CC BY
49
СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА
УДК 314.152, 519.25
построение интегральной характеристики демографического развития территорий на примере муниципальных образований новгородской области
т. В. ЖГУн, кандидат физико-математических наук,
доцент кафедры прикладной математики и информатики E-mail: zhtv@mail.ru новгородский государственный университет, Великий Иовгород
Объективное определение интегральных характеристик демографического развития является инструментом государственной демографической политики. В статье использован авторский, новый метод исследования с использованием известной методики главных компонент. Статистические данные рассматриваются как слабый сигнал с шумом. Выделенный сигнал определяет значимые коэффициенты главных компонент, которые характеризуют качество системы. Приводится апробация методики для муниципальных образований Новгородской области. Методика может быть использована в территориальных образованиях Российской Федерации любого уровня и для вычисления интегральных оценок качества любой динамической системы.
Ключевые слова: региональная демографическая политика, демографические характеристики, мониторинг системы показателей, метод главных компонент.
Для реализации государственной демографической политики необходимо своевременное реагирование на изменение демографических тенденций в текущий период. Обеспечение своевременного реагирования немыслимо без учета региональных и территориальных особенностей демографического
развития, для которого необходимы организация системы мониторинга в субъектах и территориальных образованиях Российской Федерации, а также создание инструментов такого мониторинга. Объективное определение интегральных характеристик демографического развития является обязательным и актуальным инструментом такого мониторинга.
Проблемы демографического развития в последнее время стали позиционироваться как наиболее существенные для поступательного развития России. Демографические процессы, которые недавно были особо значимыми лишь для специалистов, в настоящее время выдвинулись в центр общественного внимания. Государством в последние годы предпринимаются меры, направленные на изменение негативных демографических процессов. Разработана Национальная программа демографического развития России на 2006-2015 годы (далее -Национальная программа). В ней впервые представлена комплексная и долгосрочная программа действий, которые должны сохранить численность населения РФ на уровне не менее 140 млн чел. в условиях негативной демографической динамики, а также создать предпосылки для роста рождаемости и снижения смертности после 2030 г. [6].
В Национальной программе отмечается, что дальнейшее развитие России как жизнеспособного общества и государства невозможно без выработки и реализации стратегического и государственного плана преодоления демографического кризиса на основе комплексного решения вопросов семьи и рождаемости, здоровья и продолжительности жизни, миграции и расселения. Наиболее серьезной угрозой национальной безопасности является не только стремительное сокращение населения Российской Федерации, но и углубление диспропорции в населенности регионов.
Сложившаяся ситуация во многом порождена недостаточным учетом демографических факторов в среднесрочной и долгосрочной социально-экономической стратегии государства, отсутствием комплексной программы выхода из кризиса, отсутствием государственных органов, ответственных за демографическое развитие, а также остаточным принципом финансирования поддержки деторождения и семьи.
Катастрофическая ситуация еще может быть изменена при условии принятия и осуществления государством комплекса экстренных антикризисных мер в области демографической и семейной политики, направленных на достижение стабилизации численности населения к 2015 г. и на создание условий для его последующего роста.
Система обеспечения государственной демографической и семейной политики, формирование которой является приоритетной задачей Национальной программы, должна обеспечивать диффе-ренцированность в подходах и реализации демографической и семейной политики. Территориальная дифференциация реализации государственной демографической и семейной политики служит для улучшения ситуации в первую очередь субъектов Российской Федерации с наиболее неблагоприятной демографической обстановкой.
Для реализации Национальной программы необходимы организация системы мониторинга демографической ситуации в Российской Федерации и ее субъектах, а также создание необходимых инструментов такого мониторинга.
Но разработать и утвердить Национальную программу - это только начало огромной работы. Программу надо финансировать и исполнять. Но из-за недостаточного финансирования и слабой организаторской работы в регионах, как это часто бывает, эта программа поставленных целей не достигла. С ней случилась та же беда, которая
постигла Федеральную целевую программу «Жилище» (далее - ФЦП «Жилище»), утвержденную правительством для реализации в 2002-2010 гг. Из-за недостатка финансирования ФЦП «Жилище» была благополучно провалена. О ее высоких целях по обеспечению россиян доступным и комфортным жильем сегодня не вспоминают ни президент, ни председатель правительства, ни губернаторы.
