Реферат на тему:


Воспользуйтесь поиском к примеру Реферат        Грубый поиск Точный поиск






Загрузка...
Методы демографического прогнозирования

Методы демографического прогнозирования

Что касается статистически математического аппарата, все прогнозные технологии можно разделить на:

• экспертные, оценочные;

• статистические.

Экспертные, оценочные технологии базируются на суждениях и выводах экспертов. Статистические технологии прогнозов основываются на статистических методах анализа исторических данных. В общем случае статистические технологии используют тогда, когда

1. предварительные данные объединены причинно-следственными связями;

2. предварительные данные могут быть подвергнуты количественному описанию;

3. исследователь считает, что предыдущая модель явления будет существовать и в будущем.

На практике применяют обе технологии прогнозирования. Однако, если исследователь видит будущее в значительной степени зависимым от прошлого, то эффективными будут статистические технологии. А чем более ожидаемое будущее будет отличаться от прошлого сценария развития, тем больше надо привлекать экспертные оценки. Основными методами демографического прогнозирования являются: методы, основанные на применении той или иной математической функции экстраполяционный и метод передвижения по возрастным группам, или когортный-компонентный метод.

При моделировании динамики демографических процессов (численности населения, средней продолжительности жизни, суммарного коэффициента рождаемости и т.д.) применяют следующие виды моделей: линейная, полиномиальная, геометрическая модель и S- образные (логистические) кривые Гомперца и Пирла-Рида.

где P0, Pt численность населения соответственно на начало периода и на конец прогнозного периода;

Линейный тренд применяют там, где демографический явление имеет равномерное развитие неизменные во времени абсолютные приросты. В общем случае уравнение имеет вид:

где t переменная времени; a уровень ряда динамики при t = 0; b абсолютный прирост.

Если записать это уравнение относительно динамики численности населения, то получим:

r абсолютный прирост населения за период; t период времени, как правило, представлен в годах. При развитии с переменным ускорением (замедлением), основную тенденцию описывают полиномами р-й степени

r темп роста; t переменная времени.

Геометрические модели демографических процессов описывают так:

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

r темп роста; & Mdash; и кривой Гомперца (9.7):

Если тенденция сначала характеризуется ростом (замедлением), а в конце периода уровни ряда динамики достигают определенного предела, после которого темпы роста (замедления) приближаются к нулю, то такой тип динамики описывают логи- соприкасающихся кривой. Например, Пирла Рида (9.5):

где А уровень значения У4, при котором произойдет насыщение. То есть при t = °°, уровень В ^ = A. В константа, которую находят по соотношению

Исходя из прошлой демографической динамики можно подбирать любую функцию, ближе ее описывает. Однако в любом случае эта функция имеет эмпирический характер, и не существует никакого общего математического закона демографической динамики.

В настоящее время разработаны специальные компьютерные программы, позволяющие прогнозировать динамику численности населения, а также любого другого демографического явления с помощью подбора функций. В качестве примера укажем здесь разработанную Е. Арриа- мощью из Международного программного Центра Бюро цензов США систему специальных электронных таблиц PAS, а также более универсальные статистические пакеты Statistica, Datafit, NCSS-PASS и др.

когортный-компонентный метод

Метод компонентов, или метод передвижения по возрастным группам открывает перед прогнозистом широкие возможности. В отличие от Экстраполяционные метода в прогнозуванни численности населения, он позволяет получать не только общую численность населения, но и его распределение по полу и возрастным группам. Метод компонентов был разработан американским демографом П. Велптоном (Р.К. Whelpton, 1893-1964).

Двойное название этого метода демографического прогнозирования (когортный-компонентный метод, или метод передвижения по возрастным группам) связана с тем, во-первых, что его применение основано на использовании уравнения демографического баланса, о котором шла речь в разделе 3:

где P0 и Pt численность населения соответственно на начало и конец периода (года); N число рождений за период; M число смертей за период; I миграционный приток за период; E миграционный отток за период. При этом N, M, I, E называют компонентами изменения численности населения за период (год).

