Механическое и естественное движение населения
установлении объекта единицы наблюдения, введении понятий о дате и моменте регистрации, программе, организационных вопросах наблюдения, систематизации и публикации его итогов. В статистической методологии заложен и принцип самостоятельности отнесения каждого переписываемого лица к определенной группе – принцип самоопределения.Следующий этап статистического изучения социально-экономических явлений – определение их структуры, т.е. выделение частей и элементов, составляющих совокупность. Речь идет о методе группировок и классификаций, которые в статистике населения получили название типологических и структурных.
Для познания структуры населения необходимо прежде всего выделение признака группировки и классификации. Любой признак подвергшийся наблюдению, может служить и группировочнным. Например по вопросу об отношении к лицу, записанному в переписном листе первым, можно определить структуру переписываемого населения, где представляется вероятным выделить значительное число групп. Этот признак является атрибутивным, поэтому при разработке по нему переписных листов необходимо составить заранее перечень нужных для анализа классификаций (группировок по атрибутивным признакам). При составлении классификаций с большим числом атрибутивных записей заранее обосновывается отнесение к определенным группам. Так, по своему занятию население делится на несколько тысяч видов, которые статистика сводит в определенные классы, что фиксируется в так называемом словаре занятий.
При изучении структуры по количественным признакам возникает возможность использования таких статистических обобщающих показателей, как средняя, мода и медиана, меры расстояния или показателей вариации для характеристики разных параметров населения. Рассматриваемые структуры явлений служит основой изучения связи в них. В теории статистики различаются функциональные и статистические связи. Изучение последних невозможно без разделения совокупности на группы и затем сравнения величины результативного признака.
Группировка по факторному признаку и сопоставление с изменениями признака результативного позволяет установить направление связи: прямая она или обратная, а так же дать представление о ее форме ломаной регрессии. Данные группировки позволяют построить систему уравнений, необходимую для нахождения параметров уравнения регрессии и определения тесноты связи при помощи расчета коэффициентов корреляции. Группировки и классификации служат основой для использования дисперсионного анализа связей между показателями движения населения и факторами, их вызывающими.
Широкое использование находят в изучении населения статистические методы исследования динамики, графическое изучение явлений, индексный, выборочный и балансовый. Можно сказать, что статистика населения использует для изучения своего объекта весь арсенал статистических методов и примеров. Кроме того применяются и методы разработанные только для изучения населения. Это методы реального поколения (когорт) и условного поколения. Первый позволяет рассмотреть изменения в естественном движении ровесников (родившихся в одном году) – продольный анализ; второй рассматривает естественное движение сверстников (живущих в одно и то же время) – поперечный анализ.
Интересно применение средних и индексов при учете особенностей и сравнении процессов, происходящих в населении, когда условия для сопоставления данных не равны между собой. Используя различное взвешивание при расчете обобщающих средних величин, разработан метод стандартизации, позволяющий элиминировать влияние разных возрастных характеристик населения.
Теория вероятностей как математическая наука изучает свойства объективного мира при помощи абстракций, суть которых состоит в полном отвлечении от качественной определенности и в выделении их количественной стороны. Абстрагирование – есть процесс мысленного отвлечения от многих сторон свойств предметов и одновременно процесс выделения, вычленения каких-либо интересующих нас сторон, свойств и отношений изучаемых предметов. Применение абстрактных математических методов в статистике населения дает возможность статистического моделирования, происходящих в населении процессов. Потребность в моделировании возникает в случае невозможности исследования самого объекта. Наибольшее число моделей применяемых в статистике населения, разработано для характеристики его динамики. Среди них выделяются экспоненциальные и логистические. Особое значение в прогнозе населения на будущие периоды имеют модели стационарного и стабильного населения, определяющие сложившийся в данных условиях тип населения.
Если построения моделей экспоненциального и логистического населения использует данные о динамике абсолютной численности населения за прошлый период, то модели стационарного и стабильного населения строятся на основе характеристик интенсивности его развития.
Итак статистическая методология изучения населения имеет в своем распоряжении ряд методов общей теории статистики, математические методы и специальные методы, разработанные в самой статистике населения. Статистика населения используя рассмотренные выше методы, разрабатывает систему обобщающих показателей, указывает на необходимую информацию, способы их расчета, познавательные возможности этих показателей, условия применения, порядок записи и содержательную интерпретацию.
2.2 Показатели численности населения
Население – совокупность лиц, проживающих на определенной территории.
Население делится на:
постоянное (ПН): лица, постоянно проживающие на данной территории, независимо от их нахождения в момент переписи;
наличное (НН): лица, которые на момент переписи фактически находятся на данной территории, независимо от места постоянного жительства.
Кроме того, учитываются временно проживающие (ВП) и временно отсутствующие (ВО). Данные о наличном населении используются при организации работы транспорта, торговли, водоснабжения, и т.д. