????=??1(1+??общ/1000)??
где S1 - численность населения на начало прогнозируемого периода;
St - численность населения через t лет прогноза;
t - число лет прогноза.
Применение этого метода прогноза возможно лишь тогда, когда не требуется особая точность, число лет прогноза невелико и, кроме того, показатели рождаемости, смертности, миграционного прироста населения за предшествующие годы достаточно нестабильны. В остальных случаях применяют другие схемы прогнозирования: экстраполяцию рядов динамики или метод передвижки возрастов.
Рассмотренные выше показатели естественного и механического движения называют общими показателями, так есть рассчитанными по отношению ко всему населению. Для более детальной характеристики демографических процессов наряду с общими используются частные (специальные) показатели, рассчитанные по определенным возрастным, половым группам.
Ряд динамики - это последовательность упорядоченных во времени числовых показателей, характеризующих уровень развития изучаемого явления. Всякий ряд динамики включает два обязательных элемента: во-первых, время и, во-вторых, конкретное значение показателя, или уровень ряда.
Учитывая эти параметры, можно разработать модель для прогнозирования общей численности населения в Тамбовской области на будущие годы.
1.4 Источники данных для прогнозирования населения
В наше время существует множество различных источников данных, которые могут быть использованы для прогнозирования населения. Однако выбор правильного источника может стать трудной задачей для специалистов в области демографии и социологии. Ниже мы рассмотрим несколько наиболее распространенных источников данных и обсудим их преимущества и недостатки в контексте прогнозирования населения.
Федеральная служба государственной статистики (https://www.gks.ru)
Государственный комитет Тамбовской области по статистике (http://tambovstat.gks.ru/)
Официальный сайт Тамбовской области (https://admtmb.ru/)
Министерство экономического развития Российской Федерации (http://economy.gov.ru)
Оперативная демографическая статистика Росстата (https://rosstat.gov.ru/)
Данные медицинских учреждений, занимающихся регистрацией рождений и смертей в Тамбовской области.
Опросы и исследования общественного мнения на тему миграционных процессов и демографических изменений в регионе.
Данные о социально-экономическом развитии региона, такие как уровень занятости, доходы населения, доступность жилья и т.д.
К основным источникам данных в демографии относятся: переписи населения (единое, сплошное, одномоментное обследование населения, произведенное по формуле переписи Адольфа Кетле), текущая статистика и выборочные социально-демографические обследования.
Всероссийская перепись населения 2010 года проведена в соответствии с Федеральным законом «О Всероссийской переписи населения» от 25 января 2002 года No 8-ФЗ и постановлением Правительства Российской Федерации от 28 ноября 2009 года No 293 «Об организации Всероссийской переписи населения в 2010 году» в период с 14 по 25 октября по состоянию на 0 часов 10 октября 2010 года. Координацию работ осуществляла Государственная комиссия по проведению Всероссийской переписи населения, образованная согласно постановлению Правительства Российской Федерации от 23 декабря 1999 года No 1434.
Текущий учёт демографических событий основан на том, что в установленные законом сроки население само должно обратиться в органы, ведущие регистрацию, и сообщить о происшедшем событии. Органы ЗАГС регистрируют рождения и смерти, браки и разводы, а органы внутренних дел перемену постоянного места жительства и лиц, достигших 14-летнего возраста.
Важно использовать источники, которые обладают достоверной информацией и имеют надлежащую научную репутацию. Также необходимо учитывать, что прогнозирование численности населения - это сложный процесс, который зависит от многих факторов, и поэтому требует тщательного анализа и оценки данных
2. Прогнозирование населения в Тамбовской области
Поскольку Тамбовская область продолжает расти и развиваться, все более актуальной становится необходимость точного прогнозирования численности населения. Учитывая множество факторов, влияющих на рост населения и модели миграции, важно использовать передовые аналитические методы для создания надежных прогнозов на будущее. В этой главе мы рассмотрим различные инструменты и методы, используемые при прогнозировании численности населения Тамбовской области, включая демографический анализ. Понимая методы прогнозирования , мы можем получить ценную информацию о будущем этого динамичного региона и соответствующим образом спланировать предстоящие вызовы и возможности.
2.1 Методы прогнозирования, выбранные для исследования
При изучении явления во времени перед исследователем встает проблема описания интенсивности изменения и расчета средних показателей динамики. Для характеристики интенсивности во времени такими показателями будут: абсолютный прирост, темп роста, темп прироста, абсолютное значение одного процента прироста.
Регрессионный анализ позволяет установить аналитическую зависимость, в которой изменение среднего значения результативного признака обусловлено влиянием одной или нескольких независимых величин, а множество прочих факторов, также оказывающих влияние на результативный признак, принимаются за постоянные или средние уровни.
Регрессионный анализ дает возможность изучить двустороннюю зависимость между переменами, т.е. когда величина одного признака X изменяется в зависимости от другого Y, и наоборот Y от X.
Для характеристики влияния изменений Х на вариацию Y служат методы регрессионного анализа. В случае парной линейной зависимости строится регрессионная модель:
где n - число наблюдений;
ao, a1 - неизвестные параметры уравнения;
еi - ошибка случайной переменной У.
Уравнение регрессии записывается как:
где Уi теор - рассчитанное выравненное значение результативного признака после подстановки в уравнение Х.
Параметры ao и a1 оцениваются с помощью процедур, наибольшее распространение из которых получил метод наименьших квадратов. Его суть заключается в том, что наилучшие оценки ao и a1 получают, когда
т.е. сумма квадратов отклонений эмпирических значений зависимой переменной от вычисленных по уравнению регрессии должна быть минимальной. Сумма квадратов отклонений является функцией параметров ao и a1. Ее минимизация осуществляется решением системы уравнений:
Важен смысл параметров: a1 - это коэффициент регрессии, характеризующий влияние, которое оказывает Х на У. Он показывает, на сколько единиц в среднем изменится Y при изменении Х на одну единицу. Если a1 больше 0, то наблюдается положительная связь. Если a1 имеет отрицательное значение, то увеличение Х на единицу влечет за собой уменьшение Y в среднем на a1. Параметр a1 обладает размерностью отношения Y к Х. Параметр ao - это постоянная величина в уравнении регрессии.
Метод корреляционного анализа позволяет установить наличие и меру тесноты между переменными величинами.
Корреляционная связь существует в случаях, когда изменение среднего значения результативно признака y обусловлено изменение факторного признака x или множества факторных признаков (x1, x2, x3, …, xn).
Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока. (приложение 1)
Для количественной оценки тесноты связи используют линейный коэффициент корреляции. Если заданы значения переменных Х и Y, то он вычисляется по формуле:
Коэффициент корреляции принимает значения в интервале от -1 до +1. Принято считать, что если |r| <0,30, то связь слабая; при |r| = (0,3; 0,7) - средняя; при |r|> 0,70 - сильная, или тесная. Когда |r| = 1 - связь функциональная. Если же r ? 0, то это дает основание говорить об отсутствии линейной связи между Y и Х.
2.2 Анализ доступных статистических данных
Тамбов - столица Тамбовской области и один из крупнейших городов Тамбовской области. Тамбов - один из субъектов Российской Федерации, входит в состав Центрального федерального округа. Площадь - 34462 км2.
Административно-территориальное деление области на 1 января 2023 года выглядело следующим образом: 7 городов областного значения, 23 района, в том числе: 1 город районного значения, 12 поссоветов, 234 сельсовета. Административно-территориальные образования включают 1710 сельских населенных пунктов, 12 поселков городского типа и 8 городов.
Административным центром Тамбовской области является город Тамбов.
На тот же период численность постоянного населения Тамбовской области составило 104,0 тыс. человек и в течение года уменьшилось на 6,8 тыс. человек. Плотность населения составляет 29,48 чел/км2. Наиболее крупные города: Тамбов - 288895 человек, Мичуринск - 95 864 человек, Рассказово - 44760 человек.
Численность населения и состав населения Тамбовской области характеризуют следующие данные, которые представлены в приложении 2
На основе приведенных данных рассчитаем среднегодовую численность населения Тамбовской области за 2020, 2021, 2022 год. Так как нам известна численность населения на начало и конец исследуемого периода, воспользуемся формулой средней арифметической простой:
Из расчетов следует, что за последние годы сохраняется тенденция уменьшения среднегодовой численности населения на территории Тамбовской области. Причем уменьшается в основном и городское и сельское население. Отметим, что показатели численности сельского населения изменяются незначительно и не имеют четкой стабильности в увеличении или снижении.
Естественная рождаемость и убыль представлены в приложении 3.
Рассчитаем общие и частные коэффициенты естественного движения всего населения Тамбовской области за период 2022 года и проанализируем ситуацию, сложившуюся за этот период времени. Для сравнения проведем расчет тех же показателей за 2021 и 2020 годы.
Коэффициент рождаемости:
????=??/??? ?1000
??2020 = 10324/1056358 * 1000 = 9,8%
??2021 = 10047/1045311 * 1000 = 9,6%
??2022 = 8873/1036940 * 1000 = 8,6%
Как видно из расчетов за последние годы в Тамбовской области рождаемость изменяется незначительно в 2020 и 2021 годах и не имеет четкой стабильности в увеличении или снижении, в сравнении с 2022 годом, где наблюдается значительное снижение рождаемости.
Коэффициент смертности:
????=??/????1000
??2020=16991/1056358 * 1000 = 16,1 %
??2021=16594/1045311 * 1000 = 15,9%
??2022=15667/1036940 * 1000 = 15,1%
Вместе с рождаемостью повышается и смертность населения, причем показатель коэффициента смертности в значительной степени выше показателя рождаемости, как и в целом по стране. На 2022 год по Тамбовской области коэффициент смертности населения составил 15,1%.
Коэффициент естественного прироста (убыли) населения:
Кест=(Дест/???)?1000=?????/????1000=?????????
??ест2020 = 9,8 - 16,1 = -6,3%
??ест2021 = 9,6 -15,9 = -6,3%
??ест2022 = 8,6 -15,1= -6,5%
Расчеты показывают, что на территории Тамбовской области происходит процесс естественной убыли населения. Это говорит о том, что смертность превышает рождаемость. По результатам расчета с 2020 по 2022 год видно, что коэффициент естественного прироста сохраняет тенденцию понижения.
Рассчитаем общее количество браков, заключенных на территории Тамбовской области:
??=??????/1000
??2020 = 6,9*1056358/1000 = 7288,9
??2021 = 5,8*1045311/1000 = 6062,8
??2022 = 6,2*1036940/1000 = 6429
А так же число расторгнутых браков за те же периоды времени:
??=??????/1000
??2020 = 4,2*1056358/1000 = 4436,7
??2021= 3,9*1045311/1000 = 4076,7
??2022 = 4,0*1036940/1000 = 4147,8
Показатели брачности и разводимости также в значительной степени влияют на естественный прирост населения. Данные таблицы и приведенные ниже расчеты свидетельствуют о том, что число заключенных браков превышает число разводов. Однако число расторгнутых брачных контрактов продолжает увеличиваться в 2021 году.
Показатель жизненности (показатель Покровского), представляющий собой отношение числа родившихся к числу умерших (за год) по формуле:
Кжизн=??/??
Кжизн2020 =10324/16991 = 0,60
Кжизн2021=10047/16594 = 0,61
Кжизн2022 =8873/15667 = 0,2
Расчеты, проведенные по определению показателя жизненности, говорят о том, что соотношение между рожденными и умершими за последние 3 года, в общем, остается стабильным. Число умерших превышает число рожденных примерно в 1,5 раза.
Коэффициент оборота населения рассчитывается по формуле:
????+??=(??+??)/????1000‰
????+??2020=(10324+16991)/1056358?1000 = 25,9‰
????+??2021=(10047+16594)/1045311?1000 = 25,5‰