СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

<

080914 1459 1 СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ  И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ Демографический прогноз – это научно обоснованное предвидение основных параметров движения населения и будущей демографической ситуации: численности, возрастно-половой и семейной структур населения, рождаемости, смертности, миграции, качественных характеристик населения. Выступает обычно в форме перспективного исчисления населения — расчета численности и возрастно-половой структуры населения, построенного на некоторых гипотезах относительно будущей динамки тех или иных характеристик рождаемости и смертности. Такие расчеты делаются как правило в нескольких вариантах. Наиболее вероятный, претендующий на точное предвидение будущего хода воспроизводства населения, вариант перспективных исчислений обычно и считается демографическим прогнозом.

Демографические прогнозы лежат в основе любого социального прогнозирования и планирования. В самом деле, что бы мы ни планировали на перспективу, развитие производства конкретных товаров или услуг, социальной структуры общества, включая ее структуру по размерам и составу семей, любые социальные процессы — во всех случаях, очевидно, нам прежде всего нужно будет узнать число и состав будущих участников этих социальных процессов по полу и возрасту, поскольку эти «параметры» людей оказывают сильное влияние на характер и интенсивность их деятельности и, соответственно, на характер и интенсивность социальных процессов.

Цели демографического прогнозирования связаны с потребностями экономического планирования (необходимостью предвидения динамики численности и структуры трудовых ресурсов); необходимостью оценки будущей динамики потребительского спроса на те или иные виды товаров и услуг, в т.ч. для решения задач маркетинга; потребностями планирования жилищного строительства; потребностями планирования социальной сферы (образование, здравоохранение, пенсионная система и др.); геополитическими задачами и многими другими. Цели демографического прогнозирования являются одним из важнейших оснований, по которым строится классификация прогнозов населения.

Достоверность демографического прогноза зависит от 1) точности исходной информации, 2) от обоснованности гипотез об изменении демографических процессов под влиянием всего комплекса социально-экономических условий, 3) от продолжительности периода, на который делается прогноз. Различаются краткосрочные (до 5 лет), среднесрочные (до 30 лет) и долгосрочные (30 – 60 лет) прогнозы.

Демографический прогноз опирается на знание теории и общих закономерностей развития народонаселения, на учет главных тенденций воспроизводства населения в ближайшей исторической перспективе: дальнейшее развитие урбанизации, рост образовательного и культурного уровня населения, снижение смертности и увеличение продолжительности жизни, постепенное отмирание традиций многодетности, изменение функций семьи, повышение социальной и территориальной мобильности населения, сохранение определенной дифференциации демографического развития различных регионов, обусловленного экономическими, социально-культурными и этническими факторами и др.

Точность современного демографического прогнозирования определяется уровнем развития теоретической и прикладной демографии, общим уровнем научного прогнозирования всех сторон социально-экономической жизни общества, а также новыми аналитическими и прогностическими возможностями, предоставленными компьютерными методами. С начала 90-х годов в демографическом прогнозировании широко используются стандартные пакеты прикладных программ. Они значительно экономят время, необходимое для проведения прогнозных расчетов, позволяют просчитать различные сценарии возможной динамики населения, а также делать расчеты при неполных или дефектных данных.

Демографический прогноз помогает определить как количество и структуру (половозрастную) будущих трудовых ресурсов, так и оценить возможные потребности различных социально-демографических групп населения в различных товарах и услугах. Он необходим для перспективной оценки развития и размещения объектов социальной сферы, широко используется в маркетинге.

Первым критерием классификации демографических прогнозов является длина прогнозного горизонта, или длительность прогнозного периода. Обычно различают краткосрочные (5 – 10 лет), среднесрочные (25 –30 лет) и долгосрочные демографические прогнозы. Чем шире прогнозный горизонт, тем, при прочих равных условиях, менее точными и надежными являются прогнозы.

Вторым важнейшим критерием классификации демографических прогнозов является их цель. По целям прогнозирования все демографические прогнозы делятся на аналитические, прогнозы-предостережения, нормативные прогнозы и функциональные прогнозы.

Аналитический прогноз. Целью аналитического прогноза является исследование современных тенденций воспроизводства населения путем оценки их возможного влияния на будущую численность и состав населения, а также на социально-экономическое развитие в целом. Иначе говоря, для аналитического прогноза характерно не столько прогнозирование само по себе, сколько изучение реальной ситуации для выявления в ней «болевых точек», «проблемных ситуаций», сохранение которых может так или иначе повлиять на будущую динамику социально-экономических, политических и других процессов, обострить уже существующие или привести к возникновению новых проблем и проблемных ситуаций.

Аналитический прогноз обычно выражается в виде оценки параметров будущей демографической ситуации, которая делается на основе предположения о неизменности режима воспроизводства населения или того или иного его изменения. Аналитический прогноз, как правило, является долгосрочным. При этом, будучи сам по себе мало реалистическим и маловероятным, аналитический прогноз как бы очерчивает возможные и не выходящие за пределы разумного рамки будущих изменений численности и структуры населения. В этом плане аналитический прогноз служит выработке целей социально-экономической и, в частности, демографической, политики, призванной предупредить возникновение тех негативных последствий и проблемных ситуаций, для выявления возможности которых и осуществляется демографический прогноз этого вида.

Прогноз-предостережение. Разновидностью аналитического прогноза является прогноз-предостережение. Целью прогноза-предостережения является показ возможных неблагоприятных или опасных последствий сложившейся демографической ситуации, во избежание которых необходимо принять соответствующие меры. Одним из самых известных демографических прогнозов-предостережений, по сути, является печально знаменитый закон народонаселения Т.Р. Мальтуса. Выдвигая свой тезис о том, что население растет в геометрической прогрессии (т. е. экспоненциально), а средства существования в арифметической прогрессии (т. е. линейно), Мальтус описывал те ужасные последствия (нищета, эпидемии, беспорядки, войны и т.п. беды), к которым, по его мнению, ведут быстрый рост населения и образующееся по этой причине перенаселение. Из современных прогнозов-предостережений, исполненных в духе мальтузианских традиций, наиболее известны прогнозы т. н. Римского клуба, полные всяческих ужасов, вызываемых, по мнению авторов этих прогнозов, ростом населения, а также ростом потребления минеральных и энергетических ресурсов.

Противоположным примером прогноза-предупреждения являются расчеты В.Н. Архангельского и А.Б. Синельникова о том, что сохранение современных тенденций рождаемости через исторически краткий период времени приведет к полному исчезновению российского народа как такового. Их расчет основан на простом сопоставлении актуальной (текущей) величины суммарного коэффициента рождаемости и того его значения, которое необходимо для поддержания хотя бы простого воспроизводства населения.

Нормативный прогноз. Основной целью нормативного прогноза является выработка конкретных рекомендаций для достижения некоторого желаемого состояния демографических процессов.

При нормативном прогнозировании формулируется ряд высказываний о желаемых характеристиках демографической ситуации и демографических процессов: желаемая численность населения, предпочитаемые уровни рождаемости, смертности и т.д. После чего намечаются меры, которые необходимо предпринять, чтобы достичь этих желаемых, или нормативных, целевых параметров.

Функциональный прогноз. Целью функционального прогнозирования является получение прогнозной информации о населении, необходимой для принятия решений в экономической, социальной, политической и других сферах деятельности государственного и социального управления. Функциональный прогноз — это прогноз, служащий конкретным практическим целям и задачам тех или иных организаций, фирм, корпораций, государственных органов, учебных заведений и т.п. Он представляет собой определение будущих численности и состава тех групп населения, семей и домохозяйств, которые обеспечивают функционирование, говоря социологическим языком, социальных институтов, организаций и других социальных структур.

Функциональный демографический прогноз — это прогноз возрастно-половой структуры населения, трансформированный или каким-либо иным образом инкорпорированный в уравнения, предсказывающие будущие предложение и спрос для некоторых специфических целей.

С функциональной точки зрения, всех людей, так или иначе связанных с деятельностью указанных выше социальных структур, можно подразделить на тех, кто производит товары, услуги, ценности и т.п., ради которых возникла и существует данная социальная структура, и тех, кто потребляет эти товары, услуги и ценности. Соответственно выделяются два класса функциональных прогнозов: «прогнозы предложения населения», или «прогнозы демографического предложения», и «прогнозы спроса на население»,

В первом случае речь идет о прогнозах численности и структуры населения и его отдельных возрастно-половых групп, которые являются как бы результатом функционирования демографической системы, тем, что она «производит» и «предлагает» как свою «продукцию» другим социальным институтам, как то: дети, лица школьного возраста, лица в трудоспособном возрасте, пожилые и старые, семьи и домохозяйства и т.п.

Во втором случае — о численности и составе населения, субъектов социальной деятельности, исполнителей социальных ролей, необходимых для обеспечения функционирования тех или иных социальных институтов, организаций, корпораций и т.д.

И именно будущая, прогнозная динамика численности и состава тех и других функциональных групп населения является предметом непосредственного интереса лиц, принимающих решения о стратегии и тактике деятельности перечисленных социальных структур на ближайшую и более отдаленную перспективу.

Примерами функциональных прогнозов являются:

  • прогноз спроса на те или иные виды товаров и услуг. Например, оценка будущей динамики потребительского спроса на товары детского ассортимента, учитывающая прогнозные тенденции рождаемости. Или прогноз товаров повседневного спроса для пожилых и старых, учитывающий тенденции старения населения;
  • электоральный прогноз. Определение численности и состава избирателей на перспективу, оценка перспектив победы на выборах той или иной партии и т.п.;
    <
  • прогнозирование численности и состава учащихся на разных ступенях системы образования. Оценка, на этой основе, потребного количества преподавателей и материальной базы образовательного процесса. Прогноз образовательной структуры населения;
  • прогнозирование численности и структуры занятых. Оценка их профессионально-квалификационного и другого состава. Прогноз возможного объема производства благ и услуг:
  • прогнозирование потребностей в услугах здравоохранения на основе прогноза численности и половозрастной структуры населения, динамики заболеваемости. Определение потребной численности медицинского персонала (по специальностям и уровням квалификации), а также необходимой материальной базы здравоохранения;
  • прогноз динамики численности пенсионеров и клиентов других социальных служб;
  • определение численности и состава лиц, которые могут быть привлечены в вооруженные силы.

    2. МЕТОДЫ ПЕРСПЕКТИВНОГО ИСЧИСЛЕНИЯ НАСЕЛЕНИЯ

     

    Основными методами демографического прогнозирования являются: методы, основанные на применении той или иной математической функции (экстраполяционный и аналитический методы), а также метод передвижки возрастов, или метод компонент.

    Методы, основанные на применении математических функций. Основной сферой применения методов этого класса является прогнозирование численности населения небольших территорий (например, регионов той или иной страны), особенно тех, для которых не существует надежной демографической статистики. Для прогнозирования населения на уровне страны в целом математические методы применяются редко, поскольку неучет изменений в компонентах роста численности населения и в возрастно-половой структуре, свойственный этим методам, обусловливает возникновение существенных ошибок прогноза. На региональном же уровне вероятность таких ошибок может быть уменьшена с помощью дополнительного условия, заключающегося в том, что суммарная численность населения регионов не должна отличаться от результатов прогноза для страны в целом. Последний, таким образом, выступает как контрольный параметр для прогнозирования населения на региональном уровне.

    Математические методы иногда применяются также для анализа исторической динамики и прогнозирования численности населения на глобальном уровне, как это будет показано ниже.

    Математические методы позволяют получить прогноз только общей численности населения. Возможно, правда, прогнозирование отдельно численностей мужчин и женщин, однако их сумма может отличаться от прогноза численности населения в целом.

    Для прогнозирования в принципе могут применяться самые разные математические функции. Наиболее часто, однако, используются линейная, экспоненциальная и логистическая функции. При этом прогнозирование, основанное на применении линейной и экспоненциальной функций, иногда чисто условно называют экстраполяционным методом, а прогнозирование, основанное на применении логистической и других функций, — аналитическим методом. Ниже кратко рассматриваются основные методы экстраполяционного и аналитического прогнозирования.

    Экстраполяционный метод основан на прямом использовании линейной и экспоненциальной функций, т.е. данных о среднегодовых абсолютных изменениях численности населения за период или о среднегодовых темпах роста или прироста. Если эти показатели известны, то можно рассчитать численность населения на любое число лет вперед, просто предположив их неизменность на протяжении всего прогнозного периода.

    Один из простейших способов прогнозирования основан на предположении о том, что среднегодовые абсолютные приросты численности населения, рассчитанные для отчетного периода времени, сохранятся и в будущем.

    Иначе говоря, в этом случае для перспективного расчета применяется линейная функция

    080914 1459 2 СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ  И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (1)

    где Р0 иРt
    — численность населения соответственно в моменты времени 0;

    t Δ — абсолютный среднегодовой прирост,


    t — время в годах.

    В реальности для прогнозирования численности населения линейная функция практически не используется, поскольку предположение о неизменности абсолютных среднегодовых приростов может быть относительно верным только для очень кратких периодов времени (не более 5 лет).

    Несколько более реалистичным является предположение о неизменности среднегодовых темпов прироста численности населения, особенно при допущении неизменных уровней рождаемости и смертности и отсутствии миграции. В этом случае речь идет об использовании в прогнозировании экспоненциальной функции:

    Рt = Р0 еrt , (2)

    где r
    — среднегодовые темпы прироста,

    t — время в годах,

    е — основание натуральных логарифмов.

    Аналитический метод основан на том, что исходя из прошлой демографической динамики подбирается функция, наиболее близко ее описывающая. В принципе это может быть любая функция. Однако в любом случае эта функция носит эмпирический характер, и не существует никакого общего математического закона демографической динамики.

    Математические выражения, которые используются для описания роста населения, являются по необходимости эмпирическими; не может быть найдено никакого закона роста населения, хотя некоторые математические уравнения определялись именно как таковой закон. При построении уравнения или
    кривой, соответствующих данным переписей населения, в одном случае исходят из предположения, что численность населения является полиномиальной степенной функцией от времени:

        Pt=a + bt+ct2 +dt3 +…, (3)

    где константы а, b, с, d, …оцениваются с помощью подходящей техники, например, с помощью метода наименьших квадратов. Если оцениваются только константы а и b, то получаем просто линейную функцию; добавление других констант означает переход к квадратичной параболе или к параболам более высоких порядков.

    Конкретный вид функции подбирается исходя из вида эмпирической кривой, а также гипотезы о связи численности населения с временем как независимой переменной. Один класс такого рода гипотез приведен во вставке. Если же предположить, что изменение численности населения за бесконечно малый промежуток времени является функцией численности населения, то получают другие математические выражения.

    Другим примером такого рода функций является широко применяемая в перспективном исчислении численности населения логистическая функция (кривая Ферхюлста-Пирла-Рида), особенность которой состоит в том, что ее приращение уменьшается по мере роста численности населения. Остановимся несколько подробнее на этой функции, учитывая ее роль в истории демографии.

    Логистическая функция выражается следующей формулой:

    080914 1459 3 СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ  И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (4)

    Здесь Pt
    — численность населения в момент времени ;

    t,b — постоянная интеграции;

    1/a — некая предельная численность, к которой асимптотически приближается численность населения с ростом t,u — параметр, определяющий конкретный вид кривой.

    Логистическая кривая симметрична относительно точки перегиба, которая равна 1/2а. При малых значениях Р темпы его прироста практически постоянны и равны приблизительно и. С другой стороны, если значения Р велики и близки к На, темпы его прироста стремятся к 0.

    Идея логистической функции была впервые высказана А. Кетле в 1835 г. и позже (в 1838 г.) аналитически выведена бельгийским математиком Пьером Франсуа Ферхюлстом (Verhulst) (1804 – 1849). Ферхюлст пытался найти кривую, описывающую ситуацию «автонасыщения», которая предполагает существование некоторой предельной для данных конкретных условий численности населения. По мере приближения к этой предельной численности рост населения замедляется вследствие действия неких сил сопротивления, мешающих этому росту. Поиск такого рода функции был необходим А. Кетле для опровержения так называемого «закона народонаселения» Т.Р. Мальтуса. Этот «закон», исходит из того, что не ограничиваемый ничем рост населения происходит в геометрической прогрессии (по экспоненциальной функции). По словам. Кетле, в действительности экспоненциальный рост не имеет места из-за того, что «сопротивление или сумма препятствий его увеличению, при прочих равных условиях, действует как квадрат скорости, с какой население имеет тенденцию роста». Развивая эту идею, Ферхюлст и вывел указанную выше функцию.