Во-вторых, с тем, что данные о численности отдельных поло-возрастных групп передвигаются каждый год в следующую возрастную группу, а численность нулевой возрастной группы определяется на основании прогноза годового числа рождений и детской смертности.

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

Начиная с момента начала прогноза, численность населения каждой возрастной группы уменьшается в соответствии с прогнозными повозрастных вероятностей смерти. Из исходной численности населения каждого возраста вычитается число умерших, а те, кто остался в живых становятся на год старше. Прогнозные повозрастные уровне рождаемости используют для определения числа рождений на каждый год прогнозного периода. Рожденные также подвержены влиянию смертности в соответствии с принятыми ее уровней. Метод компонентов учитывает также повозрастные интенсивности миграции (прибытия и выбытия).

Процедура повторяется для каждого года прогнозного периода. Тем самым определяют численность населения каждого возраста и пола, общую численность населения, общие коэффициенты рождаемости, смертности, а также коэффициенты общего и естественного прироста. При этом прогнозные расчеты можно осуществлять как для однолетних возрастных интервалов, так и для различных возрастных групп (5-летних или 10-летних). Техника перспективных расчетов в обоих случаях одинакова. Как правило их проводят отдельно для женского и мужского населения, а также для городского и сельского. Численность населения обоих полов и его возрастная структура находят простым суммированием численности женского и мужского населения. При этом все прогнозные параметры рождаемости, смертности и миграции могут меняться для каждого года или интервала лет прогнозного периода.

Рассмотрим, как вычисляют прогноз когортный-компонентом отчетным методом на примере однолетних возрастных интервалов для женского населения.

Первый шаг. Определяем числа тех, кто доживут в каждом последующем году прогнозного периода с начальной когорты.

Для этого начальную численность когорты умножаем на коэффициент передвижения возраста, или коэффициент дожития (к) с соответствующей таблицы смертности (мужской, женской). Это отношение табличных цифр тех, кто живут в стационарном населении в следующем возрасте, к числу тех, кто жил в предыдущем возрасте

где Lx и L + числа тех, кто живут в возрасте х и х + 1 по таблицам смертности. Итак, прогнозная численность будет рассчитана как:

где Pjr + 1 ~ численность женского населения в возрасте х + 1 лет в

момент времени t ^ P ^ численность женского населения в возрасте х лет в момент времени to (базовый год прогноза).

Если прогноз проводят с учетом миграции и при наличии соответствующей информации (повозрастные сальдо миграции), то формула расчета принимает вид:

где Mx сальдо повозрастной миграции.

Аналогичную процедуру применяют к каждому рассматриваемого возраста. Схему расчетов иллюстрирует таблица 9.1.

Второй шаг. Нахождение числа тех, кто родится за каждый год прогнозного периода.

Численность возрастной группы 0 лет в момент времени t: рассчитывают на основе показателей о повозрастных численность женщин рэп родуктивного возраста и соответствующие повозрастные показатели рождаемости. Число родившихся в течение года равна сумме произведений повозрастных коэффициентов рождаемости на среднегодовую численность женщин соответствующего возраста

где В J годовое число рождений возрастной группы 0 лет в момент времени t: fx повозрастные коэффициенты рождаемости; Рх среднегодовая численность женщин в возрасте х лет.

Далее получают численность родившихся девочек и мальчиков. Для этого умножают на 5 долю девушек среди рожденных, которую берут 0,485 (это соответствует вторичном соотношению полов, равное 105 мальчиков на 100 девочек).

Третий шаг. Определение чисел тех из рожденных, кто останется в живых в каждом последующем году прогноза.

Итак, полученное число рождений корректируют с помощью принятой для прогноза функции дожития, а также с помощью сведений о сальдо миграции для этого возраста, получают численность населения возраста 0 лет на начало следующего года. Фактически эта процедура уже была описана в первом шаге прогнозных расчетов.

По результатам прогнозных расчетов получают как общую численность населения, так и его поло-возрастная структура, а также на основе этих абсолютных данных вычисляют общие коэффициенты рождаемости и смертности, естественного прироста.

