Реальные зарплаты среднего медицинского персонала не выросли за 10 лет

За последние десять лет реальные зарплаты врачей в России выросли почти вдвое — с 64 до 121 тысяч рублей. В большинстве регионов рост составил 1,5–2 раза. Исключение — Ингушетия, где доходы врачей увеличились лишь в 1,2 раза.

Но у среднего медперсонала ситуация иначе: реальные зарплаты не растут, а снижаются. В среднем по стране они уменьшились с 64 до 61 тысячи рублей. В 44 регионах рост едва достиг 10–30%, а в 40 — падение. Даже в Москве реальные зарплаты медсестер снизились на 10%, тогда как у врачей за то же время выросли в 1,6 раза.

🔸Низкие доходы ведут к высокой текучке кадров. Каждая пятая медсестра увольняется уже в первый год работы.

Самая высокая текучка — в Тыве (42%), на Алтае (41%) и в Калмыкии (34%). Для сравнения, в среднем по стране — около 15%. По данным выборочного наблюдения трудоустройства выпускников, среди тех, кто окончил программы подготовки среднего медперсонала в 2016–2020 годах, 65% хотели сменить работу.

«Значение сестринской профессии в России очень недооценено, — считает исследователь общественного здоровья Института междисциплинарных медицинских исследований ЕУСПб Артемий Охотин. — Когда говорят о проблемах в медицине, обычно упоминают нехватку врачей и оборудования, тогда как на самом деле именно дефицит медицинских сестер в первую очередь сказывается на качестве и безопасности медицинской помощи. Дефицит сестер приводит к тому, что существенную часть сестринских обязанностей выполняют сами врачи (и выполняют плохо)».

◾️ Каких врачей в России не хватает сильнее всего? Читайте на сайте «Если быть точным».

Почему в богатых странах молодые взрослые выпадают из экономики

В 1990-х британские исследователи ввели термин NEET (Not in Education, Employment, or Training) — «не учится, не работает и не проходит профессиональное обучение» — для описания молодых людей, которым сложно перейти от школы к трудовой занятости.

Со временем концепция вошла в международную статистику: NEET-ы часто сталкиваются с долгосрочными социально-экономическими проблемами и остаются в группе риска по безработице и здоровью.

Однако старое определение NEET уже не отражает реальность, считает обозреватель Financial Times Джон Берн-Мердок. Традиционно в него включали молодых родителей, которые временно выпали из рынка труда из-за ухода за детьми. Сегодня эта группа уменьшается, и ее присутствие маскирует рост другой категории — молодых людей, которые не учатся, не работают, не ищут работу и не воспитывают детей.

Берн-Мердок считает, что этому может быть несколько объяснений:

🔺Недоступность жилья. Многие молодые живут с родителями и теряют мотивацию работать.

🔺Тревожность и другие психические расстройства. В Великобритании все больше социально изолированных молодых людей говорят, что проблемы с психическим здоровьем не дают им работать или искать работу. В сочетании с особенностями системы пособий это объясняет особенно быстрый рост долговременной молодёжной безработицы.

🔺Особенность рынка. В той же Великобритании заметное повышение минимальной зарплаты для молодежи и другие меры, которые делают найм низкооплачиваемых работников дороже, приводят к тому, что молодых людей стали реже брать на работу.

🔺Смартфоны. Цифровые технологии вытесняют живое общение. В США молодые люди, которые не работают, не учатся и не растят детей, проводят в полном одиночестве семь часов в день — по сравнению с пятью часами десять лет назад.

Эффекты взаимодействия во множественной линейной регрессии 📝

Играет ли оценка собственного уровня привлекательности при выборе партнёра большую роль для мужчин в сравнении с женщинами? Варьируется ли эффект инвестирования на экономический рост в зависимости от уровня государственной состоятельности? На эти и другие вопросы можно ответить при оценке эффектов взаимодействия!

На митапе мы разберём особенности интерпретации линейных моделей с двусторонним взаимодействием в зависимости от типа переменных, проверку допущений для таких моделей, а также их презентацию. Завершающая часть встречи будет посвящена краткому обсуждению моделей с трехсторонним взаимодействием. Последние реализуют оценку эффектов взаимодействия между тремя переменными.

🗓Когда: 28 ноября
⏳Время: 18:10 по МСК
↖️Место встречи:
г. Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123 и онлайн. Аудитория уточняется!
💻Спикер: Зубарев Никита Сергеевич (ЦенСИБ)

Что установить?
• пакет "interactions": для визуализации эффектов взаимодействия и оценки областей значимости с помощью метода Джонсона-Неймана.

Что прочитать?
🏛️ Brambor T., Clark W., & Golder M. (2006). Understanding Interaction Models: Improving Empirical Analyses. Political analysis, 14(1), 63-82.
🏛️ Hainmueller, J., Mummolo, J., & Xu, Y. (2019). How Much Should We Trust Estimates from Multiplicative Interaction Models? Simple Tools to Improve Empirical Practice. Political Analysis, 27(2), 163-192.

‼️Митап пройдет более комфортно, если слушатели знакомы с оценкой эффектов и допущениями множественной линейной регрессии.

📝Регистрация обязательна!
Зарегистрироваться здесь

Не забудьте взять паспорт для прохода в здание НИУ ВШЭ!

До встречи,
HSE R Meet Up⚙️

Митап заказывали? Получайте целых два! 😧

Мы начинаем декабрьский сезон митапов: на следующей неделе поговорим об особенностях работы с данными для бизнеса и текстами.

Что вас ждёт?

1⃣Временные ряды про бизнес-людей: как считать эффекты и рисовать траектории (на данных СМБиз.ФОМ)
🤩Когда: 19 декабря
🤩Время: 18:00 по МСК
🤩Где? г. Москва, Покровский бульвар, 11 [аудитория уточняется] и онлайн
🤩Спикер: Станислав Пашков, к.с.н. (ЛЭСИ НИУ ВШЭ, Москва)
➡️ Зарегистрироваться

2⃣Разделяй и анализируй! Тематическое моделирование: от текстов к темам
🤩Когда: 20 декабря
🤩Время: 16:00 по МСК
🤩Где? г. Санкт-Петербург, наб. кан. Грибоедова, 123, [аудитория уточняется] и онлайн
🤩Спикер: Яна Сосновская (ЕУСПб)
➡️ Зарегистрироваться

Зарегистрироваться можно уже сейчас, а в серии следующих постов мы подробнее расскажем о каждой встрече и инструментах, с которыми вы познакомитесь!

Stay tuned,
HSE R Meet Up🎧