Фрагмент для ознакомления
2
В статистической практике сложилась четкая иерархия методов исследования демографических процессов, которые можно разделить на три основные группы: методы описательной статистики, методы анализа динамики и взаимосвязей, а также методы прогнозирования [8, с. 215]. Каждая группа решает свои специфические задачи и требует соответствующего информационного и методического обеспечения.
Методы анализа динамики занимают центральное место в изучении демографических процессов, поскольку население и его характеристики находятся в постоянном движении. Анализ динамики включает в себя несколько этапов и приемов.
Во-первых, это расчет системы показателей рядов динамики:
• Абсолютный прирост (Δy) — показывает, на сколько единиц изменился уровень ряда за определенный интервал времени. Цепной: Δyiц=yi−yi−1Δyiц=yi−yi−1; Базисный: Δyiб=yi−y0Δyiб=yi−y0.
• Темп роста (Тр) — показывает относительную скорость изменения уровня. Цепной: Трiц=yi/yi−1Трiц=yi/yi−1; Базисный: Трiб=yi/y0Трiб=yi/y0.
• Темп прироста (Тпр) — показывает, на сколько процентов изменился уровень. Тпр=Тр−1Тпр=Тр−1 (или 100%).
• Абсолютное значение 1% прироста — позволяет экономически интерпретировать относительные показатели [13, с. 98].
Эти показатели позволяют дать предварительную характеристику демографической ситуации: например, оценить, на сколько лет увеличилась ожидаемая продолжительность жизни за последнее десятилетие или каковы темпы снижения рождаемости.
Во-вторых, это выявление и анализ основной тенденции (тренда). Демографические ряды динамики часто содержат трендовую компоненту, отражающую долговременное направление развития (например, устойчивый рост доли пожилых людей или снижение смертности). Для выявления тренда применяются:
• Методы сглаживания (скользящая средняя, экспоненциальное сглаживание), позволяющие устранить случайные колебания.
• Аналитическое выравнивание, при котором динамика описывается математической функцией времени: y^t=f(t)y^t=f(t). Наиболее часто в демографии используются линейная y^t=a+bty^t=a+bt, параболическая y^t=a+bt+ct2y^t=a+bt+ct2 и экспоненциальная y^t=a⋅bty^t=a⋅bt модели. Выбор конкретной функции осуществляется на основе визуального анализа графика и оценки качества модели (коэффициент детерминации R2R2, критерий Фишера) [6, с. 210].
В-третьих, анализ сезонных и циклических колебаний. Для демографических процессов характерна сезонность (например, большее число браков летом и осенью, сезонные колебания миграции). Для ее измерения рассчитываются индексы сезонности [13, с. 105].
Методы изучения взаимосвязей позволяют перейти от констатации тенденций к объяснению их причин. Поскольку демографические процессы тесно переплетены с социально-экономическими условиями, применяются:
• Корреляционный анализ — для измерения тесноты связи между демографическими показателями (например, уровнем рождаемости и среднедушевыми доходами населения). Рассчитываются коэффициенты парной и частной корреляции [11, с. 207].
• Регрессионный анализ — для построения моделей, описывающих зависимость результирующего демографического показателя (Y) от одного или нескольких факторных признаков (X): yx=f(x1,x2,...xn)yx=f(x1,x2,...xn). Например, изучается влияние уровня безработицы и обеспеченности жильем на число разводов [21, с. 85].
• Компонентный анализ — используется для разложения сложных демографических процессов на составляющие. Классический пример — разложение общего прироста населения на естественный и миграционный [27].
• Методы многомерной классификации (кластерный анализ) — позволяют группировать регионы страны со схожими демографическими характеристиками, что важно для дифференцированной региональной политики [15, с. 52].
Особое место в статистике населения занимают методы прогнозирования, которые подразделяются на две большие группы: экстраполяционные и нормативные (когортно-компонентные) [17].
1. Методы экстраполяции основаны на предположении о сохранении в будущем выявленных тенденций. Они наиболее просты и применимы для краткосрочных прогнозов (до 5 лет) при стабильной демографической ситуации. К ним относятся:
o Методы кривых роста — продление в будущее аналитической функции, наилучшим образом описывающей тренд.
o Адаптивные методы (например, метод Хольта-Брауна) — учитывают неравноценность уровней ряда, придавая больший вес более свежим наблюдениям.
o Модели авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA) — описывают динамику не только как функцию от времени, но и как зависимость от прошлых значений самого ряда и прошлых ошибок [9, с. 310]. Эти модели хорошо зарекомендовали себя в условиях высокой волатильности, например, при прогнозировании миграционных потоков [20].
