Демографическая ситуация в Республике Бурятия

Снижение уровня смертности в трудоспособном возрасте произошло за счет снижения смертности от сердечнососудистых заболеваний (на 7%). Данная тенденция отмечается во всех регионах России.

Наблюдается рост уровня смертности от внешних причин на 31,3% за этот же период времени, показатель в 2007 г. составил 372,8 против 283,9 в 2003 г. (РФ в 2005 г. - 266,9). Среди внешних причин наблюдается рост смертности в результате дорожно-транспортных происшествий в 2,1 раза (51,1% против 24,6% в 2003 г.) (таблица 19).

Таблица 19. Распределение умерших по причинам смерти в 2007 г.

Для правильного сопоставления данных смертности населения в разных возрастных группах применяются стандартизованные коэффициенты смертности, устраняющие влияние структурных различий на величину общих коэффициентов. В 2005 г. стандартизованный коэффициент смертности по республике выше, чем в среднем по России на 462,6 чел. в расчете на 100 тыс. населения (на 21,3%) у мужчин, а у женщин - на 228,4 чел. (22,1%) (таблица 20).

Таблица 20. Стандартизованные коэффициенты смертности по основным классам причин смерти в 2005 году, промилле

Если общий коэффициент смертности от болезней системы кровообращения по России выше, чем в Республике Бурятия, то стандартизованный коэффициент по республике оказался выше у мужчин на 127,4 чел. (10%), у женщин на 126,3 чел. (16,4%). Стандартизованный коэффициент смертности от несчастных случаев, отравлений и травм в 2005 г. по республике как по мужчинам, так и по женщинам выше почти в 2 раза, чем по России.

На протяжении длительного периода Республика Бурятия имеет более низкие показатели ожидаемой продолжительности жизни, чем в среднем по РФ и СФО. При этом разница в продолжительности жизни мужчин и женщин стабильно равняется 12-13 годам, что в 2-3 раза больше, чем в экономически развитых странах. Продолжительность жизни у мужчин не достигает границы пенсионного возраста и составляет в среднем 56 лет. Так, в 2005 г. средняя продолжительность жизни мужчин по Республике Бурятия составляла 54,3 года, что ниже среднероссийского показателя (58,8) и показателя по СФО (56,3), а у женщин - 68,7, что также ниже уровня по РФ (72,4) и по СФО (70,2). В 2006 г. продолжительность жизни населения также была меньше среднероссийского показателя (более чем на 4 года), если в Российской Федерации продолжительность жизни составила 66,6 лет, то в Республике Бурятия - 62,4.

Одним из демографических показателей, по которому оценивается уровень социального благополучия общества, является младенческая смертность.

Показатель младенческой смертности в течение 2003-2007 гг. уменьшился на 17,5% с 14,3‰ до 11,8‰ (по предварительным данным Госкомстата по РБ за 2007 г.), и остаётся на 12,7% выше показателя по Российской Федерации (2006 г. ? 10,2‰) и на 3,4% выше показателя по СФО (2006 г. ? 11,4‰). По сравнению с прошлым годом уровень младенческой смертности в республике снизился на 5,6% (таблица 21).

Таблица 21. Динамика младенческой смертности в Республике Бурятия за 2003?2007 гг., промилле

В структуре младенческой смертности в республике в отличие от Российской Федерации преобладает смертность детей в возрасте старше месяца жизни.

Среди причин младенческой смертности первое место заболевания перинатального периода (4,1‰). Смертность детей от заболеваний перинатального периода обусловлена качеством здоровья беременных женщин и уровнем оказания стационарной акушерской помощи.

На втором месте в структуре причин ? врожденные пороки развития (3,4‰), среди которых ведущее место принадлежит врождённым порокам сердца, затем нервной системы и болезней органов пищеварения. В снижении смертности от этой группе патологии велика значимость пренатальной диагностики, которая внедрена в республике. Однако смертность новорожденных и детей первого года жизни, родившихся с грубыми пороками развития, свидетельствует о том, что в настоящее время не обеспечивается качество проведения трёхкратного ультразвукового скрининга беременных и полнота охвата беременных не соответствует федеративным показателям.

На третьем месте среди причин несчастные случаи, травмы и отравления (2,0‰). Показатель младенческой смертности по этой группе в течение 5 лет продолжает оставаться выше показателя по Российской Федерации почти в 2 раза и обусловлен социальными факторами на депрессивной территории.

Период 1990-2006 гг. отмечен существенными изменениями средней ожидаемой продолжительности жизни при рождении - важнейшего показателя уровня и качества жизни. Снижение в 1990-1994 гг. (на 5,7 лет) сменилось медленным ростом в 1995-1998 гг. (на 2 года) и новым постепенным снижением в 1999-2005 гг. (на 1,8 года). Продолжительность жизни в 2006 г. по сравнению с 2005 г. увеличилась на 1,5 года, но на 4,6 года ниже уровня 1990 г. (таблице 22).

