Исследование зависимости рождаемости от влияющих региональных факторов и их корреляционных особенностей
Аннотация
Предмет. Внимание авторов сфокусировано на исследовании причин, влияющих на демографические процессы. Изучены факторы, влияющие на уровень, структуру и динамику рождаемости. Исследована сбалансированность пропорций структуры населения фертильных возрастов; изучены факторы социальной и экономической сферы, фактор здравоохранения, влияние материнского капитала на рождаемость. Выявлены взаимосвязи, присутствующие в совокупности факторов, влияющих на рождаемость, а также определена сила этого влияния с помощью корреляционно-регрессионного анализа. При анализе учитывался инерционный характер демографических и социально-экономических процессов; исследовано временное запаздывание. Представленное исследование расширяет понимание причин, влияющих на демографические процессы в условиях Российской Федерации.
Цель исследования состоит в выявлении методами корреляционно-регрессионного анализа новых механизмов повышения рождаемости, возможностей и перспектив улучшения демографической ситуации.
Методология. Исследование проведено на примере официальных статистических данных одного из регионов РФ – Удмуртской Республики. Анализируемый период: 2000-2022 годы. Обработка данных выполнена методами корреляционно-регрессионного анализа на языке программирования Python с учетом встроенных в дистрибутив библиотек.
Выводы. На рождаемость наиболее сильно влияют численность женщин в младшей фертильной группе 20-30 лет, количество зарегистрированных браков, количество рожденных детей в семье вторыми, численность занятого в экономике населения. Для них наблюдается тесная прямая корреляционная связь с коэффициентом корреляции выше 0,7. Менее сильное, но тоже существенное влияние, оказывает фактор – количество рожденных детей-первенцев в семье. Среди изученных показателей негативное влияние на рождаемость оказывает доля рожденных детей-инвалидов в общей численности рожденных детей.
Metrics
Литература
Агеев, А. И., Бахтизин, А. Р., Логинов, Е. Л., & Сидоренко, М. Ю. (2023). Стратегические перспективы демографической составляющей национальной силы России. Экономические стратегии, 5(191), 38–53. [Ageev, A. I., Bakhtizin, A. R., Loginov, E. L., & Sidorenko, M. Yu. (2023). Strategic Prospects of the Demographic Component of Russia's National Strength. Economic Strategies, 5(191), 38–53. (In Russian).] https://doi.org/10.33917/es-5.191.2023.38-53
Артемова, Н. В., Аксёнов, Н. А., & Маслова, О. Л. (2023). Статистический анализ влияния доходов и социально-экономических факторов на уровень рождаемости в Российской Федерации. Вестник Алтайской академии экономики и права, (6-2), 152–161. [Artemova, N. V., Aksyonov, N. A., & Maslova, O. L. (2023). Statistical Analysis of the Influence of Income and Socio-Economic Factors on the Level of Fertility in the Russian Federation. Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law, (6-2), 152–161. (In Russian).] https://doi.org/10.17513/vaael.2871
Баймурзина, Г. Р., & Бурханова, Ф. Б. (2022). Уверенность в будущем как фактор, влияющий на демографическое поведение в сфере рождаемости: обзор исследований. Вестник Южно-Российского государственного технического университета (НПИ). Серия: Социально-экономические науки, 15(4), 41–51. [Baimurzina, G. R., & Burkhanova, F. B. (2022). Confidence in the Future as a Factor Influencing Demographic Behaviour in Fertility: A Review of Studies. Bulletin of the South Russian State Technical University (NPI). Series: Socio-Economic Sciences, 15(4), 41–51. (In Russian).] https://doi.org/10.17213/2075-2067-2022-4-41-51
Басовский, Л. Е., & Басовская, Е. Н. (2023). О социально-экономических факторах демографических процессов в регионах современной России: рождаемость. Научные исследования и разработки. Экономика, 11(6), 27–30. [Basovsky, L. E., & Basovskaya, E. N. (2023). On socio-economic factors of demographic processes in the regions of modern Russia: fertility. Scientific Research And Development. Economics, 11(6), 27–30. (In Russian).] https://doi.org/10.12737/2587-9111-2023-11-6-27-30
Бахтизин, А. Р., Макаров, В. Л., Максаков, А. А., & Сушко, Е. Д. (2021). Демографическая агент-ориентированная модель России и оценка ее применимости для решения практических управленческих задач. Искусственные общества, 16(2). [Bakhtizin, A. R., Makarov, V. L., Maksakov, A. A., & Sushko, E. D. (2021). Demographic agent-based model of Russia and assessment of its applicability for solving practical management problems. Artificial Societies, 16(2). (In Russian).] https://doi.org/10.18254/S207751800015357-1
Вавилова, Д. Д. (2020). Нейросетевая модель прогнозирования человеческого капитала. Интеллектуальные системы в производстве, 18(1), 26–35. [Vavilova, D. D. (2020). Neural network model of human capital forecasting. Intelligent Systems in Manufacturing, 18(1), 26–35. (In Russian).] https://doi.org/10.22213/2410-9304-2020-1-26-35
Вавилова, Д. Д., & Кетова, К. В. (2022). Демографические проблемы современной Удмуртии. Ижевск: ИжГТУ имени М.Т. Калашникова. [Vavilova, D.D. & Ketova, K.V. (2022). Demographic problems of modern Udmurtia. Izhevsk: Kalashnikov Izhevsk State Technical University Publ. (In Russian).]