В Указе президента «Об утверждении Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года» (далее - Концепция) [5] подтверждены основные положения Национальной программы демографического развития России. Концепция [3] демографической политики, утвержденная президентом, дает четкие ориентиры и направления деятельности как федеральным, так и региональным органам власти по сохранению и увеличению населения. Основные задачи демографической политики в перспективе:
- повышение уровня рождаемости;
- укрепление института семьи;
- формирование мотивации здорового образа
жизни;
- сохранение духовно-нравственных традиций
семейных отношений.
Одновременно в Концепции сделана ставка на привлечение мигрантов в соответствии с потребностями демографического и социально-экономического развития страны, на их адаптацию и интеграцию.
В указе также отмечается необходимость своевременного реагирования на демографические тенденции, учета региональных особенностей демографического развития и применения дифференцированного подхода к разработке и реализации региональных демографических программ.
Реализацию демографической политики Российской Федерации на период до 2025 г. предполагается осуществлять путем постоянного мониторинга и анализа демографических процессов и корректировки на их основе конкретных мер демографической политики, а также развития научных исследований в сфере народонаселения.
Владимир Путин подписал Указ «О мерах по реализации демографической политики Российской Федерации» 07.05.2012 № 606, где в качестве основных задач выдвинуты требования: обеспечить повышение к 2018 г. суммарного коэффициента рождаемости до 1,753 и увеличение к 2018 г. ожидаемой продолжительности жизни в Российской Федерации до 74 лет [4].
В феврале 2013 г. состоялось заседание Совета при Президенте РФ, посвященное реализации приоритетных национальных проектов и демографической политики. В долгосрочной Концепции заложены планы увеличить численность населения России к 2025 г. до 145 млн чел. В ходе заседания Президент Владимир Путин поручил правительству продумать меры для сокращения различий между регионами по основным демографическим показателям [9].
Итак, система обеспечения государственной демографической и семейной политики, формирование которой является приоритетным для современной внутренней политики Российской Федерации, должна обеспечивать дифференцированность в подходах и реализации демографической и семейной политики. Территориальная дифференциация реализации государственной политики предназначена в первую очередь для исправления наиболее неблагоприятной демографической ситуации.
Традиционно демографическая ситуация характеризуется, как правило, тремя основными параметрами: рождаемость, смертность и миграция. Эти показатели незаменимы во многих случаях. В частности, абсолютные числа родившихся - это база для расчета будущего контингента детских дошкольных учреждений, школ, высших учебных заведений, а также численности призывников и т. д. По общим коэффициентам рождаемости и смертности (относительным значениям на 1 тыс. жителей), рассчитанным для ряда смежных лет, можно уверенно судить о динамике этих явлений в конкретном регионе и т. д.
Но при всей важности и необходимости использования этих показателей они не могут в силу специфики их исчисления обеспечить адекватное сравнение разных территорий. Абсолютные величины рождаемости, смертности и объемы миграции в большей мере зависят от численности населения этих территорий, чем от интенсивности этих процессов. Относительные коэффициенты рождаемости, смертности и интенсивности миграции существенно зависят также от возрастно-половой структуры населения. Чем моложе население, тем выше рождаемость, ниже смертность и интенсивнее миграция. и наоборот: чем старше население, тем ниже общие коэффициенты рождаемости и смертности, а также менее интенсивно совершаются миграционные процессы.
Трудности сравнения регионов по характеру демографической ситуации заключаются не только
в ограниченных возможностях использования тех или иных показателей. Часто противоположная направленность динамики показателей в разных регионах не позволяет однозначно оценивать ситуацию. Так, в Москве в 2005 г. суммарный коэффициент рождаемости составлял 1,140, а ожидаемая продолжительность жизни - 71,36 года, тогда как в эвенкийском автономном округе соответственно 2,261 и 57,56. Коэффициент миграции в одних районах имеет положительное значение, в других -отрицательное. Спрашивается, как оценить демографическую ситуацию?
Очевидно, когда уровни и динамика демографических показателей различны, невозможно произвести сравнение регионов при отсутствии единой характеристики - интегрального показателя [7, 8].
Есть несколько способов сравнения демографического положения территорий, учитывающих все измеряемые статистические показатели. Один из них - сопоставление рейтингов, полученных суммированием рангов по каждому из показателей. В рейтинг может быть включено произвольное число показателей, например, средний возраст населения, доля лиц старше трудоспособного возраста, различие в продолжительности жизни мужчин и женщин, соотношение между естественным и миграционным приростами. Но в то же время есть очевидный методологический изъян у этого подхода - отсутствие весов у сравниваемых показателей. Все переменные имеют равное значение и входят в общую сумму с одинаковыми единичными весами [7].