Таблица 22. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, число лет

Среднестатистический мужчина республики не доживал в 2006 г. до пенсионного возраста 3,85 года, в том числе горожанин - 2,98 года, селянин - 5,12 года. Среди факторов, способствующих сохранению этих различий, следует отметить слабое развитие сельского здравоохранения и инфраструктуры, высокое потребление алкоголя и большая степень алкоголизации сельского населения, а, следовательно, и более высокая смертность на селе от несчастных случаев, отравлений и травм. Увеличилась гендерная дифференциация в значениях этих показателей: если в среднем за 1990 г. женщины жили на 10,85 лет дольше, чем мужчины, то в 2006 г. - на 13,3 года. В настоящее время в республике продолжительность жизни у мужчин на 13,3 лет ниже, чем у женщин, она составляет 56,1 года. За период с 1990 г. по 2006 г. ожидаемая продолжительность жизни у мужчин сократилась с 61,6 до 56,1 года, у женщин с 72,5 до 69,45 лет.

Таким образом, смертность населения республики в период 1990-2006 гг. напрямую зависела от социально-экономических потрясений и явилась наиболее негативным последствием экономического кризиса 90-х годов. Мероприятиями Концепции предусмотрены меры, направленные на повышение качества оказания медицинской помощи населению, расширению системы профилактики заболеваний. Однако в современных условиях невозможно только за счет социально-медицинских мероприятий ограничить рост смертности. Необходимо наращивание как пропагандистских усилий по позитивному изменению образа жизни, так и мер прямого, так сказать, «силового» воздействия, в том числе усиление борьбы с распространением суррогатного алкоголя, наркотиков. Вся эта работа активно проводится в нашей республике, в результате удалось добиться снижения уровня смертности с 15,7 в 2005 г. до 13,4 в расчете на 1000 населения по итогам 2007 г.

За прошлый год умерло на 1060 человек меньше, чем в 2006 г. Коэффициент смертности в республике сократился на 6,9 п.п. и составил 13,4 умерших в расчете на 1000 населения. В десяти районах республики уровень смертности выше, чем в среднем по республике.

Основными причинами смерти населения республики являются болезни системы кровообращения (48,5%), несчастные случаи, отравления и травмы (22,1%), новообразования (12,7%), болезни органов дыхания (5,2%), болезни органов пищеварения (4,1%). По сравнению с 2006 г. наблюдалось снижение смертности от болезней системы кровообращения - на 9,4%, органов пищеварения - на 9,3%, несчастных случаев, отравлений и травм - на 8,2%, в том числе убийств - на 23,9%, самоубийств - на 8%. При этом отмечен рост смертности населения от случайных отравлений алкоголем на 10,8% и транспортных травм на 11,4%. По предварительным данным, в 2007 г. умерло 172 ребенка в возрасте до одного года и коэффициент младенческой смертности на 1000 родившихся составил 11,8 новорожденных. В структуре причин смерти младенцев преобладают состояния, возникающие в перинатальный период и врожденные аномалии.

В 2007 г. в республике зарегистрировано 8761 браков, что на 916 браков (11,7%) больше, чем в 2006 г. Доля повторных браков составила 17% в общем числе заключенных браков. Число разводов уменьшилось на 5,2% и составило 4365 случаев.

3. Математико-статистические методы анализа и прогнозирования демографической ситуации в РБ

3.1 Корреляционно-регрессионный анализ факторов, влияющих на демографическую ситуацию в РБ

Оценить вид и степень зависимости демографического поведения населения Бурятии, определяющего демографическую ситуацию в республике, от социально-экономической ситуации можно с помощью методов корреляции и регрессии.

Корреляционный метод дает возможность количественно оценивать связи между исследуемыми явлениями в условиях действия большого числа факторов, часть которых неизвестна. С его помощью осуществляется проверка экономико-демографических гипотез о наличии, силе и форме связи между переменными.

С помощью регрессионного метода можно определить степень влияния каждого фактора на результативный признак. Одновременно проводится оценка степени такого влияния с помощью различных критериев [24, с. 36].

В данном исследовании была поставлена задача - исследовать демографические процессы в республике Бурятия, выявить факторы, влияющие на интенсивность рождаемости, смертности и миграции. Анализ этих зависимостей основывался на изучении данных за последние 13 лет (1995-2007 гг.).

Изменения численности населения, в основном, определяются динамикой трех демографических процессов - рождаемости, смертности и миграции. Среди компонент изменения численности населения уровень смертности является наиболее чувствительным индикатором изменения качества жизни, тогда как динамика рождаемости нередко опосредована достаточно инертными стереотипами репродуктивного поведения населения, а уровень миграции отражает не столько изменения качества жизни населения на определенной территории, сколько его относительные изменения относительно других территорий. Исходя из этого, необходимо проанализировать причины и факторы, влияющие на интенсивность всех трех процессов.