В настоящее время вычислительные процедуры вполне переданы соответствующим компьютерным пакетам. В частности, необходимо указать на такие разработанные ООН пакеты, как DemProj и Spectrum, Mortpak, позволяющие практически мгновенно прогнозировать численность и структуру населения. Бюро цензов США разработало компьютерную программу RUP, реализующей метод компонентов.

Непременным условием применения когортного-компонент- ного метода является предварительная разработка прогнозов рождаемости, смертности и миграции. Прогнозирование динамики демографическихх процессов требует большой аналитической работы, знание закономерностей изменения рождаемости, смертности, миграции, их связи с социально-экономическими факторами.

Если точность и надежность исходной информации о численности и структуре населения не вызывают сомнений, то следующими шагами в прогнозировании является выдвижение гипотез о будущих тенденциях рождаемости, смертности и миграции. При этом необходимо увязки этих гипотез между собой. Можно даже сказать, что такое прогнозирование в чем-то сообщением науки с искусством.

Прогнозирование смертности

Наиболее разработанными в методическом плане прогнозы смертности. Они могут осуществляться двумя путями: первый из них предполагает, что сначала прогнозируют общий уровень смертности, представленный в виде средней продолжительности предстоящей жизни, а затем проводят оценку повозрастных уровней смертности для каждой принятой в прогнозе величины средней продолжительности предстоящей жизни. Второй путь, напротив, предполагает обратный порядок прогнозирования общего и повозрастных уровней смертности: сначала определяют повозрастные показатели, а затем, на их основе, вычисляют прогнозную величину средней продолжительности предстоящей жизни.

В любом случае, 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;

2. определение тренда данной величины между базовым годом и годом, для которого делается расчет.

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

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

Прогнозирование рождаемости

Следующим этапом прогнозирования является прогнозирование рождаемости, то есть либо суммарного коэффициента рождаемости, или повозрастных коэффициентов рождаемости. В настоящее время для прогнозирования уровня рождаемости применяют различные методы, начиная от простой экстраполяции ее тенденций в будущее, к попыткам разработки и применения математических моделей, учитывающих взаимосвязь уровня рождаемости и ее социально-экономических факторов. Одним из возможных подходов к решению подобного рода задач является применение метода множественной регрессии. Однако, большинство прогнозов рождаемости, однако, выполняют с помощью более доступных и менее дорогостоящих методов.

В современных условиях все большую роль в прогнозировании рождаемости играют сведения специальных статистических обследований и социологических опросов, целью которых является выявление репродуктивного поведения населения. Выше, в главе 5, уже шла речь о подобных исследования желаемого числа детей, идеального числа детей и т.д. и их роль в изучении рождаемости и воспроизводства населения в целом.

Литература

1. АкимовА.В. Мировое население: взгляд в будущее / Рос. Акад. наук, Ин-т востоковедения. М .: Наука, 1992. 199 с.

2. Араб-Оглы Э.А. Демографические и экологические прогнозы. М., 1978.

3. Басалаева Н.А. Моделирование демографических процессов и трудовых ресурсов.— М.: Наука.— 1978.— 87 с.

4. БахметоваГ.Ш. Методы демографического прогнозирования.- М.: Финансы и статистика.,1982.— 159 с., граф.

5. Бедный М.С. Демографические процессы и прогнозы здоровья населения. — М., 1972.

6. Боярский А.Я, Валентей Д.И., Кваша А.Я. Основы демографии. — М., 1980.

7. Венецкий И.Ґ. Математические методы в демографии. — М., 1971.

8. Венецкий И. Ґ. Статистические методы в демографии.- М, 1977.-208 с. с табл.

9. Волина Г., Вуколова С., Никитина С. Прогноз численности Российской Федерации до 2010 года. // Вопросы статистики № 10, 1997. - С. 67 - 75.

10. Геець В., Ревенко А. Соціально-економічна статистика та прогнозування // Статистика України.- 2000.- № 2.- С.14 - 17.

11. Демографические прогнозы / Сб. ст. Под ред. А.Г. Волкова.- М.: Статистика, 1973.- 167 с. с табл.

12. Демографические прогнозы. — М., 1973.

13. Демографические процессы и их закономерности / Под ред. А.Г.Волкова. — М., 1981.