    Затем логистическая кривая была надолго забыта и вновь выведена американскими биологами Р. Пирлом (1879-1940) и Л. Ридом, исследовавшими закономерности динамики популяции мух дрозофил. В 1920 г. Пирл и Рид опубликовали статью под названием «О темпах роста населения Соединенных Штатов с 1790 г. и их математическом выражении», в которой они распространили выведенную ими закономерность на человеческое население и применили логистическую кривую для прогнозирования численности населения США8. Формула, выведенная Пирлом и Ридом, имела следующий вид:

    080914 1459 4 СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ  И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

    Как и рассмотренные выше линейная и экспоненциальная функции, логистическая функция не может отражать динамику реальных населений в сколько-нибудь длительной перспективе. Она может использоваться, главным образом, для прогнозирования численности небольших территорий на краткие периоды времени. Условием качественности прогноза и в данном случае является контроль с помощью данных о численности населения всей страны. Перспективные расчеты с помощью логистической функции требуют знания численности населения на три равноудаленных момента времени (или на другое кратное трем их число) или задания численности населения на два равноудаленных момента времени и нижней и верхней асимптот. При этом, если нижняя асимптота может быть принята за О, для определения верхней асимптоты не существует никакой разумной процедуры, которая давала бы перспективное значение максимальной численности населения.

    Тем не менее логистическая функция может использоваться для прогнозирования небольших территорий, если общая численность населения страны используется как контрольная величина для суммарного населения всех регионов. В этом случае вместо расчета численности населения региона прогнозируются доли населения каждого региона в общей численности населения страны. Поскольку доля может изменяться только в пределах от 0 до 1, эти величины могут использоваться как нижняя и верхняя асимптоты логистической кривой.

    Зная прогнозные значения этих долей и прогнозную величину численности населения всей страны, можно определить и будущую численность населения каждого из регионов.

    В настоящее время разработаны специальные компьютерные программы, которые позволяют прогнозировать динамику численности населения с помощью логистической функции. В качестве примера укажем здесь разработанную Э. Арриагой из Международного Программного Центра Бюро цензов США систему специальных электронных таблиц PAS.

    Метод компонент, или метод передвижки возрастов открывает перед разработчиками демографического прогноза более широкие возможности. В отличие от экстраполяционного и аналитического он позволяет получать не только общую численность населения, но и его распределение по полу и возрасту.

    Двойное название данного метода демографического прогнозирования (метод компонент, или метод передвижки возрастов) связано с тем, во-первых, что его применение основано на использовании уравнения демографического баланса:

    080914 1459 5 СУЩНОСТЬ, ПОНЯТИЕ  И ВИДЫ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ (5)

    где P0
    и P1 — численность населения соответственно в начале и конце периода (года);

    В — число рождений за период;

    D — число смертей за период; Мi — миграционный приток за период;

    М0миграционный отток за период. При этом В, D, Mi
    и М0
    называются компонентами изменения численности населения за период (год).

    Во-вторых, с тем, что данные о численности отдельных возрастно-половых групп передвигаются каждый год в следующий возраст, а численность нулевой возрастной группы определяется на основании прогноза годового числа рождений и младенческой смертности.

