CC BY
90
08.00.05
УДК 314.3: 314.4: 519.246.8
DOI: 10.24412/2227-9407-2021-3-125-137
Оценка состояния естественного движения населения в регионах РФ
О. И. Бантикова*, Л. М. Туктамышева
Оренбургский государственный университет, Оренбург, Россия *Ьап^коуа777@таИ ги
Аннотация
Введение. В последние годы государство предпринимает активные меры по улучшению демографической ситуации, включая поддержку семей по рождению первого ребенка. Несмотря на это, рождаемость, в целом по РФ, продолжает падать, наблюдается естественная убыль населения. Для регионов РФ характерны этнотерри-ториальные особенности воспроизводства населения, которые с течением времени претерпевают изменения. В связи с этим представляют интерес исследования, связанные как с выделением факторов, обуславливающих естественное движение населения в целом по стране, так и с выделением однородных групп (кластеров) регионов по типу воспроизводства населения.
Материалы и методы. В основе исследования заложен теоретический подход ученых-демографов Вишневского А. Г., Коротаева А. В. относительно феномена «русского креста». В пространственном аспекте в основу исследования легли этнонациональные территориальные особенности воспроизводства населения. Эмпирический анализ проведен на основе данных Федеральной службы государственной статистики с привлечением статистических и математических методов.
Результаты. Осуществлен анализ динамики и получены прогнозные значения показателей естественного движения населения в Приволжском федеральном округе, где феномен «русского креста» наблюдается в ряде регионов. Выделены классы субъектов Российской Федерации, отличающихся типом воспроизводства населения, и математически доказана зависимость показателей естественного движения населения от этно-национальной специфики региона: наибольшая рождаемость характерна для регионов с высоким уровнем титульного населения при условии низкой урбанизации субъекта Федерации.
Обсуждение. Феномен «русского креста», впервые зафиксированный в 90-е годы прошлого столетия и преодоленный в первые 15 лет нынешнего столетия, проявился, несмотря на увеличение продолжительности жизни и предпринятые государством финансовые и социальные меры поддержки рождаемости. Дальнейшая разработка демографической политики должна опираться на территориальные особенности репродуктивного поведения.
Заключение. Результаты классификации, моделирования и прогнозирования, а также основные положения и выводы статьи могут быть использованы при разработке федеральных и региональных демографических программ. Особенности демографического развития регионов РФ представляют интерес также для коммерческих структур при разработке стратегических планов по расширению бизнеса, ориентированного на удовлетворение потребностей населения, так или иначе связанного с рождаемостью (детские товары, питание и т. п.).
Ключевые слова: дифференциация по показателям воспроизводства населения, естественная убыль населения, естественное движение населения, многомерная классификация, прогнозирование, уровень рождаемости, уровень смертности, этнотерриториальные особенности воспроизводства населения.
Для цитирования: Бантикова О. И., Туктамышева Л. М. Оценка состояния естественного движения населения в регионах РФ // Вестник НГИЭИ. 2021. № 3 (118). С. 125-137. DOI: 10.24412/2227-9407-2021-3-125-137
© Бантикова О. И., Туктамышева Л. М., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Assessment of the state of natural movement of the population in the regions of the Russian Federation
O. I. Bantikova , L. M. Tuktamysheva
Orenburg State University, Orenburg, Russia *[email protected]
Abstract
Introduction. In recent years, the state has been taking active measures to improve the demographic situation, including supporting families for the birth of their first child. Despite this, the birth rate, as a whole in the Russian Federation, continues to fall, there is a natural decline in the population. The regions of the Russian Federation are characterized by eth-no-territorial features of population reproduction, which undergo changes over time. In this regard, it is of interest to research related both to the identification of factors that determine the natural movement of the population in the whole country, and to the identification of homogeneous groups (clusters) of regions by the type of population reproduction. Materials and methods. The study is based on the theoretical approach of scientists-demographers A. G. Vishnevsky, A. V. Korotaeva regarding the phenomenon of the «Russian cross». In the spatial aspect, the study was based on et h-no-national territorial characteristics of population reproduction. The empirical analysis was carried out on the basis of data from the Federal State Statistics Service using statistical and mathematical methods.
Results. The analysis of the dynamics is carried out and the predicted values of the indicators of the natural movement of the population in the Volga Federal District, where the phenomenon of the «Russian cross» is observed in a number of regions, are obtained. The classes of the subjects of the Federation, which differ in the type of population reproduction, are distinguished and the dependence of the indicators of the natural movement of the population on the ethno-national specifics of the region is mathematically proved: the highest birth rate is characteristic for regions with a high level of the titular population, provided that the subject of the Federation is low urbanization.
Discussion. The phenomenon of the «Russian cross», first recorded in the 90s of the last century and overcome in the first 15 years of this century, manifested itself despite the increase in life expectancy and financial and social measures taken by the state to support the birth rate. Further development of demographic policy should be based on the territorial characteristics of reproductive behavior.
Conclusion. The results of classification, modeling and forecasting, as well as the main provisions and conclusions of the article can be used in the development of federal and regional demographic programs. The peculiarities of the demographic development of the regions of the Russian Federation are also of interest to commercial structures when developing strategic plans for expanding a business focused on meeting the needs of the population, one way or another related to fertility (baby products, food, etc.).
Keywords: differentiation in terms of population reproduction, natural movement of the population, natural population decline, multidimensional classification, forecasting, birth rate, mortality rate, ethno-territorial characteristics of population reproduction.
For citation: Bantikova O. I., Tuktamysheva L. M. Assessment of the state of natural movement of the population in the regions of the Russian Federation // Bulletin NGIEI. 2021. № 3 (118). P. 125-137. DOI: 10.24412/2227-94072021-3-125-137
Введение
Несмотря на пристальное внимание государства к демографическим проблемам, Россия и её отдельные регионы продолжают переживать глубокий и затяжной демографический кризис, который проявляется в депопуляции - сокращении численности населения, вызванном в первую очередь снижением уровня рождаемости.
Снижение рождаемости на фоне старения населения, сокращения доли населения в трудоспособном возрасте может привести к необратимым негативным последствиям:
- проблемам в формировании трудовых ресурсов;
- дефициту рабочей силы, в том числе на фоне оттока за границу собственных высококвалифицированных ресурсов;
- увеличению нагрузки на систему здравоохранения;
- дефициту мобилизационных ресурсов вооруженных сил и т. д.
Чтобы повлиять на существующие диспропорции в воспроизводстве населения, необходима реализация целевых программ демографической
политики, действенность которой повышается, если она опирается на результаты комплексных исследований с привлечением математического инструментария и современных информационных технологий. Учитывая, что демографические проблемы разнятся в зависимости от уровня экономического развития регионов, урбанизации и их культурно-религиозных, традиционных особенностей, то демографическая политика должна носить регионально дифференцированный характер.
Большое количество трудов отечественных и зарубежных ученых посвящено вопросам анализа демографических процессов, исследования динамики и прогнозирования численности населения [1; 2; 3].
С 90-х годов прошлого века Римашевской Н. М. и Вишневским А. Г. в обиход введено понятие «русский крест» или «демографический русский крест» [4; 5; 6]. Речь идет о естественной убыли населения, вызванной одновременным ростом смертности и снижением рождаемости.
Учитывая значительную дифференциацию регионов РФ по самым различным характеристикам, начиная от природно-климатических, культурных, национальных и заканчивая экономическими и экологическими, исследование естественной убыли населения следует проводить в разрезе отдельных регионов. В таком аспекте проведены исследования ряда ученых, например, Третьяковой Е. А., Хасано-вой Р. Р., Котырло Е. С., Абдулманаповым П. Г. [7; 8; 9]. Исследования показали превышение смертности над рождаемостью, проявившееся в 90-е годы прошлого века, и постепенное улучшение ситуации в последнее десятилетие. Однако прогнозы ученых сводились к снижению рождаемости, с указанием одной из причин - низкий уровень финансового обеспечения населения.
Для регионов РФ характерны этнотерритори-альные особенности воспроизводства населения, которые с течением времени подвергаются изменениям под влиянием ряда факторов: социально-экономических, финансовых, духовно-
материальных, религиозных и других ценных, с точки зрения демографии, характеристик. Таким образом, изменения в репродуктивном поведении населения регионов обусловливают интерес в исследовании, связанном с определением однородных групп субъектов Федерации по показателям воспроизводства населения с учетом последних изменений.
Целью настоящей работы является исследование региональной специфики естественной убыли населения РФ и причин, определяющих рождаемость.
Материалы и методы
Вопросами определения факторов, определяющих воспроизводство населения, занимались такие ученые, как Котырло Е. С. [8, с. 406], Абдулмана-пов П. Г. [10, с. 10], Кабашова Е. В., Назарова А. Х. [11, с. 306], Шубат О. М., Багирова А. П., Шу-бат М. И. [12, а 80]. В своих исследованиях перечисленные авторы предлагают рассматривать различные показатели, влияющие на рождаемость, включая как социальные, так и экономические факторы. В своем исследовании мы расширили набор используемых факторов за счет включения как дополнительных экономических, так и социально-демографических факторов, ориентируясь на показатели, которые характеризуют население как в разрезе финансово-экономического благополучия, так и в разрезе социального и национального соотношения. Набор показателей:
- удельный вес субъекта в общероссийском ВРП, % (УЯР);
- общий коэффициент рождаемости, на 1000 населения (rozhd);
- доля сельского населения в общей численности населения, % (selsk_nas);
- общий коэффициент брачности, на 1000 населения (Ьгак);
- доля населения в трудоспособном возрасте в общей численности населения, % (trud_nas);
- денежные доходы в среднем на душу населения, рублей (dohod);
- общая площадь жилых помещений, приходящаяся на одного жителя, кв. м. ^Ы1);
- выпуск бакалавров, специалистов, магистров, тыс. чел. (obraz);
- доля русского населения в общей численности населения, % (rus_nas).
Для количественной оценки влияния факторов на общий коэффициент рождаемости разработана линейная модель множественной регрессии:
y =Z a} ■ x + s, ,
j=i
(1)
где у/ - наблюдаемое значение по результативному показателю для /-го субъекта РФ; xij - наблюдаемое значение по j-му факторному показателю для /-го субъекта РФ; а - параметр модели регрессии, оцениваемый методом наименьших квадратов, соответствующий ^му факторному показателю; е/ - регрессионный остаток для /-го субъекта Федерации. Относительно регрессионных остатков предполагается выполнение всех условий Гаусса-Маркова [13, с. 90].
Оценивание параметров модели проводилось методом наименьших квадратов после проверки
k
условий его применимости (использованы данные Федеральной службы государственной статистики РФ по субъектам Федерации за 2000-2020 гг.).
Вопросами, связанными с изменением репродуктивного поведения населения, сменой возрастной модели рождаемости занимались такие ученые, как Калачикова О. Н., Груздева М. А. [14, ^ 7], Архангельский В. Н. [15, с. 65], Козлова О. А., Секиц-ки-Павленко О. О. [16, с. 226], Руднева О. С., Соколов А. А. [17, а 146]. В работах перечисленных ученых в исследовании использованы графический и табличный методы, применение которых позволило сделать вывод о тенденции к увеличению среднего возраста материнства. Проверка гипотезы о связи между рождаемостью и средним возрастом матери в данном исследовании проводилась по данным Росстата за 2019 год с использованием непараметрических критериев Манна-Уитни и Вальда-Вольфовица.
Критерий Вальда-Вольфовица:
Z =
N -
( 2П1П2 + 1 V П1 + П2
2np2 (2np2 - n - n2) (П + n2)2(nj + n2 -1)
(2)
где П12 - это численность элементов групп со средним возрастом менее и более 30-ти лет, N - число серий. Так как численность групп превышает 20 наблюдений, то статистика X распределена асимптотически нормально [18, с. 49].
Критерий Манна-Уитни:
Z =
W -1n,n, 2 1 2
1 12
n}n2( n + n +1)
W = mini nn +
n1(n1 +1) 2
- R1;n1n2 +
n2(n2 + 1) 2
- R.
(3)
(4)
где Я1 - сумма значений рангов группы со средним возрастом менее 30-ти лет; Я2 - сумма значений рангов группы со средним возрастом более 30-ти лет.
Так как численность групп превышает восемь наблюдений, то статистика Ж распределена асимптотически нормально [19, с. 57].
Для исследования региональной специфики воспроизводства населения исследователи, как правило, прибегают к методам многомерных группировок, ранжированию, нейронным сетям или методам многомерной классификации [20; 21]. В статье использован последний подход. Устойчивым разбиением обладают итеративные методы многомерной
классификации, которые позволяют получить однородные группы субъектов Федерации по показателям воспроизводства населения. Для наглядности результатов классификации использован графический метод: произведено отображение выделенных классов на карту РФ, что позволило наглядно представить типичные по характеру воспроизводства населения субъекты Федерации.
Анализ показателей воспроизводства населения интересен в первую очередь с точки зрения результатов прогнозирования. Для прогнозирования рождаемости и смертности можно использовать ряд подходов. В работе Сукневой С. А., Мостахо-вой Т. С. представлен обзор и результаты применения различных методов прогнозирования рождаемости и смертности [3]. Следует отметить, что выбор конкретного метода прогнозирования зависит от специфики рассматриваемого ряда динамики. В частности, в случае необходимости учета значительного изменения внешних условий, определяющих динамику исследуемого показателя, следует применять адаптивные методы прогнозирования, например, основанные на экспоненциальном сглаживании. Прогнозное значение в этом случае определяется по формуле:
Я = <*ут+(1-а)ут_1, (5)
где ут - модельное (сглаженное) значение; а - параметр адаптации (сглаживания).
В случае, если последним уровням временного надо придать больший вес, то параметр адаптации берут близким к единице. Начальное условие -можно брать равным среднему арифметическому всех уровней временного ряда. Выбор параметра адаптации производится на основе минимума показателей точности прогноза [3, с. 45].
Результаты
Приволжский федеральный округ (ПФО) -один из крупнейших по численности населения федеральных округов, занимающий второе место по этому показателю. Для населения федерального округа характерна естественная убыль, начавшаяся в конце прошлого века и продолжившаяся в этом веке (рисунок 1). К 2013-2015 гг. в результате различных причин, на которых подробнее остановимся далее, была достигнута минимальная разница между рождаемостью и смертностью: естественная убыль составила -0,6 промилле, однако уровень рождаемости так и не превысил уровень смертности, начиная с 2014 года естественная убыль увеличивается.
%о
18,0 16,0 14,0 12,0 10,0 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0
2000 2002 2004 2006 2008
2010 2012 2014 годы / years
2016 2018 2020 2022
2024
■ общий коэффициент рождаемости / total fertility rate • * • общий коэффициент смертности / the overall mortality rate
---прогноз общего коэффициента рождаемости / total fertility rate forecast
= = = прогноз общего коэффициента смертности / total mortality rate forecast
Рис. 1. Фактические и прогнозные значения показателей естественного движения населения в ПФО Fig. 1. Actual and predicted values of indicators of vital movement of the population in the Volga Federal District Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики РФ.
Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652
По итогам 2020 года в ПФО наблюдается максимальная за последние 15 лет естественная убыль населения: коэффициент естественного прироста -6 промилле (для сравнения в 2019 году убыль была меньше 2,2 раза). Рождаемость также упала до уровня начала нынешнего столетия, достигнув рекордно низких 9,2 промилле. Учитывая резкий скачок в динамике рассматриваемых показателей, для определения перспектив в рождаемости и в смертности в ПФО, использована адаптивная модель в форме экспоненциального сглаживания, позволяющая придавать большой вес последним уровням рядов динамики. Дисконтирование информации проводилось с параметром адаптации, равным 0,95, что позволило быстро переобучить модель к изменившимся вследствие пандемии СОУГО-19 условиям. В обоих случаях показатель качества прогноза (средняя процентная ошибка аппроксимации) составил менее
3 %, что свидетельствует о высоком качестве полученных результатов. Согласно прогнозу (рисунок 1) в ближайшие три года уровень рождаемости в ПФО снизится до 8 промилле, уровень смертности будет незначительно увеличиваться до 2023 года включительно, достигнув уровня 15,6 промилле, но уже в 2024 возможно улучшение ситуации со снижением смертности до 15,5 промилле.
Для всех регионов ПФО наблюдался «русский крест» (когда кривые рождаемости и смертности пересеклись в результате превышения количества умерших над количеством родившихся) в начале 90-х годов прошлого века, который был преодолен во втором десятилетии этого века. Для большинства регионов ПФО естественная убыль, характеризуемая ростом смертности при одновременном снижении рождаемости, начала наблюдаться снова в 2016-2017 гг. (рисунки 2-3).
годы / years
° Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan ~ * _ Республика Мордовия / Republic of Mordovia
—^— Удмуртская Республика / Udmurt republic ......... Кировская область / Kirov region
о Оренбургская область / Orenburg region —X- • Саратовская область / Saratov region ■••«••• Ульяновская область / Ulyanovsk region
Рис. 2. Динамика естественного прироста (+) населения в регионах Приволжского федерального округа
Fig. 2. Dynamics of natural population growth (+) in the regions of the Volga Federal District Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652
годы / years
Республика Марий Эл / Mari El Republic К Республика Татарстан / Republic of Tatarstan
О Чувашская Республика / Chuvash Republic — - — Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region
Пензенская область / Penza region — А — Самарская область / Samara Region
• Саратовская область / Saratov region
Рис. 3. Динамика естественного прироста (+) населения в регионах Приволжского федерального округа
Fig. 3. Dynamics of natural population growth (+) in the regions of the Volga Federal District Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/47652
Дольше всех «продержалась» Республика Татарстан, где наблюдался естественный прирост населения вплоть до 2018 года включительно (превышение рождаемости над смертностью составило 0,5 %о), в 2019 году общие коэффициенты рождаемости и смертности сравнялись, по итогам 2020 года республика вновь (впервые за последние десять лет) столкнулась с естественной убылью населения, при этом следует отметить, что диспропорция в уровнях смертности и рождаемости в Татарстане минимальна по сравнению с другими регионами ПФО и составляет -3,0 промилле. Можно предположить, что этнографическая особенность округа, заключающаяся в том, что доля русского населения здесь одна из самых низких по РФ и составляет 39,7 %, накладывает свой отпечаток на состояние естественного движения населения. Коренные народы в ПФО занимают сле-
дующие позиции: татары - 13,4 %, башкиры - 4,3 %, чуваши - 4,3 %, мордва - 2,1 %, удмурты - 1,7 %, марийцы - 1,6 %. Именно те регионы, численность титульного народа которых превышает 40-50 % населения, достаточно длительный период характеризовались естественным приростом. Ряд областей, в которых проживает преимущественно русское население, так и не преодолели естественную убыль населения. Наибольшая диспропорция в уровнях смертности и рождаемости наблюдается в Пензенской области и Республике Мордовия (в 2020 году естественная убыль населения составила -9,6 и -8,4 промилле соответственно).
Для количественной оценки влияния факторов на общий коэффициент рождаемости разработана линейная модель множественной регрессии, оценка которой представлена в таблице 1.
Таблица 1. Оценка линейной модели множественной регрессии для общего коэффициента рождаемости Table 1. Estimation of a linear multiple regression model for the total fertility rate
Показатель / Коэффициенты / Стандартная ошибка / t-статистика / P-значение /
Indicator Parametres Standard error t-statistics P-Value
selsk_nas
trud_nas
brak
dohod
zhil
obraz
VRP
rus_nas
0,032682 0,245259 1,088238 -0,000051 -0,21464 -0,05198 0,580138 -0,03936
0,017288 0,036439 0,284057 0,0000226 0,050251 0,030458 0,259457 0,009429
1,89042 6,730668 3,831059 -2,23915 -4,2714 -1,70657 2,235971 -4,17415
Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной жим доступа: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/b19_14p/Main.html
0,062783* 0,000000*** 0,000273*** 0,02828** 0,000059*** 0,092273* 0,028498** 0,000084*** статистики РФ. Ре-
Оценка уравнения регрессии статистически значима, регрессионные остатки представляют собой белый шум, коэффициент детерминации составляет 0,88.
Согласно разработанной модели:
- увеличение доли сельского населения в регионах РФ на 10 % приводит к росту общего коэффициента рождаемости в среднем на 0,33 %о, весьма ощутим вклад сельского населения в общий коэффициент рождаемости, при этом следует отметить, что зачастую это касается вторых и последующих рождений, в то время как рождение первенцев среди городского и сельского населения находится на схожем сравнительно низком уровне;
- увеличение числа выпускников высших учебных заведений на 1 тысячу человек приводит к сокращению общего коэффициента рождаемости на 0,05 %о, при этом, вероятно, фактором, дифференцирующим уровень рождаемости, является не то, что есть то или иное образование, а формирование
системы ценностных ориентаций. Это объясняется тем, что, как правило, есть прямая зависимость между уровнем образования и средним доходом, повышается вероятность трудоустройства в сферах экономики, где женщина не может уделять много внимания воспитанию детей. Можно отметить, что получение высшего образования приводит к тому, что женщины откладывают решение о замужестве и деторождении;
- рост общего коэффициента брачности на 1 %о способствует увеличению рождаемости в среднем на 1,09 %о. Очевидно, что на второе и последующие рождения решаются женщины, состоящие в официальном браке;
- увеличение доли русского населения приводит к сокращению общего коэффициента рождаемости. Следует отметить, что в РФ есть регионы с многодетным репродуктивным поведением. Как правило, это регионы с высоким процентом титульного коренного населения.
Вопрос влияния уровня жизни населения на рождаемость до сих пор является спорным и дискуссионным [22; 23; 24; 25; 26]. Оценка модели регрессии показала, что увеличение среднедушевых денежных доходов и обеспеченности населения жильем приводят к сокращению общего коэффициента рождаемости. Возможно, следует говорить о смене приоритета ценностей, когда для современных семей социально-культурные и экономические потребности выше биологических. Кроме того, исследователи не обладают информацией о доходах на момент планирования рождения ребенка. Здесь следует отметить, что это может растянуться на годы, так как для принятия решения о рождении ребенка одномоментные или кратковременные улучшения финансовой обеспеченности не имеют значения. Соответственно, количественно установить наличие влияние дохода на фактические рождения крайне затруднительно.
В то же время модель регрессии показала, что увеличение удельного веса субъекта в общероссийском ВВП способствует росту рождаемости. Доступность образования и медицины, эффективный рынок труда, здоровье и безопасность населения становятся важнейшими условиями полноценной качественной жизни, способствующей укреплению брачно-семейных отношений, стабильности, уве-
ренности в завтрашнем дне и, как следствие, увеличению рождаемости.
Снижение рождаемости в регионах и в целом по стране характеризуется сменой ее возрастной модели - наблюдается увеличение среднего возраста матерей, в пользу чего свидетельствуют результаты непараметрической статистики. В результате применения критериев Манна-Уитни (наблюдаемое значение статистики критерия 11,2) и Вальда-Вольфовица (наблюдаемое значение статистики критерия -5,59) на уровне значимости 0,01 отвергнута гипотеза о том, что возраст матери не оказывает значимое влияние на общий коэффициент рождаемости. Причинами этого являются, как уже было отмечено ранее, стремление получения образования, приобретение собственного жилья, амбиции по карьерному росту, откладывание регистрации брака (практически по тем же причинам) среди молодых женщин. Женщины в возрасте 30-34 лет в 2019 году показали превышение рождаемости в два раза по сравнению с 18-19-летними женщинами и прирост этого показателя более чем на 40 % по сравнению с началом века. Можно сказать, что в этом возрасте женщины либо достигли намеченных целей, либо не видели возможности дальнейшего откладывания срока рождения ребенка по физиологическим причинам.
ев
I
2,50000 2,00000 1,50000 1,00000 0,50000 0,00000 -0,50000 -1,00000 -1,50000 -2,00000 -2,50000
^ %
ожидаемая продолжительность жизни при рождении / life expectancy at birth
родившихся на 1000 умерших на 1000 человек
человек / births per 1000 / deaths per 1000
population population
показатели / values
~ ~ ~ 1 кластер / 1 cluster 2 кластер / 2 cluster = ° 3 кластер / 3 cluster
Рис. 4. График средних значений центрировано-нормированных признаков при классификации субъектов РФ по показателям воспроизводства населения Fig. 4. Graph of average values of centered-normalized signs when classifying subjects of the Russian Federation by indicators of population reproduction Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/B19_16/Main.htm
Проведем классификацию субъектов РФ по показателям естественного движения, а также по показателю ожидаемой продолжительности жизни при рождении. Для классификации использована итеративная кластер-процедура - метод к-средних.
На рисунке 4 представлен график средних центрировано-нормированных значений (центрирование и нормирование проведено для приведения показателей к безразмерному виду).
Согласно результатам классификации в 1 кластер вошли субъекты РФ, в которых наиболее благополучная ситуация по воспроизводству населения: здесь наибольшая средняя ожидаемая продол-
жительность жизни при рождении, высокие значения рождаемости и естественного прироста.
Во второй кластер вошли регионы, в которых удовлетворительная ситуация по воспроизводству населения: средние значения по всем показателям.
В третий кластер вошли регионы, в которых наиболее неблагополучная ситуация: низкая рождаемость, высокая смертность, наблюдается наибольшая по сравнению с другими кластерами естественная убыль населения.
На рисунке 5 представлена карта РФ, демонстрирующая принадлежность субъектов Федерации к тому или иному кластеру.
Рис. 5. Результаты классификации субъектов РФ по показателям воспроизводства населения Fig. 5. The results of the classification of the subjects of the Russian Federation by indicators of population reproduction Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики РФ. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/bgd/regl/B19_16/Main.htm
Таким образом, в 1 кластер вошли регионы РФ, расположенные на юге - это субъекты СевероКавказского федерального округа, часть регионов Южного федерального округа, а также некоторые регионы Северо-Западного, Сибирского, Дальневосточного округов. В третий кластер (наиболее неблагополучный) вошло большинство субъектов Федерации Центрального, Северо-Западного и Приволжского федеральных округов.
Результаты классификации согласуются с результатами регрессионного анализа: в регионах с высоким процентом титульного населения (Чеченская Республика, Республика Дагестан, Ингушетия, Республика Тыва, Республика Саха (Якутия) и дру-
гие) наблюдается высокий уровень рождаемости. Кроме того, высокий уровень рождаемости характерен для субъектов Федерации с низким уровнем урбанизации.
Обсуждение
Смена тренда в динамике рождаемости на падение и достаточно высокий уровень смертности привела к феномену «русского креста», который уже наблюдался в 90-е годы прошлого столетия. По результатам 2020 года наблюдается рост смертности в условиях распространения СОУГО-19 и введения повсеместных карантинных мер. Произошло снижение доступности медицинского обслуживания по неинфекционным заболеваниям (в особенности в
весенний период 2020 года), при одновременном росте безработицы и снижении реальных доходов населения. В таких условиях следует ожидать также дальнейшего снижения рождаемости. То есть разрыв между рождаемостью и смертностью будет увеличиваться. Разработка демографической политики также должна опираться не только на сложившуюся динамику воспроизводства населения, но и на территориальные особенности репродуктивного поведения. В дальнейшем исследовании результаты классификации при поступлении данных за 2020 год будут пересмотрены. Переход субъектов Федерации из одного кластера в другой будет свидетельствовать о значительном изменении ситуации с воспроизводством населения.
