Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Моделирование демографических процессов в Кировской области тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученаd>кандидат экономических наук
Автор Чучкалова, Светлана Владимировна
Место защиты Киров
Год 2011
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Моделирование демографических процессов в Кировской области"

На правах рукописи

Чучкалова Светлана Владимировна

МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ В КИРОВСКОЙ ОБЛАСТИ

08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

2 3 [ШН 2011

Пермь - 2011

4850937

Работа выпонена в государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Вятский государственный университет".

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор, Шатров Анатолий Викторович

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, ректор Вятского социально-экономического института Сизов Владимир Сергеевич

доктор социологических наук, кандидат экономических наук, профессор, Кузьмин Александр Иванович

Ведущая организация: Московский государственный уни-

верситет им. М.В.Ломоносова

Защита состоится 5 июля 2011г. в 13-00 часов на заседании диссертационного Совета ДМ 212.18.07 при ГОУ ВПО Пермский государственный университет по адресу: 614990, г. Пермь, ул. Букирева, 15, зал заседаний Ученого совета.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Пермского государственного университета, с авторефератом - в библиотеке и на сайте Пермского государственного университета www.psu.ru.

Автореферат разослан У иубКЛ 2011г.

Ученый секретарь диссертационного совета: доктор экономических наук, профессор

К.В. Пьянкова

' Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования.

Человеческое общество представляет собой сложную систему, постоянно развивающуюся и изменяющуюся. В последнее время особенно привлекает исследователей область демографии. С одной стороны идет постоянный рост населения мира, с другой стороны, в ряде стран, среди которых Россия, происходит сокращение численности населения.

Во многих регионах нашей страны сохраняется тенденция превышения смертности над рождаемостью, старение населения, миграционный отток.

При этом каждый регион является уникальным демографическим объектом, динамика численности населения которого, имеет свои особенности и поэтому заслуживает пристального наблюдения.

Вопрос демографии в Кировской области предельно актуален. Тенденция уменьшения численности населения в области сохраняется на протяжении последних лет. С 1990 г. по 2009 г. население области уменьшилось на 250,525 тыс. человек.

Население области продожает стареть, доля лиц старше трудоспособного возраста в общей численности населения выросла с 11% в 1990 году до 23% в 2009 году. По России произошло увеличение с 18,71% в 1990 году до 21,6% в 2009 году.

Отмечается устойчивое ускорение миграционной убыли, за 2009 год на 3569 человек число выехавших за пределы области превышало количество прибывших на ее территорию.

Не смотря на то, что в последнее время рождаемость увеличивается, смертность все же превышает рождаемость, в 2005 году смертность больше рождаемости в 2,04 раза, а в 2009 году в 1,46 раза. По России в 2005 году смертность больше рождаемости в 1,58 раза, а в 2009 году в 1,24 раза, по Привожскому федеральному округу в 2009 году превышение в 1,31 раза.

Среди факторов, наиболее сильно влияющих на демографическую ситуацию в области, в частности на высокую смертность, можно выделить неблагоприятную социально-экономическую ситуацию.

Для разработки эффективной демографической политики в условиях современной экономики особую актуальность приобретает анализ и прогнозирование процессов воспроизводства численности и структуры населения. Значимость подобного рода исследований продиктована также тем, что обострение демографической ситуации является следствием серьезных экономических и социальных перемен, которые произошли в обществе за последние десятилетия.

Демографические изменения влияют на все сферы экономики. Необходимо моделирование демографических процессов, для того чтобы управлять экономическими процессами, решать глобальные проблемы развития региональной экономики.

Степень разработанности проблемы исследования.

Вопросам моделирования демографических процессов посвящены многие работы зарубежных и отечественных исследователей. Среди ученых, внесших существенный вклад в изучение этого вопроса можно отнести: Д.Граунта, У.Петги, Э.Галея, Л. Кегле, Ахила, Ж. Бертильона, Г. Кинга, Т.Мальтуса, Ферхюльста, Д. Форрестера, Д. Медоуза, У. Фарра, А.Д. Лотки, В. Лексиса, М. Кремера, П.К. Уэптона и др.

Из отечественных ученных огромный вклад внесли: И.Ф.Герман, Д.К. Шелестов, В.И. Покровский, В.И. Гребенщиков, С.Г. Струмилин, Е.Тарасов, А.Я. Боярский, С.П.Капица, A.B. Подлазов, A.B. Коротаев, A.C. Маков, Д.А. Хатурина, Д.И. Валентей, А.Я. Кваша, Д.Эдиев, В.А. Борисов и др.

Результатом этих исследований является обширный научный материал, ориентированный на изучение и прогнозирование демографических процессов, как в отдельной стране, так и во всем мире. Все это создает научно-методическую основу для дальнейшего научного поиска.

Большая часть известных работ посвящена вопросам моделирования демографических изменений во всем мире. Еще со времен Мальтуса ученых воновал вопрос о том, что численность населения мира ограничена потоком несущей способности земли. Ученые были обеспокоены экспоненциальным ростом населения мира. В последнее же время наблюдается фаза демографического перехода.

Серия работ по изучению макрообъекта Мир-система выпонена С.П. Капицей', A.B. Коротаевым, A.C. Маковым, Д.А. Хатуриной2. В таких исследованиях рассматривается феноменологический подход относительно агрегированных демографических понятий и мало уделяется внимания половозрастному составу населения.

Ряд ученых применяли и применяют для изучения половозрастного состава населения метод передвижек3.

Мир в целом представляет собой закрытую демографическую систему и моделирование демографических процессов таких систем изучено достаточно хорошо. На мезоуровне многие демографические модели не применимы, т.к. из-за миграционных процессов система становится открытой.

Поэтому необходимо моделирование и прогнозирование демографических процессов в отдельных регионах страны. Необходимо построение демографических моделей на мезоуровне.

Цели и задачи исследования.

Цель исследования: формирование модели демографии Кировской области с учетом социально-экономических факторов.

В ходе исследования были поставлены и решены следующие задачи:

1 Капица, С.П., Курдюмов, С.П., Малинецкий, Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. - М.: Наука, 1997

2 Коротаев, А. В., Маков, А. С., Хатурина, Д. А. Законы истории. Математическое моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны. М,: ДомКнига, 2005.

3Харченко, Л.П. Демография: учеб. пособие. М.: Омега-Л, 2009. - 350 е.,

Борисов, В. А. Демография - М. Издательский дом NOTABENE, 2001. - 272 с.

выявить основные факторы, влияющие на рождаемость, смертность, на миграционные процессы области;

построить динамическую модель демографических процессов;

создание программного комплекса имитационного моделирования динамики демографических страт Кировской области;

построить модель экономического потенциала области;

построить модель качества жизни области и исследовать его влияние на численность населения;

применить метод компонентов (передвижек возрастов) при прогнозировании численности населения Кировской области;

Х построить прогноз численности населения с учетом социально-экономических факторов;

проанализировать влияние демографических процессов на экономику региона.

Объектом исследования является население Кировской области.

Предметом исследования являются тенденции развития демографических процессов в Кировской области.

Методологической и теоретической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по анализу и прогнозированию численности и состава населения, вопросам статистики, эконометрики и компьютерной обработки данных, а также методологические разработки и рекомендации Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации и Территориального органа Росстата по Кировской области.

В , качестве исследовательского инструментария использовались методы системной динамики, многомерные статистические методы корреляционного, регрессионного, компонентного и кластерного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Обработка информации проводилась с использованием пакетов прикладных программ лStatistica 6.0, лMicrosoft Excel и пакета динамического программирования Ithink 8.0.

Проведенное исследование соответствует:

Паспорту специальности ВАК 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики по научным направлениям:

1.2. Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей.

1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.

2.1. Развитие теории, методологии и практики компьютерного эксперимента в социально-экономических исследованиях и задачах управления.

Информационную базу исследования составили статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Росстата по Кировской области, материалы периодических изданий и ресурсы сети Интернет по теме диссертации.

Научная новизна диссертационного исследования. В процессе исследования лично автором получены следующие результаты, определяющие научную новизну работы и являющиеся предметом защиты:

1. Впервые для Кировской области разработана динамическая модель с учетом социально-экономических факторов, влияющих на демографическую ситуацию. Построено отображение социально-экономических процессов в виде компьютерной программы, (пп. 1.9,2.1 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

2. Рассчитаны интегральные индексы качества жизни для субъектов Привожского федерального округа с учетом двух подходов расчета индекса качества жизни. Построены динамические модели для расчета индекса качества жизни населения и экономического потенциала региона, (п. 1.2 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

3. Для сравнения с результатами, полученными с помощью динамической модели демографии, применен метод возрастных передвижек с учетом миграционных процессов для сельского и городского населения Кировской области, (п. 1.2 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

Теоретическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методов математического моделирования как инструментов повышения результативности принятия управленческих решений.

Практическая значимость исследования. Практическая значимость диссертации заключается в разработке модели демографических процессов Кировской области и ее внедрении для эффективности управления в административный сектор по социально-экономическим вопросам Кировской области (имеется акт о внедрении программы).

Апробация результатов исследования. Основные результаты диссертационной работы апробированы в публичных выступлениях и докладах на ряде международных и всероссийских научных конференций и получили положительные отзывы:

Х Международная научная конференция Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании. Екатеринбург, УГТУ-УПИ, 2007 г.

X Международная научная студенческо-аспирантская конференция Актуальные проблемы философии, социологии и политологии, экономики и психологии, г. Пермь, ПГУ, 2007 г.

Международная конференция Математика. Компьютер. Образование, г. Дубна, г. Пущино, 2008 ,2009, 2010,2011 гг.

Х IV Всероссийский симпозиум по экономической теории, г. Екатеринбург, 2010 г.

Всероссийская научно-практическая конференция Актуальные проблемы механики, математики, информатики, г. Пермь, 2010 г.

