В исследовании будут использованы следующие показатели:

Y - Ожидаемая продолжительность жизни, лет

X1 - Охват детей до 2 лет вакцинацией, %

X2 - Патенты в сфере медицинских технологий

X3 - Патенты в сфере биотехнологий

X4 - Импорт антибиотиков, логарифм

X5 - Экспорт антибиотиков, логарифм

X6 - Импорт других медикаментов, произведенных с помощью методов биотехнологии, кроме антибиотиков, логарифм

X7 -Экспорт других медикаментов, произведенных с помощью методов биотехнологии, кроме антибиотиков, логарифм

X8 - Количество фирм, занятых в секторе биотехнологий, единиц

X9 - Затраты бизнеса на НИОКР в области биотехнологий, млн долларов США

X10 - Затраты государства на инвестиции в НИОКР, млн долларов США

Для анализа будут использованы данные по 82 странам мира, 47 из которых являются странами с очень высоким ИЧР, 21 страна с высоким ИЧР, 14 стран со средним и низким ИЧР. В работе и поиске данных были приложены усилия для того, чтобы в исследование попали страны из всех категорий уровня ИЧР, но диспропорция все равно существует и очень заметна. Это связано в первую очередь с тем, что у многих бедных стран не налажена работа статистических служб информация о них недоступна. Некоторые страны не попали в выборку из-за того, что область биотехнологий в общем и медицинских, в частности, практически отсутствует.

В качестве зависимого показателя Y в исследовании используется ожидаемая продолжительность жизни, на которую, с одной стороны, напрямую влияет улучшение условий жизни населения и применение медицинских биотехнологий, а с другой стороны, этот показатель отражает уровень и качество жизни населения и используется в качестве индикатора благополучия страны в многочисленных исследованиях и при составлении рейтингов.

Остальные показатели выбраны таким образом, чтобы можно было проследить динамику использования биотехнологий в медицине, затрат на их развитие, оценить состояние торговли продуктами биотехнологии в медицине и положение страны по уровню развития этой сферы.

Показатель X1 показывает, насколько активно используется самый простой, давно известный и многократно рекомендованный к употреблению ВОЗ продукт медицинских биотехнологий - вакцины. Этот показатель помогает определить, насколько страна вообще продвинулась в развитии и глобализации и способна ли она участвовать в дальнейших шагах по улучшению уровня жизни.

X4, X5, X6 и X7- показатели того, насколько сильно государство вовлечено в мировую торговлю лекарствами, полученными с помощью биотехнологий и каким образом оно покрывает растущую во всем мире потребность в антибиотиках.

Показатели X2 и X3, в свою очередь, связаны с патентной и, следовательно, инновационной активностью страны в области биотехнологий. Они показывают, насколько страна готова к будущему развитию в ближайшем будущем и насколько она конкурентоспособна на рынке.

Показатели X8, X9 и X10 связаны с вложениями в научные исследования и разработки, сигнализируют о том, что государство и частный сектор вкладывают в развитие биотехнологий насколько они, соответственно, в них заинтересованы.

Данные показатели будут исследованы с помощью описательных статистик (прил.1) и на выбросы, а далее использованы для доказательства существования взаимосвязи между развитием медицинских биотехнологий и уровнем жизни населения.

Рисунок 9. Ящичковая диаграмма для зависимого показателя Y

В выборке, в том числе в зависимом показателе, присутствуют выбросы, но было принято решение их не удалять, так как объекты, являющиеся выбросами, немногочисленны, не будут сильно искажать картину, а между тем, они очень важны для анализа так как являются представителями и без того маленькой группы стран со средним и низким ИЧР. По результатам анализа на выбросы других показателей были удалены следующие наблюдения: США, Германия, Япония, Нидерланды, Франция, Великобритания. Все эти наблюдения принадлежали в численно перевешивающей группе с очень высоким ИЧР, так что репрезентация по группам стран не пострадает.

Проверим на нормальность распределение показателей с помощью одновыборочного критерия Колмогорова-Смирнова (приложение 9).

Проведем корреляционный анализ, чтобы выяснить, как связаны между собой показатели и определим силу связи.