Чтобы определить, от каких факторов зависят величины рождаемости, смертности и миграции, необходимо построить регрессионную модель на основании следующих показателей: в качестве результативных признаков были взяты - общие коэффициенты рождаемости и смертности и уровень миграции (коэффициент миграционного прироста на 10 000 жителей) - У1 У2, У3. Факторные признаки были рассмотрены следующие:

X1 - доля детей до 15 лет (в % от общей численности населения),

Х2 - доля лиц пенсионного возраста (в % от общей численности населения),

ХЗ - показатель уровня жизни населения (соотношение доходов и прожиточного минимума, ед.),

Х4 - показатель обеспеченности жильем (м2 на 1 человека),

Х5 - уровень миграции (коэффициент миграционного прироста на 10 000 жителей),

Х6 - заболеваемость (% заболевших за год от общей численности населения),

Х7 - доля безработных (в % к от экономически активного населения).

Исходя из экономической сущности изучаемых факторных признаков, можно сказать, что причинная связь наблюдается между всеми результативными и факторными признаками. При построении моделей, описывающих рождаемость и смертность, показатели миграции используются как факторный признак.

Эти факторные признаки были взяты неслучайно, так как большинство из них в разных комбинациях использовали многие ученые, занимающиеся прогнозами и исследованиями демографических процессов, а также их взаимовлиянием. Можно упомянуть модель межрайонного оттока В.Л. Лысенко (установлена зависимость миграции от обеспеченности жильем и учреждениями просвещения), модель В.Д. Зайцева (миграция зависит от уровня оплаты труда, возможности трудоустройства и обеспеченности жильем), в модели В.А. Глазова получены данные, что наибольшее влияние на демографическую ситуацию оказывают экономические факторы (размеры капитальных вложений, прирост рабочих мет и уровень заработной платы) и в значительно меньшей степени социально-бытовые факторы (уровень развития медицины, обеспеченность жильем).

Нами был проведен корреляционный и регрессионный анализ с помощью пакета Excel. Анализ вариационных характеристик, полученных от каждой переменной, показал, что они свидетельствуют о подчинении изучаемых признаков нормальному закону распределения, что является немаловажным условием для проведения дальнейшего анализа.

Следующим этапом предварительного анализа является анализ матрицы парных коэффициентов корреляции - характеризуют связь между двумя признаками без учета влияния других факторов. Здесь можно выдвинуть гипотезу о взаимозависимости признаков, что может негативно сказаться на проведении анализа. Анализируя матрицу парных коэффициентов корреляции, можно сказать, что значимы все коэффициенты корреляции между исследуемыми признаками. Анализ также показал наличие почти функциональной прямой зависимости между X1 (доля детей до 15 лет) и Х5 (уровень миграции) и обратной почти функциональной зависимости между Х1 и Х4 парные коэффициенты корреляции равны 0,87 и -0,97 соответственно.

Результат представлен в таблице 23.

Таблица 23. Матрица парных коэффициентов корреляции

С помощью пакета Excel были построены регрессионные уравнения, включающие все исходные показатели. Проверка гипотезы о нормальном распределении показала, что с доверительной вероятностью 0,95 их можно считать нормально распределенными.

Общие формулы модели имеют вид:

y 1 = ao+aхi+....amхm

y2 = ao+aхi+....amхm

y3 = ao+aхi+....amхm-i

В данных уравнениях y1…3 - зависимые переменные, xij - объясняющие переменные, а ij = i,m - коэффициенты при независимых переменных, m - число коэффициентов.

Уравнение, характеризующее рождаемость имеет вид:

y 1 = 23,9-0,36х1-0,84x2+0,005x3+0,63х4+0,035х5-0,005х6-0,002х7

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,23. Fнабл. =26,8 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 7; ?2 =3) = 4,35, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение

t =-0,05. (х7).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y 1= 23,9-0,36 х1-0,86х2+0,005х3+0,65х4+0,03х5-0,0005х6

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,2. F набл. =41,7 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj, получим, что в уравнении не все коэффициенты регрессии значимы.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение

t =-0,19. (х6).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y 1=23,5- 0,38 х1-0,76х2+0,006х3+0,58х4+0,03х5

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,98, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,18. F набл. =61,96 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр, (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj, получим, что в уравнении не все коэффициенты регрессии значимы.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,88 (х3).

y 1=28,3- 0,39 х1-1,06х2+0,63х4+0,03х5

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равна всего 0,17%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации =0,98 свидетельствует, что 99% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона = 1,85, то есть близок к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность построенной модели.

