Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Статистические методы, используемые для изучения демографической ситуации и демографического прогнозирования



2019-07-03 581 Обсуждений (0)
Статистические методы, используемые для изучения демографической ситуации и демографического прогнозирования 0.00 из 5.00 0 оценок




 

Демографический прогноз — это научно обоснованное предвидение основных параметров движения населения и будущей демографической ситуации: численности, возрастно-половой и семейной структуры, рождаемости, смертности, миграции [22, с. 11]. Необходимость демографического прогнозирования связана с задачами прогнозирования и планирования социально-экономических процессов в целом. Без предварительного демографического прогноза невозможно представить себе перспективы производства и потребления товаров и услуг, жилищного строительства, развития социальной инфраструктуры, здравоохранения и образования, пенсионной системы, решение геополитических проблем и т.д. Именно поэтому деятельность по прогнозированию динамики численности и структуры населения, численности и структуры семей, отдельных демографических процессов составляет важнейшую часть общей деятельности международных, государственных и неправительственных организаций, учреждений и научных институтов. В нашей стране первый прогноз динамики и структуры населения был выполнен еще в 1921 г. под руководством В. Тарасова и С.Г. Струмилина [37, с. 201]. В его основу были положены итоги переписи населения 1920 г. С технической точки зрения демографический прогноз выступает обычно в виде так называемого перспективного исчисления. С чисто научных позиций особая роль демографического прогнозирования вытекает из важнейшего общенаучного принципа, согласно которому ценность и плодотворность всякой научной теории не только и не столько определяется тем, в какой мере данная теория связывает воедино накопленные научные факты, сколько способностью теории предсказывать новые, ранее не известные свойства и явления [21, с. 31]. С этой точки зрения демографический прогноз может рассматриваться и как критерий оценки положенной в его основу теории населения, т.е. расчета численности и возрастно-половой структуры, построенного на основании данных об изменениях демографических характеристик (численности населения, демографических структур, рождаемости, смертности и т.д.) в прошлом, а также с учетом принимаемых гипотез относительно их динамики в будущем. Такого рода расчеты делаются обычно в нескольких вариантах, при этом задаются границы наиболее вероятных изменений населения. Вообще многовариантность демографического прогноза, как и любого иного, является настоятельным требованием. Обычно прогноз делается в трех вариантах, которые принято называть «нижним», «средним» и «верхним», причем «средний» вариант соответствует как бы наиболее вероятному ходу событий, а «нижний» и «верхний» за дают внешние границы динамики демографических показателей. Прогнозные расчеты не представляют собой никакой научной проблемы, будучи чисто механической задачей, рутинное исполнение которой облегчается применением современных компьютерных программ, некоторые из которых упоминаются ниже [48, с. 41]. Условием точности прогноза являются правильные, научно обоснованные предположения о тенденциях изменения репродуктивного, самосохранительного и миграционного поведения населения, данные о которых можно получить с помощью специально организованных социолого-демографических исследований. Как раз выдвижение и верификация гипотез об этих тенденциях является настоящей и чрезвычайно интересной научной задачей, решение которой одновременно является своеобразным оселком, на котором проверяются парадигмальные ориентации исследователей и их теоретические достижения. 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 [30, с. 130].

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 том числе для решения задач маркетинга; потребностями планирования жилищного строительства; потребностями планирования социальной сферы (образование, здравоохранение, пенсионная система и др.); геополитическими задачами и многими другими [1, с. 20].

Важной характеристикой демографических прогнозов является их достоверность, т.е. соответствие прогнозных характеристик населения и демографических прогнозов тому, какими они будут в действительности. достоверность демографического прогноза определяется точностью исходной демографической информации, обоснованностью принимаемых гипотез, длительностью прогнозного периода.

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 [22, 101].

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 не учет изменений в компонентах роста численности населения и в возрастно-поло вой 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 об разом, 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. 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. Если имеет место уменьшение численности населения, как сейчас происходит в большинстве регионов России, то более предпочтительным является использование экспоненциальной функции, так как это гарантирует, что численность населения не станет отрицательной. Экстраполяционный метод применим только при отсутствии резких колебаний рождаемости, смертности и миграции. Модификацией данного метода, делающей его несколько более отвечающим реальности и здравому смыслу, является переход от постоянного среднегодового темпа прироста населения к изменяющемуся по определенному закону (линейно или также экспоненциально) [4, с. 23].

