Расчет численности женщин

Расчет числа рождений

Возраст матерей, лет	Численность женщин, чел.	Возрастные коэффициенты рождаемости, ‰	Число родившихся за 5 лет, чел.
15-19		25,0
20-24		94,9
25-29		53,7
30-34		25,7
35-39		7,3
40-44		0,8
45-49		0,1
Всего
Из них девочек
Число девочек в возрасте 0-4 года с учетом дожития

Таблица 10.1.4.

Возраст, лет	Численность женщин, 2002 г., чел.	Вероятность дожития, Рх, долей единицы	Прогнозная численность женщин 2007 г., чел.
0-4		0,9981
5-9		0,9991
10-14		0,9978
15-19		0,9962
20-24		0,9962
25-29		0,9933
30-34		0,9902
35-39		0,9855
40-44		0,9764
45-49		0,9674
50-54		0,9545
55-59		0,9394
60-64		0,9086
65-69		0,8422
70-74		0,7301
75-79		0,5789
80-84		0,3529
85 +		0,9981
ИТОГО		0,9991

Прогнозирование демографических процессов. Современные модели прогнозирования учитывают не только численность всего населения в целом, но и рождаемость, смертность и, по возможности, миграционные процессы.

Разработка прогноза смертности населения может основываться на концепции эндогенной и экзогенной смертности, автором которой в первоначальном ее варианте является французский демограф Ж.Буржуа-Пиша. К эндогенным причинам смертности относятся болезни, вызванные, главным образом, врожденными пороками развития. На современном этапе развития уровень смертности от эндогенных причин почти не зависит от прогресса в области медицины и здравоохранения. Экзогенные причины смертности – это болезни, обусловленные неблагоприятным воздействием уровня жизни, состояния системы здравоохранения, экологической ситуацией. Эти причины смерти можно рассматривать как реально устранимые в обозримый период времени.

Сценарий перспективной динамики смертности населения на основе анализа причин смерти, а так же учет возможного полного или частичного устранения тех или иных причин смерти дает основание для получения количественных результатов, показывающих, на сколько лет удлиняется или укорачивается средняя продолжительность жизни для достигших того или иного возраста.

Сценарий будущей динамики рождаемости может разрабатываться с применением когортного метода анализа повозрастной рождаемости. С осторожностью необходимо использовать для обоснования прогнозного числа рождений данные о желаемом или ожидаемом числе детей, получаемых в ходе выборочных обследований рождаемости. Показатель нуждается в корректировке в зависимости от того, насколько выполнимы репродуктивные планы семьи.

Для моделирования процессов рождаемости и смертности широко используются линейные регрессионные модели типа

; где:

у – коэффициенты рождаемости или смертности;

x_i – i -й фактор, влияющий на параметр воспроизводства населения.[77]

Сравнительно мало трудностей вызывает привлечение для прогнозов численности населения данных о вероятности смерти. Поскольку эти вероятности в течение времени остаются более или менее стабильными, до недавнего времени в большинстве случаев использовали вероятности из последней имеющейся таблицы смертности. Эти коэффициенты вероятности смерти принимали неизменными на весь период прогноза.

Поскольку изменение рождаемости в более значительной степени зависит от индивидуального поведения, ее перспективное прогнозирование является гораздо менее точным. Можно все-таки предположить, что наблюдаемый в настоящее время низкий уровень рождаемости, по всей вероятности, сохранится до того времени, пока коренным образом не изменятся общие идеалы и ценности в области бракосочетания, семьи и экономической активности женщин.

Проведенные исследования показали, что наиболее существенное влияние на рождаемость оказывают факторы: средний доход семьи, степень жилищной обеспеченности, доля городского населения, занятость женщин в общественном производстве, уровень их образования. Среди факторов смертности можно выделить уровень развития здравоохранения, потребление алкоголя, удельный вес городского населения, калорийность питания.

Наряду с регрессионными моделями для обоснования тенденций изменения параметров режима воспроизводства населения применяются имитационные модели, базирующиеся на методе Монте-Карло. Имитационное моделирование наиболее эффективно используется для тех социально–демографических процессов, на протекание которых влияют случайные факторы. Его сущность заключается в том, что все население рассматривается как система взаимодействующих переменных в некоторый элементарный промежуток времени, в течение которого может произойти только одно демографическое событие. Иными словами, в каждый данный момент времени для каждой единицы населения существует набор альтернативных событий ее жизни с определенными вероятностями их осуществления.

Процесс имитации социально–демографических процессов заключается в том, что для каждого элемента определяется совершение или несовершение некоторого события путем сравнения случайного числа, генерируемого компьютером, с известной заранее заданной вероятностью этого события. Если случайное число превысило значение установленной вероятности, то элемент переходит в новое состояние. В противном случае изложенная выше процедура повторяется до тех пор, пока не произойдет изменение его состояния. Аналогичная операция проводится для всех остальных элементов совокупности. Сгенерировав множество реализаций случайного процесса и получив таким образом модель протекания того или иного демографического процесса, можно установить вероятность его протекания.

