследования этой связи в России. Цель данной статьи – проверка гипотезы о том, что данные RLMS в целом соответствуют общей закономерности: более высокий уровень жизни сопровождается сбалансированным рационом, который препятствует развитию железодефицитной анемии. Именно по это причине в таблице выделены вопросы об уровне жизни и питании: недостаточное количество питательных веществ признано важным фактором в развитии анемии. Соответственно, более сбалансированное питание является профилактикой анемии, и связь между доступностью такого питания с заболеванием можно проверить статистическими методами.

views: 243

Readers community rating: votes 0 

1. Каравай, А. В. Динамика состояния здоровья россиян в 2003–2018 гг.: взаимосвязь объективных и субъективных факторов / А. В. Каравай // Социологическая наука и социальная практика. – 2020. – Т. 8, № 4. – с. 69–87.
2. Кузьмич, О. С. Лучше ли быть здоровым? Экономическая отдача от здоровья в России / О. С. Кузьмич, С. Ю. Рощин // Экономический журнал Высшей школы экономики. – 2008. – Т. 12, №1. – с. 29-56.
3. Лебедева-Несевря, Н. А. Медицинская активность и состояние здоровья работающих различных отраслей промышленности / Н. А. Лебедева-Несевря, С. С. Соловьев // Медицина труда и промышленная экология. – 2017. – № 6. – с. 48-51.
4. Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» - Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ // НИУ ВШЭ : сайт. –  [Б. м.], 1993–2022. –URL : http://www.hse.ru/rlms  (дата обращения: 12.05.2022).
5. Прогнозная оценка доступности сбалансированного рациона питания для жителей регионов России: агент-ориентированный подход / А. Л. Машкова, Н. Дукхи, И. В. Неволин, О. А. Савина// Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2021. – Т. 14, № 6. – с. 107– 125.
6. Патрушев, В. Д. Динамика основных ценностей повседневной деятельности и мотивов труда московских рабочих в 1990-е годы / В. Д. Патрушев, Г. П. Бессокирная // Социологические исследования. – 2003. –  № 5. –  с. 72-84.
7. Паутова, Н. И. Гендерные особенности самооценки здоровья и его восприятия как социокультурной ценности (по данным 21-й волны RLMS-HSE) / Н. И. Паутова, И. С. Паутов // Женщина в российском обществе. – 2015. – № 2 (75). – с. 60-75.
8. Протопопова, Т. А. Железодефицитная анемия и беременность / Т. А. Протопопова // РМЖ. Мать и дитя. –2012. – Т. 20, № 17. – с. 862-866.
9. Тапилина, В. С. Социально-экономический статус и здоровье населения / В. С.Тапилина // Социологические исследования. – 2004. –  № 3 (239). – с.126-37.
10. Hosmer, Jr D.W. Applied logistic regression / Jr D. W. Hosmer, S. Lemeshow, R. X. Sturdivant. – NY: John Wiley & Sons, 2013. – 528p.
11. The South African National Health and Nutrition Examination Survey, 2012: SANHANES-1: the health and nutritional status of the nation / Olive Shisana and Demetre Labadarios and Thomas Rehle [and other]. –Cape Town : HSRC Press, 2014.
12. Stammann, A. Estimating Fixed Effects Logit Models with Large Panel Data / A. Stammann, F. Heiß  , D. McFadden // // Beiträge zur Jahrestagung des Vereins für Socialpolitik 2016: Demographischer Wandel - Session: Microeconometrics, No. G01-V3, ZBW /  Deutsche Zentralbibliothek für Wirtschaftswissenschaften, Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft. – Kiel und Hamburg, 2016.
13. WHO. The global prevalence of anaemia in 2011 / World Health Organization. – Geneva : WHO Document Production Services, 2015.
14. WHO. Nutritional anaemias: tools for effective prevention and control / World Health Organization. – Geneva: WHO Document Production Services, 2017.
15. WHO. Worldwide prevalence of anaemia 1993–2005: WHO global database on anaemia / Edited by Bruno de Benoist, Erin McLean, Ines Egli and Mary Cogswell ; World Health Organization, Centers for Disease Control and Prevention Atlanta. – 2008.

Система Orphus

Loading...
Up