    Суть метода компонент заключается в «отслеживании» движения отдельных когорт во времени в соответствии с заданными (прогнозными) параметрами рождаемости, смертности и миграции. Если эти параметры зафиксированы в некоторый начальный момент времени t0, оставаясь затем неизменными на протяжении периода. Это это однозначно определяет численность и структуру населения в момент времени t0+ Dt

    Начиная с момента времени tо, численность населения каждого отдельного возраста уменьшается в соответствии с прогнозными повозрастными вероятностями смерти. Из исходной численности населения каждого возраста вычитается число умерших, а оставшиеся в живых становятся на год старше. Прогнозные повозрастные уровни рождаемости используются для определения числа рождений на каждый год прогнозного периода. Родившиеся также начинают испытывать риск смерти в соответствии с принятыми ее уровнями. Метод компонент учитывает также повозрастные интенсивности миграции (прибытия и выбытия).

    Процедура повторяется для каждого года прогнозного периода. Тем самым определяется численность населения каждого возраста и пола, общая численность населения, общие коэффициенты рождаемости, смертности, а также коэффициенты общего и естественного прироста. При этом прогнозные расчеты могут производиться как для однолетних возрастных интервалов, так и для различных возрастных групп (5-летних или 10-летних). Техника перспективных расчетов в обоих случаях совершенно одинакова. Перспективные расчеты обычно делаются отдельно для женского и мужского населения. Численность населения обоих полов и его возрастная структура получается простым суммированием численностей женского и мужского населения. При этом все прогнозные параметры рождаемости, смертности и миграции могут меняться для каждого года или интервала лет прогнозного периода.

    На практике прогноз населения осуществляется на основе повозрастных данных для каждого пола в отдельности (on an age-specific basis).

    Прогнозирование смертности. Наиболее разработанным в методическом отношении является прогнозирование смертности. Рассмотрим поэтому вкратце основные методические приемы прогнозирования уровней демографических процессов именно на примере смертности. Прогнозирование смертности может осуществляться двумя путями: первый из них предполагает, что сперва прогнозируется общий уровень смертности, измеренный в терминах средней продолжительности предстоящей жизни новорожденного, а затем производится оценка повозрастных уровней смертности для каждой принятой в прогнозе величины средней продолжительности предстоящей жизни новорожденного. Второй путь, напротив, предполагает обратный порядок прогнозирования общего и повозрастных уровней смертности: сперва определяются повозрастные показатели, а затем, на их основе, строится прогнозная величина средней продолжительности предстоящей жизни новорожденного.

    В любом случае, однако, первый из этих этапов, в свою очередь, состоит из двух стадий: (1) определение величины средней продолжительности предстоящей жизни, или повозрастных значений смертности, на ту или иную дату в будущем и (2) определение тренда данной величины между базовым годом и годом, для которого делается расчет.

    Вторая стадия является в основном чисто технической операцией, решаемой с помощью хорошо известных математических приемов интерполяции динамического ряда. Определение же будущего уровня смертности (величины средней продолжительности предстоящей жизни, или повозрастных значений смертности) носит более творческий характер и является настоящей научной задачей, решение которой требует проведения специального исследования.

    Для определения прогнозных значений средней продолжительности предстоящей жизни, или повозрастных значений смертности, чаще всего применяются следующие методы: экстраполяция; метод «закона» смертности; референтное прогнозирование, или прогнозирование по аналогии (в трех разновидностях — (1) сравнение с типовыми таблицами смертности; (2) сравнение с более «продвинутым» населением и (3) сравнение с «оптимальной» таблицей смертности, рассчитанной для «идеальных» условий); прогнозирование, основанное на анализе динамики и прогнозе причин смертности. Выбор конкретного метода зависит от целей прогнозирования, доступности и надежности демографической информации, а также, что немаловажно, от величины ресурсов, которыми располагает демограф-прогнозист.

    Прогнозирование рождаемости. Наиболее сложным и интересным в творческом отношении этапом прогнозирования рождаемости является прогнозирование или общего уровня рождаемости (обычно в терминах ее суммарного коэффициента), или ее повозрастных коэффициентов. Именно на этом этапе решающую роль приобретают теоретические концепции демографа-прогнозиста, понимание им сути тех изменений, которые происходят с рождаемостью, и сил, их
    вызывающих. В настоящее время для прогнозирования общего уровня рождаемости применяются различные методы, начиная от простой экстраполяции ее тенденций в будущее, до попыток разработки и применения математических моделей, учитывающих взаимосвязь уровня рождаемости и социально-экономических факторов, ее определяющих.

