Как сделать прогноз численности населения

Обновлено: 04.07.2024

7.1. Понятие, принципы и этапы демографического прогнозирования.

7.2. Краткая история демографического прогнозирования.

7.3. Классификация демографических прогнозов.

7.4. Методы демографического прогнозирования.

7.5. Гипотезы и сценарии демографического прогноза.

7.6. Прогнозы численности населения России и Мира.

Рекомендуемые файлы

7.1. Понятие, принципы и этапы демографического прогнозирования

Демографический прогноз – предсказание будущего состояния населения, характеризующегося совокупностью демографических показателей и тенденций.

Знание демографических прогнозов необходимо как для решения текущих социально-экономических задач, так и для реализации стратегического комплексного геополитического планирования с учётом человеческого фактора.

Демографическое прогнозирование производится на основе принципов демографического прогнозирования:

- учёт особенностей демографического развития в прошлом и настоящем;

- учёт специфик социально-экономической ситуации;

- использование достоверной информации (базы демографического прогноза);

- использование научных методов построения демографического прогноза и др.

Этапы демографического прогнозирования можно представить в следующем виде:

1. Определение объекта прогнозирования.

2. Выбор периода прогнозирования.

3. Установление базы прогноза.

4. Определение сценария и гипотезы прогноза.

5. Выбор метода прогнозирования и модели прогноза.

6. Расчёт модели и анализ результатов прогнозирования.

7.2. Краткая история демографического прогнозирования

Родоначальником демографического прогнозирования можно считать основателя научной демографии Джона Граунта, пришедшего к выводу (1662 г.), что население тогдашней Англии возрастает вдвое через каждые 280 лет. Позднее демографический прогноз был сделан английским священником Томасом Робертом Мальтусом в его книге "Опыт о законе народонаселения" (1798 г.). В ней период удвоения населения Англии оценивался в 25 лет и делался вывод о геометрической прогрессии роста населения. Согласно этим расчётам население современной Англии должно было бы приближаться к 3 млрд. человек. Главная ошибка Мальтуса и его предшественников состояла в трактовке воспроизводства населения как чисто биологического внесоциального явления.

Несмотря на явные недостатки, геометрическая прогрессия использовалась в демографическом прогнозировании и в более позднее время.

В России геометрической прогрессией руководствовался выдающийся русский учёный Д. И. Менделеев при расчёте демографических показателей на базе Всероссийской переписи населения 1897 года.

Далее западными учёными были сделаны попытки усложнения математической модели, построенной на базе геометрической прогрессии (построение логистической кривой). Однако никакое усложнение математической модели не может повысить точность демографических прогнозов, если не принимать в расчёт совокупное влияние на течение демографических процессов социальных, экономических, этнических и других факторов.

Одним из первых применил комплексный подход к оценке воспроизводства населения М. В. Ломоносов в сочинении "О размножении и сохранении российского народа".

Первый официальный комплексный прогноз народонаселения России, оценивавший будущую численность и половозрастную структуру населения страны и её регионов был выполнен в Госплане РСФСР в 1921г. под руководством Е. Тарасова и С. Струмилина.

На Западе в 70-х годах XX века по инициативе итальянского экономиста А. Печчеи был создан Римский клуб, объединявший учёных и политиков в области изучения актуальных проблем будущего мирового развития, включая проблемы народонаселения. Основные концепции членов этого клуба являлись по сути прогнозами-предостережениями об опасностях грядущей глобальной эколого-экономической катастрофы, связанной с истощением к концу XXI века важнейших природных ресурсов Земли. В этих прогнозах были сделаны выводы об ограничении рождаемости.

Современные демографические прогнозы нацелены на разработку и постоянное уточнение концепции "устойчивого развития общества", контуры которого были обозначены в 1992 году на конференции ООН по окружающей среде и её развитию. Главная идея сводилась к обеспечению перспективы сбалансированного развития общества и природы, при котором достигаются оптимальные параметры экономики, народонаселения и окружающей среды, гарантирующие их дальнейшую благоприятную для людей совместную эволюцию.

7.3. Классификация демографических прогнозов

Все демографические прогнозы можно классифицировать в зависимости от критерия их построения.

1. По длине периода прогнозирования:

1.1. Краткосрочные прогнозы – до 5 лет.

1.2. Среднесрочные прогнозы – от 5 до 30 лет.

1.3. Долгосрочные прогнозы – свыше 30 лет.

2. По целям прогнозирования.

2.1. Аналитический прогноз – включает оценку реальной ситуации с целью изучения динамики воспроизводства населения в случае сохранения всех ныне существующих условий.

Разновидность – прогноз-предостережение, целью которого является показ возможных неблагоприятных или опасных последствий сложившейся демографической ситуации.

2.2. Нормативный прогноз – включает разработку рекомендаций по достижению желаемого состояния демографических процессов.

2.3. Функциональный прогноз – прогноз численности и состава населения, трансформированный в уравнение.

3. В зависимости от метода:

3.1. Прогнозы на основе математических методов, включая методы экстраполяции и аналитический метод.

3.2. Прогнозы на основе метода передвижки возрастов (метода компонент).

3.3. Прогнозы на основе теории циклического этногенеза.

Методы прогнозирования являются базовой составляющей демографического прогнозирования. В зависимости от того, насколько правильно выбран тот или иной метод прогнозирования, зависит уровень точности демографического прогноза.

7.4. Методы демографического прогнозирования

7.4.1. Математические методы

А. Методы экстраполяции – простейшие методы прогнозирования, основанные на предположении неизменности среднегодовых темпов роста, среднегодовых абсолютных и относительных приростов.

Методы экстраполяции применяются в демографии для расчёта общей численности населения только при отсутствии резких колебаний рождаемости, смертности и миграции.

1). Метод экстраполяции по среднему абсолютному приросту

Математическая модель по этому методу имеет вид линейной функции:

t, (7.1)

где – прогнозируемый уровень численности населения;

– базовый уровень численности населения;

– абсолютный среднегодовой прирост численности населения;

t – период прогнозирования.

В реальности неизменные среднегодовые абсолютные приросты могут оставаться таковыми только непродолжительное время, поэтому прогнозирование численности населения с использованием указанной линейной функции может быть использовано только в краткосрочных прогнозах.

2). Метод экстраполяции по среднему темпу роста

Математическая модель по этому методу имеет вид степенной функции:

, (7.2)

где: – среднегодовой коэффициент роста численности населения.

В этой модели предполагается ежегодное изменение численности населения в одно и то же число раз, т.е. его рост (или снижение) в

От среднегодовых коэффициентов роста можно перейти к среднегодовым коэффициентам прироста, и тогда формулу (7.2) можно преобразовать следующим образом:

, (7.3)

Путём преобразования формулы (7.3) можно определить период удвоения населения:

(7.4)

(7.5)

(7.6)

(7.7)

(7.8)

Соответственно, период сокращения населения вдвое будет определяться по следующей формуле:

(7.9)

Задание 7.1. Известно, что коэффициент естественного прироста в населении Средней Азии составил 10%о (данные условные).

Требуется определить число лет, через которое численность населения увеличится в 2 раза при условии сохранения темпа роста и отсутствия миграции.

Определим период удвоения населения данного региона, используя формулу 7.8:

(лет).

3). Метод экстраполирования по экспоненте

Математическая модель по этому методу имеет вид экспоненциальной функции:

, (7.10)

где: e – основание натурального логарифма (2,7183);

Применение экспоненциальной функции более предпочтительно по сравнению с линейной функцией и степенной, т.к. это гарантирует, что численность населения не станет отрицательной.

Используя этот метод, можно рассчитать период удвоения численности населения и среднегодовой коэффициент прироста населения.

Период удвоения населения получаем путём следующих преобразований исходной формулы (7.10):

(7.12)

(7.13)

Соответственно, период сокращения населения вдвое будет тогда рассчитываться по следующей формуле:

(7.14)

Задание 7.2. Известно, что население одного из регионов России имеет среднегодовой темп сокращения, равный 1,41% (данные условные).