В уравнении при изменении каждого фактора на 1 единицу собственного измерения зависимая переменная изменяется на соответствующий коэффициент регрессии, то есть коэффициент регрессии ?j отражает приращение функции за счет единичного приращения j-ro аргумента, независимое от остальных учтенных в модели аргументов. Интерпретируемый таким образом коэффициент регрессии используется в экономико-статистическом анализе для сравнения оценки влияния j-ro аргумента на функцию.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при повышении доли лиц пенсионного возраста на 1% рождаемость уменьшится на 1,06 родившегося на 1000 (так как коэффициент отрицательный) и при увеличении обеспеченности жильем на 1 м2 общей площади на 1 человека рождаемость увеличится на 0,63. Столь парадоксальный факт можно объяснить тем, что в связи с большим выездом в регионе значительно улучшилось положение с жильем. То есть рождаемость продолжала падать, а жилплощадь высвобождалась - это объясняется последствиями экономического кризиса.

Рассматривая полученное уравнение, можно отметить, что в основном рождаемость определяется таким фактором как доля лиц пенсионного возраста, а также обеспеченностью жильем. Миграция и доля детей в населении имеют некоторую обратную связь с рождаемостью, но очень заметного влияния не оказывают. Из этого можно сделать следующий вывод - проблемы с рождаемостью в республике Бурятия обусловлены в первую очередь снижением доли лиц молодого возраста, на что и требуется обратить пристальное внимание. Необходимо следить за выполнением федерально-целевых программ. Реализация репродуктивной функции тесно связана с экономическим и социальным положением населения.

Уравнения зависимости показателя смертности имеют следующий вид:

y2 = 5,54-0,25х1 + 0,13х2-0,002х3 +0,74х4-0,002х5+0,005х6-0,14х7

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,46. F набл. =16,03 можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 7; ?2 =3) = 4,35, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение

t =-0,088 (х5).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y2 = 4,73-0,26х1+0,19х2-0,002х3+0,75х4 +0,005х6-0,14х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,4. F набл. =24,87. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13; ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,099 (х3).

Для оставшихся переменных формируем уравнение регрессии снова:

y2= 3,71-0,27х1+0,31х2+0,68х4+0,005х6-0,15х7

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,36. F набл. =37,21. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,44 (х2).

Получим следующее уравнение: y2= 9,16-0,29х1+0,7х4+0,004х6-0,14х7.

Множественный коэффициент детерминации равен 0,97, что показывает очень сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,33. F набл. =53,7. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 4; ?2 =6) = 6,16, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,9 (х1).

Получим следующее уравнение: y2= -6,83+1,29х4+0,002х6-0,13х7.

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равно всего 0,33%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации = 0,97 свидетельствует, что 97% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона =1,83, то есть близок к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность нашей модели.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при увеличении обеспеченности жильем на 1 кв.м. общей площади на 1 чел. смертность увеличится на 1,29‰. Это можно объяснить тем, что в связи с усилением миграционного оттока в регионе значительно улучшилось положение с жильем, а смертность выросла из-за экономического кризиса. Уравнение смертности интерпретировать несколько сложнее, чем уравнения зависимости рождаемости. При увеличении безработицы на 1% смертность снизится на 0,13‰. Как ни странно, но заболеваемость практически не влияет на уровень смертности населения. Это можно объяснить тем, что много людей погибает в большинстве от несчастных случаев.

При рассмотрении уравнений зависимости миграции от перечисленных факторных признаков было получено следующее соотношение: y3 = 334,8 +3,5х1-20,9х2-0,03х3-7,05х4+0,03х6 -1,61х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,52. F набл. =7,4. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n =13 ?=0,95; ?1 = 6; ?2 =4) = 4,53, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,06 (х3).

Для оставшихся переменных получим уравнение регрессии:

y3= 321,3+3,4х1 - 19,3х2 - 7,9х4+0,03х6 - 1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,92, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,6. F набл. =11,1. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 5; ?2 =5) = 5,05, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =0,36 (х6).

Получили следующее уравнение: y3=303,5+4,57х1-22,5х2-4,69х4-1,67х7.

Рассмотрим параметры адекватности уравнения регрессии:

Множественный коэффициент детерминации равен 0,91, что показывает сильную зависимость между результативным признаком и факторными. Стандартная ошибка равна 0,5. F набл. =16,2. Можно сказать, что уравнение регрессии значимо, так как F набл.> F кр. (при n=13; ?=0,95; ?1 = 4; ?2 =6) = 6,16, то есть хотя бы один коэффициент регрессии не равен нулю.

Для проверки значимости отдельных коэффициентов регрессии сравним критическое значение t=2,26 с tj.

Для получения уравнения регрессии со значимыми коэффициентами используем пошаговый алгоритм регрессионного анализа с исключением переменных. Исключаем величину, имеющую минимальное значение t =-0,41 (х4).

Имеем следующее уравнение: y3= 130,5 + 7,05х1-20,3х2-11,5х7.

Это уравнение регрессии удачно аппроксимирует фактическое значение рождаемости, так как ошибка аппроксимации равно всего 0,32%, а значения остатков очень малы.

Высокий уровень множественного коэффициента детерминации =0,91 свидетельствует, что 91% вариации результативной переменной описывается вошедшими в модель признаками. Остальная часть вариации описывается неучтенными факторами.