Фрагмент для ознакомления
3
1. Российская Федерация. Законы. О стратегическом планировании в Российской Федерации : Федеральный закон № 172-ФЗ : [принят Государственной думой 20 июня 2014 года : одобрен Советом Федерации 25 июня 2014 года]. — Москва : Проспект, 2024. — 48 с. — Текст : непосредственный.
2. Российская Федерация. Указы. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года : Указ Президента РФ № 309. — Текст : электронный // Официальный интернет-портал правовой информации. — 2024. — URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001202405070007 (дата обращения: 13.03.2026).
3. Российская Федерация. Указы. О Стратегии национальной безопасности Российской Федерации : Указ Президента РФ № 400. — Текст : электронный // Официальный интернет-портал правовой информации. — 2021. — URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202107030001 (дата обращения: 13.03.2026).
4. Российская Федерация. Распоряжения. Об утверждении Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года : Распоряжение Правительства РФ № 1560-р. — Текст : электронный // КонсультантПлюс : справочно-правовая система. — URL: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_71673/ (дата обращения: 13.03.2026).
Учебники, учебные пособия и монографии
5. Борисов, В. А. Демография : учебник для вузов / В. А. Борисов. — 5-е изд., перераб. и доп. — Москва : Юрайт, 2025. — 300 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-18994-0. — Текст : непосредственный.
6. Гусаров, В. М. Статистика : учебное пособие / В. М. Гусаров, Е. И. Кузнецова. — 3-е изд., перераб. и доп. — Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2023. — 479 с. — ISBN 978-5-238-03625-4. — Текст : непосредственный.
7. Демография и статистика населения : учебник / под редакцией О. В. Кучмаевой. — Москва : КноРус, 2024. — 354 с. — (Бакалавриат). — ISBN 978-5-406-12245-7. — Текст : непосредственный.
8. Демография : учебник и практикум для вузов / под общей редакцией Н. А. Садовниковой. — 2-е изд., испр. и доп. — Москва : Юрайт, 2025. — 317 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-16724-5. — Текст : непосредственный.
9. Елисеева, И. И. Статистика : учебник / И. И. Елисеева и др. ; под редакцией И. И. Елисеевой. — 6-е изд., перераб. и доп. — Москва : Юрайт, 2024. — 619 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-16997-3. — Текст : непосредственный.
10. Медков, В. М. Демография : учебное пособие / В. М. Медков. — 3-е изд., испр. и доп. — Москва : ИНФРА-М, 2023. — 332 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-16-017680-2. — Текст : непосредственный.
11. Ниворожкина, Л. И. Статистика : учебник для бакалавров / Л. И. Ниворожкина, Т. В. Чернова. — Москва : Дашков и К°, 2024. — 416 с. — ISBN 978-5-394-05516-8. — Текст : непосредственный.
12. Саградов, А. А. Экономическая демография : учебное пособие / А. А. Саградов. — Москва : ИНФРА-М, 2022. — 256 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-16-016820-3. — Текст : непосредственный.
13. Статистика : учебник / под редакцией В. С. Мхитаряна. — 3-е изд., стер. — Москва : Академия, 2024. — 368 с. — (Профессиональное образование). — ISBN 978-5-0054-1025-8. — Текст : непосредственный.
Статьи из научных журналов и сборников
14. Архангельский, В. Н. Рождаемость в России: тенденции, факторы, перспективы / В. Н. Архангельский. — DOI 10.19181/sozis.2023.4.3. — Текст : электронный // Социологические исследования. — 2023. — № 4. — С. 25-37. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=53846055 (дата обращения: 13.03.2026).
15. Баканач, О. В. Статистический анализ дифференциации регионов России по факторам, определяющим продолжительность жизни населения / О. В. Баканач, Н. В. Проскурина. — Текст : непосредственный // Вестник Самарского государственного экономического университета. — 2022. — № 5 (211). — С. 48-56.
