CC BY
14
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ СРЕДНЕГОДОВОЙ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ В РАМКАХ ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ НАСЕЛЕНИЯ ПРИВОЛЖСКОГО
ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА
Д.Р. Багаутдинов, магистрант
Научный руководитель: Панасюк М.В. д-р геогр. наук, профессор Казанский федеральный университет (Россия, г. Казань)
DOI:10.24412/2500-1000-2021-5-2-83-85
Аннотация. В данной работе произведено прогнозировании среднегодовой численности населения Приволжского федерального округа двумя разными способами - методом ARIMA и методом прогнозирования по темпам роста. Полученные в ходе работы результаты можно использовать в дальнейшем для работ в сфере реализации целей пространственного развития.
Ключевые слова: прогнозирование, ARIMA, прогнозирование по темпам роста, численность населения ПФО, пространственное развитие
В «Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» говорится о том, что при росте демографической нагрузки на трудоспособное население и возрастающей миграционной подвижности, отмечается стабилизация численности населения в большинстве субъектов Российской Федерации. Сохраняется устойчивое снижение численности населения городов с количеством жителей менее 100 тыс. человек, а также сельских территорий, за исключением большей части южных районов европейской части Российской Федерации и территорий и населенных пунктов, входящих в крупные городские агломерации и крупнейшие городские агломерации [1]. Изучение изменений среднегодовой численности населения и в и ее прогнозирование проводится в рамках исследования пространственного развития систем населения Приволжского федерального округа в 2000-2019 годах. За выбранный период произошла череда событий, серьезно затрагивающих системы населения, их пространственное развитие. Среди таких событий можно выделить: сокращение количества сельского населения при увеличении численности жителей крупнейших
населенных пунктов, развитие транспортной инфраструктуры и современных технологий, которые повлекли за собой процессы субурбанизации, возрастание роли миграций населения, в том числе маятниковых. Анализ данных преобразований систем населения и прогноз изменений позволит выявить основные тенденции и характерные особенности данной территории, а также будет использован автором как часть исследования пространственного развития систем населения ПФО.
Прогнозирование среднегодовой численности населения будет производится 2-мя методами. Первый метод более простой и представляет прогнозирование численности населения темпами роста [2]. Второй метод - прогнозирование по интегрированной модели авторегрессии - скользящего среднего (АШМА), которая является одним из наиболее часто используемых методов прогнозирования временных рядов [3]. Расчеты происходят в программе для статистической обработки данных Я. Данные по среднегодовой численности населения взяты за период 2000-2019 годов с сайта федеральной службы государственной статистики [4], результаты прогнозирования представлены в таблице.
Таблица. Прогноз среднегодовой численности населения ПФО, тыс. чел.
ARIMA Темпами роста
2020 2021 2022 2023 2024 2020 2021 2022 2023 2024
ПФО 29210,61 29076,27 28940,58 28804,14 28667,27 29227,41 29112,77 28998,58 28884,84 28771,54
Республика Башкортостан 4033,00 4025,20 4021,34 4019,78 4018,55 4040,80 4037,00 4033,21 4029,42 4025,63
Республика Марий Эл 678,77 677,63 676,50 675,37 674,23 676,80 673,72 670,65 667,60 664,56
Республика Мордовия 787,39 781,88 776,37 770,86 765,35 787,02 781,19 775,40 769,65 763,94
Республика Татарстан 3904,06 3907,04 3909,86 3912,62 3915,35 3906,71 3912,72 3918,75 3924,78 3930,83
Удмуртская Республика 1497,57 1490,64 1483,55 1476,40 1469,21 1499,73 1495,26 1490,82 1486,38 1481,96
Чувашская Республика 1215,21 1209,81 1204,42 1199,03 1193,63 1215,05 1209,53 1204,03 1198,55 1193,10
Пермский край 2593,96 2584,43 2575,85 2567,45 2558,77 2591,81 2578,69 2565,64 2552,65 2539,73
Кировская область 1257,67 1249,37 1242,07 1235,09 1227,84 1254,15 1241,13 1228,25 1215,51 1202,89
Нижегородская область 3195,24 3181,68 3168,12 3154,57 3141,01 3188,90 3169,12 3149,47 3129,94 3110,53
Оренбургская область 1952,34 1944,77 1937,21 1929,64 1922,08 1947,67 1935,52 1923,44 1911,44 1899,51
Пензенская область 1298,67 1286,30 1274,96 1264,56 1254,80 1302,93 1294,13 1285,38 1276,69 1268,06
Самарская область 3177,24 3174,89 3172,83 3170,01 3165,99 3176,00 3170,71 3165,43 3160,15 3154,89
Саратовская область 2411,52 2393,51 2377,83 2364,25 2352,07 2417,79 2404,26 2390,81 2377,42 2364,12
Ульяновская область 1225,70 1217,30 1208,90 1200,50 1192,10 1225,00 1215,96 1206,99 1198,09 1189,25
Согласно полученным результатам, среднегодовая численность населения в 2020-2024 годах будет непрерывно снижаться как в целом в ПФО, так и во всех отдельных регионах, за исключением республики Татарстан, где согласно прогнозу, ожидается непрекращающийся рост населения. В целом для ПФО по методу ЛШ-
МА к 2024 году прогнозируется снижение численности населения на 675 тысяч человек по сравнению с 2019 годом, согласно прогнозу по темпам роста сокращение населения за этот же период составит 571 тысячу человек. Результаты прогнозов представлены на рисунке.
Рис. Прогноз среднегодовой численности населения ПФО, тыс. чел.
Согласно представленным данным, ленности населения рационально исполь-наблюдается некоторое различие прогно- зовать для исследования пространственно-зов, однако общая тенденция сохраняется го развития [5]. Результаты исследования и показывает то, что население ПФО про- могут быть использованы для дальнейшей должит сокращаться. Выводы о наиболее работы автора по исследованию простран-подошедшем методе можно будет сделать ственного развития систем населения в 2024 году, при наличии реальных данных ПФО или в работах, приуроченных к реа-по среднегодовой численности населения. лизации целей пространственного развиВ дальнейшем, анализ среднегодовой чис- тия Российской Федерации до 2025 года.
Библиографический список
1. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года: утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р.
2. Основные показатели динамики экономических явлений. - [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://edu.tltsu.ru/sites/sites_content/site216/html/media96435/lec_13.pdf (Дата обращения: 29.05.2021)
3. Трофимов П.Ю. Прогнозирование временных рядов методом ARIMA / П.Ю. Трофимов, В.Ю. Носков // Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве: сборник докладов VI Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных (ТИМ'2017) с международным участием (Екатеринбург, 11-12 мая 2017 г.). - Екатеринбург: УрФУ, 2017. - С. 260-262.
4. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). - [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://rosstat.gov.ru (Дата обращения: 20.05.2021)
5. Лаженцев В.Н. Пространственное развитие (примеры Севера и Арктики) // Известия Коми НЦ УрО РАН. - 2010. - №1. - С. 97-104.
FORECASTING THE AVERAGE ANNUAL POPULATION WITHIN THE FRAMEWORK OF RESEARCH POPULATION SYSTEMS OF THE VOLGA
FEDERAL DISTRICT
D.R. Bagautdinov, Graduate Student
Supervisor: M.V. Panasyuk, Doctor of Geographical Sciences, Professor Kazan Federal University (Russia, Kazan)
Abstract. In this paper forecast the average annual population of the Volga Federal District in two different ways - the ARIMA method and the growth rate forecasting method. The results obtained in the course of the work can be used in the future for work in the field of realizing the goals of spatial development.
Keywords: forecasting, ARIMA, forecasting by growth rates, population of the Volga Federal District, spatial development.