    Последнее, вероятно, было бы идеальным решением задачи прогнозирования рождаемости. В этом случае прогнозные значения социально-экономических факторов выступали бы в качестве входных параметров прогноза, на выходе которого получались бы значения суммарного и повозрастных коэффициентов рождаемости. К сожалению, задача создания подобных математических моделей не решена до сих пор из-за ее невероятной сложности и необходимости использования огромных информационных и вычислительных ресурсов. Одним из возможных подходов к решению подобного рода задач является применение метода множественной регрессии. Суть этого подхода состоит в том, что на основании многолетних данных о величинах рождаемости и ряда социально-экономических показателей (напр., душевого дохода доли занятых среди женщин, душевого дохода среди женщин, коэффициента брачности, распространенности применения контрацепции и т.д. и т.п.) строится уравнение множественной регрессии, связывающее значения рождаемости с уровнями перечисленных факторов.

    Большинство прогнозов рождаемости, однако, выполняется с помощью более доступных и менее дорогостоящих методов.

    Самым простым методом является экстраполяция тенденций суммарного коэффициента рождаемости на будущее с помощью той или иной математической функции, например, той же логистической кривой. Именно эту функцию часто применяют для прогнозирования рождаемости в развивающихся странах, в которых наблюдается переход от высокой рождаемости к низкой. Основанием для применения логистической функции в этом случае являются долговременные статистические динамические ряды рождаемости, характеризующие ее снижение в тех странах, где она уже достигла низких уровней.

    Другим методом прогнозирования повозрастных коэффициентов рождаемости является референтный метод (реализуемый, главным образом, путем сравнения с более «продвинутыми» населениями. С технической точки зрения применение этого метода для прогнозирования рождаемости аналогично тому, что сказано выше о прогнозировании смертности. Единственное, что стоит сказать, — это то, что сравнение прогнозируемого населения производится не столько с уровнями повозрастных или суммарных коэффициентов рождаемости «продвинутых» населений, сколько с распространенностью и особенностями практики применения средств контрацепции и искусственного прерывания беременности.

    В современных условиях все большую роль в прогнозировании рождаемости играют данные специальных статистических обследований и социологических опросов, целью которых является выявление репродуктивных намерений и ориентации населения. Выше уже шла речь о подобного рода исследованиях и их роли в изучении рождаемости и воспроизводства населения в целом. Результаты этих исследований используются для целей прогнозирования, в частности и в нашей стране.

        

     

    СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

     

     

  1. Алисов Н.В., Хорее Б.С. Экономическая и социальная география мира. М., 2005.
  2. Бестужев-Лада И.В. Нормативное социальное прогнозирование. М., 1987.
  3. Бахметова Г.Ш. Методы демографического прогнозирования. М., 1982.
  4. Валентей Д.И., Кваша А. Л. Основы демографии. М., 2006.
  5. Вишневский А., Андреев Е. Население России в первой половине нового века // Вопросы экономики. 2005. № 1.
  6. Волков А.Г. Население и рабочая сила в Российской Федерации. Тенденции и перспективы // Вопросы статистики. 2003. № 10. С. 42-44.
  7. Медков В.М. Демография. Ростов н/Д., М., 2008.
  8. Слоботчиков О.Н. О структуре демографической политики государства // Социально-гуманитарные знания. 2005. № 7. С. 268-269.
  9. Распоряжение Правительства РФ от 24 сентября 2005 г. № 1270-Р. О концепции демографического развития РФ на период до 2015 года. СЗ РФ. 2005. № 40. Ст. 3873.
  10. Прогноз численности населения земного шара на 2150 год // Общество и экономика. 2005. № 10.
  11. Римашевская Н.М. Материалы Всероссийской научной конференции «Россия — XXI век»//Экономист. 2006. № 1.
  12. Рыбаковский Л. Л., Захарова ОД., Иванова А.Е., Демченко ГА. Демографическое будущее России // Народонаселение. 2007. № 1.
<

Комментирование закрыто.

MAXCACHE: 0.96MB/0.00048 sec

WordPress: 21.77MB | MySQL:123 | 1,641sec