Прогноз численности населения

Демографическим процессам свойственна инерционность. Поэтому самый элементарный подход состоит в выяснении тенденций прошлого и обосновании того, что в будущем эти тенденции сохранятся. Этому подходу соответствует метод экстраполяции, который позволяет дать ответ на вопрос о динамике численности населения, если развитие будет осуществляться по данной закономерности. Экстраполировать будущую численность населения можно, используя такие статистические характеристики ряда динамики, как средний абсолютный прирост, средний темп роста и прироста, а также аналитические функции.

Наиболее известными и простыми моделями, характеризующими изменения численности населения, являются экспоненциальная (показательная) и логистическая функции.

Наибольшее распространение получили экспоненциальные функции. Они могут быть выбраны в качестве аналитической только при условии постоянного коэффициента прироста,. Предполагается, что изменение уровней численности населения происходит по геометрической прогрессии. Прогнозное значение определяется на основе: ,

где L_t – численность населения в прогнозируемом периоде

L_o – численность населения в данный период времени

р – коэффициент естественного прироста

е – основание натурального логарифма.

Пример: численность населения в 2000 году – 10 млн. человек. Коэффициент естественного прироста – 0,0124. Определить численность населения в 2005 году. L₂₀₀₅ = 10е^0,0124х5.

Если необходимо определить через какое время t численность населения достигнет определенного количества, то на основании исходной формулы после логарифмирования получим:

,

Ввиду того, что уровень естественного прироста на практике не остается постоянным в течение длительного периода, эта модель может использоваться для краткосрочного периода.

Прогнозы на основе среднего абсолютного прироста и среднего темпа роста также относятся к краткосрочным прогнозам.

Для самых общих и приближенных оценок (гипотетические прогнозы) в анализе демографических процессов используется формула:

с – постоянная величина, равная 100 или 1000 в зависимости от того, на какое число населения исчислен коэффициент естественного прироста (р).

Логистическая кривая используется в качестве аналитической функции тогда, когда при коэффициент естественного прироста постоянно уменьшается:

,

L_n – численность населения в момент максимального роста

t – порядковый номер года

a_o, a₁ – параметры функции

Для построения демографических прогнозов на базе методов статистического моделирования используются регрессионные модели. Они применяются для демографических прогнозов тогда, когда оценка должна быть произведена в зависимости от набора факторов, оказывающих существенное влияние на конкретный фактор роста населения. Уровни демографических явлений складываются под влиянием многообразно переплетающихся факторов, таких, как социальные условия, изменения в области надстройки, исторические традиции, биологические факторы и другие. Среди этих факторов ведущее место принадлежит социально-экономическим факторам.

Задача анализа демографических процессов состоит в том, чтобы раскрыть взаимосвязи в этих процессах, отделить внутренние факторы от внешних, качественно выразить взаимосвязи и использовать их для управления демографическими процессами. Построение многомерных регрессионных моделей позволяет учитывать влияние среды, в которой происходит рост численности населения, иной демографический процесс. Этот вид прогнозов чаще всего используется в региональном анализе народонаселения, изучении занятости трудоспособного населения, миграции.