16. Вишневский, А. Г. Демографическая история России: долговременные тенденции / А. Г. Вишневский. — Текст : непосредственный // Мир России: Социология, этнология. — 2022. — Т. 31, № 3. — С. 6-27.
17. Денисенко, М. Б. Прогнозирование численности населения: методы и сценарии / М. Б. Денисенко. — Текст : электронный // Демографическое обозрение : электронный научный журнал. — 2023. — Т. 10, № 2. — С. 4-31. — URL: https://demreview.hse.ru/issue/view/914 (дата обращения: 14.03.2026).
18. Захаров, С. В. Трансформация брачно-семейных отношений в России / С. В. Захаров. — Текст : непосредственный // Журнал Новой экономической ассоциации. — 2024. — № 3 (64). — С. 198-206.
19. Козлова, О. А. Методологические подходы к исследованию демографической безопасности региона / О. А. Козлова, М. Н. Макарова. — Текст : непосредственный // Экономика региона. — 2022. — Т. 18, № 4. — С. 1012-1026.
20. Мкртчян, Н. В. Миграция в России: новые тенденции и региональные особенности / Н. В. Мкртчян. — DOI 10.14515/monitoring.2023.2.2345. — Текст : электронный // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. — 2023. — № 2. — С. 164-183. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54081260 (дата обращения: 13.03.2026).
21. Ниворожкина, Л. И. Моделирование дифференциации доходов населения с учетом демографических характеристик домохозяйств / Л. И. Ниворожкина, А. А. Трегубова. — Текст : непосредственный // Прикладная эконометрика. — 2023. — Т. 70. — С. 78-97.
22. Рязанцев, С. В. Демографическое развитие России: тенденции, проблемы, пути решения / С. В. Рязанцев. — Текст : непосредственный // Вестник Российской академии наук. — 2024. — Т. 94, № 1. — С. 3-12.
23. Тихомирова, Т. М. Статистический анализ продолжительности жизни населения России в контексте региональной дифференциации / Т. М. Тихомирова, А. А. Нестерова. — DOI 10.21686/2500-3925-2023-4-52-65. — Текст : электронный // Статистика и Экономика. — 2023. — Т. 20, № 4. — С. 52-65. — URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=54437075 (дата обращения: 13.03.2026).
24. Шабунова, А. А. Человеческий капитал и демографические вызовы современной России / А. А. Шабунова. — Текст : непосредственный // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. — 2023. — Т. 16, № 5. — С. 42-55.
Статистические сборники и интернет-ресурсы
25. Демографический ежегодник России. 2024 : Статистический сборник / Федеральная служба государственной статистики (Росстат). — Москва : Росстат, 2024. — 250 с. — ISBN 978-5-89476-525-5. — Текст : непосредственный.
26. Женщины и мужчины России. 2024 : Статистический сборник / Федеральная служба государственной статистики (Росстат). — Москва : Росстат, 2024. — 210 с. — Текст : непосредственный.
27. Численность и миграция населения Российской Федерации в 2024 году: Статистический бюллетень / Федеральная служба государственной статистики (Росстат). — Москва : Росстат, 2025. — 90 с. — Текст: непосредственный.
28. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении. — Текст: электронный // ЕМИСС Государственная статистика. — URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31293 (дата обращения: 14.03.2026).
29. Суммарный коэффициент рождаемости. — Текст : электронный // ЕМИСС Государственная статистика. — URL: https://www.fedstat.ru/indicator/31517 (дата обращения: 14.03.2026).
Источники на иностранном языке
30. Bakanach, O. V. Demographic Processes in the Regions of the Russian Federation: Statistical Analysis and Forecasting / O. V. Bakanach, N. V. Proskurina, N. N. Mayorova. — Text : direct // Lecture Notes in Networks and Systems. — 2022. — Vol. 380. — P. 703-712. — (Series: Engineering Economics: Decisions and Solutions from Eurasian Perspective).
31. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. World Population Prospects 2024: Methodology of the United Nations population estimates and projections. — Text : electronic // UN. — New York, 2024. — URL: https://population.un.org/wpp/ (date of access: 14.03.2026).
32. Vishnevsky, A. G. Long-term Demographic Trends in Russia / A. G. Vishnevsky. — Text : direct // Herald of the Russian Academy of Sciences. — 2023. — Vol. 93, No. 3. — P. 149-158.