Коэффициент Дарбина-Уотсона = 1,87, то есть приближается к 2, что свидетельствует о незначительной автокорреляции в остатках и подтверждает адекватность нашей модели.

Анализируя полученную модель можно сказать, что при повышении доли лиц пенсионного возраста на 1% сальдо миграции уменьшится на 20,3 на 1000 (так как коэффициент отрицателен) и при уменьшении безработицы на 1% сальдо миграции уменьшится на 11,5 чел. на 1000.

Влияние на миграционные процессы в республике оказывают экономические причины - показатели безработицы. Требуется обратить внимание на создание благоприятных условий для активной жизнедеятельности человека в регионе. Необходимо вводить более высокие нормативы при развитии социальной инфраструктуры по сравнению с центральными частями России и даже с учетом различий внутри рассматриваемых субъектов.

Основной причиной оттока населения из региона является текучесть кадров из-за низкой заработной платы. Также на этой территории большое значение на миграцию оказывает возрастная структура населения: причем в большинстве случаев не только увеличение пожилого населения, но и детского усиливает отток.

Можно сделать общий вывод, исходя из всех рассмотренных моделей, что наибольшее значение на процессы рождаемости, смертности и миграции в регионе оказывает экономический фактор и только за счет улучшения положения населения можно добиться стабилизации демографической ситуации.

3.2 Прогнозирование основных составляющих демографической ситуации: рождаемости и смертности

Для разработки прогноза показателей естественного движения населения нами использован метод экспоненциального сглаживания. Он заключается в том, что уровни исходного временного ряда взвешиваются с помощью скользящей средней, веса которой подчиняются экспоненциальному закону распределения. Данная скользящая средняя получила название экспоненциальной средней St (y) и позволяет проследить закономерности изменения явления в динамике по наиболее существенным последним уровням.

Особенность метода заключается в том, что при расчете теоретических значений, полученных по модели тренда, учитываются только значения предыдущих уровней временного ряда взятых с определенным весом [21, с. 94].

Общая формула расчета экспоненциальной средней:

St (y)= ?*уt + (1 - ?)* St-1 (y),

где St (y) - значение экспоненциальной средней временного ряда для момента t;

St-1 (y) - значение экспоненциальной средней для момента t - 1;

уt - значение последнего уровня ряда динамики для перспективного прогнозирования или значение уровня временного ряда социально-экономического явления в момент t;

? - параметр сглаживания (вес t-го значения уровня временного ряда.

При вычислении экспоненциальной средней используются значения предыдущей экспоненциальной средней и значения последнего уровня временного ряда, все предыдущие уровни ряда опускаются.

Одной из проблем практической реализации этого метода является определение значения параметра сглаживания ?. От значения параметра ? зависят веса предшествующего значения временного ряда и в соответствии с этим степень их влияния на сглаживаемый уровень, а, следовательно, и значение прогнозных оценок. Автор метода Р.Г.Браун предложил следующую формулу расчета ? = 2/(n+1), где n - число уровней временного ряда вошедших в интервал сглаживания.

В нашем случае ? = 0,167, так как число уровней временного ряда равно 11.

Рисунок 3.1 - Тенденция исходного временного ряда показателя уровня рождаемости

Тенденция исходного временного ряда описывается линейным трендом, что видно на рисунке 3.1.

Получили уравнение вида: yt = 10,79 - 0,257*t

Теперь определим начальные условия первого и второго порядков. Порядок начального условия определяется числом параметров линейного тренда.

Начальное условие первого порядка: S01(y)=9,51;

начальное условие второго порядка: S02(y)= 8,23.

Следующим этапом является расчет экспоненциальных средних первого и второго порядков.

Экспоненциальная средняя первого порядка St1(y)=12,7.

Экспоненциальная средняя второго порядка St2(y)= 8,97.

Прогноз строится по модели вида y*t+L = a0 + a1* t,

где t =1;

a0 = 16,43;

a1 = 0,746.

Сделаем прогноз на 2008 год, где t = 3, так как последний уровень ряда 2005 года.

y*3+L= 16,43 + 0,746*3;

y*3+L= 18,668.

Прогноз на 2009 год: y*4+L= 19,414.

По проделанным расчетам можно сказать, что в 2008 году коэффициент рождаемости будет равен 18,7 промилле, а в 2009 году - 19,4 промилле.

Спрогнозируем уровень смертности.

? = 0,167, так как число уровней временного ряда равно 11.

Рисунок 3.2 - Тенденция исходного временного ряда показателя уровня смертности

Тенденция исходного временного ряда описывается линейным уравнением тренда, что видно на рисунке 3.2.

Получили уравнение вида: yt = 10,844 + 0,443*t

Параметры уравнения вычислены с помощью метода наименьших квадратов.

Теперь определим начальные условия первого и второго порядков. Порядок начального условия определяется числом параметров линейного тренда.

Начальное условие первого порядка: S01(y)=8,63;

начальное условие второго порядка: S02(y)= 6,42.

Следующим этапом является расчет экспоненциальных средних первого и второго порядков.

Экспоненциальная средняя первого порядка St1(y)=13,04.

Экспоненциальная средняя второго порядка St2(y)= 7,52.

Прогноз строится по модели вида y*t+L = a0 + a1* t,

где t =1, a0 = 18,56, a1 = 1,1.

Сделаем прогноз на 2008 год, где t = 3, так как последний уровень ряда 2005 года.

y*3+L= 18,56 + 1,1*3;

y*3+L= 21,8.

Прогноз на 2009 год: y*4+L= 22,9.

По проделанным расчетам прогнозных данных можно сказать следующее, что рождаемость имеет тенденцию к возрастанию, в то же время и уровень смертности также имеет возрастающую тенденцию, показано на рисунке 3.3, 3.4. Это говорит о том, что численность населения республики будет все также сокращаться.

Рисунок 3.3 - прогноз уровня рождаемости

Рисунок 3.4 - Прогноз уровня смертности

3.3 Статистический прогноз численности населения Республики Бурятия

Неотъемлемой частью характеристики демографической ситуации является прогноз сложившихся тенденций и оценка их последствий с точки зрения динамики численности населения и его структур. Цель такого прогноза - показ возможных неблагоприятных или опасных последствий, для избежания которых необходимы определенные меры. Среди наиболее распространенных прогнозов - перспективные расчеты численности российского населения при условии сохранения сложившихся тенденций рождаемости и смертности, которые свидетельствуют о неизбежном исчезновении в исторически краткие сроки (в пределах 100 лет) российского народа при отсутствии внешней миграции. Если же масштабы миграции будут такими, которые компенсируют естественную убыль, то российский народ тоже исчезнет, поскольку в такие исторически короткие сроки мигранты не ассимилируются в постоянном населении, а просто заменят его [37, с. 150].

Разработаем прогноз численности населения Республики Бурятия методом экстраполяции тренда. Прогнозирование проведем по среднему годовому абсолютному приросту, значение которого равно ?=-22.

Для применения этого метода проверяется следующая предпосылка:

?2ост ? р2.

При выполнении необходимых расчетов получено, ?2ост= 3240,7, р2 = 3920,2.

Следовательно, этот метод в данном случае применим.

Получили следующие прогнозные значения:

y*t+1 = 959,8 (2008 год);

y*t+2 = 959,5 (2009 год).

Для сравнения приведем значения численности населения 2006 г., 2007 г. и прогнозные значения в таблице 24.

Таблица 24. Прогнозные значения численности населения тыс. чел.

Таким образом, резюмируя выше изложенное, можно сказать, что численность населения республики будет постепенно убывать с каждым годом. Поэтому необходимо разработать дальнейшие меры по улучшению демографической ситуации в республике. При этом особенное внимание нужно обратить на снижение уровня смертности.

Единственный метод, который позволяет получить прогноз не только общей численности населения, но и его возрастно-половой структуры, является метод компонент, или метод передвижки возрастов. В настоящем разделе рассмотрим те вопросы, которые касаются оценки последствий сложившихся тенденций.

Первое и главное последствие - сокращение не только общей численности населения, но и его трудового потенциала, т.е. контингентов в границах трудоспособного возраста. При этом, не только численность потенциальных работников станет меньше, но и их возрастной состав станет старше с очевидными позитивными (опыт, квалификация) и негативными (консерватизм, снижение инициативы, нежелание перемен) последствиями. Понятно, что с учетом потребностей развития экономики страны это означает необходимость дополнительного привлечения трудовых мигрантов.

Второе важнейшее последствие - это изменение соотношения основных возрастных групп населения за счет уменьшения доли детей и подростков (в результате долгосрочного снижения рождаемости) и увеличения доли пожилых людей, что в свою очередь, потребует принципиальной перестройки всех без исключения отраслей социальной инфраструктуры в направлении удовлетворения потребностей пожилых. Системе здравоохранения, образования, культуры, досуга, социальной поддержки и т.д. придется пересмотреть соотношение врачей и коек (детских и геронтологических); общеобразовательных школ и системы переобучения для пожилых; молодежных дискотек и системы культурного досуга пенсионеров. Пенсионная система уже начала перестраиваться с распределительных принципов на принцип накопительных страховых взносов, учитывая текущее сокращение численности трудоспособного населения и грядущее увеличение пенсионеров, однако при условии сохранения сложившихся тенденций этот процесс необходимо будет ускорить, что потребует дополнительных средств.

Третье следствие - отсутствие механизмов сглаживания колоссальных деформаций возрастно-половой структуры российского населения, порожденных социальной историей страны: репрессиями; войной; значительным оттоком российской молодежи в бывшие республики Советского Союза в целях экономического развития этих регионов; непродуманными мерами социальной политики, породившими всплески рождаемости и смертности. Эхо демографических волн при сохранении сложившихся уровней рождаемости и смертности будет сказываться в масштабах поколений.