Требуется определить число лет, через которое постоянное население уменьшится в 2 раза.

Период сокращения населения вдвое рассчитаем по формуле 7.14:

(лет).

Среднегодовой коэффициент прироста населения можно определить путём преобразований промежуточной формулы расчёта (7.12):

(7.15)

(7.16)

Б. Аналитический метод – основан на подборе функции, наиболее близкой по своему графическому отображению к эмпирической кривой.

Например, часто применяется логистическая функция ("логистик" с греческого – искусство вычислять, рассуждать), особенность которой в демографическом прогнозировании состоит в том, что её приращение уменьшается по мере роста численности населения.

7.4.2. Метод передвижки возрастов (метод компонент)

Выше были представлены методы расчёта общей численности населения. Большое значение для целей социально-экономического планирования имеет прогноз будущего состава населения, в первую очередь по возрасту и полу. Для расчёта отдельных возрастных групп (а также – с разбивкой по полу) используют метод передвижки возрастов (за рубежом чаще называемый методом компонент).

Суть метода состоит в том, что первоначальная численность населения как бы "передвигается" в будущее, уменьшаясь за счёт умерших (и уехавших) и пополняясь за счёт родившихся (и приехавших). Следовательно, для прогноза необходимо знать базовую численность и структуру населения, а также – гипотезы относительно тенденций воспроизводства и миграции населения в прогнозном периоде.

Передвижка осуществляется по временным шагам, равным длине возрастной группы. Для этого численность возрастной группы населения в начале прогнозного периода умножается на коэффициент передвижки (дожития). Коэффициент передвижки – соотношение двух чисел смежных возрастных групп: живущих в возрасте "x+1" и "x" ( и ), взятых из таблицы смертности. При этом следует учитывать миграционное сальдо.

Модель передвижки возрастов имеет вид:

, (7.17)

где – численность возрастной группы " ";

– численность возрастной группы "";

– коэффициент передвижки в следующий возраст (вероятность жить в возрасте "");

МС – миграционное сальдо.

C использованием коэффициента миграционного сальдо, модель передвижки возрастов выглядит следующим образом:

, (7.18)

Задание 7.3. Требуется определить методом передвижки возрастов перспективную численность лиц в возрасте 4 лет на начало 2009 г. при условии сохранения имеющихся тенденций естественного и механического движения, если имеются следующие условные данные о численности населения по региону на начало 2005г. (таблица 7.1).

Исходные данные для расчёта перспективной численности населения

Численность населения на начало года, тыс. человек

Коэффициент передвижки в следующий возраст

Коэффициент механического прироста (сокращения) численности населения, %о

Расчет прогнозной численности наличного населения города с использование методов: скользящей средней, экспоненциального сглаживания и наименьших квадратов. Расчет ошибок полученных прогнозов при использовании каждого метода и сравнение результатов.

Рубрика	Экономика и экономическая теория
Вид	контрольная работа
Язык	русский
Дата добавления	15.02.2015
Размер файла	187,7 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Вариант 4

Задание 1. Имеются данные численности наличного населения города Г за 2003-2011 гг. (на начало года), тыс. чел

1. Постройте прогноз численности наличного населения города Г на 2012-2013 гг., используя методы: скользящей средней, экспоненциального сглаживания, наименьших квадратов.

2. Постройте график фактического и расчетных показателей.

3. Рассчитайте ошибки полученных прогнозов при использовании каждого метода.

4. Сравните полученные результаты, сделайте вывод.

Метод скользящей средней

прогнозный средняя сглаживание экспоненциальный

Для того, чтобы рассчитать прогнозное значение необходимо:

1. Определить величину интервала сглаживания, например равную.

2. Рассчитать скользящую среднюю для первых трех периодов:

Для решения задачи составим таблицу:

Данные численности наличного населения, тыс.чел.