Другой способ состоит в конструировании интегрального показателя. Совсем недавно предложения о замене системы показателей одним интегральным показателем при анализе демографической ситуации считались невыполнимыми в сообществе профессиональных демографов. Однако в мировой практике активно используются интегральные показатели. Всеобщее признание получил индекс развития человеческого потенциала. Его величина определяется как среднее из трех индексов: уровня образования, душевого валового внутреннего продукта и средней продолжительности жизни населения. Показатели не являются независимыми, так как душевые доходы формируют уровни образования и продолжительность жизни. Тем не менее этот интегральный показатель широко используется в международной практике для сопоставления уровней развития человеческого капитала в разных странах.
Если методика ООН по изучению индекса развития человеческого потенциала уже давно апробирована и используется в течение многих десятилетий, то в Российской Федерации отсутствует единая утвержденная и апробированная методика исследования. Кроме этого, на сегодняшний день отсутствует нормативно установленная номенклатура показателей качества жизни и критериев их оценки как на уровне Российской Федерации, так и на уровне субъектов Федерации и территорий.
Следовательно, для определения адекватных средств преодоления депопуляции, выбора основных точек управленческого воздействия необходим анализ демографической динамики в целом. За рубежом и в России накоплен значительный опыт подходов к синтезу интегральных индикаторов качества систем. В частности, широкое распространение имеют интегральные индикаторы качества жизни. По мнению С. А. Айвазяна, интегральный индикатор той или иной синтетической категории качества представляет собой «свертку» оценок более частных свойств и критериев этого понятия (статистических показателей либо экспертных оценок) [1].
Отметим, что применение экспертных оценок наряду с субъективностью имеет еще один недостаток: не для всех оцениваемых систем можно найти достаточное количество квалифицированных экспертов. В частности, такова и рассматриваемая проблема: экспертов, одинаково хорошо разбирающихся в тонкостях демографической ситуации в различных муниципальных образованиях, видимо, не существует вообще. Следовательно, использование статистических данных остается единственно возможным.
Объективный, или количественный подход является наиболее распространенным среди всех методик исследования. При использовании данной методики интегральная характеристика вычисляется через объективные параметры, выражающиеся в абсолютных и относительных статистических показателях. Данный подход имеет ряд преимуществ. Во-первых, дешевизна методики. Изучение и анализ статистических данных - вполне доступный и дешевый способ исследования. Во-вторых, доступность материалов анализа. Практически все статистические показатели легко добываемы в органах государственной статистики и не требуют практически никаких материальных и физических затрат.
Вычисляемая интегральная характеристика строится на предположении информационной доступности (привлекаемые к анализу показатели и частные критерии должны быть доступны для статистической регистрации) и информационной достоверности (используемые статистические данные и частные критерии должны адекватно отражать состояние анализируемого аспекта исследуемой синтетической категории). Необходимо отметить, что при формировании структуры интегрального показателя и его расчете возникают серьезные затруднения, связанные с субъективностью выбора первичной информации, с достоверностью и репрезентативностью информации Госкомстата и др., но прежде всего - с методической неопределенностью значения интегрального показателя.
При вычислении интегральной характеристики главное - найти латентные действующие факторы, влияющие на интегральную характеристику демографического развития, и предложить вычисление значения интегральной характеристики с помощью этих факторов. Следует отметить, что переменные, значения которых можно измерять только статистически, имеют для исследуемой демографической ситуации достаточно условный характер, лишь опосредованно отражая внутреннюю структуру рассматриваемой интегральной характеристики. Необходимо учитывать опосредованность и относительность исходных переменных, не отражающих истинные действующие латентные факторы, определяющие изменение интегральной характеристики демографического развития.
Очевидно, что конструирование интегрального показателя для сопоставлений в демографической сфере полезно для различных целей. Если исходить из необходимости оценки демографической ситуации и ее динамики, то составными элементами такого показателя должны быть те компоненты, от которых реально зависит эта динамика изменения демографической ситуации.
Рассмотрим построение интегральной оценки системы из т объектов, для которой в моменты времени t = ^,t = ,...,t = . Известны таблицы описаний этих объектов размерностью т х п - матрицы Лк = [ар}тп=1, к = 1,..., р. Для каждого момента наблюдения t = tk вектор интегральных показателей будет иметь вид:
-к = Ак^к, (1)
где дк = (як!,дк2,..., дкт индикаторов;
вектор интегральных
Т
к / к к к \ м =(м 1,м 2,..., м ) - вектор весов показателей для момента t = ( к.