Всероссийская научная конференция ЭКОМОД, г.Киров, 2008, 2009, 2010 гг.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 23 статьи (в соавторстве 13) общим объемом 5,1 п. л. (лично автором выпонено 3,75 п. л.), из них 4 опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованной литературы, двенадцати приложений.

Материал исследования изложен на 126 страницах, включая 26 рисунков и 32 таблицы. Список использованной литературы содержит 82 наименования. В приложение (33 стр.) вынесен табличный и статистический материал, необходимый в работе.

Во введении отражена степень проработанности исследуемых проблем, показана актуальность диссертационного исследования, его научная новизна и практическая значимость.

В первой главе Модели роста народонаселения рассмотрены основные методы изучения динамической системы население. Представлены результаты анализа известных моделей мир-система. Обоснован выбор имитационного динамического моделирования для изучения демографических процессов региона.

Во второй главе Динамическая модель демографии Кировской области с учетом социально-экономических факторов строится модель демографических процессов с учетом факторов, влияющих на общий коэффициент смертности и общий коэффициент рождаемости, и с учетом миграционного прироста. Выбор значимых факторов осуществляется с помощью корреляционно-регрессионного анализа. Выпонена реализация модели в компьютерном пакете Шипк. Строится прогноз численности возрастных групп: моложе трудоспособного возраста, трудоспособного возраста, старше трудоспособного возраста для мужчин и женщин села и города. Проведение компьютерных экспериментов указывает на то, что повлиять существенным образом на динамику уменьшения численности региона в ближайшей перспективе возможно путем создания допонительных рабочих мест. Для этого была построена динамическая модель экономического потенциала Кировской области, которая связана с демографической моделью через соотношение числа рабочих мест к численности экономически активного населения.

В третьей главе Качество жизни и его влияние на динамику демографии проанализированы различные подходы к изучению качества жизни населения (КЖН). Отмечены важность и необходимость построения интегрального индекса КЖН. Проведено ранжирование регионов Привожского федерального округа за 2005 и 2008 гг. Так как качество жизни непосредственно влияет на миграционные потоки региона, была построена динамическая модель качества жизни с помощью мультипликативной функции, учитывающей социально-экономические факторы.

В четвертой глазе Метод передвижки возрастов при моделировании демографии Кировской области для сравнения с результатами построенной

динамической модели рассмотрен еще один метод прогнозирования численности населения. Метод передвижки возрастов дает прогноз половозрастной структуры населения региона. Также метод был применен отдельно для населения города и села с учетом миграции.

В пятой главе Влияние демографических процессов на экономические процессы региона обосновывается значимость демографических прогнозов для экономики. Анализируются последствия демографических изменений в образовании, на рынке труда.

В заключении сформулированы основные выводы, полученные в результате проведенных исследований.

В списке литературы приведены работы отечественных и зарубежных авторов, которые использовались при выпонении диссертационного исследования.

Основные положения и результаты исследования, выносимые на защиту

1. Впервые для Кировской области разработана динамическая модель демографических процессов с учетом социально-экономических факторов.

В общем виде соотношение, описывающее эволюцию численности населения, имеет вид:

=х,+г,*х1-Р,*х1+у, ^

Данное соотношение учитывает количество умерших людей, родившихся и миграцию населения: х, - численность населения, г Ч общий коэффициент рождаемости, Д- общий коэффициент смертности, у,- миграционный прирост за год X (разность между въехавшими и выехавшими людьми).

Для определения факторов, влияющих на рождаемость и смертность, была взята выборка из 15 медицинских и социально-экономических показателей с 1998 г. по 2008 г.:

хх - кв. метры площади на душу населения; х2 - величина прожиточного минимума в руб.; х, - доля студентов высших учебных заведений, приходящаяся на одного жителя области; х4 - средняя начисленная заработная плата в руб.; х5 - стоимость коммунальных услуг в руб.; х6 - стоимость минимального набора продуктов в руб.; х1 - индекс промышленного производства в % к пред. году; х% - выпуск валового регионального продукта в тысячах руб. на душу населения; х9 - количество безработных в %; х]Д - расходы на здравоохранение в рублях на душу населения; хп - число абортов на 1000 женщин; х12 -загрязняющие выбросы в атмосферу в кг. на душу населения; х|3 - потребление крепких акогольных напитков в литрах на душу населения; х14 - продажа пива надушу населения (в литрах); х15 - численность врачей на 10000 населения.

С помощью пошаговой регрессии в компьютерном пакете 81аЙ5Йса были выявлены существенные факторы. Включение и удаление осуществлялось с помощью статистики Б.

В результате остались следующие социально-экономические факторы, влияющие на коэффициент рождаемости:

д[8 - выпуск валового регионального продукта в тысячах руб. на душу населения;

дс,Д - расходы на здравоохранение в рублях на душу населения; - число абортов на 1000 женщин.

Таблица 1

Значимые факторы, влияющие на рождаемость

N=10 Regression Summary for Dependent Variable: r (Spreadsheetl R= .95680209 R?= ,91547023 Adjusted R?= .87320535 F(3,6)=21,660 p<.00128 Std.Errorof estimate: ,00034

Beta Std.Err. of Beta В Std.Err. of В t(6) p-level

Intercept 0,006546 0,004900 2,53360 0,023000

хЗ 0,478188 0,282101 0,000053 0,000031 2,69509 0,014099

х11 -0,339682 0,268723 -0,000053 0,000042 -2,46406 0,025310

Х10 0,292238 0,134222 0,000000 0,000000 2,47727 0,037233

На основании таблицы 1, учитывая знаки перед переменными, можем сделать выводы:

Во-первых, можно проранжировать переменные по силе влияния на коэффициент рождаемости по стобцу Beta. Максимальное положительное влияние на коэффициент рождаемости оказывает переменная хк, на втором месте переменная хп (отрицательное влияние), на третьем месте переменная *10.

Во-вторых, регрессионный анализ подтверждает, что рост ВРП, увеличение расходов на здравоохранение приводят к увеличению коэффициента рождаемости. Аборты отрицательно влияют на коэффициент рождаемости.

Все коэффициенты регрессии значимы, т.к. статистика Стьюдента по модулю у всех коэффициентов больше /,(,(0,05;6) = 2,45. Само уравнение регрессии также значимо.

Аналогично для общего коэффициента смертности получаем значимые факторы: ^ .

На основе статистических данных с 1998 года по 2008 год зададим трендовые зависимости для выбранных факторов коэффициентов рождаемости и смертности.

Зависимость выпуска ВРП от времени задается уравнением: ХХД = 64,69 + 3,24*/, R1 =0,91.

Построим 95% доверительный интервал для коэффициента регрессии:

1К-У)г ГДе -:-,* = 2.

Таким образом, получается доверительный интервал 2,46</?<4,02. Число абортов на 1000 женщин детородного возраста задается трендом: *Д =71,43-1,67*/, Л2 = 0,65; -2,23<р<-1,11. Расходы на здравоохранение задаются зависимостью от времени: х,Д = 2219,75+91,07*/, Л2 = 0,6.

Потребление акоголя задается трендом х; = 13,37+0,002*г, выбросы в атмосферу х,2 =126,18-6,67*/, Л2 =0,55. В программе 81а1!5^са были получены коэффициенты множественной регрессии для общего коэффициента рождаемости: г = 0,0065 + 0,00005 * х% + 0,0000005 * - 0,00005 * х,, Множественная регрессия для коэффициента смертности: /?=0,026-0,0000006%+0,00004*^,+0,0003*х,3

Для того, чтобы уравнение коэффициента рождаемости учитывало число женщин детородного возраста внесем аддитивную поправку: _ ^п (0,1* < + 0,77) + 0,02) * е-

к гогА, -г, +к,.

Миграционный прирост также задается регрессиями по времени. гшЁг[еог]=133,8+2166,7*1-1503,07П2+319.7П1 -21,9V; Я2 = 0,99, гт$фе1о]=50,6-335,99*1+197,4П2-42,4*1'+3,05*И; Л2 = 0,97 . Для построения имитационной модели демографии все население области разобьем на возрастные группы: моложе трудоспособного возраста; трудоспособного возраста; старше трудоспособного возраста. Каждая такая группа допонительно делится по полу и по проживанию в городе или селе области.

При реализации модели в пакете Шйпк значение численности каждой возрастной группы в начальный момент времени находится в отдельном резервуаре (фонде). Каждый резервуар представляется в виде двумерного массива: по строкам - пол человека, по стобцам - регион проживания. Резервуары сообщаются между собой, на каждом шаге (каждый год) происходит обмен между группами населения. При этом учитываются смертность и миграционный прирост каждой группы населения. Также учитывается различное влияние отобранных факторов (рис.1).

Рис.1. Идеограмма демографической модели в пакете Шппк

На рис. 2 представлены графики численности подгруппы моложе трудоспособного возраста. По графикам видно, что тенденция сокращения продожится и до 2018 года. Численность мужчин села по прогнозу уменьшится на 29% в 2017 году по сравнению с 1998 г., мужчин города станет меньше на 21%, женщин села на 37,5% , женщин города на 24%.

д ? ипиы Рис.2. Графики численности населения моложе трудоспособного возраста по модели (тыс. чел.)

Таблица 2

Численность населения моложе трудоспособного возраста_

Данные по модели (тыс. чел.) Статистика (тыс. чел.)

муж.. муж.. жен. жен., муж.. муж., жен., жен.,

год село гор. село. гор.. село гор село. гор.

1998 52.45 115,5 50,03 111,79 52,45 115,50 50,03 111,79

1999 51,77 113,32 48,56 109,3 50,48 110,99 47,64 107,68

2000 51,17 111,25 47,21 106,97 48,76 104,78 45,73 101,46

2001 50,66 109,29 45,96 104,8 46,47 99,90 43,46 96,26

2002 50,22 107,45 44,82 102,75 44,08 94,94 41,60 91,21

2003 49,85 ,_ 105,72 43,78 100,83 41,32 89,98 38,96 86,24

2004 49,57 104,1 42,85 99,03 38,71 85,40 36,44 81,84

2005 49,35 102,58 42 97,35 35,88 82,18 33,98 78,64

2006 49,19 101,18 41,24 95,78 35,06 77,62 32,94 74,41

2007 49,05 99,87 40,56 94,32 33,22 75,29 31,44 72,05

2008 48,92 98,66 39,92 92,97 31,84 74,58 29,98 71,19

2009 48,74 97,55 39,31 91,71 30,36 77,57 28,96 71,99

2010 48,44 96,53 38,7 90,56 - -

2011 47,97 95,6 38,05 89,5 - - -

2012 47,23 94,74 37,31 88,53 - - -

2013 46,14 93,97 36,44 87,65 - - -

2014 44,59 93,27 35,4 86,84 - - -

2015 42,51 92,64 34,15 86,1 - -

2016 39,93 92,07 32,71 85,44 - - -

2017 37,24 91,56 31,26 84,84 - - - -

На рис. 3 представлены графики численности четырех подгрупп трудоспособного населения. Численность мужчин и женщин города немного увеличивалась до 2001-2004 гг., что подтверждается статистикой, далее прогнозируется уменьшение численности в среднем по городскому населению на 3% к 2017 году. Сельское население также сократится примерно на 3%.

& 1: 1гис*овр{твп,бе1о] 2:1гийовр(гпвп,дог] 3: иийов^м-отеп.аеь] 4 иисЯоБрСтотсп.дсм]

Pagel Yets 21:23 8ЯМ2011..

3 ? U"wled

Рис.3. Графики численности населения трудоспособного возраста (тыс.

В таблице 3 приведены статистические данные и результаты моделирования. Средняя относительная погрешность не превосходит 3%.

Таблица 3

Численность трудоспособного возраста (тыс. чел.)_

Данные по модели (тыс. чел ) Статистика (тыс чел.)

муж.. муж.. жен., жен, муж., Муж., жен.. жен.,

год село гор. село гор. село гор. село гор.

1998 131,75 335,26 107,24 316,71 131,751 335,264 107,243 316,71

1999 131,59 335,44 107,53 319,06 130,664 334,494 108,865 323,405

2000 131,34 335,56 107,76 320,94 130,7 333,229 111,789 329,528

2001 131,04 335,61 107,95 322,39 129,014 333,57 111,718 336,327

2002 130,72 335,61 108,1 323,43 127,271 333,566 110,067 339,254

2003 130,38 335,54 108,21 324,1 127,451 335,291 109,787 340,579

2004 130,01 335,42 108,29 324,42 128,163 337,82 110,045 340,844

2005 129,7 335,25 108,34 324,43 128,133 339,807 108,755 338,907

2006 129,6 335,02 108,34 324,13 132,849 334,962 112,898 331,223

2007 129,49 334,73 108,27 323,56 132,591 332,125 112,365 326,682

2008 129,36 334,4 108,12 322,74 130,101 329,364 109,755 322,619

2009 129,23 334,02 107,83 321,68 125,663 327,996 107,78 317,42

2010 129,08 333,6 107,35 320,39 - - - -

2011 128,93 333,13 106,61 318,91 - - - -

2012 128,77 332,62 105,5 317,24 - - -

2013 128,61 332,09 103,93 315,4 - - -

2014 128,46 331,52 101,78 313,39 - - - -

2015 128,31 330,94 98,92 311,23 - - - -

2016 128,17 330,34 95,34 308,91 - - - -

2017 128,06 329,73 91,34 306,44 - - - -

На рис. 4 представлены графики четырех подгрупп населения старше трудоспособного возраста. По прогнозам модели численность мужчин села в данной возрастной группе сократится на 55,8% в 2017 году по сравнению с 1998 годом, мужчин города станет меньше на 38,3%, женщин села на 32,3%, женщин города на 10,6%.

1; стттудосп[твп.л!о] 2: СТ Т|удос<Хтеп,дог] 3 ст тгудосп[*отеп.дог] 4: стттудосп[лотеп,9е1о}

10.50 Years

1525 20.00

22.33 8 Яя 2011..

1.00 5.75

3 G? Untitled

Рис.4. Графики численности населения старше трудоспособного возраста с 1998 г. до 2018 г. (тыс. чел.)

В таблице 4 приведены результаты моделирования и статистические данные.

Таблица 4

Численность группы старше трудоспособного возраста (тыс. чел.)

Данные по модели (тыс. чел.) Статистика (тыс. чел.)

год Муж., муж., жен., жен., муж., муж., жен., жен..

село гор. село. гор.. село гор село гор.

1998 33,96 68,05 86,51 172,24 33,962 68,048 86,506 172,242

1999 33,51 67,6 84,67 170,75 34,231 69,741 83,121 167,412

2000 33,04 67,11 82,86 169,22 34,881 70,481 80,359 161,902

2001 32,57 66,6 81,08 167,67 34,491 70,53 76,896 158,145

2002 32,1 66,05 79,31 166,08 33,948 70,232 74,802 157,405

2003 31,61 65,48 77,57 164,46 32,118 67,245 72,696 157,31

2004 31,13 64,88 75,85 162,81 29,763 63,304 70,276 156,736

2005 30,63 64,25 74,15 161,14 27,472 60,085 68,496 158,957

2006 30,12 63,59 72,49 159,46 26,498 56,839 69,497 158,144

2007 29,58 62,87 70,85 157,79 25,88 56,692 68,666 159,917

2008 28,99 62,07 69,26 156,18 25,767 57,607 67,792 162,656

2009 28,31 61,14 67,71 154,65 25,15 58,43 66,24 165,66

2010 27,52 60,04 66,23 153,29 - - - -

2011 26,57 58,7 64,82 152,15 - - - -

2012 25,4 57,04 63,49 151,32 - - - -

2013 23,96 54,98 62,28 150,89 - - - -

2014 22,19 52,43 61,18 150,96 - - - -

2015 20,05 49,33 60,22 151,58 - - - -

2016 17,56 45,72 59,38 152,71 - - - -

2017 15 41,98 58,59 153,91 - - - -

По прогнозу модели общая численность в 2017 году составит 1285,9 тыс. чел., 581,8 тыс. мужчин и 704,1 тыс. женщин.

Конечно, кардинально изменить существующие демографические тенденции в ближайшей перспективе за счет воздействия на социально-экономические факторы невозможно, это лаговые зависимости. Но построенная модель может помочь в принятии управленческих решений в области демографической политики путем проведения компьютерных экспериментов.

2. Рассчитаны интегральные индексы качества жизни для субъектов Привожского федерального округа. Построены динамические модели для расчета индекса качества жизни населения и экономического потенциала региона.

Так как для Кировской области характерен отрицательный миграционный прирост, необходимо изучение факторов, влияющих на миграционные процессы. Для этого были построены интегральные индексы качества жизни населения Привожского федерального округа.

Была рассмотрена методика, примененная Айвазяном С.А4. Под интегральным индикатором качества жизни населения (или ИИКЖН) понимается специального вида свертка оценок более частных свойств и критериев категорий КЖН.

4 Айвазян, С.А. К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения // Экономика и математические методы Т.39. - 2003, - №2. - С 33-53.

Ограничиваясь линейным классом таких сверток и при использовании бальной шкалы измерения, можно представить ИИКЖН У = /(х1,...,хр). в

виде .У^^А, где (х1,...,хр) - набор унифицированных частных критериев

анализируемой категории КЖН, - весовые коэффициенты. Таким образом, построение интегральной характеристики КЖН сводится к задаче определения весов V

Построим единый ИИКЖН для каждого субъекта. Определяем удельную значимость V, каждой из построенных интегральных характеристик у(",...,у(щ' через долю объясненной ею дисперсии в суммарной дисперсии всех частных критериев х'",...,х(''', т.е.

р , где ""' "

Затем vJ нормируются по формуле у.

Рейтингование территорий выпоняется по формуле, евклидова расстояния:

и так далее.

В таблице 5 представлены ИИКЖН и рейтинги субъектов ПФО.

Таблица 5

_Значения интегральных индикаторов качества жизни населения

Регионы ИИКЖ Ранги регионов

2000 2008 2000 2008

Республика Башкортостан 5,52 3,06 4 12

Республика Марий Эл 4,61 2,94 9 13

Республика Мордовия 4,54 6,29 10 2

Республика Татарстан 5,27 4,72 5 8

Удмуртская Республика 4,42 3,53 11 9

Чувашская Республика 5,01 3,31 6 И

Пермский край 4,91 4,72 7 7

Кировская область 5,63 3,43 3 10

Нижегородская область 6,18 6,61 1 1

Оренбургская область 4,73 2,90 8 14

Пензенская область 4,18 5,44 13 5

Самарская область 4,00 4,77 14 6

Саратовская область 6,17 5,79 2 3

Ульяновская область 4,19 5,49 12 4

Из табл.5 видно, что за восемь лет Кировская область сдала позиции и с третьего места сместилась на десятое в рейтинге субъектов ПФО. Кировская область по благосостоянию населения и социальной сфере занимает предпоследнее место среди всех субъектов. Данное положение вещей говорит о том, что есть недостатки в управленческих решениях.

Из выше сказанного следует, что по качеству жизни Кировская область находится в лаутсайдерах. Было показано, что в области отрицательный миграционный прирост. Поэтому для уточнения модели зададим миграционный прирост с учетом качества жизни.

Наряду с общей миграцией идет рост трудовой миграции. Вятские специалисты и квалифицированные рабочие ценятся в Москве, Санкт-Петербурге, в северных регионах России. По утверждениям экспертов, в 27 районах Кировской области уровень трудовой миграции выше среднеобластного (13 процентов). К основным причинам миграции относятся низкая заработная плата на местных предприятиях и отсутствие вакансий. Также оказывает влияние невостребованность в области той или иной профессии и собственное желание работника.

По статистическим данным о миграционном приросте населения Кировской области за счет других регионов можно выделить 3 федеральных округа, в которые мигрирует наибольшее количество населения нашей области: Центральный, Северо-Западный и Привожский. Для построения модели использованы социально-экономические показатели Кировской (К), Нижегородской области (Н), Пермского края (П) и городов, Москва (М) и Санкт-Петербург (СП) с 1998 по 2008 годы.

Из всех показателей, с помощью которых оценивается уровень и качество жизни, были выбраны следующие:

1) ВРП на душу населения,

2) величина прожиточного минимума или минимальный размер потребительской корзины (МПК),

3) уровень безработицы,

4) общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на

одного жителя, * .

Для каждого региона вычисляется коэффициент в виде выражения:

к. = -ЧЧ (2)

Затем, составляется соотношение:

где /е{К,М,п,н,СП}, кк - коэффициент для Кирова.

Миграция с учетом качества жизни задается:

Выражения для х(" х<2) х

х задаются в виде регрессий по времени. Коэффициенты качества, вычисленные по уравнению (2), для Кировской области также самые низкие. Прослеживается рост коэффициентов до экономического кризиса и спад до 2009-2010 гг.

Сравним результаты для численности мужчин и женщин по модели с учетом и без учета качества жизни.

На рис.5 по диаграмме хорошо видно, что на интервале наблюдаемых данных результаты моделирования почти совпадают. Модель с учетом качества жизни дает более оптимистический результат, прогнозирует в 2017 году численность населения большую на 25 тыс. человек. То есть, повышая качество жизни можно уменьшить темпы убыли населения региона.

, ПД

1400 1200 4

- - - - - - - 1- - - -

1000 -

800 4

400 4 .у

200 4

I 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 5

без качества к с качеством

Рис. 5. Общая численность населения (тыс. чел.)

Модель экономического потенциала связана с моделью демографии через соотношение количества рабочих мест и численности экономически активного населения. Исследованы три сценария социально-экономического развития Кировской области:

Инерционный - фиксированный текущий экономический потенциал, который выражается в фиксировании на модели текущего количества рабочих мест.

Оптимистический - рост экономического потенциала области в среднем на 10% в год.

Пессимистический - снижение экономического потенциала в среднем на

Снижение экономического потенциала приведет к большей убыли численности населения. К 2017 году разница между прогнозами инерционного сценария и пессимистического будет около 17 тыс. жителей. Увеличение же экономического потенциала в перспективе может увеличить ожидаемую численность на 38 тыс. человек по сравнению с инерционным сценарием.

3. Для сравнения с результатами, полученными с помощью динамической модели демографии, применен метод возрастных передвижек с учетом миграционных процессов для сельского и городского населения Кировской области.

Метод состоит в том, что исходная численность и структура населения передвигается в будущее, уменьшаясь при этом за счет умерших и попоняясь за счет родившихся. Следовательно, для прогноза исходными данными служат численность и структура населения и гипотезы относительно тенденций воспроизводства населения в прогнозном периоде. Передвижка осуществляется по временным шагам, равным длине возрастной группы населения с таким расчетом, чтобы с каждым шагом прогноза оставшаяся в живых численность возрастной группы переходила в следующий (старший) возрастной интервал.

Для использования метода передвижки возрастов необходимо знать среднее число живущих людей в том или ином возрастном интервале. Такие значения берутся, как правило, из таблиц смертности (дожития). Таблицы дожития представляют собой систему упорядоченных по возрасту и взаимосвязанных между собой рядов чисел, которые в своей совокупности описывают процесс вымирания некоторого теоретического поколения с фиксированной начальной численностью (корень таблицы).

Рассчитываются коэффициенты дожития:

р _ ^ш _ + + + +

где 4 - число живущих в возрасте х.

Возрастные передвижки проведем по пятилетним возрастным группам. Передвижка осуществляется по временным шагам, равным длине возрастной группы (5 лет) с таким расчетом, чтобы с каждым шагом прогноза оставшаяся в живых численность возрастной группы переходила в следующий (старший) возрастной интервал.

^54/54+4 = ^54-5/54-1 " де к =

где - число живущих в возрасте от 5к лет до (5* + 4) лет.

Рассчитывается вероятность прибытия /Г и убытия /Г в возрасте х лет для лиц, участвующих в миграции:

А'=Ч, /?;=Ч>

где V* - число прибывших в данную местность в возрасте х лет;

1>'~ - число убывших из данной местности в возрасте х лет;

- численность населения в возрасте х лет за изучаемый период.

Рассчитывается сальдовый показатель (при этом предполагается, что

к;-к;*о): д*=/?;-/?;

Проводится корректировка данных возрастных передвижек численности населения с учетом миграции.

=5" (1 + /5?) Рх,

где 5' - ожидаемая численность населения в возрасте х лет с учетом миграции;

5

Рх - коэффициент дожития, принятый в расчет при возрастных передвижках и рассчитанный по данным таблиц дожития.

Поскольку прогнозирование численности населения осуществлялось не только по возрасту, но и по половому признаку, то результаты представлены с разделением на мужчин и женщин. А так как разбивка населения происходила еще и по признаку места жительства, то прогнозные показатели разбиты на четыре группы. Рис. 6 характеризует динамику городского населения, а рис. 7 -сельского.

бОООСО 220000

# # # # ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ ^ Г^ ^

& # # / / / / / ** / # # #

1 ЧХЧРеалымеданньеЖЕШНЫ Ч Х-Прогноз ЖЕНЩ1НЫ Ч*ЧРеальные данные МУЖЧИНЫ ЧХ -Прогноз МУЖЧИНЫ ! ЧРввпьнье данные ЖЕНЩ/Ш -ропюзЯШ*Ь1 , Х Ч*Ч Реальные данные МУНШНЫ -Х Прогноз МУЖЧИНЫ

Рис.6. Соотношение мужчин и женщин городских населенных пунктов Кировской области 2001-2018 гг. Рис.7. Соотношение мужчин и женщин сельских населенных пунктов Кировской области 2001-2018 гг.

Сравним данные, полученные по динамической модели и с помощью метода компонентов. В табл.6 приведено тестирование динамической модели и

метода компонентов.

Таблица 6

___Численность мужчин и женщин_

год Мужчины, тыс. чел Женщины, тыс. чел.

Статистика Метод компонен тов Динамическая модель Статистика Метод компонентов Динамическая модель

2006 663,826 680,425 696,51 779,109 790,765 783,56

2007 655,798 665,495 691,7 771,119 780,352 776,68

2008 649,26 653,195 686,8 763,997 771,284 769,99

2009 643,2 646,826 681,68 758 766,767 763,51

Метод передвижек более инерционен, опирается в большей степени на внутренние факторы. Динамическая модель больше зависит от внешних

факторов. На интервале рассматриваемых значений разница между результатами невелика, относительная погрешность не превышает 6%.

На рис.8 приведены графики прогнозных значений, полученных с помощью динамической модели и с помощью метода компонентов. Динамическая модель дает более оптимистический прогноз, чем метод компонентов (передвижек).

Рис.8. Графики прогнозов численности мужчин и женщин

Построенная динамическая модель позволяет выявить из множества социально-экономических факторов такие, которые оказывают значимое влияние на рождаемость и смертность. Зная факторы, можно принимать обоснованные управленческие решения демографических проблем.

Графические элементы ввода динамической модели позволяют отображать нелинейные связи без использования утонченного математического аппарата. Открываются привлекательные возможности использования подобного аппарата представителями широкого круга аналитиков и экономистов-практиков.

Основные выводы и результаты:

1. С помощью корреляционно-регрессионного анализа выделены социально-экономические факторы, влияющие на общие коэффициенты рождаемости и смертности, на которые следует обратить внимание при принятии управленческих решений в вопросах демографической политики (выпуск ВРП, расходы на здравоохранение, потребление крепких акогольных напитков, загрязнение окружающей среды).

2. Построен половозрастной прогноз численности населения Кировской области до 2018 года. Прогнозируется численность населения региона к 2018 году около 1285,9 тыс. человек, то есть сокращение еще на 105,2 тыс. человек по сравнению с 2010 годом.

3. Расчеты модели показали, что существенный вклад в решение проблемы отрицательного миграционного прироста населения региона, внесет увеличение экономического потенциала области на 10% в год (прогнозируемая численность к 2018 г. 1323,9 тыс. чел., т.е. на 38 тыс. больше).

4. Было показано, что проблему с отрицательным миграционным приростом частично можно решить повышением качества жизни населения региона за счет роста благосостояния и улучшения качества социальной сферы.

5. Построенная динамическая модель позволяет разыгрывать сценарии, варианты управления демографической системой.

Основные научные результаты диссертации нашли отражение в следующих опубликованных работах автора:

В изданиях, рекомендованных ВАК России:

1. Чучкалова, C.B. Моделирование демографических процессов в Кировской области [Текст]//Федерализм. -2010. - №1. - с. 256-264.

2. Чучкалова, C.B. Проблемы сокращения численности населения [Текст] //Федерализм. - 2010. - №4 - с. 204-210.

3. Чучкалова, C.B. Влияние демографических процессов на экономику региона [Текст] / C.B. Чучкалова, О.Ю. Стародумова // Экономика региона. -2010,-№4-с. 220-224.

4. Chuchkalova, S.V. Influence of demographic processes on economy of a region [Text] / S.V. Chuchkalova, O.Y. Starodumova // Экономика региона. - 2010.

- №4 - с .225-228.

Статьи, материалы конференции:

5. Чучкалова, C.B. Демография, и ее математическая модель [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Наука - Производство - Технологии - Экология: сборник научных трудов всерос. науч.-техн. конф., Киров, 22-27 апреля, 2007 г.

- Киров: изд. ВятГУ, 2007. - т. 5. - с. 101-104.

6. Чучкалова, C.B. Математическое моделирование демографических процессов [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров //Наука - Производство -Технологии - Экология: сборник научных трудов всерос. науч.-техн. конф., Киров, 22-27 апреля, 2007 г. - Киров: изд. ВятГУ, 2007. - т. 8. - с. 208-211.

7. Чучкалова, C.B. Региональная имитационная модель демографии с учетом социально-экономических факторов [Текст] / C.B. Чучкалова, Ю.Р. Назмиева, A.B. Шатров // Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: тезисы докладов международной научной конференции. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2007. - с. 169-170.

8. Чучкалова, C.B. Демография, и ее проблемы [Текст] / C.B. Чучкалова // X Международная научная студенческо - аспирантская конференция Актуальные проблемы философии, социологии и политологии, экономики и психологии, 2007 г. - Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. -Вып. 10. - с. 190-192.

9. Чучкалова, C.B. Имитационная модель демографии на примере Кировской области [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Пятнадцатая конференция Математика. Компьютер. Образование. Дубна, 28 января- 02 февраля 2008 г. тезисы, выпуск 15/под ред. Г. Ю. Ризниченко,- М.- Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика. 2008. - с. 304.

10.Чучкалова, C.B. Динамическая региональная модель демографии [Текст] / C.B. Чучкалова // Информационно-математические технологии в

экономике, технике и образовании. Вып. 4: Прикладные аспекты моделирования и разработки систем информационно-аналитической поддержки принятия решений: сборник материалов 2-й Международной научной конференции. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. - с. 152-155.

11.Чучкалова, C.B. Имитационная модель численности возрастных групп [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Наука - Производство - Технологии -Экология: материалы всерос. науч.-техн. конф., 22-27 апреля, 2008. - г Киров: изд. ВятГУ, 2008. т. 8.-е. 135-137.

12 Чучкалова, C.B. Региональная модель демографии [Текст] / C.B. Чучкалова // Математика. Компьютер. Образование. Сб. трудов XV международной конференции. Под общей редакцией Г.Ю. Ризниченко. Ижевск: Научно-издательский центр Регулярная и хаотическая динамика, 2008. Т. 1. -с. 267-272.

13. Чучкалова, C.B. Использование мультипликативных поправок при моделировании демографии [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров, М.Н. Чех, К.В. Ирисова // III Всероссийская научная конференция с молодежной научной школой Математическое моделирование развивающейся экономики, экологии и биотехнологий. ЭКОМОД 2008, г. Киров, 7-13 июля 2008 г.: сб. тезисов. -Киров, изд-во. ВятГУ, 2008. - с. 72.

14. Чучкалова, C.B. Влияние экономического потенциала на демографию региона [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Международная научная конференция Информационно-математические технологии в экономике, технике и образовании: Тезисы докладов. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. -с. 167-168.

15. Чучкалова, C.B. Модель демографии с учетом экономического потенциала [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Шестнадцатая конференция Математика. Компьютер. Образование Дубна, 25 января- 02 февраля 2009 г.: сб. тезисов. Том 16 / под ред. Г. Ю. Ризниченко.- М.- Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика. 2009. ч.2. - с. 403.

16. Чучкалова, C.B. Использование методов системной динамики при моделировании демографии [Текст] / C.B. Чучкалова // Наука - Производство - Технологии - Экология: материалы всерос. науч.-техн. конф., Киров, 23-30 апреля 209. - Киров: изд. ВятГУ, т. 8.-е. 143-144.

17. Чучкалова, C.B. Качество жизни и его влияние на демографию Кировской области [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров, А.М. Муравьева II IV Всероссийская научная конференция с молодежной научной школой Математическое моделирование развивающейся экономики, экологии и биотехнологий. ЭКОМОД 2009, г. Киров, 6-12 июля 2009г.: сб. тезисов. -Киров, изд-во. ВятГУ, 2009. - с. ИЗ.

18. Чучкалова, C.B. Динамическая система население с учетом экономического потенциала [Текст] / C.B. Чучкалова //Математика. Компьютер. Образование: сб. трудов XVI международной конференции. Под общей редакцией Г.Ю. Ризниченко. Ижевск: Научно-издательский центр Регулярная и хаотическая динамика, 2009. Т. 1. - с. 470-475.

19. Чучкалова, C.B. Демография и экономический потенциал [электронный ресурс] / C.B. Чучкалова // Regional and Rural development №2, январь, 2009. ISSN 1868-1077. - С. 13-19.

20. Чучкалова, C.B. Модифицированная модель демографии с учетом качества жизни [Текст] / C.B. Чучкалова // Семнадцатая конференция Математика. Компьютер. Образование Дубна, 25 января- 30 января 2010 г.: сб. тезисов. Выпуск 17 / под ред. Г. Ю. Ризниченко.- М.- Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика. 2010. - с. 356.

21. Чучкалова, C.B. Интегральный индикатор качества жизни субъектов Кировской области [Текст] / C.B. Чучкалова // Семнадцатая конференция Математика. Компьютер. Образование Дубна, 25 января- 30 января 2010 г.: сб. научных трудов. Том 17 / под ред. Г. Ю. Ризниченко.- М.- Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика. 2010. - с. 139-143.

22. Чучкалова, C.B. Пример демографической модели [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // труды IV Всероссийского симпозиума по экономической теории. Мезоэкономика. Екатеринбург: институт экономики Уро РАН, 2010. Т.З. - с. 216-218.

23. Чучкалова, C.B. Прогнозирование численности населения Кировской области методом возрастных передвижек [Текст] / C.B. Чучкалова, A.B. Шатров // Семнадцатая конференция Математика. Компьютер. Образование Дубна, 24 января- 29 января 2011 г.: сб. научных тезисов. Выпуск 18 / под ред. Г.Ю. Ризниченко.- М.- Ижевск: НИЦ Регулярная и хаотическая динамика. 2011. -

с. 312.

Подписано в печать 25.05.2011 г. Бумага офсетная. Заказ № 111.

Усл. печ. л. 1,5. Печать цифровая. Тираж 100.

Текст напечатан с оригинал-макета изготовленного ООО Полекс по электронной версии, предоставленной заказчиком._

Изготовление - ООО Полекс.

610 000, г. Киров, ул. Дрелевского, 36; тел./факс (8332) 22-61-99.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Чучкалова, Светлана Владимировна

Введение.

Глава 1. Модели роста народонаселения.

1.1.Методы имитационного моделирования.

1.2.Первые демографические модели.

1.3.Современные демографические модели.

Глава 2. Динамическая модель демографии Кировской области с учетом социально-экономических факторов.

2.1. Математическая модель демографии.

2.2. Имитационная модель демографии.

2.2.1 Реализация модели в программном пакете 1Шпк.

2.2.2. Факторный и регрессионный анализ параметров динамической модели.

2.3. Распределение населения Кировской области по возрастным группам с помощью полученной модели.

2.4. Компонентный и кластерный анализ субъектов Кировской области.

2.5. Демография области с учетом экономического потенциала.

Глава 3. Качество жизни и его влияние на динамику демографии.

3.1. Направленность миграционных потоков в современной России.

3.2. Определение качества жизни, как интегральной характеристики.

3.3. Качество жизни регионов Привожского округа.

3.4. Взаимосвязь качества жизни и миграционного прироста в Кировской области.

Глава 4. Метод передвижки возрастов при моделировании демографии

Кировской области.

4.1. Таблицы смертности.

4.2. Прогнозирование численности Кировской области методом передвижки возрастов.

4.3.Сравнительный анализ результатов, полученных с помощью динамической модели и метода передвижек возрастов.

Глава 5. Влияние демографических процессов на экономические процессы региона.

5.1 Последствия демографических изменений.

5.2 Методы управления демографическими процессами.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Моделирование демографических процессов в Кировской области"

Человеческое общество представляет собой сложную систему, постоянно развивающуюся и изменяющуюся. В последнее время особенно привлекает исследователей область демографии. С одной стороны идет постоянный рост населения мира, с другой стороны, в ряде стран, среди которых Россия, происходит сокращение численности населения.

Во многих регионах нашей страны сохраняется тенденция превышения смертности над рождаемостью, старение населения, миграционный отток.

При этом каждый регион является уникальным демографическим объектом, динамика численности населения которого, имеет свои особенности и поэтому заслуживает пристального наблюдения.

Вопрос демографии в Кировской области предельно актуален. Тенденция уменьшения численности населения в области сохраняется на протяжении последних лет. С 1990 г. по 2010 г. население области уменьшилось на 260,667 тыс. человек [35].

Население области продожает стареть, доля лиц старше трудоспособного возраста в общей численности населения выросла с 11% в 1990 году до 23% в 2009 году. По России произошло увеличение с 18,71% в 1990 году до 21,6% в 2009 году [64].

Отмечается устойчивое ускорение миграционной убыли, за 2009 год на 3569 человек число выехавших за пределы области превышало количество прибывших на ее территорию.

Не смотря на то, что в последнее время рождаемость увеличивается, смертность все же превышает рождаемость, в 2005 году смертность в Кировской области больше рождаемости в 2,04 раза, а в 2009 году в 1,46 раза. По России в 2005 году смертность больше рождаемости в 1,58 раза, а в 2009 году в 1,24 раза, по Привожскому федеральному округу в 2009 году превышение в 1,31 раза [64,32,33,34,52].

Среди факторов, наиболее сильно влияющих на демографическую ситуацию в области, в частности на высокую смертность, можно выделить неблагоприятную социально-экономическую ситуацию.

Для разработки эффективной демографической политики в условиях современной экономики особую актуальность приобретает анализ и прогнозирование процессов воспроизводства численности и структуры населения. Значимость подобного рода исследований продиктована также тем, что обострение демографической ситуации является следствием серьезных экономических и социальных перемен, которые произошли в обществе за последние десятилетия.

Проблемы занятости приобретают все большую актуальность на современном этапе. Прогнозирование занятости населения и ее структуры дожно занимать важное место в деятельности федеральных и региональных органов управления. Это позволит более эффективно проводить политику по развитию и повышению занятости населения, минимизации структурной ? безработицы как в России в целом, так и в регионах. Сложная и принципиально значимая проблема - оценка объема занятости и количества рабочих мест. Под ^ влиянием защиты предприятий от действующей системы налогообложения, а также создания массы некачественных рабочих мест, обеспечивающих реальную занятость на уровне всего лишь 8 рабочих часов в неделю, складывается впечатление, будто количество занятых увеличилось. Это порождает скрытую "латентную" безработицу. Решение задач прогнозирования занятости населения предполагает определение зависимости от основных социально-экономических параметров развития, демографических факторов, в том числе миграционных процессов [68].

Необходимо изучение и прогнозирование демографических процессов для того, чтобы моделировать экономические процессы, решать проблемы развития региональной экономики.

Степень разработанности проблемы исследования.

Вопросам моделирования демографических процессов посвящены многие работы зарубежных и отечественных исследователей. Среди ученых, внесших существенный вклад в изучение этого вопроса можно отнести: Д.Граунта, У.Петти, Э.Галея, JI. Кетле, Ахила, Ж. Бертильона, Г. Кинга, Т.Мальтуса, Ферхюльста, Д. Форрестера, Д. Медоуза, У. Фарра, А.Д. Лотки, В. Лексиса, М. Кремера, П.К. Уэптона и др.

Из отечественных ученых огромный вклад внесли: И.Ф.Герман, Д.К. Шелестов, В.И. Покровский, В.И. Гребенщиков, С.Г. Струмилин, Е.Тарасов, А .Я. Боярский, С.П.Капица, A.B. Подлазов, A.B. Коротаев, A.C. Маков, Д.А. Хатурина, Д.И. Валентей, А.Я. Кваша, Д.Эдиев, В.А. Борисов и др.

Результатом этих исследований является обширный научный материал, ориентированный на изучение и прогнозирование демографических процессов, как в отдельной стране, так и во всем мире. Все это создает научно-методическую основу для дальнейшего научного поиска.

Большая часть известных работ посвящена вопросам моделирования демографических изменений во всем мире. Еще со времен Мальтуса ученых воновал вопрос о том, что численность населения мира ограничена потоком несущей способности земли. Ученые были обеспокоены экспоненциальным ростом населения мира.

В последнее же время наблюдается фаза демографического перехода.

Серия работ по изучению макрообъекта Мир-система выпонена С.П. Капицей, A.B. Коротаевым, A.C. Маковым, Д.А. Хатуриной. В таких исследованиях рассматривается феноменологический подход относительно агрегированных демографических понятий и мало уделяется внимания половозрастному составу населения.

Ряд ученых применяли и применяют для изучения половозрастного состава населения метод передвижек.

Если же на макроуровне моделирование демографических процессов изучено достаточно хорошо, то на микроуровне многие модели не применимв1. Мир в целом представляет собой закрытую систему, а если рассмотреть население в отдельном каком-то регионе, то из-за миграционных процессов получается открытая система.

Поэтому необходимо изучение и прогнозирование демографических процессов в отдельных регионах страны. Необходимо построение демографических моделей-на микроуровне.

Цели и задачи исследования.

Цель исследования: изучение демографических процессов Кировской области с учетом социально-экономических факторов.

В ходе исследования были поставлены и решены следующие задачи: выявить основные факторы, влияющие на рождаемость и смертность; построить динамическую модель демографических процессов; построить модель экономического потенциала области; построить модель для качества жизни области и исследовать его влияние на численность населения; применить метод компонент (передвижек возрастов) при прогнозировании численности населения Кировской области; построить прогноз численности населения с учетом социально-экономических факторов; проанализировать влияние демографических процессов на экономику региона.

Объектом исследования является население Кировской области.

Предметом исследования являются тенденции развития демографических процессов в Кировской области.

Методологической и теоретической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых по анализу и прогнозированию численности и состава населения, вопросам статистики, эконометрики и 7 компьютерной обработки данных, а также методологические разработки и рекомендации Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации и территориального органа Росстата по Кировской области.

В качестве исследовательского инструментария использовались методы системной динамики, многомерные статистические методы, корреляционного, регрессионного, компонентного и кластерного анализа, анализа временных рядов и прогнозирования, а также табличные и графические методы представления статистических данных.

Обработка информации проводилась с использованием пакетов прикладных программ лStatistica 6.0, лMicrosoft Excel и пакета динамического программирования Ithink 8.0.

Информационную базу исследования составили статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ, Территориального органа Росстата по Кировской области, материалы периодических изданий и ресурсы сети Интернет по теме диссертации.

Научная новизна диссертационного исследования. В процессе исследования лично автором получены следующие результаты, определяющие научную новизну работы и являющиеся предметом защиты:

1. Впервые для Кировской области разработана динамическая модель с учетом социально-экономических факторов. Построено отображение социально-экономических процессов в виде компьютерной программы, (пп. 1.9, 2.1 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

2. Рассчитаны интегральные индексы качества жизни для субъектов Привожского федерального округа. Рассмотрены два способа расчета индекса качества жизни. Построена динамическая модель для расчета индекса качества жизни населения и модель экономического потенциала региона, (п. 1.2 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

3. Применен метод возрастных передвижек с учетом миграционных процессов для сельского и городского населения Кировской области, (п. 1.2 Паспорта специальности 08.00.13 ВАК).

Теоретическая значимость исследования. Теоретическая значимость исследования заключается в развитии методов математического моделирования как инструментов повышения результативности принятия управленческих решений.

Практическая значимость исследования. Практическая значимость диссертации заключается в разработке модели демографических процессов Кировской области и внедрении в административный сектор по социально-экономическим вопросам Кировской области.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 23 статьи (в соавторстве 13) общим объемом 5,1 п. л. (лично автором выпонено 3,75 п. л.), из них 4 опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Чучкалова, Светлана Владимировна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе работы был продемонстрирован системный подход к исследованию демографической ситуации в Кировской области. Регион относится к сложным структурированным социально-экономическим системам с множеством прямых и обратных связей. Его проблемы играют важную роль в развитии страны, особенно в социальной, экономической и политической сферах.

Для исследования демографической ситуации региона и составлении модели расчета половозрастного состава и общей численности населения на перспективу был применен метод передвижки возрастов, реализуемый с помощью специального программного пакета MS Excel.

Также была разработана динамическая модель демографии Кировской области с учетом социально-экономических факторов в компьютерном пакете Ithink. Было показано с помощью многомерных статистических методов, что на коэффициент рождаемости существенное влияние оказывают: выпуск валового регионального продукта; число сделанных абортов; расходы на здравоохранение. На коэффициент смертности существенно влияют расходы на здравоохранение, выбросы в атмосферу и потребление акогольных напитков.

Был построен рейтинг субъектов Привожского федерального округа, построена модель экономического потенциала. Результаты показали, что непривлекательность Кировской области для лиц трудоспособного возраста по качеству жизни, способствует оттоку населения за ее пределы.

При анализе числа мужчин и женщин в нашей области методом передвижек и по динамической модели, наблюдается женский перевес. При этом показатели обоих полов носят сокращающийся характер на протяжении всего прогнозного периода.

В 2011-2018 гг. численность горожан Кировской области превысит более чем на 60 % численность жителей сельской местности. Долят сельских жителей уменьшается с каждым годом, а доля городских - растет.

Х , Согласно прогнозным значениям, отражающим тенденцию; базисного периода и по методу передвижек и по динамической модели, показатели демографии в регионе будут продожать снижаться с каждым годом. И если рождаемость по-прежнему будет уменьшаться, а показатели смертности- и миграции= расти, то через определенный период времени демографическая ситуация Кировской области может достигнуть крайне критического уровня.

Итак, анализ прогноза- демографической; ситуации показал, что в Кировской области1; наблюдается: острая демографическая^ проблема, которая будет продожать развиваться и в будущем. .

Построенная динамическая модель демографических процессов Кировской области показала, что при выработке регулирующих решений в первую очередь следует обратить на направления: здравоохранение, борьба с потребление акоголя, экология, благосостояние населения (было показано, что выпуск валового регионального продукта положительно влияет на общий коэффициент рождаемости, а выпуск ВРП положительно коррёлирует со средней заработной платой, 1-0,98).

Были проведены исследования, из которых следует, что из-за низких:: доходов/большинство женщин страдает анемией, которая негативно влияет ца= репродуктивные способности [74,75]: '

Ясно, что управление демографическими процессами дожно быть комплексным. Методы управления многообразны, невозможно выделить только один или небольшое их числом Необходимо разрабатывать и реализовывать развернутые программы действий, включающие весьма много конкретных мероприятий. - >- - Х

Для того," чтобы отслеживать результаты демографической, политики требуется проводить мониторинга. Не секрет, что рост коэффициента рождаемости в настоящее время отчасти вызван тем, что в фертильный возраст вступила многочисленная' группа девочек, рожденных в 80-е годы. Следует отметить, что меры государственной политики в большей степени стимулируют рождаемость в асоциальных слоях, чем в благополучных семьях, й если уже Х ХХ 117 сейчас не продумывать, как регулировать и стимулировать рождаемость в дальнейшем, то в скором будущем рождаемость резко уменьшится. Для регулирования демографических процессов следует изучать, как и чем живет население области, что мешает семьям заводить много детей. Поэтому отделу демографии Кировской области- необходимо изучить опыт других регионов по мониторинговой деятельности [36,51].

Было сказано выше, что с помощью динамической модели можно разыгрывать различные сценарии что будет, если.. Увеличение влияния положительно-действующих и уменьшение влияния отрицательно-действующих факторов на общие коэффициенты рождаемости и смертности в пределах 95% доверительных интервалов предполагают увеличение прогнозируемой численности населения области к 2018 г. на 10-12 тыс . чел.

Зависимость рождаемости от социально-экономических факторов является лаговой зависимостью, то есть последствия каких-то принятых мер будут видны спустя определенное количество времени.

Чтобы повлиять на демографические процессы области в ближайшей перспективе необходимо решить проблему миграционного оттока населения из региона. Было показано, что это один из решающих факторов, способствующих убыли населения региона. Отмечалось, что создание рабочих мест (увеличение экономического потенциала на 10%) прогнозирует увеличение ожидаемой численности трудоспособного населения на 38 тыс. чел. Администрацией области разработана стратегия социально-экономического развития до 2020 г. [54], в которой обращено внимание и на проблему занятости, но пока позитивных изменений нет.

Не последнюю роль в непривлекательности региона для трудоспособного населения играет качество жизни населения. Расчеты интегрального индекса качества жизни показали, что в 2008 году по благосостоянию населения, по качеству социальной сферы населения, Кировская область находилась на предпоследнем месте среди регионов Привожского федерального округа.

Поэтому, при принятии управленческих решений в области демографической политики необходимо учесть эти факты.

Таким образом, обобщив выше сказанное, можно сделать выводы:

1. С помощью корреляционно-регрессионного анализа выделены социально-экономические факторы, влияющие на общие коэффициенты рождаемости и смертности, на которые следует обратить внимание при принятии управленческих решений в вопросах демографической политики (выпуск ВРП, расходы на здравоохранение, потребление крепких акогольных напитков, загрязнение окружающей среды);

2. Построен половозрастной прогноз численности населения Кировской области до 2018 года. Прогнозируется численность населения региона к 2018 году около 1285,9 тыс. человек, то есть сокращение еще на 105,2 тыс. человек по сравнению с 2010 годом.

3. Расчеты модели показали, что существенный вклад в решение проблемы отрицательного миграционного прироста населения региона, внесет увеличение экономического потенциала области на 10% в год (прогнозируемая численность к 2018 г. 1323,9 тыс. чел., т.е. на 38 тыс. больше);

4. Было показано, что проблему с отрицательным миграционным приростом частично можно решить повышением качества жизни населения региона за счет роста благосостояния и улучшения качества социальной сферы;

5. Построенная динамическая модель позволяет разыгрывать сценарии, варианты управления демографической системой.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Чучкалова, Светлана Владимировна, Киров

1. Агаджанян, H.A. Экология, здоровье, качество жизни Текст., / H.A. Агаджанян, Г.П. Ступаков. И.Б. Ушаков и др. Астрахань: Изд-во АГМА, 1996. -260 с.

2. Айвазян, С.А. К методологии измерения синтетических категорий качества жизни населения Текст. / С. А. Айвазян // Экономика и математические методы Т.39. 2003. - №2. - С 33-53.

3. Айвазян, С. А. Межстрановой анализ интегральных категорий качества жизни населения (эконометрический подход) Текст. / С.А. Айвазян. Ч М.'Препринт, 2001.-60 с.

4. Айвазян, С.А. Разработка и анализ интегральных индикаторов качества жизни населения Самарской области Текст. / С.А. Айвазян. М.: ЦЭМИ РАН, 2005. - 124 с.

5. Айвазян, С.А. Разработка интегрального показателя, отражающего основные тенденции динамики качества жизни населения Самарской области Текст. / С.А. Айвазян, В.С.Степанов. Промежуточный отчет по Государственному контракту. - Москва, 2005.

6. Айвазян, С.А. Эмпирический анализ синтетических категорий качества жизни населения Текст. / С.А. Айвазян // Экономика и математические методы Т.39 2003. - №3. - С. 19-53.

7. Бобков, В.Н. О задачах повышения уровня и качества жизни населения России Текст. / В.Н. Бобков // Общество и экономика. 2000. - № 2. - с. 34-58.

8. Боч, Б. Многомерные статистические методы для экономики Текст. / Б. Боч, К.Д. Хуань / пер. с анг. М.: Статистика, 1979.10; Борисов, В. А. Демография Текст. / В. А. Борисов. М. Издательский дом NOTABENE, 1999, 2001. - 272 с.

9. Боровиков В.П. STATIST1CA. Искусство анализа данных. на компьютере. Для профессионалов Текст.; / В .II. Боровиков. СПб.: Питер, < 2003:. . . . .

10. Васин, С. Сокращение и старение трудовых ресурсов неблагоприятно для рынка труда Электронный ресурс. / С. Васин, А. Вишневский, М. Денисенко.5 Электронный журнал Демоскоп. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетresearch/2010/08/24/demoscope429.html

11. Вишневский, А. Демографические изменения и экономика Электронный ресурс. / А. Вишневский; М. Денисенко, Н. Мкртчян, Е. Тюрюканова. Электронный: журнал Демоскоп. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетresearch/2010/09/13/demoscope431 .html

12. Вишневский, А.Г. Воспроизводство населения и общество. История, современность, взгляд в будущее. Текст. 7 A.F. Вишневский М.: Финансы и Статистика, 1982.

13. Главные компоненты и факторный анализ Электронный ресурс. -Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетhome/textbook/modules/stfacan.html18; Гладкий, Ю.Н. Регионоведение: учебник Текст. / Ю.Н. Гладкий; А.И. Чистобаев. М.: Гардарики, 2002. - 384 с.

14. Горохов, A.B. Системная динамика в задачах регионального планирования Текст. / A.B. Горохов, В.А. Путилов. Апатиты: Изд. КНЦ РАН, 2005.- 137 с.

15. Демографический переход Электронный ресурс. / Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетwiki/ Демографический переход

16. Демография Текст.: учебник / под ред. Н. А. Вогина. М.: Логос, 2005.-280 с.

17. Дубров, A.M. Многомерные статистические методы: учебник Текст. / A.M. Дубров, B.C. Мхитарян, Л.И. Трошин. М.: Финансы и статистика, 2000. -352 с.

18. Евсюхина K.M. Работа с пакетом динамического моделирования POWERSIM (версия 2.01) Текст. / К.М Евсюхина., М.П. Чесалова.- Тора-центр, Москва, 1997.

19. Зайкин, Н.И. О моделировании качества жизни в социологии ФРГ Текст. / Н.И. Зайкин. М.: ИСИ АН СССР, 1978.

20. Заречнев, В. А. Прогнозирование на компьютере. Основы теории. В 3 частях. Часть 2 Текст. / В. А. Заречнев. Киров: Изд-во ВятГУ, 2005. - 99с.

21. Заречнев, В. А. Статистическое моделирование. Методы, агоритмы, реализация Текст. / В. А. Заречнев. Киров: Изд-во ВятГУ, 2004. - 160 с.

22. Капица, С.П. Мировой демографический кризис и Россия Электронный ресурс. / С.П. Капица. Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетKapitsa333.htm

23. Капица, С.П. Синергетика и прогнозы будущего Текст. / С.П. Капица, С.П. Курдюмов, Г.Г. Малинецкий. -М.: Наука, 1997.

24. Капица, С.П. Сколько людей жило, живет и будет жить на Земле. Очерк теории роста человечества. Текст. / С.П. Капица Москва, 1999.

25. Ким, Д.О. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ Текст. / Д.О. Ким, Ч.У. Мьюлер и др. / пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989.

26. Кировская область в 2001 году Текст.: стат. ежегодник в 3 ч., ч.(1): Население и социальная сфера. Киров: Территориальный орган Федеральной службы гос. статистики по Кировской области, 2001. - 242 с.

27. Кировская область в 2007 году Текст.: стат. ежегодник в 3 ч., ч.(1): Население и социальная сфера. Киров: Территориальный орган федеральной службы гос. Статистики по Кировской области, 2008. Ч 245 с.

28. Кировская область в цифрах Текст.: краткий стат. сб. Киров: Территориальный орган Федеральной службы гос. статистики по Кировской области, 2008. - 80 с.

29. Кировская область в цифрах. 2009 Электронный ресурс. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики.-Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

30. Клупт, М. Демография регионов Земли Текст./ М. Клупт. СПб.: Питер, 2008. - 347 с.

31. Копейкина, М.А. Математическое моделирование репродуктивного потенциала населения Текст. / М.А. Копейкина // Математическое моделирование. 2008. - том 20, №3. Ч с. 115-120.

32. Коротаев, А. В. Законы истории. Математическое моделирование исторических макропроцессов. Демография, экономика, войны Текст. / А. В. Коротаев, А. С. Маков, Д. А. Хатурина. М.: ДомКнига, 2005.

33. Косов, В.В. Динамика качества жизни в субъектах РФ и направленность социальной политики Текст. / В.В. Косов // Мир России. -2001. Ч № 2. Ч С.50-66.

34. Кузьмин, А.И. Курс лекций Основы демографии Электронный ресурс. / Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетdb/msg/47066

35. Литвинов, В.А. Методологические проблемы исследования доходов населения Текст. / В.А. Литвинов // Уровень жизни населения регионов России. 2004. - №6. - С. 12-14.

36. Лукиных, И.Г. Основы системного анализа Текст. / И.Г. Лукиных. -Киров: Изд-во ВятГУ, 2005.

37. Лычкина, H.H. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов Текст. / H.H. Лычкина // Компьюлог. 1999 г.-№2. С. 19-23.

38. Макарова, Н.В. Статистика в Excel: учебное пособие Текст. / Н.В. Макарова, В.Я. Трофимец. М.: Финансы и статистика, 2002.

39. Маркович, Д.Ж. Глобальные проблемы и качество жизни Текст. / Д.Ж. Маркович // Социологические исследования. 1998. - № 4. - С. 126-132.

