Демографическое прогнозирование. 7

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

АКАДЕМИЯ СФЕРЫ  СОЦИАЛЬНЫХ ОТНОШЕНИЙ

Факультет управления

 

 

 

 

 

 

 

 

Предмет:

«Демография»

Тема:

«Демографическое  прогнозирование».

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва, 2010

 

 

Содержание.

Введение……………………………………………………………………. Классификация демографических прогнозов…………………….. Аналитический прогноз ………………………………………… Прогноз-предостережение  ……………………………………… Нормативный прогноз ………………………………………….. Функциональный прогноз  ……………………………………… Методы перспективного исчисления населения…………………. Методы, основанные на применении математических функций …... Метод компонент, или передвижки возрастов ……………………… Прогнозирование смерти…………………………………………... Прогнозирование рождаемости………………………………….... Прогнозы численности населения мира и России……………….. Заключение………………………………………………………………… Литература  …………………………………………………………………

3 4 4 4 5 5 6 6 8 9 12 13 17 18

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение.

Необходимость демографического прогнозирования  связанна с задачами прогнозирования  и планирования социально-экономических  процессов в целом. Без предварительного демографического прогноза невозможно представить 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.

С технической  точки зрения демографический прогноз  выступает обычно в виде так называемого  перспективного исчисления населения, т.е. расчета численности и возрастно-половой структуры, построенного на основании данных об изменении демографических характеристик (численности населения, рождаемости, смертности и т.д.) в прошлом, а также с учетом принимаемых гипотез относительно их динамики в будущем.

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.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Классификация демографических прогнозов

В основу классификации демографических  прогнозов положены два основных критерия: по длине прогнозного горизонта и по целям прогнозирования.

Под первым критерием классификации подразумевается длительность прогнозного периода. Обычно различают краткосрочные (5-10 лет), среднесрочные (25-30 лет) и долгосрочные прогнозы. Чем шире прогнозный горизонт, тем, при прочих равных условиях, менее точными и надежными являются прогнозы.

По целям прогнозирования, все демографические прогнозы делятся на аналитические, прогнозы-предостережения, нормативные и функциональные.

 

Аналитический прогноз.

Целью аналитического прогноза является исследование современных тенденций воспроизводства населения путем 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 «проблемных точек», сохранение которых может так или иначе повлиять на будущую динамику социально-экономических, политических и других процессов, обострить уже существующие или привести к возникновению новых проблемных ситуаций. 

Данный вид прогноза, 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.

Данный прогноз  имеет своей целью показать, те возможные неблагоприятные последствия, которые может иметь сложившаяся в данный момент демографическая ситуация, и во избежание которых необходимо принять соответствующие меры.

Одним из самых известных прогнозов-предостережений является закон народонаселения Т.Р. Мальтуса. Выдвигая свой тезис о том, что население растет в геометрической прогрессии, а средства существования в арифметической прогрессии, Мальтус описывал те ужасные последствия (нищета, голод, эпидемии, беспорядки, войны и т.п.), к которым, по его мнению, ведут быстрый рост населения и образующееся по этой причине перенаселение.

Противоположным прогнозом-предостережением являются расчет 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. Как показано в расчетах этих авторов  менее чем через 800 лет последний россиянин похоронит предпоследнего.

Это конечно  крайность, доведенная до абсурда, но стремительное  уменьшение численности населения  России, идущее вот уже почти 10 лет (с осени 1992 г.), принесет с собой многочисленные и крайне неприятные последствия, акцент на которых и является настоящим прогнозом-предостережением.

 

Нормативный прогноз.

Целью нормативного прогноза является выработка конкретных рекомендаций для достижения некоторого желаемого состояния демографических процессов.

При данном 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.

Функциональное прогнозирование заключается в 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 социальных институтов, организаций и других социальных структур. 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 и услуги. Соответственно выделяют 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 половозрастных групп, которые являются как бы результатом функционирования демографической системы, тем, что она «производит» и «предлагает» как свою продукцию другим социальным институтам (например, дети, лица школьного возраста, лица в трудоспособном возрасте, пожилые и старые, семьи и домохозяйства и т.п.).