Таблица 3. Корреляционная матрица для исследуемых факторов

Согласно полученным результатам корреляционного анализа, Х3 и Х2, Х9 и Х2, Х9 и Х3, а также пара Х10 и Х2 обладают сильной корреляционной взаимосвязью (темно-зеленый), что кажется логичным, так как патенты на близкие технологии могут быть получены одними и теми же лабораториями, университетами и исследователями. Также количество патентов сильно коррелирует с объемом частных и государственных инвестиций.

Взаимосвязь средней силы наблюдается между парами факторов Х5 и Х7, Х8 и Х3, Х10 и Х3, Х8 и Х9. Остальные пары факторов имеют умеренную, слабую и очень слабую взаимосвязь. Так как матрица корреляции не содержит факторов, превышающих 0,9 по модулю, то можно сделать вывод о том, что все факторы характеризуют разные показатели и их можно использовать для построения главных компонент.

3.2 Взаимосвязь медицинских биотехнологий и уровня жизни населения

Чтобы сократить количество переменных, объединим их в индикаторы с помощью использования метода главных компонент (МГК). В процессе преобразований мы получим компоненты, которые являются линейными комбинациями факторов. Проверим адекватность выборки с помощью меры КМО (Кайзера-Майера-Олкина) и критерия Бартлетта:

Таблица 4. КМО и критерий Бартлетта

Как мы можем видеть, мера адекватности выборки КМО превышает 0,5, а значимость по критерию Бартлетта меньше 0,05. Это значит, что гипотеза о сферичности корреляционной матрицы отвергается, то есть факторы коррелируют не только сами с собой, а связаны и с другими факторами, что дает нам возможность использовать для факторного анализа.

Количество главных компонент, используемых для дальнейшего анализа, определялось с помощью критерия Кайзера, который предлагает отбирать компоненты, чьи собственные значения больше единицы. Согласно получившимся результатам, стоит оставить компоненты 1-3. Так как суммарный процент дисперсии, объясняемый этими тремя факторами равен 71,5%, то мы можем сделать вывод о том, что включенные компоненты хорошо объясняют дисперсию независимой переменной.

Таблица 5. Объясненная совокупная дисперсия

Рассмотрим график собственных значений и применим критерий каменистой осыпи, чтобы проверить раннее сделанные выводы:

Рисунок 10. График собственных значений.

По графику собственных значений мы можем видеть, что наши выводы были правильны, компоненты, начиная с 4, являются факториальной осыпью, а в анализе будут использоваться 1, 2, и 3. Рассмотрим график компонент во вращаемом пространстве:

По этому графику можно судить о принадлежности признаков к компонентам. Там, признаки Х2, Х3, Х8, Х9 и Х10 лежат рядом и принадлежат к одной компоненте. Также близко расположены признаки Х4, Х5, Х7, образуя еще одну компоненту. Остальные признаки лежат далеко друг от друга и будут входить в разные компоненты.

Рисунок 11. Диаграмма компонента во вращаемом пространстве.

Проинтерпретируем полученные главные компоненты, используя матрицу факторных нагрузок (приложение 2).

Как и предполагалось выше, Х2, Х3, Х8, Х9 и Х10 принадлежат к одной компоненте, Х4 Х5, и Х7 ко второй, а Х1 и Х6 к третьей. Обозначим компоненты следующим образом:

· Z1, в которую входят признаки, отражающие патенты, инвестиции и количество активных в отрасли компаний (Х2, Х3, Х8, Х9, Х10) - Индекс биотехнологических инноваций

· Z2, которая включает в себя Х4 Х5, и Х7 - признаки, отражающие импорт и экспорт продуктов биотехнологий - Индекс международной торговой активности в сфере биотехнологий

· Z3, который включает в себя покрытие населения вакцинацией и импорт медикаментов - Индекс использования медицинских биотехнологий.

Построим уравнение регрессии на основе описанных выше компонент, чтобы узнать силу взаимосвязи между уровнем жизни населения и индикаторами развития медицинских биотехнологий. Для начала включим все компоненты, если по результатам построения регрессии буду выявлены незначимые, удалим их. Все коэффициенты модели значимы, так как p-value для каждой компоненты меньше 0,05.

Таблица 6. Регрессионная модель

Рассмотрим основные характеристики модели:

Таблица 7. Основные характеристики регрессионной модели

Запишем уравнение регрессии:

,

Так как коэффициент детерминации этой модели (R-квадрат) равен 0,67, то можно утверждать, что объясняющая способность модели является хорошей. То есть 67% зависимого признака Y объясняются вариацией компонент Z1, Z2 и Z3, а остальные 33% - действием других факторов. Таким образом, можно сделать вывод о том, что медицинские биотехнологии и их развитие влияют на уровень жизни человека, представленной в виде ожидаемой продолжительности жизни.

Составим и проанализируем рейтинги стран по полученными нами индексам (приложение 3). По первому индексу, индексу биотехнологических инноваций, лидирующие позиции занимают Южная Корея, Швейцария и Канада, а отстающими являются Морокко, Пакистан и ОАЭ. По индексу экспорта и импорта биотехнологий лидируют Индия и Бельгия, а отстают Вьетнам и Израиль, в то время как по индексу использования медицинских биотехнологий лидируют Венгрия и Словения, а отстают Гана и Малайзия. В общем по индексам идет некоторое несовпадение в рейтинговых местах, что говорит о неоднозначной дифференциации стран по выделенным компонентам.

Проведем для ясности кластерный анализ для разделения стран на классы по уровню использования медицинских биотехнологий. Дендрограмма, построенная методом средней связи (приложение 4) говорит о наличии двух кластеров, но мы попытаемся выделить три с помощью метода к-средних.

Рассмотрим образовавшиеся в результате кластеризации классы и проинтерпретируем принадлежность наблюдений к классам (приложение 5):

· Группа 1, состоящая из 13 наблюдений, содержит станы, в которых медицинские биотехнологии находятся на очень низком уровне развития. Эти страны слабо используют биотехнологии в медицине и не инвестируют в их дальнейшее развитие, если и включены в международную торговлю продуктами медицинских биотехнологий, то только закупают их, но не продают в другие страны. Эту группу мы назовем «Отстающие».

· Группа 3, состоящая из 26 наблюдений состоит из стран с высокой степенью развития медицинских биотехнологий. Эти страны успешно интегрируют медицинские биотехнологии в свою систему здравоохранения, инвестируют в научные исследования и получают результаты, регистрируя и вводя в обращение новые патенты. Эту группу стран мы будем называть «Лидирующие».

· Группа 2, состоящая из 38 наблюдений, включает в себя те страны, которые не попали ни в «Лидеры», ни в «Развивающиеся». Эти страны уже включились в общий тренд развития биотехнологий, внедряют их в свою медицину и инвестируют в эту сферу, а также участвуют в научных исследованиях, но пока не могут достигнуть уровня развитых стран. Назовем этот кластер «Догоняющие». Эти страны успешнее всех осуществляют торговлю продуктами медицинских биотехнологий на международном рынке, так как они успешно умеют заимствовать технологии и получать из них прибыль.

Таким образом, из этого разделения мы можем сделать вывод о том, что страны сейчас пытаются с помощью медицинских биотехнологий достигнуть роста качества жизни населения и используют для этого разные стратегии. Более того, несмотря на то, что страны объединены общей целью внедрения медицинских биотехнологий, промежуточные цели у них разные: страны-лидеры уже достигли того улучшения качества жизни, которое можно было достигнуть, внедрив существующие на данный момент инновации и пытаются найти новые способы сделать следующий рывок, догоняющие страны успешно использовали заимствование технологий для экономического роста и улучшения уровня жизни населения, а сейчас стремятся к налаживанию собственных исследовательских институтов, а отстающие страны пока только начали внедрение медицинских биотехнологий у себя в странах и должны прежде всего улучшить уровень жизни населения с помощью тех технологий, которые есть на международном рынке и доступны к заимствованию и адаптации.

Заключение

Медицинские биотехнологии на данный момент являются для стран мира способом улучшать и поддерживать уровень жизни населения, воздействовать на национальные системы здравоохранения и экономики. Медицинские биотехнологии появились как сфера знаний не так давно, но уже давно стало понятно, что они станут ключом к усовершенствованию систем здравоохранения и улучшению жизни населения всех планеты.

В рамках данного исследования был проведен статистических анализ взаимосвязи между медицинскими биотехнологиями и уровнем жизни населения.

В первой главе делается обзор теоретических аспектов вопроса, в том числе ключевых терминов и существующей литературы по теме.

Во второй главе определяется текущее положение по уровню жизни и развитии медицинских технологий в мире. Определяются факторы, влияющие на развитие обоих параметров.

Далее в третьей главе на основе выборки из 82 стран мира из разных групп по индексу развития человеческого капитала проводится анализ 11 показателей, отвечающих за развитие и использование медицинских биотехнологий в странах мира, уровень жизни населения в странах мира за 2015 год. Также в статистическом исследовании были использованы корреляционный и регрессионный анализ, а с помощью метода главных компонент были выделены четыре индикатора:

· Индекс биотехнологических инноваций

· Индекс международной торговой активности в сфере медицинских биотехнологий

· Индекс использования медицинских биотехнологий

Проведенный на основе компонентов кластерный анализ позволил разделить страны на три группы по уровню развития биотехнологий: страны-лидеры, ведущие исследования и активную инвестиционную деятельность, догоняющие страны, которые успешно заимствуют технологии и развивают свои исследования, догоняя лидеров в развитии и кластер стран-аутсайдеров «отстающие», которые еще не начали перенимать мировой опыт и развивать медицинские биотехнологии у себя в стране.

Медицинские биотехнологии пока не получили в мире должного распространения, а из-за того, что сфера молодая, она не была широко исследована в научной литературе. Несмотря на это, развитие явно идет во всем мире и будет продолжаться, так как сфера притягивает к себе внимание ученых и инвесторов, а также политиков и управленцев, которые желают улучшить социальное и экономическое положение страны, а также обеспечить базу для развития в будущем, так как благодаря этому исследованию мы знаем, что развитие медицинских биотехнологий и уровень жизни населения взаимосвязаны.

Поставленная цель исследования достигнута, задачи выполнены. Тенденция развития и исследования медицинских инноваций, а также их интеграции в системы здравоохранения присутствует во всем мире, интерес к этому направлению растет. И несмотря на то, что у стран из разных кластеров сейчас разные задачи в этой сфере, абсолютное их большинство уже осознали важность биотехнологии в сфере медицины и в других сферах.

Также медицинские биотехнологии представляют интерес для исследователей социально-экономических процессов для составления более подробных рекомендаций для разных групп стран и человечества в целом. В развитии такой сферы как медицинские технологии всегда важно видеть прогноз и возможных результат для более эффективной работы.

Список литературы

1. Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики: Учебник для вузов. - 1998.

2. Дубров А. М., Мхитарян В. С., Трошин Л. И. Многомерные статистические методы: учебник.--М.: Финансы и статистика, 2011.--352 с. - 2003.

3. Cutler, D., Deaton, A. and Lleras-Muney, A. (2006). The Determinants Of Mortality. Journal of Economic Perspectives, 20(3, Summer), 97-120.

4. Dorsey, E. R. et al. (2010). Financial Anatomy of Biomedical Research, 2003 -2008. JAMA, January 13; 303(2): 137-143.

5. Fuchs, V. R. (2010). New Priorities for Future Biomedical Innovations. N Engl J Med, 363:704- 706.

6. Evens R. (2004) The Evolution Of Biotechnology And Its Impact On Health Care

7. Lichtenberg, F. R. (2011a). The quality of medical care, behavioral risk factors, and longevity growth. International Journal of Health Care Finance and Economics 11(1), 1-34.

8. Lichtenberg, F. R. (2011b).The Impact of Biomedical Innovation on Longevity and Health International Journal of the Economics of Business, 18(2): 293-316.

9. Lichtenberg, F. R. (2012a). The Effect of Pharmaceutical Innovation on Longevity: Patient Level Evidence from the 1996-2002 Medical Expenditure Panel Survey and Linked Mortality Public- use Files. Forum for Health

10. Murphy, K. M. and Topel, R. H. (2006). The Value of Health and Longevity. Journal of Political Economy, 114(4), 871-904.

11. Romer, P. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy 98(5, Part 2), 71-102.

12. Sampat, B. N. and Lichtenberg, F. R. (2011). What are the Respective Roles of the Public and Private Sectors in Pharmaceutical Innovation? Health Affairs 30(2), 332-339.

13. Solow, R. M. (1960). Investment and Technical Progress. In Arrow, K., Karlin, S. and Suppes, P. (eds.) Mathematical Methods in the Social Sciences 1959. Stanford: Stanford University Press, pp. 89-104.

Приложение

Описательные статистики

Матрица коэффициентов значений компонентов

Рейтинги стран по индексам

Дендрограмма методом внутригрупповых связей

Принадлежность наблюдений к классам

Объясненная совокупная дисперсия

Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова

Размещено на Allbest.ru