Расчет средней отно-сительной ошибки

3. Рассчитав, скользящую среднюю для всех периодов строим прогноз на 2012 год:

Определяем скользящую среднюю m для 2011 года:

M2011= (102, 6+102, 5+102,6)/3=102,56=102,6

Строим прогноз на 2013 год:

Заносим полученный результат в таблицу.

Рассчитываем среднюю относительную ошибку

Данные численности наличного населения, тыс.чел.

Расчет средней отно-сительной ошибки

Метод экспоненциального сглаживания

Определяем значение параметра сглаживания

Определяем начальное значение U0 двумя способами:

1 способ (средняя арифметическая)

2 способ (принимаем первое значение базы прогноза) U0=106,8

Численность наличного населения города, тыс.чел. У t

Экспоненциально взвешенная средняя Ut

Рассчитываем экспоненциально взвешенную среднюю для каждого года:

Рассчитаем прогнозное значение:

U2012=102,5*0,2+(1-0,2)*103,4=103,2 ( 1 способ)

U2012=102,5*0,2+(1-0,2)*103,9=103,6 ( 2 способ)

Средняя относительная ошибка:

е =12,8/9=1,4% (1 способ)

е =15,3/9=1,7% ( 2 способ)

Метод наименьших квадратов

Для решения используем следующую таблицу.

Численность населения тыс.чел.

Расчет средней относительной ошибки

Определим условное обозначение времени как последовательную нумерацию периодов базы прогноза. Рассчитаем графы 4 и 5. Ур определим по формуле, а коэффициент a и b тоже по формуле:

Заносим полученные результаты в таблицу. Определяем прогнозное значение:

Сравнивая результаты, полученные при расчетах методом скользящей средней, методом экспоненциального сглаживания и методом наименьших квадратов, можно сказать, что средняя относительная ошибка при расчетах методом экспоненциального сглаживания попадает в пределы 1-10%. Это значит, что точность прогноза в данном случае является лишь удовлетворительной.

В первом и третьем случае точность прогноза является высокой, поскольку средняя относительная ошибка менее 1%. Но метод скользящих средних позволил получить более достоверные результаты (прогноз на 2012 год-102,6 тыс.чел., прогноз на 2013-102,5 тыс.чел.), так как средняя относительная ошибка при использовании этого метода наименьшая - 0,19%. Также можно сравнить факт и расчет на графике, что тоже свидетельствует о более точном прогнозе методом- скользящей средней.

Подобные документы

Решение с помощью метода скользящей средней, метода наименьших квадратов и экспоненциального сглаживания. Линейная зависимость валового выпуска продукции в стране от численности занятых. Определение величины интервала скольжения и временного ряда.

контрольная работа [79,2 K], добавлен 01.02.2011

Ознакомление с основами расчета численности безработных в заданном городе методом скользящей средней, экспоненциальных взвешенных и наименьших квадратов. Вычисление средней относительной ошибки. Построение графиков фактических и расчетных показателей.

контрольная работа [219,7 K], добавлен 24.09.2014

Основные особенности применения метода скользящей средней, этапы расчета прогнозного значения. Способы определения величины интервала сглаживания. Этапы постройки графика фактических и расчетных показателей. Анализ метода экспоненциального сглаживания.

контрольная работа [234,4 K], добавлен 13.03.2013

Задачи статистики населения. Назначение демографического прогнозирования. Расчёт и анализ показателей динамики численности населения России за 2000-2005 года. Методы исследования, применяемые в статистике населения. Показатели численности населения.

курсовая работа [1,1 M], добавлен 08.01.2010

Расчет показателей численности населения. Анализ миграции населения и расчет перспективной численности населения. Основные показатели уровня жизни населения. Выявление основной тенденции развития уровня потребления методом аналитического выравнивания.

странах, для которых характерны высокая смертность и низкая продолжительность жизни.

Для развитых стран наиболее подходящей и обычно применяемой разновидностью

Суть данного метода может быть кратко охарактеризована следующим образом.