Заключение Субъекты РФ разнятся по показателям воспроизводства населения: существенны различия даже в рамках одного федерального округа. Для центральной части РФ с высоким процентом русского населения характерна естественная убыль населения, вызванная низкой рождаемостью и ростом смертности населения. Перенос рождений ребенка матерями на более старший возраст связно
со сменой репродуктивного поведения населения. При этом роль играет и отношение частного бизнеса к материнству. Женщины стремятся достичь определенных успехов в карьере и добиться уровня благосостояния, позволяющего им обеспечивать достойный уровень жизни для детей. Следовательно, деторождение откладывается все на более поздние сроки: увеличивается средний возраст первородящих женщин, растет разрыв между рождениями первого и последующих детей. Определенный вклад в увеличение среднего возраста материнства внесло развитие и обеспечение доступности различного рода медицинских услуг, связанных с решением проблем репродуктивного здоровья. Сохранение традиционных взглядов на материнство и детство в регионах с преобладанием сельского населения и высоким процентом этно-национального титульного населения позволяет сохранить высокий по сравнению со средним по стране уровень воспроизводства населения. При разработке мер демографической поддержки населения следует принимать во внимание такую дифференциацию с целью принятия эффективных управленческих решений.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Коровкин А. Г., Единак Е. А., Королев И. Б. Анализ прогнозных оценок численности региональной структуры населения РФ // Демографическая и семейная политика в контексте целей устойчивого развития. Екатеринбург : Институт экономики УрО РАН, 2018. С. 188-206.
2. Модернизация России: социально-гуманитарные измерения : монография / Под ред. Н. Я. Петракова. СПб. : Нестор-История, 2011. 448 с.
3. Сукнева С. А. Демографическое развитие региона: Оценка, прогноз, политика / Под ред. Е. Г. Егорова. Новосибирск : Наука, 2002. 190 с.
4. Римашевская Н. М. Русский крест // Природа. 1999. № 6. С. 3-10.
5. Коротаев А. В., Халтурина Д. А. Российский демографический крест в сравнительном аспекте // Общественные науки и современность. 2006. № 3. С. 105-118.
6. Попов Н. П. Вымирает ли Россия? // Вестник Российской академии наук. 2012. Т. 82. № 1. С. 3-18.
7. Третьякова Е. А., Хасанова Р. Р. Тенденции рождаемости и смертности в Сибирском федеральном округе // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 4. С. 122-141.
8. Котырло Е. С. Влияние макроэкономического кризиса на смертность и рождаемость (сравнительный анализ северных и несеверных регионов России) // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 6. С. 405-408.
9. Абдулманапов П. Г. Рождаемость и смертность населения в регионах Северо-Кавказского федерального округа России // УЭПС: управление, экономика, политика, социология. 2015. № 1. С. 84-90.
10. Абдулманапов П. Г. Влияние экономических факторов на демографические процессы // Вопросы структуризации экономики. 2019. № 1. С.5-13.
11. Кабашова Е. В., Назарова А. Х. Корреляционно-регрессионный анализ в исследовании факторов рождаемости // NovaInfo.ru. 2016. Т. 2. № 49. С. 305-308.
12. Шубат О. М., Багирова А. П., Шубат М. И. Рождаемость и жилищные условия населения: статистическое исследование взаимосвязи // Приложение математики в экономических и технических исследованиях. 2020. № 1 (10). С. 79-88.
13. Базилевский М. П., Носков С. И. Алгоритм построения линейно-мультипликативной регрессии // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011. № 1 (29). С. 88-92.
14. Калачикова О. Н., Груздева М. А. Изменения репродуктивного и брачного поведения населения России (на основе анализа выборочных исследований Росстата) // Социальное пространство. 2018. № 2 (14). С. 1-12.
15. Архангельский В. Н. Рождаемость в реальных поколениях российских женщин: тенденции и региональные различия // Экономика. Налоги. Право. 2019. Т. 12. № 2. С. 59-69.
16. Козлова О. А., Секицки-Павленко О. О. Модели рождаемости и репродуктивного поведения женского населения России: современные тенденции // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 5. С. 218-231.
17. Руднева О. С., Соколов А. А. Предпосылки эволюции рождаемости и репродуктивного поведения: мировой и российский опыт // Народонаселение. 2020. Т. 23. № 4. С. 140-152.
18. Александровская Л. Н., Кириллин А. В., Кербер О. Б. Непараметрические критерии как альтернатива параметрическим критериям проверки статистической однородности // Труды ФГУП «НПЦАП». Системы и приборы управления. 2017. № 2. С. 48-62.
19. Гржибовский А. М. Анализ количественных данных для двух независимых групп // Экология человека. 2008. № 2. С. 54-61.
20. Шубат О. М. Кластерный анализ как аналитический инструментарий политики народонаселения // Экономика региона. 2017. Т. 13. №. 4. С. 1175-1183.
21. Шубат О. М., Багирова А. П., Акишев А. А. Методика анализа демографического потенциала российских регионов на основе нечеткой кластеризации данных // Экономика региона. 2019. Т. 15. №. 1. С. 178-190.
22. Королева Л. П. Социальная политика регионов: сокращение бедности среди семей с детьми и стимулирование рождаемости // Региональная экономика: теория и практика. 2020. Т. 18. №. 10. С. 1869-1893.
23. Иванов В. Н., Суворов А. В., Балашова Е. Е., Трещина С. В. Анализ динамики общественных и частных расходов на здравоохранение и образование в современной России // Проблемы прогнозирования.
2014. № 6 (147). С. 31-43.
24. Суворов А. В., Суворов Н. В., Гребенников В. Г., Иванов В. Н., Болдов О. Н. Оценки динамики и структуры человеческого капитала для российской экономики за 1991-2012 гг. // Проблемы прогнозирования.
2015. № 2 (149). С. 3-15.
25. Вишневский А. Г., Щербакова Е. М. Демографические тормоза экономики // Вопросы экономики. 2018. № 6. С. 48-70.
26. Бирюкова К. С., Белоусова Н. А. Проблема безработицы на рынке труда // Современная наука: инновации, гипотезы, открытия. 2018. С. 206-210.
Дата поступления статьи в редакцию 15.12.2020, принята к публикации 25.01.2021.
Информация об авторах: БАНТИКОВА ОЛЬГА ИГОРЕВНА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Математические методы и модели в экономике» Адрес: Оренбургский государственный университет, 460018, Россия, Оренбург, проспект Победы, 13 E-mail: [email protected] Spin-код 6682-0574
ТУКТАМЫШЕВА ЛИЛИЯ МУХАММАДИЕВНА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры «Математические методы и модели в экономике» Адрес: Оренбургский государственный университет, 460018, Россия, Оренбург, проспект Победы, 13 E-mail: [email protected] Spin-код 9585-0967
Заявленный вклад авторов:
Туктамышева Лилия Мухаммадиевна: поиск аналитических материалов в отечественных и зарубежных источниках, концепция и инициация исследования, статистическая обработка эмпирических данных, участие в обсуждении материалов статьи, написание окончательного варианта текста.
Бантикова Ольга Игоревна: сбор данных и доказательств, статистическая обработка эмпирических данных, оформление таблиц с результатами исследования, участие в обсуждении материалов статьи.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи
REFERENCES
1. Korovkin A. G., Edinak E. A., Korolev I. B. Analiz prognoznyh ocenok chislennosti regional'noj struktury naselenija RF [Analysis of forecast estimates of the size of the regional structure of the population of the Russian Federation], Demograficheskaja i semejnaja politika v kontekste celej ustojchivogo razvitija [Demographic and family policy in the context of the Sustainable Development Goals], Ekaterinburg: Institut jekonomiki UrO RAN, 2018, pp.188-206.
2. Modernizacija Rossii : social'no-gumanitarnye izmerenija [Modernization of Russia: social and humanitarian dimensions], monografiya, In Petrakova N. Ya. (ed.), Saint-Petersburg: Nestor-Istorija, 2011, 448 p.
3. Sukneva S. A. Demograficheskoe razvitie regiona: Ocenka, prognoz, politika [Demographic development of the region: Assessment, forecast, policy], In Egorova E. G. (ed.), Novosibirsk, 2002, 190 p.
4. Rimashevskaja N. M. Russkij krest [Russian cross], Priroda [Nature], 1999, No. 6, pp. 3-10.
5. Korotaev A. V., Halturina D. A. Rossijskij demograficheskij krest v sravnitel'nom aspekte [Russian demographic cross in a comparative aspect], Obshhestvennye nauki i sovremennost' [Social sciences and modernity], 2006, No. 3, pp. 105-118.
6. Popov N. P. Vymiraet li Rossija? [Is Russia dying out?], Vestnik Rossijskoj akademii nauk [Bulletin of the Russian Academy of Sciences], 2012, Vol. 82, No. 1, pp. 3-18.
7. Tret'jakova E. A., Hasanova R. R. Tendencii rozhdaemosti i smertnosti v Cibirskom federal'nom okruge [Trends in fertility and mortality in the Siberian Federal District], Mir ekonomiki i upravleniya [World of Economics and Management], 2017, Vol. 17, No. 4, pp. 122-141.
8. Kotyrlo E. S. Vlijanie makrojekonomicheskogo krizisa na smertnost' i rozhdaemost' (sravnitel'nyj analiz severnyh i nesevernyh regionov Rossii) [The impact of the macroeconomic crisis on mortality and fertility (comparative analysis of the northern and non-northern regions of Russia)], Audit i finansovyj analiz [Audit and financial analysis], 2009, No. 6, pp. 405-408.
9. Abdulmanapov P. G. Rozhdaemost' i smertnost' naselenija v regionah Severo-Kavkazskogo federal'nogo okruga Rossii [Fertility and mortality in the regions of the North Caucasus Federal District of Russia], UJePS: uprav-lenie, jekonomika, politika, sociologija [UEPS: management, economics, politics, sociology], 2015, No. 1, pp. 84-90.
10. Abdulmanapov P. G. Vlijanie jekonomicheskih faktorov na demograficheskie process [The influence of economic factors on demographic processes], Voprosy strukturizacii jekonomiki [Questions of economic structuring], 2019, No. 1, pp. 5-13.
11. Kabashova E. V., Nazarova A. H. Korreljacionno-regressionnyj analiz v issledovanii faktorov rozhdaemosti [Korrelation-regression analysis in the study of fertility factors], NovaInfo.ru, 2016, Vol. 2, No. 49, pp. 305-308.
12. Shubat O. M., Bagirova A. P., Shubat M. I. Rozhdaemost' i zhilishhnye uslovija naselenija: statisticheskoe issledovanie vzaimosvjazi [Fertility and housing conditions of the population: a statistical study of the relationship], Prilozhenie matematiki v jekonomicheskih i tehnicheskih issledovanijah [Application of mathematics in economic and technical research], 2020, No. 1 (10), pp.79-88.
13. Bazilevskij M. P., Noskov S. I. Algoritm postroenija linejno-mul'tiplikativnoj regressii [Algorithm for constructing linear-multiplicative regression], Sovremennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie [Modern technologies. System analysis. Modeling], 2011, No. 1 (29), pp. 88-92.
14. Kalachikova O. N., Gruzdeva M. A. Izmenenija reproduktivnogo i brachnogo povedenija naselenija Ros-sii (na osnove analiza vyborochnyh issledovanij Rosstata) [Changes in the reproductive and mating behavior of the population of Russia (based on the analysis of sample studies by Rosstat)], Social'noe prostranstvo [Social space], 2018, No. 2 (14), pp.1-12.
15. Arhangel'skij V. N. Rozhdaemost' v real'nyh pokolenijah rossijskih zhenshhin: tendencii i regio-nal'nye razlichija [Fertility in real generations of Russian women: trends and regional differences], Jekonomika. Nalogi. Pravo [Economics. Taxes. Right], 2019, Vol. 12, No. 2, pp. 59-69.
16. Kozlova O. A., Sekicki-Pavlenko O. O. Modeli rozhdaemosti i reproduktivnogo povedenija zhensko-go naselenija Rossii: sovremennye tendencii [Models of fertility and reproductive behavior of the female population of Russia: current trends], Jekonomicheskie i social'nye peremeny: fakty, tendencii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 2020, Vol. 13, No. 5, pp. 218-231.
17. Rudneva O. S., Sokolov A. A. Predposylki jevoljucii rozhdaemosti i reproduktivnogo povedenija: mirovoj i rossijskij opyt [Prerequisites for the evolution of fertility and reproductive behavior: world and Russian experience], Narodonaselenie [Population], 2020, Vol. 23, No. 4, pp. 140-152.
18. Aleksandrovskaja L. N., Kirillin A. V., Kerber O. B. Neparametricheskie kriterii kak al'ternativa para-metricheskim kriterijam proverki statisticheskoj odnorodnosti [Nonparametric criteria as an alternative to parametric criteria for checking statistical homogeneity], Trudy FGUP «NPCAP». Sistemy i pribory upravlenija [Proceedings of FSUE «NPTSAP». Control systems and devices], 2017, No. 2, pp. 48-62.
19. Grzhibovskij A. M. Analiz kolichestvennyh dannyh dlja dvuh nezavisimyh grupp [Analysis of quantitative data for two independent groups], Jekologija cheloveka [Human Ecology], 2008, No. 2, pp. 54-61.
20. Shubat O. M. Klasternyj analiz kak analiticheskij instrumentarij politiki narodonaselenija [Cluster analysis as an analytical tool for population policy], Jekonomika regiona [Economy of the region], 2017, Vol. 13, No. 4, pp.1175-1183.
21. Shubat O. M., Bagirova A. P., Akishev A. A. Metodika analiza demograficheskogo potenciala rossijskih regionov na osnove nechetkoj klasterizacii dannyh [Methodology for analyzing the demographic potential of Russian regions on the basis of fuzzy data clustering], Jekonomika regiona [Economy of the region], 2019, Vol. 15, No. 1, pp.178-190.
22. Koroleva L. P. Social'naja politika regionov: sokrashhenie bednosti sredi semej s det'mi i stimulirovanie rozhdaemosti [Social policy of the regions: reducing poverty among families with children and stimulating the birth rate], Regional'naja jekonomika: teorija i praktika [Regional economy: theory andpracticew, 2020, Vol. 18, No. 10, pp.1869-1893.
23. Ivanov V. N., Suvorov A. V., Balashova E. E., Treshhina S. V. Analiz dinamiki obshhestvennyh i chastnyh rashodov na zdravoohranenie i obrazovanie v sovremennoj Rossii [Analysis of the dynamics of public and private spending on health care and education in modern Russia], Problemy prognozirovanija [Problems of forecasting], 2014, No 6 (147), pp. 31-43.
24. Suvorov A. V., Suvorov N. V., Grebennikov V. G., Ivanov V. N., Boldov O. N. Ocenki dinamiki i struktury chelovecheskogo kapitala dlja rossijskoj jekonomiki za 1991-2012 gg. [Estimates of the dynamics and structure of human capital for the Russian economy for 1991-2012.], Problemy prognozirovanija [Problems of forecasting],, 2015, No. 2 (149), pp. 3-15.
25. Vishnevskij A. G., Shherbakova E. M. Demograficheskie tormoza jekonomiki [Demographic brakes of the economy], Voprosy jekonomiki [Problems of Economics], 2018, No. 6, pp. 48-70.
26. Biryukova K. S., Belousova N. A. Problema bezraboticy na rynke truda [The problem of unemployment in the labor market], Sovremennaya nauka: innovacii, gipotezy, otkrytiya [Modern science: innovations, hypotheses, discoveries], 2018,pp.206-210.
The article was submitted 15.01.2021, accept for publication 25.01.2021.
Information about the authors: BANTIKOVA OLGA IGOREVNA,
Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Mathematical methods and models in economics» Address: Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Avenue Pobedy, 13 E-mail: [email protected] Spin-code: 6682-0574
TUKTAMYSHEVA LILIA MUKHAMMADIEVNA,
Ph. D. (Economy), associate professor of the chair «Mathematical methods and models in economics» Address: Orenburg State University, 460018, Russia, Orenburg, Avenue Pobedy, 13 E-mail: [email protected] Spin-code: 9585-0967
Contribution of the authors:
Olga I. Bantikova: collecting data and evidence, performed statistical processing of empirical data, designed tables with results of the study, participation in the discussion on topic of the article
Lilia M. Tuktamysheva: search for analytical materials in Russian and international sources, developed the concept, initiated the research, performed statistical processing of empirical data, participation in the discussion on topic of the article, writing the final text.
All authors have read and approved the final manuscript.