Вавилова, Д. Д. (2023). Информационно-аналитическая система анализа региональных социально-экономических процессов на основе комплексного использования динамических моделей различных типов. Прикладная информатика, 18(4), 97–110. [Vavilova, D. D. (2023). Information-analytical system of analysis of regional socio-economic processes on the basis of complex use of dynamic models of different types. Journal of Applied Informatics, 18(4), 97–110. (In Russian).] https://doi.org/10.37791/2687-0649-2023-18-4-97-110
Зубарев, Н. Ю., & Федулова, Д. Д. (2021). Прогнозирование демографических показателей в сфере рождаемости населения: инерционный прогноз Versus прогноз на основе машинного обучения. Ars Administrandi (Искусство управления), 13(2), 204–221. [Zubarev, N. Yu., & Fedulova, D. D. (2021). Forecasting demographic indicators in the sphere of population fertility: inertial forecast Versus pro-forecast on the basis of machine learning. Ars Administrandi, 13(2), 204–221. (In Russian).] https://doi.org/10.17072/2218-9173-2021-2-204-221
Кашепов, А. В. (2019). Методология анализа и прогнозирования рождаемости на основе влияния экономических факторов. Социально-трудовые исследования, (2), 16–28. [Kashepov, A. V. (2019). Methodology of Fertility Analysis and Forecasting based on the Influence of Economic Factors. Social & labour research, (2), 16–28. (In Russian).] https://doi.org/10.34022/2658-3712-2019-35-2-16-28
Кетова, К. В. (2007). Об одной задаче макроэкономической динамики региона с учетом факторов экономического развития. Вестник Ижевского государственного технического университета, 3(35), 33–40. [Ketova, K. V. (2007). About one task of macroeconomic dynamics of the region taking into account the factors of economic development. Bulletin of Izhevsk State Technical University, 3(35), 33–40. (In Russian).]
Кишенин, П. А. (2023). Итоговая рождаемость реальных поколений в демографических прогнозах: сравнительный анализ перспектив изменений в странах бывшего СССР. Демографическое обозрение, 10(1), 79–107. [Kishenin, P. A. (2023). Total fertility of real generations in demographic forecasts: a comparative analysis of the prospects of changes in the countries of the former USSR. Demographic Review, 10(1), 79–107. (In Russian).] https://doi.org/10.17323/demreview.v10i1.17261
Латов, Ю. В., & Латова, Н. В. (2021). Скрытая дилемма российской социально-экономической политики стимулирования рождаемости. Журнал экономической теории, 18(3), 389–402. [Latov, Yu. V., & Latova, N. V. (2021). Hidden dilemma of the Russian socio-economic policy of fertility stimulation. AlterEconomics, 18(3), 389–402. (In Russian).] https://doi.org/10.31063/2073-6517/2021.18-3.5
Легчилина, Е. Ю. (2018). Оценка влияния трансформации социально-трудовых отношений на демографическую ситуацию. Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление, (2), 96–103. [Legchilina, E. Yu. (2018). Assessment of the impact of the transformation of socio-labour relations on the demographic situation. Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and Management, (2), 96–103. (In Russian).]