Для фиксированного момента t = t к интегральную оценку чаще всего записывают для каждого рассматриваемого объекта с номером 1 в виде аддитивной свертки данных с некоторыми весами:
п
=Е ^ ' °Ц , 1 = 1 2,- Ж (2)
]=1
Обычно веса м . назначаются экспертами. Метод экспертных оценок широко используется в силу простоты получения информации, но не может считаться объективным. Лишены субъективности формальные методы, в частности, широко используется метод главных компонент, предложенный С. А. Айвазяном [1].
Метод главных компонент позволяет оценивать весовые коэффициенты, характеризующие латентные синтетические категории без обучающих выборок. При этом базовым предположением метода является предпосылка о том, что наиболее информативными для оценивания интегральной характеристики являются демонстрирующие наибольшую вариабельность объясняющие переменные.
Согласно точке зрения С. А. Айвазяна, вектор интегральных индикаторов для каждого объекта д = А ■ м?1 есть проекция векторов-строк матрицы данных А на первую главную компоненту, - собственный вектор, соответствующий максимальному собственному значению ковариационной матрицы [1]. Этот метод используется для оценки только статических систем, если первая главная компонента хорошо приближает моделируемую ситуацию, т. е. в случае, если максимальное собственное число ковариационной матрицы дает вклад не менее 70 % в сумме всех собственных чисел. Однако если такое предположение не выполняется, проекцию на первую компоненту нельзя считать удачной оценкой. Ситуацию можно исправить, если вместо одной компоненты выбрать I компонент, чтобы относительная доля разброса у,, приходящаяся на первые I (I < п) главных компонент:
Я, + +... + А,, „ У, -^ ^ (3)
была не менее определенной величины. Далее будет рассмотрен случай, когда 0 = 0,75.
Выбрав главные компоненты, когда результаты применения метода главных компонент (или метода факторного анализа) устраивают исследователя, для каждого признака эффект воздействия выбранных
факторов суммируется, и таким образом определяются веса в формуле (2).
Критерием удовлетворительного решения обычно является возможность четкой содержательной интерпретации получившихся факторов. Такая интерпретация не является необходимой, но для выяснения возможности применимости результатов, полученных методом главных компонент, стоит проанализировать структуру первых выбранных факторов. Для более четкого выявления структуры факторов используется метод вращения. Интерпретация фактора становится проще, если меньшее число переменных будет иметь существенные нагрузки в нем.
Метод главных компонент формально не требует использования вращений, так как предлагает единственное решение. Но в практике обычно используется вращение варимакс для облегчения интерпретации компонент. Метод варимакс основан на максимизации дисперсий переменных нагрузок на каждый фактор, что приводит к увеличению больших и уменьшению малых значений факторных нагрузок и облегчает понимание и интерпретацию факторов. При интерпретации фактора принимаются во внимание главным образом те исходные переменные, которые имеют на него максимальные по абсолютной величине нагрузки.
Статистические данные, предоставленные Комитетом государственной статистики Великого Новгорода, отражают демографическую ситуацию в муниципальных образованиях Новгородской области. Среди имеющихся данных была устранена мультиколлинеарность. Были рассмотрены 9 переменных: коэффициент рождаемости; коэффициент смертности; коэффициент младенческой смертности; коэффициент брачности; коэффициент разво-димости; коэффициент миграции; доля населения моложе трудоспособного возраста; доля населения старше трудоспособного возраста; доля мужчин среди населения.
Интегральная оценка будет вычисляться на основании нормированных данных (т. е. все значения приведены на интервал [0, 1] и соответствуют принципу «чем больше, тем лучше»: большему значению показателя (при прочих равных) соответствует большее значение интегрального индикатора). Предполагается, что в данных нет объектов-выбросов и пропущенных значений [2]. Для вычисления главных компонент выполнено автошкалирование, после которого данные имеют нулевое среднее и
единичное среднеквадратичное отклонение. Данные были обработаны с помощью пакета SPSS Statistics версии 11.0. Величина факторных нагрузок отражает вклад каждого из исходных признаков в ту или иную главную компоненту (далее - ГК). Традиционно высоким вкладом признака в структуру ГК считают абсолютную величину факторной нагрузки более 0,6-0,7. Плюсами отмечены значимые переменные - те, у которых абсолютное значение факторной нагрузки не менее 0,6 (табл. 1).
Для первого фактора переменные № 2 и 5 (коэффициент смертности и коэффициент разводимости) встретились здесь в трех случаях из четырех, что позволяет говорить о большой вероятности их принадлежности к первому фактору. Результаты для факторов 2, 3 и 4 разных лет сильно различаются и сложно даже предположить, какие бы переменные можно бы включить в эти факторы. Это говорит о том, что в динамике невозможно корректно определить значимые переменные в рассматриваемых факторах, в то время как анализ данных любого года в отдельности позволяет это сделать.
Следовательно, при изменении входных данных в динамике сильное возмущение весов не позволяет произвести корректное сравнение показателей объектов. При изменении входных данных для следующего момента наблюдений все главные факторы определяются разными переменными. Переход к другому моменту времени означает изменение данных, которое вызвано как изменением объясняющих переменных, так и изменением случайной составляющей. Применение метода главных компонент даст нам как другие собственные значения ковариационной матрицы, так и другие значения факторных нагрузок для переменных.
Именно истинные коэффициенты главных компонент и являются той характеристикой системы, которая позволит определить веса интегрального индикатора и, значит, качество системы на промежутке наблюдений. Предположение о том, что при вариации входных данных, тем не менее, имеется общая тенденция, хорошо иллюстрирует рис. 1, где графически представлены значения собственных чисел ковариационных матриц для разных наблюдений, упорядоченных по убыванию. эта тенденция хорошо просматривается в среднем значении рассматриваемых величин.
Таблица 1 Результаты факторного анализа
Год № переменной
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1-й фактор
2006 + + +
2008 + + + +
2009 + +
2010 + +
2-й фактор
2006 + +
2008 + +
2009 + + +
2010 + +
3-й фактор
2006 + +
2008
2009
2010 +
4-й фактор
2006 +
2008
2009 +
2010 +
Чтобы иметь возможность оценивать характеристики системы в динамике, необходимо посмотреть на получаемую информацию с точки зрения теории обработки сигналов, т. е. как на сигнал, в котором имеется полезная информация - слабый сигнал (который нужно выделить) и шум.
Рис. 1. Собственные значения ковариационной матрицы переменных для различных моментов наблюдения в 2000-2010 гг.: 1 - 2000 г., 2 - 2006 г., 3 - 2008 г., 4 - 2009 г, 5 - 2010 г, 6 - среднее значение
Изменение входных данных может иметь как случайную природу (шум), так и неслучайную (сигнал). Именно неслучайные коэффициенты главных компонент и являются той характеристикой системы, которая позволит определить веса интегрального индикатора и, значит, качество системы на промежутке наблюдений при изменении входных данных. Наличием неслучайного (т. е. значимого) вклада переменной в структуру главных компонент следует считать не большую величину факторной нагрузки, а инвариантность факторной нагрузки при возмущениях, признаком которой будет величина отношения «сигнал / шум».
По статистическим данным для ряда наблюдений определяются веса факторных нагрузок для , первых (наиболее весомых) главных компонент и значение интегрального показателя для фиксированного момента времени t = tk. Тогда значение интегрального показателя рассматриваемой системы вычисляется по формуле:
дк = Ак ■ Ж,, (4)
где Ж, = (Щ,Ж2,... - матрица, составленная по первым , компонентам с использованием всех наблюдений.
Изложенная методика применима для вычисления интегральной оценки демографического развития муниципальных образований Новгородской области. Число компонент определяется согласно формуле (3) в табл. 2. Чтобы обеспечить соотношение формулы (3), достаточно взять 4 главных компоненты.
В табл. 3 представлено определение неслучайных коэффициентов факторных нагрузок. В последней строке для каждого из факторов отмечены те переменные, где факторную нагрузку можно считать неслучайной - переменные, где отношение «сигнал/шум» более чем 2,2. Такая величина применяется в технике при выделении сигнала из сильно зашумленных данных. Для второго фактора, например, этому условию отвечают переменные 4, 5 (коэффициенты брачности и рождаемости) и 9 (доля мужчин).
Собственные числа определяются однозначно, а собственные векторы - с точностью до направле-
Выбор числа гл
ния. Будем поворачивать выбранные собственные векторы до тех пор, пока сумма амплитуд сигналов у переменных, для которых выполнено условие значимости, не будет максимальна. Не все изначально выбранные переменные имеют ненулевые коэффициенты, переменные 6 и 7 - это шумовая составляющая для всех компонент. Учитывая, что собственные векторы у нас единичные, можно определить значение нагрузки у шумовой составляющей главных компонент. Для первой компоненты шум составляет 25 %, для второй - 80 %, для третьей и четвертой - около 90 %.
Значения весовых коэффициентов переменных, полученные по 4 главным компонентам с учетом выбора направлений компонент, максимизирующего целевую функцию, и с соответствующей нормировкой на корень из собственных чисел согласно формуле (3), приведены в табл. 4.
