Демографическое развитие занимает в региональной экономической политике по обеспечению устойчивости социально-экономического развития одно из ведущих мест. Демографическая ситуация характеризует состояние демографических процессов, состав и размещение населения в отдельном регионе [1]. Рассмотрение демографической ситуации предполагает изучение основных параметров населения, динамики, структуры, демографического поведения, прогнозирования численности [2].
Современная демографическая ситуация характеризуется снижением темпов рождаемости, старением населения, что в будущем повлияет на качество и состав трудовых ресурсов. Так по данным Росстата, в 1960 г. коэффициент рождаемости составлял 23,2, в 1980 г. – 15,9, в 1995 г. – 9,30 [3]. Из рис. 1 видно, что в России идет депопуляция населения, т.е. превышение числа умерших над числом родившихся. По представленным Росстатом прогнозам до 2030 г. продолжится убыль населения в связи с влиянием впадины демографической волны (в репродуктивный возраст вошло немногочисленное поколение 1990-х гг.) и постарением возрастной модели рождаемости (рис. 1) [4, 5]. Если в 2000 г. средний возраст матери при рождении ребенка был 26 лет, то к 2013 г. он вырос до 29 лет.
Рис. 1. Коэффициент естественного прироста на 1000 человек населения
Такая ситуация привела к необходимости проведения активной демографической политики со стороны органов власти, направленных на уменьшение смертности и повышение рождаемости населения. Были разработаны концепции демографического развития, с 2006 г. началась реализация национальных проектов «Здоровье», «Доступное жилье», «Образование». Особенно важными мероприятиями стоит отметить следующие: выплата материнского капитала при рождении второго ребенка, предоставление родового сертификата, возможности выбора медицинского учреждения, увеличение единовременного пособия при рождении ребенка, а также рост размера ежемесячного пособия по уходу за ребенком до полутора лет [6].
Поэтому демографическое развитие сохраняется как одна из национальных целей, что определено Указом Президента РФ в 2018 г. Целевым ориентиром является достижение к 2024 г. устойчивого естественного роста численности населения [7]. Национальным проектом «Демография» определен целевой показатель: увеличение суммарного коэффициента рождаемости до 1,7 детей на 1 женщину к 2024 г. (базовое значение 1,62) [8].
Под «демографическими процессами» понимается изменение численности в результате рождаемости и смертности. Учеными отмечено, что на демографические процессы влияют три группы тенденций:
1) долгосрочные, связанные с общемировыми изменениями;
2) среднесрочные, характерные для российской истории ХХ в. и определяющие особенности отечественной модели демографического перехода;
3) краткосрочные, обусловленные кризисными явлениями в экономике.
На современном этапе демографические процессы регионов РФ определяются воздействием предпринимаемых начиная с 2007 г. мер материального стимулирования рождаемости [9].
Естественный прирост – это разность уровней рождаемости и смертности. Если рождаемость выше смертности, то наблюдается расширенное воспроизводство; рождаемость уравнивается смертностью – простое воспроизводство. Если смертность выше рождаемости, то имеет место суженное воспроизводство населения [10].
Через индикатор «коэффициент естественного прироста» можно оценить конкретную демографическую ситуацию в регионе. Существенное влияние на естественный прирост оказывают социально-экономические факторы, такие как уровень жизни людей, условия жизни, уровень здравоохранения, образования, питания, условий труда, денежные доходы и расходы населения, обеспеченность работой и жильем. Так же стоит учитывать влияние половозрастной структуры населения, степени участия женщин в общественном производстве, соотношения городского и сельского населения, традиций и обычаев, числа браков и разводов, брачного возраста [11]. Поэтому целью статьи является определение факторов, влияющих на коэффициент естественного прироста.
Рассмотрим тенденцию изменения коэффициента естественного прироста во времени в субъектах УрФО (табл. 1).
Таблица 1
Коэффициент естественного прироста населения в Уральском федеральном округе в 2000–2017 гг., на 1000 человек населения [12, 13]
|
Год |
2000 |
2008 |
2009 |
2010 |
2011 |
2012 |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
|
УрФО |
–5,2 |
–0,1 |
0,7 |
1,1 |
1,5 |
2,5 |
2,7 |
2,7 |
2,3 |
1,8 |
0,9 |
|
Курганская область |
–6,7 |
–4,0 |
–3,2 |
–3,1 |
–2,9 |
–2,1 |
–2,1 |
–2,3 |
–2,7 |
–3,5 |
–4,1 |
|
Свердловская область |
–8,2 |
–2,4 |
–1,5 |
–0,9 |
–0,6 |
0,3 |
0,7 |
0,5 |
0,3 |
–0,2 |
–0,9 |
|
Тюменская область |
1,3 |
6,1 |
6,7 |
7,1 |
7,6 |
8,8 |
8,8 |
8,8 |
8,3 |
7,5 |
6,3 |
|
ХМАО |
4,5 |
8,7 |
9,1 |
9,6 |
9,9 |
11,4 |
11,2 |
10,8 |
10,2 |
9,5 |
7,9 |
|
ЯНАО |
6,1 |
9,4 |
10,1 |
10,3 |
10,2 |
11,4 |
11,5 |
11,8 |
11,3 |
10,1 |
9,1 |
|
Челябинская область |
–6,6 |
–2,2 |
–1,3 |
–1,0 |
–0,6 |
0,2 |
0,2 |
0,4 |
0 |
–0,3 |
–1,5 |
За анализируемый период можно выделить два этапа: I этап (2000–2014 гг.) наблюдается благоприятная динамика, естественный прирост населения; II этап (2015–2017 гг.) – идет снижение темпов рождаемости. В Тюменской области с автономными округами положительная ситуация с естественным приростом за 2000–2017 гг. обеспечена в основном за счет округов, имеющих относительно молодую структуру населения. В 2016 г. естественный прирост населения в ХМАО составил 9,5 человек на 1000 человек населения, в ЯНАО – 10,1. Остро проблема отрицательного естественного прироста населения стоит в Курганской области (в 2016 г. – 3,5 человек на 1000 человек населения), чуть меньше в Свердловской и Челябинской областях. Положительная тенденция в процессах воспроизводства населения в УрФО сохранялась до 2014 г. (прирост составил 2,7 человек на 1000 человек населения), но с 2015 г. началось снижение с 2,3 человек на 1000 человек населения до 1,8 в 2016 г. В 2017 г. прирост сохранился только в Тюменской области с округами, в остальных областях наблюдается убыль населения для всех регионов УрФО.
Для формирования набора факторов (индикаторов), влияющих на демографическое развитие, были выбраны индикаторы, которые могут влиять на коэффициент естественного прироста:
– число абортов на 100 родов;
– доля возрастных групп (мужчины 60 и более, женщины 55 и более) в общей численности населения, %;
– динамика реальных доходов населения, в % к предыдущему году;
– отношение общего числа прибывших к общему числу выбывших;
– выбросы в атмосферу загрязняющих веществ на 1000 человек населения;
– сброс загрязненных сточных вод на 1000 человек населения;
– число зарегистрированных преступлений, на 100 000 чел. населения;
– заболеваемость на 1000 человек населения (зарегистрировано заболеваний у пациентов с диагнозом, установленным впервые в жизни).
Материалы и методы исследования
Отбор факторов, наиболее влияющих на демографическое развитие, проводился на основе корреляционно-регрессионного анализа. В качестве зависимой переменной (y) был использован коэффициент естественного прироста. В качестве объясняющих переменных (x) выбраны индикаторы, характеризующие факторы-влияния на коэффициент естественного прироста. Данные по всем показателям были взяты из статистических сборников Федеральной службы государственной статистики [12, 13].
В результате сформировано и проверено на точность и статистическую достоверность уравнение регрессии, характеризующее зависимость коэффициента естественного прироста (y) от факторов (x). В целях регрессионного моделирования использованы временные ряды, что позволило построить регрессионную модель для отдельного региона.
Сначала определяется вид функции, связывающей y и x, то есть подбирается такое уравнение регрессии, которое лучше всего соответствует характеру изучаемой связи. Тип изучаемой связи определяет линейный или нелинейный тип формируемой модели. Для этого строится корреляционная матрица.
Далее проводится оценка достоверности модели. Вероятность выполнения нулевой гипотезы для соответствующего коэффициента регрессии определяется с помощью Р-значения. Если фактор имеет Р-значение больше 5 %, то его следует удалить из модели.
Коэффициент корреляции R характеризует степень тесноты линейной связи. Он принимает значения:
– R ≥ 0,7 связь сильная;
– 0,3 ≤ R < 0,7 связь средняя;
– R < 0,3 связь слабая [14].
По корреляционной матрице определяем наличие мультиколлинеарности, т.е. зависимости факторов между собой. Для исключения мультиколлинеарности использовали метод удаления сильно коррелированных факторов из регрессионной модели с дальнейшим ее перестроением.
Для обнаружения автокорреляции остатков был применен метод Дарбина – Уотсона. Автокорреляция отсутствует, если коэффициент Дарбина – Уотсона находится в пределах от 1,5 до 2,5 [14].
После построения статистически достоверной регрессионной модели провели графическое сопоставление исходных и смоделированных значений переменной у.
Результаты исследования и их обсуждение
Построение регрессионной модели по определению факторов, влияющих на коэффициент естественного прироста, было проведено на примере Свердловской области. Первоначально были оценены исходные данные на однородность. Для этого рассчитали коэффициент вариации (табл. 2). Результаты расчетов показали, что в целом данные однородны (меньше 33 %).
Таблица 2
Результаты расчета коэффициента вариации для индикаторов рисков
|
Индикатор |
Коэффициент вариации, % |
|
Число абортов на 100 родов |
33,4 |
|
Доля возрастных групп (мужчины 60 и более, женщины 55 и более) в общей численности населения, % |
8,7 |
|
Динамика реальных доходов населения, в % к предыдущему году |
8,0 |
|
Отношение общего числа прибывших к общему числу выбывших |
4,6 |
|
Выбросы в атмосферу загрязняющих веществ на 1000 человек населения |
10,5 |
|
Сброс загрязненных сточных вод на 1000 человек населения |
9,2 |
|
Число зарегистрированных преступлений, на 100 000 чел. населения |
29 |
|
Заболеваемость на 1000 человек населения (зарегистрировано заболеваний у пациентов с диагнозом, установленным впервые в жизни) |
4,7 |
В результате множественного регрессионного анализа и поэтапного удаления мультиколлинеарности, была сформирована модель со статистически значимыми параметрами и незначительными остатками (табл. 3).
Таблица 3
Результаты анализа достоверности построенной модели
|
Множественный R |
0,97 (тесная связь) |
||
|
R-квадрат |
0,93 |
||
|
Значимость F |
0 % |
||
|
Дарбин – Уотсон |
1,95 |
||
|
Коэффициенты |
Значения |
P-значения |
|
|
X1 |
–0,06 |
0 % |
значим |
|
X7 |
–0,0004 |
0 % |
значим |
|
Уравнение |
y = 5,3 – 0,06х1 – 0,0004х2 |
||
В ходе моделирования было получено, что естественный прирост в Свердловской области зависит от следующих факторов: число абортов на 100 родов и число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения. Другие индикаторы были исключены из модели из-за сильной мультиколлинеарности.
Из расчетов видно, что между коэффициентом естественного прироста и факторами-влияния наблюдается тесная связь (R = 0,97). Сильную зависимость между рассматриваемыми индикаторами показала также проверка нулевой гипотезы незначимости коэффициентов регрессии, а также оценка стандартных ошибок. В модели отсутствует автокорреляция остатков, что подтверждается коэффициентом Дарбина – Уотсона (1,95), который лежит в пределах допустимых границ. Достоверность построенной модели подтверждается динамикой реального и смоделированного коэффициента естественного прироста в Свердловской области, приведенной на рис. 2. Линия смоделированного коэффициента естественного прироста практически совпадает с динамикой исходных данных.
Рис. 2. Динамика реального и смоделированного коэффициента естественного прироста в Свердловской области
Заключение
Формирование набора факторов демографического развития проводилось через определение факторов, наиболее сильно влияющих на коэффициент естественного прироста. Коэффициент естественного прироста является одним из основных индикаторов демографического развития, описывающим характеристику состояния демографических процессов и воспроизводства населения. В результате моделирования влияния факторов на коэффициент естественного прироста на примере Свердловской области выявлено, что естественный прирост в основном зависит от следующих факторов (индикаторов): число абортов на 100 родов и число зарегистрированных преступлений на 100 000 человек населения. Полученные результаты могут быть применены в управлении демографическим развитием на оперативном и стратегическом уровнях.
Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ, грант № 18-010-0049 «Долгосрочные социально-демографические тренды в развитии регионов России: эффективность функционирования социальной сферы и ее адаптация».
Библиографическая ссылка
Печеркина М.С. ФОРМИРОВАНИЕ НАБОРА ФАКТОРОВ ДЕМОГРАФИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ // Фундаментальные исследования. – 2018. – № 12-1. – С. 148-152;URL: https://fundamental-research.ru/ru/article/view?id=42367 (дата обращения: 19.04.2024).