Во втором случае имеется в виду численность и состав населения, субъектов социальной деятельности, исполнителей социальных ролей, необходимых для обеспечения функционирования социальных институтов, организаций и пр.

Примерами функциональных прогнозов являются:

• прогноз спроса на те или иные виды товаров и услуг;
• электоральный прогноз;
• прогнозирование численности учащихся на разных ступенях системы образования;
• прогнозирование потребностей в услугах здравоохранения на основе прогноза численности и половозрастной структуры населения, динамики заболеваемости;
• 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 неучёт изменений в компонентах роста численности населения и в возрастно-половой структуре, свойственный эти методам, обуславливает возникновение существенных ошибок прогноза.

Математические  методы иногда применяются также  для анализа исторической динамики и прогнозирования численности  населения на глобальном уровне (подробней  об этом будет сказано далее).

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 (следует отметить, что данное разделение не является общепринятым методом).

Экстраполяционный метод основан на прямом использовании линейной и экспоненциальной функций, т.е. данных о среднегодовых абсолютных изменениях численности населения за период или среднегодовых темпах роста или прироста. Если эти показатели известны, то можно рассчитать численность населения на 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.

В основе аналитического метода лежит предыдущая демографическая динамика подбирается функция, наиболее близко её 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.

В настоящее  время разработаны специальные  компьютерные программы, позволяющие прогнозировать динамику численности населения с помощью различных аналитических функций. Аналитический метод имеет те же ограничения, что и экстраполяционный. Он может применяться только для кратких периодов времени, для которых предположение о неизменности характера зависимости между временем и численностью населения остается правдоподобным.

 

Метод компонент, или метод передвижки возрастов.

Метод компонент  дает разработчикам демографического прогноза более широкие возможности. В отличие от экстраполяционного и аналитического, он позволяет получать не только общую численность населения, но его распределение по полу и возрасту.

Двойное название метода, связанно, во-первых, с тем, что его применение основано на использовании уравнения демографического баланса:

P₁ = P₀+B-D+M_i+M₀

            где P₁ и P₀ – численность населения соответственно в начале и конце периода (года);  B – число рождений за период; D – число смертей за период; M_i –миграционный приток за период; M₀ – миграционный отток за период. При этом B, D, M_I, M₀ называют 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, младенческой смертности и повозрастного сальдо миграции.

Суть метода компонент заключается в «отслеживании» движения отдельных когорт во времени в соответствии с заданными (прогнозными) параметрами рождаемости, смертности и миграции.

Непременным условием применения метода компонент является предварительная разработка прогнозов рождаемости, смертности и миграции. Однако, если само по себе применение данного метода является чисто технической задачей, то прогнозирование динамики демографических процессов требует большой аналитической работы, знания закономерностей изменения рождаемости, смертности и миграции, и их связи с социально-экономическими факторами.

В настоящее  время решение чисто вычислительных задач применения метода передвижки возрастов полностью передано соответствующим компьютерным программам. Но поскольку смысл прогноза – не в таких расчетах, а в прогнозировании демографических тенденций, то первым шагом в этом процессе должна стать оценка точности и надежности данных о численности и структуре населения на базовый год, так как если информация не верна, то прогноз лишен всякого смысла.

Если точность и надежность исходной информации не вызывает сомнения, то следующий шаг  – выдвижение гипотез о будущих тенденциях рождаемости, смертности и миграции. При этом необходима увязка этих гипотез между собой, хотя современное состояние демографической науки не позволяет фиксировать данные связи с достаточной точностью.

3. Прогнозирование смертности.

Наиболее разработанным в методическом отношении является прогнозирование смертности. Данный прогноз может осуществляться двумя путями: первый из них предполагает, что сначала прогнозируется общий уровень смертности, измеренный в терминах средней ожидаемой продолжительности предстоящей жизни новорожденного, а затем производится оценка повозрастных уровней смертности для каждой принятой в прогнозе её величины. Второй путь, напротив, предполагает обратный порядок прогнозирования общего и повозрастных уровней смертности: сначала определяются повозрастные показатели, а затем на их основе строится прогнозная величина средней ожидаемой продолжительности предстоящей жизни новорожденного.

В любом случае первый этап будет состоять из двух стадий: 1) определение величины средней ожидаемой продолжительности предстоящей жизни или повозрастных значений смертности на ту или иную дату в будущем; 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 носит более творческий характер и является настоящей научной задачей, решение которой требует проведения специального исследования.

Для определения  прогнозных значений средней ожидаемой  продолжительности предстоящей  жизни или повозрастных значений смертности чаще всего применяются  следующие методы:

1. экстраполяция;
2. метод «закона» смертности;
3. прогнозирование по аналогии (бывает трех разновидностей: а) сравнение с типовыми таблицами смертности, б) сравнение с более «продвинутым» населением, в) сравнение с «оптимальной» таблицей смертности, рассчитанной для «идеальный» условий);
4. прогнозирование, основанное на анализе динамики и прогнозе причин смерти.

Выбор конкретного  метода зависит от целей прогнозирования, доступности и надежности демографической информации, а также, что немало важно, от величины ресурсов, которыми располагает демограф-прогнозист.

Простейшим метом, является экстраполяция. Если известны значения данного показателя для прошлых лет, то на относительно небольшой период времени будущий тренд можно определить с помощью методов экстраполяции, используя те или иные математические функции. Например, в случае прогнозирования средней продолжительности предстоящей жизни обычно используют логистическую кривую, поскольку она хорошо аппроксимирует динамику этого показателя.

При прогнозировании повозрастных уровней смертности помощью тех  или иных приемов определяют некий корректирующий коэффициент, показывающий зависимость выбранного параметра от времени, и умножают на него базовое значение прогнозируемого показателя для получения его величины на избранную дату. Затем, если необходимо, с помощью интерполяции получают его значения на промежуточные даты. Рассчитанные прогнозные значения смертности и средней ожидаемой продолжительности предстоящей жизни обычным порядком используют для передвижки возрастов.

Второй метод прогнозирования  повозрастной смертности основан на использовании так называемого «закона смертности», то есть математической функции, которая описывает изменения уровня смертности в зависимости от возраста. Хотя история «закона смертности» насчитывает уже почти три столетия, в современном виде он известен как модель Хелигмена-Полларда, предложенная авторами в 1980 г. Данная модель описывает изменения уровня смертности, представленного отношениями вероятности умереть в возрасте х лет из таблицы смертности к её дополнению до единицы. Она представляет собой трехчлен, каждое из слагаемых которого описывает зависимость от возраста соответственно младенческой смертности, смертности в возрасте 15-40 лет и смертности в возрастах стершее 40 лет.

Прогнозирование с помощью «закона смертности» состоит в определении его параметров (в модели Хелигмена-Полларда их 9-ть), их последующей экстраполяции на глубину прогнозного горизонта и подстановке прогнозных значений параметров «закона смертности» в его формулу для получения величин повозрастных уровней смертности и как итог – средней продолжительности предстоящей жизни. Рассчитанные прогнозные значения смертности и средней ожидаемой продолжительности жизни, как и в предыдущем случае, используют для передвижки возрастов.

Метод прогнозирования смертности, основанный на использовании её «закона», имеет ряд существенных ограничений, что создает немалые трудности для его практического применения. Более предпочтительными являются методы, о которых речь пойдет далее, в частности метод референтного прогнозирования, или прогнозирования по аналогии.

Его первая разновидность  – сравнение с типовыми таблицами  смертности – может рассматриваться  как частный случай и метода «закона смертности», и метода сравнения с более «продвинутым» населением. Техника прогнозирования в данном случае заключается в подборе наиболее подходящей, по мнению прогнозиста, системы типовых таблиц смертности. Затем определяются параметры выбранной системы для ряда периодов в прошлом (обычно это средняя ожидаемая продолжительность предстоящей жизни), после чего их экстраполируют для получения прогнозных значений. На следующем шаге, используя избранную систему типовых таблиц смертности, рассчитывают повозрастные уровни смертности, которые затем используются для передвижки возрастов. Наиболее часто этот метод применяется для прогнозирования смертности в наименее развитых странах, для которых характерны высокая смертность и низкая продолжительность жизни.

Для развитых стран  наиболее подходящей и обычно применяемой  разновидностью референтного прогнозирования  является сравнение с более «продвинутыми» населениями, т.е. населениями, которые, как считается, «опережают в своём демографическом развитии» страну, для которой выполняется прогноз.

Суть данного  метода может быть кратко охарактеризована следующим образом. Прежде всего, подбирается более «продвинутое» население с хорошей демографической статистикой за длительный период в прошлом. При этом есть основание надеяться, что история смертности более «продвинутого» населения повторится и для населения, для которого выполняется прогноз. Характеристики смертности последнего сравниваются с характеристиками смертности более «продвинутого» населения. Выявленные сходства фиксируются. Например, может оказаться, что прогнозируемое население с некоторым лагом (скажем 20-30 лет) повторяет население более «продвинутое». Затем уровни смертности, которые были свойственны более «продвинутому» населению, используются как прогнозные её значения прогнозируемого населения.

Применение  метода сравнения с более «продвинутым»  населением имеет ряд трудностей, главная из которых – выбор этого более «продвинутого» населения. Этот выбор является критическим для успеха прогнозирования смертности в данном случае.

Последней разновидностью референтного прогнозирования является сравнение с «оптимальной» таблицей смертности, соответствующей неким «идеальным» условиям, достижение которых возможно применительно к данному населению.

Метод основан  на признании возможности существования  некой «оптимальной» таблицы  смертности, описывающей этот демографический процесс применительно к гипотетическим «идеальны» условиям.

Прогнозирование основанное на «оптимальной» таблице  смертности, сводится к тому, что  сначала подбирается подходящая таблица смертности, отражающая возможный  прогресс в борьбе с каждой из групп причин смерти, описанной Бенджамином. Затем принимается решение о том, каким образом прогнозируемое население достигнет оптимальной повозрастной смертности и как быстро это произойдет. После этого рассчитываются прогнозные значения смертности, которые используются для передвижки возрастов.

Последним из перечисленных  выше методов прогнозирования является прогнозирование, основанное на анализе  динамики и прогнозе причин смертности. Суть метода, предполагающего наличие  хорошей статистики смертности по причинам, заключается в разложении повозрастных вероятностей умереть от отдельных причин смерти и последующем прогнозировании динамики последних (для каждой причины или класса причин по отдельности). Полученные прогнозные значения частных вероятностей смерти по причинам вновь интегрируются в суммарные вероятности смерти для каждого возраста, которые обычным порядком используются для передвижки возрастов.

Итак, выбор конкретного метода определяется как целями прогнозирования, так и доступной демографической информацией, а также располагаемыми ресурсами.

 

4. Прогнозирование рождаемости.

Наиболее сложным  и интересным в творческом отношении  этапом прогнозирования рождаемости является прогнозирование общего уровня рождаемости или её повозрастных коэффициентов. 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 – от простой экстраполяции до попыток разработки и применения математических моделей, учитывающих взаимосвязь уровня рождаемости и социально-экономических факторов её определяющих.

Последнее было бы вероятно идеальным решением задачи прогнозирования рождаемости. В этом случае прогнозные значения социально-экономических факторов выступали бы в качестве входных параметров прогноза, на выходе которого получалось бы значение суммарного и повозрастных коэффициентов рождаемости. К сожалению, задача создания подобных математических моделей не решена до сих пор из-за её 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 (например, душевой доход, доли занятых среди женщин и т.п.) строится уравнение множественной регрессии, связывающее значения рождаемости с уровнями перечисленных факторов.

Большинство прогнозов  рождаемости, однако, выполняются 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. Основанием для применения логистической функции являются долговременные статистические динамические ряды рождаемости, характеризующие её снижение в тех странах, где она уже достигла низких уровней. Это снижение с высокого уровня до низкого лучше всего описывается именно логистической кривой. Определив тренд суммарного коэффициента рождаемости, его продлевают в будущее. Затем с помощью стандартных таблиц рождаемости рассчитывают её повозрастные коэффициенты, соответствующие полученным прогнозным значениям суммарных коэффициентов, тем самым задавая входные параметры для прогнозирования численности и структуры населения с помощью метода компонент. Метод экстраполяции обычно применяют для прогнозирования рождаемости с высоким её уровнем.

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 применению прогнозирования 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.