Найдена разница в среднем ожидаемом возрасте жизни между сельскими и городскими районами в размере $7$ лет. Ниже — возможные социологические объяснения и конкретные исследования для проверки каждой гипотезы.
Гипотезы и что измерять
1) Структура занятости и условия труда
- Объяснение: в сельской местности больше физического труда, сезонной работы, сельхозхимикатов, низкой формальной занятости и социальной защиты → повышенный риск травм и хронических заболеваний.
- Переменные: сектор занятости, статус занятости (формальная/неформальная), рабочие часы, экспозиция к химикатам, травмы, доход, соцзащита, профзаболевания.
2) Доступ и качество медицинских услуг
- Объяснение: меньше медицинских учреждений, специалисто́в, длительная дорога, снижение профилактики и поздние обращения → выше смертность от предотвратимых причин.
- Переменные: расстояние/время до ближайшей клиники, число врачей на 10 000 чел., наличие скорой помощи, охват профилактических скринингов, частота визитов, страхование.
3) Культурные практики и поведение в области здоровья
- Объяснение: различия в питании, употреблении алкоголя/табака, физической активности, использовании традиционных лечений, отношение к профилактике.
- Переменные: курение, алкоголизм, диета, уровень физической активности, использование традиционной медицины, меры здравоохранительного поведения.
4) Социально-экономические и демографические детерминанты
- Объяснение: более низкий уровень образования, бедность, социальная изоляция, миграционные потоки (отбор здоровых в города).
- Переменные: образование, доход/бедность, семейный статус, миграционная история, социальная сеть/капитал.
Исследования и методы проверки (конкретно)
1) Описательная аналитика и множественная регрессия
- Модель для среднего возраста жизни (или смертности):
$$Y_i={\beta }_0+{\beta }_{1}Rura{l}_i+{\beta }_2{X}_i+{\epsilon }_i,$$
где $Rura{l}_i$ — индикатор сельской местности, $X_i$ — набор контролей (возраст, пол, образование, доход, сектор занятости и т.д.).
- Цель: оценить, остаётся ли эффект $Rural$ после контроля по факторам.
2) Декомпозиция разницы (Oaxaca–Blinder)
- Разложить разницу ${\bar{Y}}_{urban}-{\bar{Y}}_{rural}$ на часть, объясняемую различиями в характеристиках, и часть, объясняемую различиями в коэффициентах/воздействии:
$${\bar{Y}}_U-{\bar{Y}}_R=({\bar{X}}_U-{\bar{X}}_R)\hat{\beta }+{\bar{X}}_R({\hat{\beta }}_U-{\hat{\beta }}_R).$$
- Цель: сколько лет «поясняется» экономико‑социальной структурой и сколько — иными механизмами.
3) Выживаемость/кокс‑модель для индивидуальных данных по смертности
- Модель: $$h(t|X)=h_0(t)\exp ({\beta }^{\prime }X).$$
- Цель: проверить влияние занятости, доступа к медицине и поведения на риск смерти, с контролем времени и когорты.
4) Продольные/когортные исследования и связывание реестров
- Связать записи переписи, регистрации занятости, и медицинские/смертные реестры, чтобы отслеживать индивидуальный риск и исключить обратную причинность.
5) Инструментальные переменные и натуральные эксперименты
- Если есть отбор (например, здоровые мигрируют в города), использовать IV (например, исторические аграрные реформы, расстояние до городского центра как инструмент доступа) для причинного вывода.
6) Пространственный анализ и картирование доступа
- GIS-анализ расстояний до учреждений, плотности врачей, экологических рисков; проверить кластеризацию смертности.
7) Качественные и смешанные методы
- Интервью, фокус‑группы, этнографические наблюдения для понимания культурных практик, барьеров к обслуживанию и восприятия риска.
8) Медиационный анализ
- Оценить, через какие пути влияние сельской среды на смертность проходит (напр., через доход → доступ к медицине → смертность): формула медиатора в регрессиях и формулы индиректного эффекта.
Данные и источники
- Перепись населения, регистры смертности/вырождения, административные данные по здравоохранению (посещения, госпитализации), обследования домохозяйств (опросы о здоровье/поведениях), данные занятости/соцстраха, геопривязанные данные учреждений, экологические мониторы.
- Требуются индивидуальные/уровневые данные для регрессий и реестровые‑продольные данные для каузальных выводов.
Контроль за смещениями и проверка устойчивости
- Учитывать селективную миграцию, измерять и контролировать периоды жизни и когортные эффекты, проводить sensitivity‑analysis, использовать разные спецификации (стратификация по возрасту/полу), проверять отсутствие многоколлинеарности и эндогенности.
Рекомендованный приоритетный план исследований (кратко)
1) Сращивание переписи + регистров смертности + данные здравоохранения; множественная регрессия + декомпозиция.
2) GIS‑анализ доступности услуг и сопоставление с причинами смерти.
3) Продольное связывание когорты (личные записи) для каузального анализа; при необходимости — IV.
4) Качественные исследования для интерпретации культурных факторов и разработки вмешательств.
Если нужно, могу предложить конкретные переменные для анкеты, образцы регрессионных спецификаций и список критически важных источников данных.