Макаров, В. Л., & Бахтизин, А. Р. (2022). Долгосрочное демографическое прогнозирование в новых реалиях. Научные труды Вольного экономического общества России, 235(3), 85–94. [Makarov, V. L., & Bakhtizin, A. Р. (2022). Long-term demographic forecasting in the new realities. Scientific Works of the Free Economic Society of Russia, 235(3), 85–94. (In Russian).] https://doi.org/10.38197/2072-2060-2022-235-3-85-94
Макаров, В. Л., & Бахтизин, А. Р. (2023). Основные направления социально-экономического развития России: обоснование и оценка последствий (по итогам модельных исследований ЦЭМИ РАН). M.: ЦЭМИ РАН. [Makarov, V. L., & Bakhtizin, A. R. (2023). The main directions of socio-economic development of Russia: substantiation and assessment of consequences (based on the results of modelling studies of CEMI RAS). M.: TSEMI RAN Publ. (In Russian).]
Орешников, В. В., & Низамутдинов, М. М. (2019). Прогноз демографического развития муниципального образования с применением методов экономико-математического моделирования. Региональная экономика: теория и практика, 17(2), 383–398. [Oreshnikov, V. V., & Nizamutdinov, M. M. (2019). Forecast of demographic development of municipal formation with the use of methods of economic and mathematical modelling. Regional Economics: Theory and Practice, 17(2), 383–398. (In Russian).] https://doi.org/10.24891/re.17.2.383
Петросян, А. Н. (2021). Рождаемость в муниципальных образованиях России в 2011-2019 гг. Демографическое обозрение, 8(3), 42–73. [Petrosyan, A. N. (2021). Fertility in Russian municipalities in 2011-2019. Demographic Review, 8(3), 42–73. (In Russian).] https://doi.org/10.17323/demreview.v8i3.13266
Русяк, И. Г. (2003). Об одной задаче управления демоэкономическим состоянием региона. Интеллектуальные системы в производстве, (2), 151–160. [Rusyak, I. G. (2003). About one task of management of demo-economic state of the region. Intelligent Systems in Manufacturing, (2), 151–160. (In Russian).]
Файзуллин, Р. В., Абашева, О. В., Чиченков, И. И., & Роков, А. И. (2020). Конкурентные преимущества использования интеллектуального капитала. Вестник университета, (6), 55–62. [Faizullin, R. V., Abasheva, O. V., Chichenkov, I. I., & Rokov, A. I. (2020). Competitive advantages of intellectual capital utilization. Vestnik universiteta, (6), 55–62. (In Russian).] https://doi.org/10.26425/1816-4277-2020-6-55-62
Черепанова, А. С. (2023). Эконометрическое моделирование влияния фактора материнского капитала на уровень рождаемости в регионе. Интеллектуальные системы в производстве, 21(2), 58–68. [Cherepanova, A. S. (2023). Econometric modelling of the influence of the maternal capital factor on the birth rate in the region. Intelligent Systems in Manufacturing, 21(2), 58–68. (In Russian).] https://doi.org/10.22213/2410-9304-2023-2-58-68
Шмидт, Ю. И., Солдатова, Л. И., & Мухина, Д. В. (2021). Экономико-математическое моделирование демографических процессов в контексте формирования приоритетов региональной политики. Экономика и предпринимательство, (4), 494–499. [Schmidt, Y. I., Soldatova, L. I., & Mukhina, D. V. (2021). Economic and mathematical modelling of demographic processes in the context of forming regional policy priorities. Economy and entrepreneurship, (4), 494–499. (In Russian).] https://doi.org/10.34925/EIP.2021.129.4.094
Юмагузин, В. В., & Винник, М. В. (2022). Прогноз численности и демографической нагрузки населения России до 2100 года. Проблемы прогнозирования, 4(193), 98–111. [Yumaguzin, V. V., & Vinnik, M. V. (2022). Forecast of the number and demographic load of the Russian population up to 2100. Studies on Russian Economic Development, 4(193), 98–111. (In Russian).] https://doi.org/10.47711/0868-6351-193-98-111
Ketova, K. V. (2020). Modelling a human capital of an economic system with neural networks. Journal of Physics: Conference Series, 012035. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1703/1/012035
Sobotka, T., Matysiak, A., & Brzozowska, Z. (2019). Policy responses to low fertility: How effective are they? Technical Division Working Paper Series Population & Development Branch.
Sorvachev, I., & Yakovlev, E. (2019). Short-Run and Long-Run Effects of Sizable Child Subsidy: Evidence from Russia. New Economic School.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