14. Демографический энциклопедический словарь. — М., 1985.

15. Демографічні перспективи України до 2026 року. - К., 1999. - 55 с.: іл., табл.

16. Демографічна ситуація: сучасні проблеми та перспективи. З послання Президента України до Верховної Ради України «Про внутрішнє і зовнішнє становище України у 2002 році» http://www.gmdh.net/pop/uarticle.htm

17. Єріна А.М. Статистичне моделювання та прогнозування: Навч. Посібник.- К.:КНЕУ,2001.-170 с.

18. Имитационные модели в демографии: Сб. ст. / Под ред. А.Г. Волкова.— М.:Статистика, 1980.— 207 с.,граф.

19. Курс демографии / Под ред. А.Я.Боярского. — М., 1974.

20. Медков В.М. Демография: Учебное пособие. — Ростов- на-Дону: «Феникс», 2002. — 448 с.

21. Методология демографического прогноза. — М., 1988.

22. Методы исследования. Демография: проблемы и перспективы. — М., 1986.

23. Миграция населения: прогнозы, факторы, политика. — М., 1987.

24. Модели демографических связей. — М., 1972.

25. Муромцева Ю.И. Трудовой потенциал Харьковщины (Статистическая оценка и прогноз) // Бизнес информ № 7—8, 2002.- C. 51-54.

26. Позняк О. Скільки нас буде у 2025, 2050, 2075 роках?: [Прогноз щодо чисельности населення України] // Дзеркало тижня. - 2001. - 15-21 груд. - С. 13.

27. Романюк А. Демографічний прогноз як передбачення, моделювання і перспективний аналіз // Демографические исследования.- К.: Наукова думка.- 1993.- Вып 17.- С. 70 - 90.

28. Романюк А.І. Демографічні студії: Вибрані праці / Ін-т економіки НАН України; Гол. ред. В.С. Стешенко.- К.: Ін-т економіки, 1997.- 303 с.: іл.

29. Руднєв С. А., Глушач Ю.С. Основи демографічної статистики. Навч. Посібник.- Харків, 1997.- 44 с.

30. Руднев С. А. Статистические методы прогнозирования демографических процессов.- Х.: ХГУ, 1991.- 36 с.

31. Рыбаковский Л. Л. Миграции населения: прогнозы, факторы, политика.- Отв. ред. Т. И. Заславская.- АН СССР. Ин-т социол. исслед.- М.: Наука, 1987.- 199 с.

32. Рыбаковский Л.Л. Методологические вопросы прогнозирования населения.- М.: Статистика, 1978.- 208 с. ил.

33. Социальная статистика: Учебник/ Под. ред. чл.-кор. РАН И.И. Елисеевой.- М.: Финансы и статистика, 1997. - 416 с.

34. Статистический анализ в демографии: Сб. статей / Под. ред. А.Г. Волкова.- М.: Статистика, 1980. - 165 с., рис.

35. Статистический словарь / Гл. ред. М. А. Королев.- 2-е изд., перераб. и доп.- М.: Финансы и статистика.- 1989.- 623 с.: ил.

36. Стефановський А. Деякі питання вдосконалення методики демографічного прогнозування і побудови таблиць смертності. // Демографічні дослідження.Вип 20.- К.,1997.- С. 70-80.

37. Стеценко С. Г., Козаченко И. В. Демографическая статистика: Учеб. пособие для эк. спец. вузов.- К.: Вища школа, 1984.- 407 с., ил.

38. Стеценко С. Г., та ін. Статистика населения.- К.,1993.- 254 c.

39. Экономическая статистика: Учебник/ Под. ред. Ю.Н. Иванова.- М.:ИНФРА-М, 1998.- 480с.

40. Brown Robert L. Introduction to the mathematics of demography ACTEX Publications , Winsted & Avon, Connecticut, 1991.- 230 p.

41. Craig H. Davis. Demographical Projection Techniques for Regions and Smaller Areas, Vancouver: UBS Press, 1995.- 116 p.

42. Plane David A., Rogerson Peter A. The Geographical Analysis of Population with Applications to Planning and Business, N.Y.: Wiley, 1994.- 105p.

Загрузка...