Максимальное абсолютное значение, притом разнонаправленное по знаку, имеют переменные, характеризующие семейную структуру населения. Это переменные 4 и 5: коэффициенты брачности и разводимости. Данные показатели вносят не самый большой вклад в значение интегрального показателя, так как, несмотря на большие абсолютные значения, имеют разные знаки. Тем не менее в ситуации, когда на каждые 10 заключенных браков приходится в среднем 6 разводов, суммарный вклад этих переменных будет отрицательным.
Основной положительный вклад в определении интегрального показателя дают показатели рождаемости и смертности. Хотя в случае, когда нормирование учитывало негативный и положительный смысл измеряемых данных, переменные 2 и 3 следует именовать более точно. Более правильно будет сказать, что положительный вклад вносит уменьшение показателей смертности и младенческой смертности. Переменные 3 и 4 имеют максимальное значение 1, если такой показатель равен нулю. То есть и младенцы не умирают, и разводов нет.
Переменная «Доля населения моложе трудоспособного возраста» не оказалась значимой ни для одной из рассматриваемых компонент. Переменная «Доля населения старше трудоспособного
Таблица 2
зных факторов
Показатель Доля разброса значений главных компонент
Собственные числа 3,17 1,67 1,29 0,96 0,61 0,53 0,47 0,20 0,09
Накопленная сумма 35,21 53,80 68,12 78,84 85,61 91,53 96,76 99,03 100,00
Таблица 3
Коэффициенты факторных нагрузок для второго фактора
Главная компонента Год, показатель Собственное число Переменные Действующее ОСШ
1 2 3 4 5 6 7 8 9
1 ГК 2000 2,87 0,18 0,50 0,13 0,48 -0,37 -0,04 0,13 0,56 0,08
2006 3,74 0,31 0,44 0,38 0,43 -0,41 0,15 -0,13 0,41 -0.09
2008 2,93 0,13 0,47 0,33 0,44 -0,36 0,15 -0,01 0,55 0,05
2009 3,16 0,27 0,47 0,26 0,43 -0,41 0,12 -0,02 0,52 0,01
2010 3,15 0,22 0,43 0,25 0,48 -0,35 0,30 0,07 0,48 -0,16
т* 3,17 0,22 0,46 0,27 0,45 -0,38 0,14 0,01 0,50 -0,02
5** 0,34 0,07 0,03 0,09 0,02 0,03 0,12 0,10 0,06 0,10
ОСШ*** 9,26 3,06 16,53 2,88 18,94 14,43 1,14 0,07 8,23 0,22 64,06
2 ГК 2000 1,65 0,24 -0,20 -0,27 0,22 -0,19 0,66 -0,08 -0,01 -0,55
2006 1,45 -0,13 -0,21 -0,17 0,35 -0,29 -0,25 -0,22 -0,32 -0,70
2008 1,97 -0,61 0,17 -0,34 0,12 -0,26 -0,18 -0,56 -0,01 -0,22
2009 1,76 -0,47 -0,02 0,37 0,14 -0,26 -0,38 -0,48 -0,17 -0,38
2010 1,54 0,19 -0,32 -0,41 0,21 -0,46 -0,33 -0,03 -0,11 -0,55
т 1,67 -0,16 -0,12 -0,16 0,21 -0,29 -0,10 -0,27 -0,12 -0,48
я 0,20 0,38 0,19 0,31 0,09 0,10 0,43 0,24 0,13 0,19
ОСШ 8,22 0,41 0,61 0,52 2,34 2,90 0,23 1,15 0,97 2,58 7,82
3 ГК 2000 1,54 -0,60 -0,04 -0,13 0,15 -0,42 -0,12 -0,64 0,00 -0,04
2006 1,05 -0,42 0,24 0,09 0,07 -0,12 -0,80 0,11 0,16 0,25
2008 1,18 -0,17 0,11 -0,18 0,03 0,32 0,55 -0,25 0,03 0,68
2009 1,34 -0,30 0,14 0,38 -0,24 0,16 0,49 -0,39 0,03 0,52
2010 1,34 -0,61 0,20 -0,12 0,08 -0,19 -0,09 -0,72 0,10 0,03
т 1,29 -0,42 0,13 0,01 0,02 -0,05 0,01 -0,38 0,06 0,29
5 0,19 0,19 0,11 0,23 0,15 0,29 0,55 0,33 0,07 0,31
ОСШ 6,90 2,23 1,21 0,04 0,12 0,17 0,01 1,14 0,96 0,93 2,23
4 ГК 2000 1,08 -0,12 -0,03 -0,79 -0,04 -0,10 0,15 0,26 0,10 0,50
2006 0,95 -0,19 -0,01 0,03 -0,08 0,04 0,04 -0,94 0,01 0,25
2008 0,91 0,23 0,10 -0,12 -0,16 -0,11 -0,71 -0,14 0,13 0,59
2009 0,89 0,32 -0,19 -0,15 0,36 0,32 -0,40 -0,52 0,08 0,41
2010 0,99 0,09 -0,12 -0,68 -0,19 -0,20 0,49 0,03 0,26 0,36
т 0,96 0,07 -0,05 -0,34 -0,02 -0,01 -0,09 -0,26 0,12 0,42
5 0,08 0,22 0,11 0,37 0,22 0,20 0,47 0,48 0,09 0,13
ОСШ 12,68 0,31 0,46 0,93 0,10 0,05 0,18 0,55 1,25 3,19 3,19
* т - среднее по выборке;