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, хотя стремление вывести такой универсальный закон не покидает многих математиков. Конкретный вид функции подбирается исходя из вида эмпирической кривой, а также гипотезы о связи численности населения с временем как независимой переменной. Изменения численности населения могут рассматриваться или как функция только времени, или как функция времени и численности населения. В первом случае получаем класс гипотез о зависимости изменений численности населения от времени и соответственно математических функций. 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 такой 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. Если же предположить, что изменение численности населения за бесконечно малый промежуток времени является функцией численности населения, то получают другой класс гипотез и, соответственно, математических зависимостей. Одним из них является экспоненциальная функция с ненулевым постоянным членом, или рост (убыль) численности населения в геометрической прогрессии [32, с. 204]. Другим примером такого рода функций является логистическая функция, особенность которой состоит в том, что ее приращение уменьшается по мере роста численности населения. Прежде она довольно широко применялась в перспективном исчислении численности населения. Логистическая кривая симметрична относительно точки перегиба, которая равна 1/2а. При малых значениях Р темпы его при роста практически постоянны. С другой стороны, если значения Р велики и близки к 1/а, темпы его прироста стремятся к 0. 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 знания численности населения на два равноудаленных момента времени и нижней и верхней асимптот. При этом, если нижняя асимптота может быть принята за 0, 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 О 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 [37, с. 108].

Метод компонент 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.

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, оставаясь затем неизменными на протяжении периода, то это однозначно определяет численность и структуру населения в момент времени [4, с. 37].

Начиная с момента времени (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-ти 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 получаются простым суммированием численностей женского и мужского населения. На практике прогноз населения осуществляется на основе повозрастных данных для каждого пола в отдельности. Рождаемость выражается нее повозрастных коэффициентах. Сила смертности выражается в повозрастных вероятностях дожить до следующего возраста отдельно для мужчин и женщин. Миграцию принято измерять в терминах ожидаемой ежегодной нетто-миграции, классифицированной по полу и возрасту [18, с. 164]. Более современной тенденцией является стремление уточнить миграцию, выделив, где возможно, приток и отток. Расчеты производятся в терминах цикла прогнозирования, каждый из которых обычно равен 1 году или 5 годам. Стартуя с переписных или других исходных данных, демограф последовательно применяет данные о рождаемости, смертности и миграции на протяжении одного цикла прогнозирования, суммируя затем результаты, чтобы получить оценку населения на дату, маркирующую конец цикла. Население в конце цикла, рассчитанное с помощью этой операции, в свою очередь становится исходным для следующего цикла. Цикл прогнозирования повторяется, чтобы получить оценку населения для следующей даты в будущем. Так повторяется до тех пор, пока не будет достигнута дата, для которой и строится прогноз. Особенностью этой процедуры является то, что прогнозист может использовать для каждого прогнозного цикла различные величины рождаемости, смертности и миграции. Коль скоро для каждого цикла выбраны наборы величин каждого из компонентов, вычислительный процесс сводится просто к подстановке полученных значений в уравнение демографического баланса [37, с. 131].

Из сказанного выше вытекает, что обоснованность прогноза зависит от точности оценки исходного населения и от точности предвидения будущих параметров рождаемости, смертности и миграции. В итоге на каждый год прогнозного периода получают как общую численность населения, таки его возрастно-половую структуру, а также общие коэффициенты рождаемости и смертности.

 

 




2019-07-03 581 Обсуждений (0)
Статистические методы, используемые для изучения демографической ситуации и демографического прогнозирования 0.00 из 5.00 0 оценок









Обсуждение в статье: Статистические методы, используемые для изучения демографической ситуации и демографического прогнозирования

Обсуждений еще не было, будьте первым... ↓↓↓

Отправить сообщение

Популярное:
Генезис конфликтологии как науки в древней Греции: Для уяснения предыстории конфликтологии существенное значение имеет обращение к античной...
Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы...



©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (581)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.011 сек.)