40. Масалович А.К., Шебеко Ю.А. Моделирование и анализ поведения бизнес-процессов (конспект лекций) Текст. / А.К. Масалович, Ю.А. Шебеко. -М.: Тора-Инфо Центр, 2002.

41. Материалы сайта ЦРУ Электрон, ресурс. Электрон. Текстовые данные. - 2010. - Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетp>

42. Медков, B.M. Демография Текст.: учебник, 2-е изд. / В. М. Медков. М.: ИНФРА-М, 2009. - 683 с.

43. Милованов, В.П. Неравновесные социально-экономические системы: синергетика и самоорганизация Текст. / В.П. Милованов М.: 2001. - 264с.

44. Население России за 100 лет (1897 1997) Текст.: стат. сб. - М.: Государственный комитет Российской Федерации по статистике, 1998. - 222 с.

45. О нормативном финансировании школ Электронный ресурс. / Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетsocia[/education/normfin.php?print=Y

46. О стратегии социально-экономического развития Кировской области на период до 2020 года Электронный ресурс. / Режим доступа: Ссыка на домен более не работаетsocial/demogr

47. Орлов, А.И. Моделирование в теории принятии решений Текст. / А.И. Орлов. Учебное пособие. М.: Издательство Март, 2004.

48. Павловский, Ю.Н. Имитационные модели и системы Текст. / Ю.Н. Павловский. М.: ФАЗИС: ВЦ РАН, 2000. (Математическое моделирование. Вып.2)

49. Панкратова, Е.В. Комплексная методика оценки качества жизни региона Текст. / Е.В. Панкратова // Вестник ИГЭУ. 2009. - Вып.1. - С. 1-7.

50. Политика доходов и качество жизни населения: Учебное пособие Текст. / под д.э.н., проф. ред. H.A. Горелова СПб.: Питер, 2003. - 653 с.

51. Полякова, Г.П. Нижегородское село: социально-экономический потенциал и перспективы развития Текст. / Г.П. Полякова //Вопросы статистики, 2008, №12, с.43-49.

52. Рамбо, Дж., Якобсон А., Буч Г. UML: специальный справочник Текст. / Дж. Рамбо, А. Якобсон, Г. Буч. СПб.: Питер, 2002.

53. Резолюция III международного форума Качество жизни: содружество науки, власти и общества. Ч М.: РАГС при Президенте РФ, 2005. 145 с.

54. Реймерс, Н.Ф. Природопользование: словарь-справочник Текст. / Н.Ф. Реймерс. -М.: Мысль, 1990. 639 с.

55. Романовский, М.Ю. Введение в эконофизику. Статистические и динамические модели Текст. / М.Ю. Романовский, Ю.М. Романовский. М.Ижевск: Институт компьютерных исследований, НИЦ Регулярная и хаотическая динамика, 2007. - 280 с.

56. Россия в цифрах. 2009 Электронный ресурс. / Федеральная служба государственной статистики. URL: www.gks.ru.

57. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий Текст. / Т. Саати. -М.:,Радио и связь, 1993. 320 с:

58. Смирнова, H.A. Место занятости в структуре показателей уровня жизни экономически активного, населения .Текст. / ILA. Смирнова;// Уровень жизнинаселениярегионов России. 2004.,-№6. - С. .14-17.

59. Строгалев, В- П. Имитационное моделирование Текст. / В. П. Строгалев, И1 О; Токачева: Ч МГТУ им;, Баумана, 2008.Ч 737'с; .

60. Ушаков, А.К. Разработка прогнозов социально-экономического развития регионов с использованием комплексной имитационной^ модели; // Российский экономический журнал. 20,00. - №2. Ч С. 41-55.

61. Форрестер,, Дж. Динамика развития города Текст. / Дж.Форрестер. Ч М.: Прогресс, 1974. 286 с.

62. Форрестер, Дж. Мировая динамика Текст. / Дж. Форрестер. М.: Наука, 1978. - 566 с.

63. Харченко, Л.П. Демография: учеб. пособие Текст. / Л.П. Харченко. М.: Омега-Л, 2009. 350 с.

64. Хемди, А. Имитационное моделирование Текст. / А. Хемди, A. Taxa // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. Ч 7-е изд. Ч M.: Вильяме, 2007. Ч С. 697-737

65. Человеческое развитие: новое измерение социально-экономического прогресса Текст. / Учебное пособие под общей редакцией проф. В.П.Колесова (экономический факультет МГУ); 2-е издание, допоненное и переработанное. М;: Права человека, 2008. - 636 с.

66. Чечулин, В. Л. О статистически наблюдаемой связи коэффициента рождаемости и состава питания Текст. / В.Л. Чечулин // Социально-экономические преобразования в России, сб. тр. экон. ф-та Кемеровского ГУ, вып. 4, Кемерово, 2007 г., с. 352-355.

67. Чечулин, В. Л. Половозрастная диаграмма как показательблагополучия государства Текст. / В.Л. Чечулин, А.В Копотева //

68. Демографическая ситуация в современной России: состояние и перспективы,126материалы Всероссийской научио-практич. конф. при ТверГосМедАкадемии, г. Тверь, 2008 г., с. 237-241.

69. Чиркуиова, Е.К. Некоторые аспекты оценки качества жизни населения Текст. / Е.К. Чиркунова // Вестник СамГУ. 2006. - №3. - С. 63-71.

70. Шебеко, Ю.А. Простые технологии для сложных решений: персональные аналитические программы Текст. / Ю.А. Шебеко // Банковские технологии. 1996. - N8. - С. 32-35.

71. Шебеко, Ю.А. Имитационное моделирование и ситуационный анализ бизнес-процессов принятия управленческих решений Текст./ Ю.А. Шебеко,: учебное и практическое пособие. Ч М.: Диаграмма, 1999.

72. Эконометрика: учебник Текст. / Под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд, перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 570 с.

73. Эпопея ядерной зимы. И об отставке, которая за ней последовала Электронный ресурс. Режим доступа: http ://www.infomag.ru/books/moiseev/chapter IQ.html

74. Forrester, J. W. Principles of systems Text./ J.W. Forrester. Wright-Allen Press, Inc. 1971-P. 287.1. Программные коды:

75. PopJVlidmen,selo. (t) = PopMid[men,selo](t dt) + (PrdAgeYoung[men,selo] -PrdAge01d[men,selo] - um2[men,selo]) * dt INTT PopJVIid[men,selo] = 131.751

76. PopMidmen,gor.(t) = PopMid[men,gor](t dt) + (PrdAgeYoung[men,gor] -PrdAge01d[men,gor] - um2[men,gor]) * dt INIT PopMid[men,gor] = 335.264

77. PopMidwomen,selo.(t) = PopMid[women,selo](t dt) +

78. PrdAgeYoungwomen,selo. PrdAge01d[women,selo] - um2[women,selo]) * dt

79. IT PopMidwomen,selo. = 107.243 PopMid[women,gor](t) = PopMid[women,gor](t dt) +

80. PrdAgeYoungwomen,gor. PrdAge01d[women,gor] - um2[women,gor]) * dt INIT PopMid[women,gor] = 316.7101.FLOWS:

81. PrdAgeYoungmen,selo. = PopYoung[men,selo]*(6.4/300) PrdAgeYoung[men,gor] = PopYoung[men,gor]*(7.0/300) PrdAgeYoung [women,selo] = PopYoung[women,selo]*(6.4/300) PrdAgeYoung [women,gor] = PopYoung[women,gor]*0.02625 OUTFLOWS:

82. PrdAge01dmen,selo. = PopMid[men,selo]*(2.6/500)

83. PrdAge01d men,gor. = Pop JVIid[men,gor]*(3.0/400)

84. PrdAge01dwomen,selo. = PopMid[women,selo]*(6.1/850)

85. Pop01dmen,selo.(t) = Pop01d[men,selo](t dt) + (PrdAge01d[men,selo]um3 men,selo.) * dt

86. IT Pop01dmen,selo. = 33.962

87. Pop01dmen,gor.(t) = Pop01d[men,gor](t dt) + (PrdAge01d[men,gor]um3men,gor.) * dt

88. IT Pop01dmen,gor. = 68.048

89. Pop01dwomen,selo.(t) = Pop01d[women,selo](t dt) + (PrdAge01d[women,selo] - um3[women,selo]) * dt INIT PopJDld[women,selo] = 86.506

90. Pop01dwomen,gor.(t) = Pop01d[women,gor](t dt) + (PrdAge01d[women,gor]- um3 women,gor.) * dt

91. IT Pop01dwomen,gor. = 172.2421.FLOWS:

92. Pop01d women,gor. *k3 [ women,gor] *sm[gor]+mg3 [women, gor] *migr[ women, gor] -kt 1 [women, gor] *migr[women, selo]

93. PopYoungmen,selo.(t) = PopYoung[men,selo](t dt) + (Birth[men,selo] -uml [men,selo] - PrdAgeYoung[men,selo]) * dt INIT PopYoung [men. s elo] = 52.446

94. PopYoungmen,gor.(t) = PopYoung[men,gor](t dt) + (Birth[men,gor] -uml [men,gor] - PrdAgeYoung[men,gor]) * dt INIT PopYoung [men,gor] = 115.502

95. PopYoungwomen,selo.(t) = PopYoung[women,selo](t dt) + (Birth[women,selo] - uml [women,selo] - PrdAgeYoung[women,selo]) * dt INIT PopYoung[women,selo] = 50.030

96. PopYoungwomen,gor.(t) = PopYoung[women,gor](t dt) + (Birth[women,gor] -uml [women,gor] - PrdAgeYoung[women,gor]) * dt INIT PopYoung[women,gor] = 111.7861.FLOWS:

97. PopYoungmen,selo.+PopYoung[men,gor]+Pop01d[men,selo]+Pop01d[men,gor.+PopMidmen,selo]+PopMid[men,gor]chislpol women. =

Похожие диссертации