Следующее следствие - фиксирование диспропорций населения по полу, которые обусловлены значительной сверхсмертностью мужчин во всех возрастах, начиная с детства и кончая старостью. В свою очередь, эта проблема чревата разнородными последствиями, такими как: сохранение традиций ранней брачности и рождаемости при наличии социально и экономически незрелых молодых семей; раннее овдовение; увеличение числа неполных семей, в том числе воспитывающих детей; отказ от рождения большего числа детей, в том числе из-за высокой вероятности распада семьи вследствие смерти мужа и т.д.

Все эти и другие следствия сохранения современной демографической ситуации позволяет количественно оценить метод компонент (передвижки возрастов). Суть метода заключается в «отслеживании» движения отдельных когорт во времени в соответствии с заданными (прогнозными) параметрами рождаемости, смертности, миграции. Схема расчета выглядит следующим образом. Известна возрастная численность населения Stx на начало года (t). В течение года исходная численность изменится: часть населения умрет, другая часть покинет данную территорию, кто-то, наоборот, прибудет на новое место жительства. В итоге по истечении года на начало года (t+1) численность населения в возрасте (x+1) будет равна

St+1x+1 = Stx * Px + Mx

Px = Lx+1/Lx - коэффициент передвижки в следующий возраст, который рассчитывается как отношение чисел живущих по таблицам дожития в возрасте (x) и (x+1). Mx - сальдо повозрастной миграции.

Аналогичная процедура применяется ко всем возрастам, за исключением возраста 0 лет. Численность возрастной группы 0 лет при наступлении года (t+1) рассчитывается с учетом уровня рождаемости и младенческой смертности, поскольку не все родившиеся доживут до конца года. Сначала рассчитывается число родившихся. Для этого необходимо знать число повозрастную рождаемость и среднегодовую численность женщин соответствующих возрастов, перемножение которых дает число родившихся. Данные о повозрастной рождаемости - есть результат предварительного прогноза или гипотезы о неизменном характере рождаемости в перспективе. Данные о численности женщин - есть результат предварительной передвижки. Поскольку в итоге передвижки получают данные о численности на начало года, необходимо рассчитать среднегодовую численность женщин репродуктивных возрастов.

Чтобы из числа родившихся получить отдельно численность мальчиков и девочек, применяют коэффициент соотношения полов при рождении, который представляет собой эмпирическую закономерность, зафиксированную в результате длительного периода наблюдений (105 мальчиков на 100 девочек, что соответствует соотношению 0,52:0,48). Затем умножают число родившихся на вероятность дожития из таблиц смертности для лиц соответствующего пола и получают число St+10.

Описанная процедура повторяется столько раз, сколько лет охватывает прогнозный период. Численность населения каждого возраста как бы передвигается в следующий, более старший возраст. Именно поэтому, метод компонент также называется методом передвижки возрастов.

Разработаем прогноз численности населения РБ методом передвижки возрастов.

Применяя формулу, и используя погодовые таблицы смертности мужчин и женщин получили следующие прогнозные значения численности населения. Приведем их в таблице 25.

Таблица 25. Прогнозные значения половозрастной структуры населения РБ чел.

Затем путем простого суммирования получим прогнозные значения численности населения:

2008 г. - 959385 чел.

2009 г. - 959011 чел.

Прогноз методом компонент также показывает снижение численности населения РБ, но более быстрыми темпами.

Наметившийся в 2006 г. и продолжающийся в 2007 г. рост уровня рождаемости и сокращение уровня смертности не смогут обеспечить устойчивую положительную демографическую динамику, так как темпы сокращения численности населения республики на сегодняшний день определяются масштабами миграционного оттока за ее пределы. В связи с этим, значительное место в области демографической политики должно уделяться миграции населения, сокращение смертности населения, в том числе и от несчастных случаев. Необходимо разрабатывать мероприятия по профилактике травматизма и отравлений, по борьбе с алкоголизмом, наркоманией, оказание психологической помощи населению при стрессовых ситуациях. Необходимо создавать рабочие места, обратить внимание на развитие села, где продолжают закрываться школы, отсутствуют спортивные и культурно - досуговые учреждения. Принимать меры по формированию установок самосохранительного поведения и здорового образа жизни, по ограничению показа насилия и убийств в средствах массовой информации.

Заключение

1. Антохонова И.В. Методы прогнозирования социально-экономических процессов. Улан-Удэ, 2005.

2. Балинова В.С. Статистика в вопросах и ответах. М.: Проспект, 2004 г.

3. Бардуева О.И. Эколого-географические аспекты здоровья населения Бурятии. Улан-Удэ, 2003.

4. Бахметова Г.Ш. Методы демографического прогнозирования. М.: Финансы и статистика, 1982 г.