Наиболее часто имитационные модели используются при прогнозировании миграционных процессов, состава семьи, брачной структуры населения и т.п. Основным препятствием для их широкого применения часто служит отсутствие необходимой информации, громоздкость и трудоемкость вычислений.

Большое значение в свете известных политических событий для моделирования воспроизводства населения в Российской Федерации имеет его миграция. Она накладывается на естественные процессы движения населения и делает демографическую систему России в целом открытой.

Еще значительно более сложным является прогноз миграционных процессов. До сих пор эти процессы либо вовсе не учитывались, либо дополнялись дальнейшими расчетами, дававшими возможность изучить последствия различных предположений о миграционных движениях.

В настоящее время нет единства мнений по классификации моделей миграции. Часто они разделяются на описательные, имитационные и оптимизационные. Имеется также группировка этих моделей на детерминированные и вероятностные. Удачной можно признать следующую классификацию, выделяющую следующие группы моделей: пространственные, взаимосвязей и возрастно-половой структуры[78].

Наибольшее распространение при изучении миграции населения получили модели взаимосвязей, которые охватывают факторные и гравитационные модели. Для изучения влияния факторов миграции используются различные методы: группировки, индексный метод, корреляционно–регрессионный анализ и др. Наряду с факторными моделями миграции часто применяются гравитационные модели следующего типа:

; где:

P_i, P_j – население в городах i и j соответственно;

– расстояние между этими городами;

G – постоянная «гравитации».

Особый вид моделей миграции населения – модели возрастно-половой структуры мигрантов. Они представляют из себя своеобразную демографическую таблицу. Возможность ее построения обоснована М.В. Птухой. Таблицы миграции населения, основным показателем которых служит вероятность мигрировать, могут быть сформированы по типу таблиц смертности или плодовитости. Ю.Ф. Корчак-Чепурковский разработал методику составления этих таблиц с учетом доживаемости и интенсивности миграции. Перспективным направлением совершенствования данного класса моделей выступает построение «чистых» таблиц миграции. В связи с этим для аппроксимации повозрастной интенсивности миграции можно использовать кривые Пирсона, а также функцию распределения Пуассона.

Важный класс моделей миграции населения – пространственные, или модели миграционных потоков. Существует несколько направлений их применения. Первое рассматривает поток как перемещение населения между исследуемым районом и всей окружающей территорией. Оно используется для изучения влияния расстояний на интенсивность миграционных связей. При этом для прогнозирования миграции используются Марковские цепи.

Второе направление – это маятниковые потоки, модель которых в общем виде такова:

m_l = f(M₀, h_l), где:

m_l – интенсивность потока в точке l;

М₀ – число мигрантов на границе области зарождения миграционного потока;

h_l – сила сопротивления движению потока, зависящая от факторов, способствующих оседанию мигрантов в пункте l.

Третьим направлением служат матричные модели миграционных потоков между районами. Их можно рассматривать как частный вариант социально–демографического баланса, в котором не учитываются родившиеся или умершие.

Вероятностные прогнозы. Модели, разрабатываемые в демографии и социальных науках, гораздо менее точны, чем в физике или технике, поскольку поведение социальных систем гораздо более неопределенно. Вероятностные методы прогнозирования, разработанные в самом конце ХХ века, позволяют оценить на основе учета ожидаемых пределов колебаний каждого из компонентов роста населения вероятность осуществления того или иного результата прогноза. Метод прогнозирования позволяет учесть главные источники неопределенности и оценить вероятность того, что фактическая численность населения не выйдет за прогнозируемые пределы. Сейчас этот метод получает все большее распространение в практике прогнозирования населения европейских стран.

Главная неточность в прогнозах населения проистекает из-за трудностей оценки чисел будущих рождений и смертей. При осуществлении прогноза вероятностным методом пределы изменения демографических показателей чаще всего определяются на основании экспертной оценки, осуществляемой специалистами в области рождаемости, смертности и миграции. Для каждого показателя указывается вероятность того, что прогнозируемый демографический показатель не выйдет за рамки некоторого интервала.

В прогнозном анализе, осуществленном международной группой исследователей[79], население мира было подразделено на 13 относительно однородных регионов, для которых эксперты определили средний, высокий и низкий уровни возможных будущих тенденций рождаемости, смертности и миграции до 2030-2035 гг. Комбинируя различные предположения относительно рождаемости, смертности и миграции, возможно сделать большое число различных прогнозов или имитаций, причем каждая имитация состоит в прогнозе населения при выбранных случайным образом траекториях изменения рождаемости, смертности и миграции. В соответствии с осуществленным прогнозом, с 95-% уверенностью можно утверждать, что численность населения мира в 2050 г. будет находиться между 6,6 и 11,3 млрд. человек. Однако шансы на то, что численность населения будет находиться между 7,9 и 9,9 млрд., составляют 60%.

Перечень моделей прогнозирования не ограничивается рассмотренными здесь, однако и они позволяют достаточно точно предсказывать численность и основной состав населения.

Дата добавления: 2014-12-29