** 5 - выборочное среднеквадратичное отклонение; *** ОСШ - отношение «сигнал / шум».
Таблица 4
Суммарные значения весовых коэффициентов
№ п/п Переменная Весовой коэффициент
1 Рождаемость 0,872
2 Смертность 0,823
3 Младенческая смертность 0,477
4 Брачность 1,077
5 Разводимость -1,059
6 Миграция 0,000
7 Доля молодежи 0,000
8 Доля старшего возраста 0,895
9 Доля мужчин -0,210
возраста» имеет один из самых высоких показателей факторной нагрузки. Эта переменная имеет максимальное значение, если люди этого возраста составляют 15 % в общей структуре населения, и минимальное, если их 50 %.
Значение, отрицательное по знаку, имеет показатель, отражающий диспропорцию в гендерной структуре населения - переменная 9 «Доля мужского населения». В представленных данных это значение колеблется от 43,1 до 48,6 % от общей численности населения, составляя в среднем около 45 %.
Определив значения весов, можно вычислить значения интегрального показателя для рассматриваемой группы данных (табл. 5).
Таблица 5 Интегральная характеристика демографического развития муниципальных образований Новгородской области в 2000-2010 гг.
Район Интегральный показатель
2000 2006 2008 2009 2010
В. Новгород 1,90 2,25 2,32 2,53 2,49
Батецкий 0,71 0,95 0,76 1,10 1,06
Боровичский 1,14 1,61 1,76 1,94 1,96
Валдайский 1,29 1,84 1,86 2,03 1,86
Волотовский 1,16 1,07 1,36 1,41 1,49
Демянский 1,08 1,41 1,56 1,71 1,63
Крестецкий 0,96 1,55 1,56 1,56 1,68
Любытинский 0,57 0,54 1,10 1,10 1,19
Маловишерский 0,79 1,17 1,40 1,23 1,65
Маревский 0,92 1,14 1,55 1,49 0,93
Мошенской 0,80 1,03 1,04 1,17 0,97
Новгородский 1,17 1,62 2,11 2,00 2,01
Окуловский 0,86 1,30 1,63 1,66 1,75
Парфинский 1,22 1,52 1,80 1,89 1,59
Пестовский 1,01 1,68 1,70 1,87 1,89
Поддорский 0,82 0,42 1,24 1,22 1,61
Солецкий 1,07 1,37 1,92 1,73 1,56
Старорусский 1,25 1,74 1,67 1,93 1,79
Хвойнинский 0,77 1,27 1,31 1,46 1,27
Холмский 0,99 1,31 1,32 1,54 1,29
Чудовский 1,45 1,71 2,22 2,04 2,24
Шимский 0,95 0,96 1,60 1,51 1,58
Всего по области 1,34 1,74 1,92 2,03 2,01
Демографические данные - это, пожалуй, единственный вид статистических данных, для которых значение интегральной оценки ожидаемо. Очевидно, в любом субъекте Российской Федерации налицо одна и та же картина: на фоне некоторого общего улучшения демографической ситуации в рассматриваемый период имеется неравномерность положения в регионе. Центр является «пылесосом», выкачивающим из глубинки молодое активное население, из-за чего положение в центре самое лучшее. Дальние районы представляют «кольцо смерти», окружающее благополучный центр. Ближайшие к центру районы и районы с развитой промышленностью занимают промежуточное положение между благополучным центром и неблагополучными окраинами.
Интегральный показатель определялся для 23 объектов. Условно их можно разделить на классы: «низкое значение показателя», «среднее значение показателя», «повышенное значение показателя». При этом значение считается средним, если оно
попадает в диапазон [т - s, т + s], где т - среднее по выборке, 5 - выборочное среднеквадратичное отклонение.
В классе с низким значением интегрального показателя демографического развития оказываются: Маревский, Мошенской, Батецкий, Любытинский и Хвойнинский районы. Это небольшие по численности, лежащие в стороне от крупных магистралей сельскохозяйственные районы. Значение интегральной характеристики выше среднего имеют всего 3 объекта: областной центр Великий Новгород и Новгородский район, а также Чудовский район, обладающий сравнительно мощной промышленностью и расположенный на магистрали Москва -Санкт-Петербург. Изменение значения интегрального показателя по годам для некоторых районов из классов с разным уровнем демографического развития Новгородской области можно увидеть на рис. 2. Близкие к центру районы (Старорусский, Парфинский) занимают промежуточное положение между Великим Новгородом и отдаленным Батец-ким районом.
Для каждого из классов видно улучшение общей ситуации - среднее значение имеет тенденцию к росту, и диапазон разброса значений внутри классов уменьшается. На рис. 3 непрерывная линия отражает изменение средних показателей в группе по годам, а линия точек показывает диапазон изменения этой характеристики с учетом выборочного среднеквадратичного отклонения.
0,50 -
0,00 -I-1-1-1-1—
2000 2006 2008 2009 2010
Рис. 2. График изменения демографической интегральной характеристики в некоторых районах
Новгородской области: 1 - В. Новгород, 2 - Старорусский, 3 - Парфинский, 4 - Батецкий
3,00
2,50
2,00
1,50
1,00
0,50
0,00
По области
=> # ^ ^ ^ г т г
г г
гф г?
Рис. 3. Изменение характеристик демографического развития для классов с низким (слева), средним (в центре) и высоким (справа) значениями интегрального показателя демографического развития в сравнении с изменением этого показателя по области
в 2000-2010 гг.
Рис. 4. Интегральная характеристика по районам области в 2010 г белый контур - районы с повышенным значением показателя; темный контур - районы с низким значением показателя
Для каждого из классов среднее значение интегральной характеристики увеличивается. Следует отметить, что чем ниже показатель демографического развития, тем однороднее является класс и тем меньше там разброс показателей. Для класса с низким значением показателя средний разброс составляет 0,11, для среднего класса разброс равен 0,21 и 0,25 - для класса с повышенным значением показателя.
Характеристики демографической ситуации той или иной территории дают лишь интегральное
представление о полной картине демографических процессов, причем лишь на фоне общей совокупности рассматриваемых территорий (рис. 4). Они показывают, где совокупно демографические показатели хуже, а где лучше относительно некоторого общего среднего, которым может быть и средний индекс по региону и его медианное значение. Вычисление интегральных оценок демографического развития не исключает необходимости тщательного анализа всех его составных элементов и поиска путей их улучшения.
Предложена свободная от субъективности методика построения динамической интегральной характеристики системы, апробированная для вычисления интегральной характеристики демографического развития муниципальных образований Новгородской области на основе данных государственной статистики. Методика вычисления интегральной характеристики демографического развития может быть использована при организации мониторинга реализации государственной демографической политики в территориальных образованиях Российской Федерации любого уровня. Данный метод может быть использован для вычисления интегральных оценок качества любой динамической системы, в том числе для построения интегральной оценки социально-экономического развития.
Список литературы 1. Айвазян С.А. Интегральные индикаторы качества жизни населения: их построение и использование в социально-экономическом управлении межрегиональных сопоставлениях. М.: ЦЭМИ РАН. 2000. 56 с.
2. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: изд-во института математики. 1999. 270 с.
3. Концепция демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года. URL: http://www. demoscope. ru/weekly/knigi/koncepciya/ koncepciya25.html.
4. О мерах по реализации демографической политики Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2012 № 606.
5. Об утверждении Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года: Указ Президента Российской Федерации
от 09.10.2007 № 1351.
6. Проект Национальной программы демографического развития России. URL: http://www. rg. ru/2006/05/26/demografiya-proekt. html.
7. Рыбаковский В. В. Интегральная оценка демографического неблагополучия регионов России. URL: http://rybakovsky. ru/stati1a6.html.
8. Рыбаковский В. В. Динамика населения России и ее компоненты в 2001-2025 гг. // URL: http:// www. isras .ru/files/File/Socis/2011-12/Rybakovskiy. pdf.
9. URL: http://expert.ru/dossier/story/ demography/.