5. Борисов В.А. Демография. М.: NOTA BENE, 2003 г.

6. Бреева Е.Б. Основы демографии. М.: Дашков и К, 2004 г.

7. Булаев В.М. Демографические особенности в этнонациональных сообществах на территории Восточного Забайкалья. Автореферат на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Улан-Удэ, 2001.

8. Валентей Д.И., Зверева Н.В. Изучение народонаселения. М.: МГУ, 1987.

9. Введение в демографию. Под ред. Ионцева В.А. и А.А. Саградова. М.: ТЕИС, 2002

10. Вишневский А.Г. Воспроизводство населения и общество. М.: Финансы и статистика, 1989 г.

11. Венецкий И.Г. Статистические методы в демографии. М., 1977.

12. Глинский В.В. Статистический анализ, Новосибирск, 2002.

13. Годин А.М. Статистика. М.: Дашков и К, 2003.

14. Демографический энциклопедический словарь. М.: «Советская энциклопедия», 1994

15. Демография: современное состояние и перспективы развития. Учеб. пособие. Под ред. Д.И. Валентея. - М., Высшая школа, 1997.

16. Демография. Современное состояние и перспективы развития. М.: Высшая школа, 1997.

17. Демография. Под ред. Глушковой В.Г. М.: КНОРУС, 2004.

18. Демография. Под ред. Волгина Н.А. М., 2003.

19. Демографические модели: сборник статей. Под ред. Андреева Е.М., Волкова А.Г. М.: Статистика, 1977.

20. Демографическая ситуация в Бурятии: аналитическая записка № 02-03-06, Улан-Удэ, 2003.

21. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 1998.

22. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования. М., 2003.

23. Едронова В.Н. Общая теория статистики. М.: Юристъ, 2001.

24. Елисеева И.И. Комплексное использование индексного и регрессионного методов анализа. Л.: ЛФЭИ, 1981.

25. Ефимова М.Р. Общая теория статистики. М.: ИНФРА-М, 2000.

26. Зверева Н.В. Основы демографии. М, 2004.

27. Кильдишев Г.С. Корреляционный метод изучения связей. Экономических явлений. М.: Статистика, 1976.

28. Кириллова Л. Уезжают больше, приезжают меньше//Бурятия - 2005

29. Курс социально-экономической статистики. Под ред. Назарова М.Г. М.: Финстатинформ, 2000.

30. Мангатаева Д.Д. Демография. Улан-Удэ, 2004.

31. Мангатаева Д.Д. Население Бурятии: тенденции формирования и развития. Улан-Удэ, 1995.

32. Медков В.М. Деморафия. Р-н-Д, 2002.

33. Медков В.М. Качество населения. Сущность, содержание, критерии. В кн. "Народонаселение современное состояние научных знаний. М.: "Высшая школа", 1991.

34. Направления демографической политики в Республике Бурятия // Социально-трудовая сфера: проблемы и пути их решения. Сборник статей / Под общ. ред. Н.А. Волгина. - М.: Изд-во РАГС, 2005

35. Народонаселение: Энциклопедический словарь. 1994.

36. Региональная статистика. Под ред. Рябцева В.М., Чудилина Г.И. М.: МИД, 2001.

37. Рыбаковский Л.Л. Практическая демография. М, 2005.

38. Сажин Ю.В. Многомерные статистические методы. М.: Компания спутник +, 2002.

39. Система знаний о народонаселении. Под ред. Валентея Д.И. М.: Высшая школа, 1991.

40. Социальная статистика. Под ред. И.И.Елисеевой. - М., 1997.

41. Социальная статистика. Под ред. Елисеевой И.И. М., 2002.

42. Статистический анализ в экономике. Под ред. Громыко Г.Л. М., 1992.

43. Статистика населения с основами демографии: Учебник/ Г.С. Кильдишев и др., М., 1999.

44. Современная демография. Под ред. А.Я. Кваши, В.А. Ионцева. М.: Изд. МГУ, 1995.

45. Статистический словарь. М.: "Финансы и Статистика", 1989.

46. Статистический анализ в демографии. Под ред. Волкова. М., 1980.

47. Струмилин С.Г. Статистика. М.: Статистика, 1969 г.

48. Тихомиров Н.П. Демография: методы анализа и прогнозирования. М., 2005.

49. Урбазаева Л.Б. Динамика рождаемости и младенческой смертности в Бурятии// Вестник Бурятского университета. Вып.2. - Улан-Удэ, 2002.

50. Яковлев В.Б. Статистика. Расчеты в Microsoft Exel. М.: Колос, 2005.

51. Демографический ежегодник Бурятии. Улан-Удэ: Бурятстат, 2006.

52. Демографический ежегодник Бурятии. Улан-Удэ: Бурятстат, 2004.

53. Бурятия в цифрах: статистический сборник. Улан-Удэ: Бурятстат, 2006.

Страницы: 1, 2, 3, 4