статистикой за длительный период в прошлом. При этом есть основание надеяться, что

которого выполняется прогноз. Характеристики смертности последнего сравниваются с

фиксируются. Например, может оказаться, что прогнозируемое население с некоторым

как прогнозные её значения прогнозируемого населения.

является критическим для успеха прогнозирования смертности в данном случае.

Последней разновидностью референтного прогнозирования является сравнение с

достижение которых возможно применительно к данному населению.

таблицы смертности, описывающей этот демографический процесс применительно к

тому, что сначала подбирается подходящая таблица смертности, отражающая возможный

прогресс в борьбе с каждой из групп причин смерти, описанной Бенджамином. Затем

принимается решение о том, каким образом прогнозируемое население достигнет

оптимальной повозрастной смертности и как быстро это произойдет. После этого

рассчитываются прогнозные значения смертности, которые используются для передвижки

Последним из перечисленных вы ше методов прогнозирования является

прогнозирование, основанное на анализе динамики и прогнозе причин смертности. Суть

метода, предполагающего наличие хорошей статистики смертности по причинам,

заключается в разложении повозрастных вероятностей умереть от отдельных причин

смерти и последующем прогнозировании динамики последних (для каждой причины или

класса причин по отдельности). Полученные прогнозные значения частных вероятностей

смерти по причинам вновь интегрируются в суммарные вероятности смерти для каждого

возраста, которые обычным порядком используются для передвижки возрастов.

Итак, выбор конкретного метода определяется как целями прогнозирования, так и

доступной демографической информацией, а также располагаемыми ресурсами.

Наиболее сложным и интересным в творческом отношении этапом прогнозирования

рождаемости является прогнозирование общего уровня рождаемости или её повозрастных

коэффициентов. На э том этапе решающую роль приобретают теоретические концепции

демографа-прогнозиста, понимание им сути тех изменений, которые происходят с

рождаемостью, и сил, их вызывающих. В настоящее время для прогнозирования общего

уровня рождаемости применяются различные методы – от простой экстраполяции до

попыток разработки и применения математических моделей, учитывающих в заимосвязь

уровня рождаемости и социально-экономических факторов её определяющих.

Последнее было бы вероятно идеальным решением задачи прогнозирования

рождаемости. В этом случае прогнозные значения социально-экономических факторов

выступали бы в качестве входных параметров прогноза, на выходе которого получалось бы

значение суммарного и повозрастных коэф фициентов рождаемости. К сожалению, задача

создания подобных математических моделей не решена до сих пор из-за её невероятной

сложности и необходимости использования огромных информационных и вычислительных

ресурсов. Одним из возможных подходов к решению подобного рода задач является

применение метода множественной регрессии. Суть этого подхода состоит в том, что на

основании многолетних данных о величинах рождаемости и ряда социально-экономических

показателей (например, душевой доход, доли занятых среди женщин и т.п.) строится

уравнение множественной регрессии, связывающее значения рождаемости с уровнями

Большинство прогнозов рождаемости, однако, выполняются с помощью более

Самым простым методом является экстра поляция тенденций суммарного

коэффициента рождаемости на будущее с помощью той или иной математической функции,

Прогнозирование демографических процессов – это элемент долгосрочного комплексного планирования социально-экономического развития страны по показателям численности населения, рождаемости и смертности, а также миграционных процессов.

Сущность демографических процессов

Демографические процессы изучают закономерности воспроизводства населения, обусловленные общественно исторической значимостью этого процесса.

Данные прогнозирования демографических процессов используются при анализе и планировании развития экономики и социальной жизни, то есть практически во всех сферах жизнедеятельности.

Прогнозирование демографических процессов представляет собой расчет будущей численности, половозрастной структуры граждан в разрезе отдельных стран, их регионов, муниципальных образований, а также всего мира в целом.

Прогнозирование демографических процессов также ориентировано на определение средней продолжительности жизни, соотношения браков и разводов, среднего возраста заключения брака, структуры населения с точки зрения трудоспособности, возраста вступления в трудовую деятельность и выхода на пенсию и прочее.

