Covid-19 стал неожиданным испытанием для человечества. Разные страны пробовали диаметрально противоположные подходы, чтобы минимизировать последствия пандемии: объявляли жесткий локдаун, а, например, Швеция решила вовсе не вводить никаких ограничений. Китай только на прошлой неделе начал смягчать политику нулевой терпимости.

Исследователи факультета экономических наук НИУ ВШЭ выявили факторы, которые оказывают наибольшее влияние на распространение инфекции. В России в числе наиболее важных факторов оказались влажность и температура, мобильность людей, доля внутренних мигрантов и доходы населения.

Результаты исследования опубликованы в журнале Population and Economics. Пандемия коронавируса повлекла за собой замедление экономического роста, падение доходов населения, рост безработицы, а также человеческие жертвы: по данным Университета Джонса Хопкинса, в мире зарегистрировано уже 650 миллионов случаев Covid-19, более 6,6 миллионов человек погибли. Чтобы учесть опыт борьбы с коронавирусом и подготовиться к возможному появлению новых инфекций, ученые анализируют самые разные данные, накопленные за время пандемии: сведения о течении заболевания, эффективности вакцин и лекарств, удачности той или иной организации здравоохранения, последствиях ограничений и мер государственной поддержки.

Существующие исследования называют множество факторов, которые могут сказываться на распространении коронавируса на определенной территории. Так, во многих странах первые случаи заболевания появлялись в крупнейших городах, экономических центрах, в которые съезжаются люди из других регионов и стран. Ускоряет распространение вируса и высокая плотность населения, особенно в небогатых странах (хотя в этом вопросе единодушия среди исследователей нет).

Особая уязвимость к коронавирусу пожилых людей тоже вызывает сомнения: число зарегистрированных случаев в старшей группе может объясняться тем, что люди в возрасте внимательнее относятся к своему здоровью и чаще делают тесты. Кроме того, на распространение вируса может влиять температура (чем теплее регион, тем ниже темпы) и высокая влажность (в теплых странах она снижает вероятность заражения, в холодных — наоборот), количество зелени в городах, решительность властей при введении ограничений, масштабы программы тестирования, развитость системы здравоохранения и многое другое.

Авторы новой статьи решили проверить, насколько выводы их коллег подтверждаются на российских данных и есть ли какие-то страновые особенности, способные повлиять на распространение инфекции. Для этого они использовали данные Росстата по 82 регионам России за март — декабрь 2020 года, информацию о погодных условиях и о мобильности населения, измеряемой с помощью индекса самоизоляции «Яндекса». Распространенность инфекции оценивалась на основе показателя избыточной смертности.

Во многих исследованиях применяют именно этот показатель, а не официальные данные о количестве случаев заболевания и смертей от Covid-19, так как статистика сильно зависит от частоты тестирования, рекомендаций по учету и так далее. В расчетах использовались демографические (доля пенсионеров, доля внутренних мигрантов, уровень урбанизации), природные (средняя температура, влажность, площадь зеленых насаждений), политические (индекс самоизоляции), экономические факторы (среднедушевой доход, обеспеченность жильем, уровень безработицы) и характеристики системы здравоохранения (численность врачей на 10 тысяч населения).

Моделирование показало, что наиболее важными факторами являются погодные (влажность и температура), индекс самоизоляции «Яндекса», доля внутренних мигрантов и доходы населения. А вот доля городского населения, обеспеченность жильем и количество зелени в городе оказались незначимыми. Получается, что в каждой группе факторов есть как минимум один, значительно влияющий на долю смертельных случаев.

Высокая влажность воздуха и низкая средняя температура связаны с большей смертностью от ковида, активная миграция из других регионов также дает прибавку к избыточной смертности от коронавируса. Кроме того, ситуация с ковидом оказалась серьезнее в регионах с высокими доходами населения и высокой безработицей. Один из вариантов модели указал также на отрицательную связь смертности с долей пенсионеров и положительную — с индексом самоизоляции. Другой вариант модели подтверждает также, что смертность тем ниже, чем больше численность медицинских работников.

«Многие из полученных результатов согласуются с выводами, сделанными учеными в других странах. Вместе с тем есть и отличия. Например, в отдельных развитых странах — Великобритании, США — отмечалась положительная связь заболеваемости и смертности от ковида с бедностью. В России, наоборот, смертность оказалась выше в относительно богатых регионах при прочих равных условиях. Не удалось обнаружить “правильной” отрицательной связи смертности и мер антиинфекционной политики, которая отмечалась в некоторых зарубежных работах.

В тех регионах и в те месяцы, когда мобильность населения была минимальной, отмечалась и более высокая смертность. Можно предположить, что российское население реагировало не столько на официальные меры политики региональных властей, сколько на фактическую ситуацию в регионе, сокращая мобильность в ответ на рост заболеваемости», — рассказала один из авторов работы, профессор факультета экономических наук НИУ ВШЭ Марина Колосницына.

Неожиданной может показаться отрицательная зависимость между смертностью от ковида и долей пенсионеров в регионе. Авторы работы объясняют ее тем, что люди старшего возраста имеют меньше социальных контактов и более осторожны, более склонны соблюдать самоизоляцию, поэтому и заболеваемость в этой группе ниже, чем среди молодежи. А вот связь индекса самоизоляции и избыточной смертности, наоборот, положительна. Но, возможно, снижение активности и мобильности людей является следствием тяжелой обстановки в регионе, а не ее причиной. Высокие доходы населения могут означать, что в регионе хорошо развиты промышленность, транспорт и торговля, а значит, и деловая активность выше, что облегчает распространение вируса. Безработица, возможно, заставляет людей соглашаться на простую работу, которая плохо адаптируется под дистанционный формат.

«Антиинфекционная политика должна быть дифференцированной по регионам. Особое внимание нужно уделять территориям с холодным и влажным климатом, развитым регионам с высокими доходами и молодым населением, значительной входящей миграцией, регионам с высокой безработицей. Очень важно более равномерное обеспечение огромной территории страны медицинскими работниками: пандемия отчетливо показала различия в смертности населения в зависимости от мощностей региональных систем здравоохранения», — поделилась рекомендациями Марина Колосницына.

https://naked-science.ru/article/column/smertnost-ot-kovida-okazalas