Демографическое прогнозирование в современном виде формировалось под влиянием требований практики, потребностей правительств, органов государственного управления, отношения к демографическим факторам в контексте влияния на развитие общества и так далее.

Изначально демографический прогноз ориентировался только на определение будущей численность населения, исходя из темпов роста этого показателя в предшествующие периоды и сохранения половозрастной структуры. В настоящее время демографическое прогнозирование существенно изменилось, оно учитывает миграционные процессы, воспроизводство населения в разрезе половозрастного состава, трудовых ресурсов, занятого трудоспособного населения, профессионально-квалификационного состава.

Готовые работы на аналогичную тему

В качестве основных показателей демографического прогнозирования рассматривается следующая информация:

во-первых, численность семей;
во-вторых, средняя величина семьи;
в-третьих, интенсивность и направления миграционного потока граждан;
в-четвертых, средняя продолжительность жизни;
в-пятых, продолжительность трудовой деятельности в активной фазе;
в-шестых, структурные изменения населения и так далее.

Показатели демографического прогноза являются важными вследствие того, что оказывают прямое влияние на освоение территории государства, ее регионов. Качественные характеристики населения с точки зрения демографии оказывают влияние на эффективность функционирования общества, производительность труда и результаты финансово-хозяйственной деятельности.

Стадии разработки демографических прогнозов

Демографическое прогнозирование можно разделить на ряд стадий, к числу которых относятся:

Аналитическая стадия, содержание которой состоит в анализе демографической ситуации в государстве, его отдельных регионах, сложившейся на начало прогнозируемого периода, оценки результатов демографического развития общества за прошлые периоды, их сравнении с разработанными прогнозами, выявлении отрицательных тенденций и диспропорций демографического развития государства;

Целевая стадия, которая представляет собой обоснование целевой направленности демографического прогнозирования. Цели демографического прогнозирования в зависимости от характера их возникновения делятся на две группы:

Цели, которые ориентированы на решение демографических проблем, возникших в прошлых периодах;
Цели, которые направлены на изменение демографической ситуации в будущих периодах;

Расчетная стадия, суть которой сводится к обоснованию прогнозируемых показателей.

Правила демографического прогнозирования

Демографическое прогнозирование осуществляется в разрезе различных периодов времени:

краткосрочных, когда прогноз составляется на период от 1 до 10 лет;
среднесрочных, когда время прогнозирования колеблется в пределах от 10 до 25 лет;
долгосрочных, когда время прогнозирования колеблется в пределах от 25 до 50 лет;
сверх долгосрочных, когда период прогнозирования превышает 50 лет.

Чем более продолжительным является период прогнозирования, тем ниже точность прогнозирования. С практической точки зрения, по мнению специалистов в сфере демографии, наибольшей значимостью обладают прогнозы, период прогнозирования которых не превышает 20 лет. Однако и более долгосрочные прогнозы имеют свою значимость, несмотря на низкую точность.

Долгосрочные прогнозы позволяют корректировать государственное управление, регулировать социально-экономические процессы в стране, оптимизировать размещение производительных сил, разрабатывать генеральные схемы развития муниципальных образований, регионов, рационализировать использование различных ресурсов.

Демографические прогнозы оценивают вероятное влияние на демографические процессы в государстве таких факторов как экономические, экологические, внешнеэкономические, внутриполитические, социальные и прочие. Демографическое прогнозирование предусматривает следующие виды демографических прогнозов:

минимальный прогноз;
максимальный прогноз;
средний прогноз;
наиболее вероятный прогноз.

В совокупности эти варианты демографических прогнозов являются отражением возможных тенденций демографических процессов. Границы развития общества в демографическом плане определяются максимальным и минимальным вариантами прогнозов. Для разработки управленческих решений на государственном уровне применяется наиболее вероятный вариант прогноза.

Упрощенный подход к пониманию демографического прогнозирования рассматривается как определение численности населения государства или какой-либо его части, однако на самом деле практическая значимость такого прогнозирования существенно выше.

Читайте также: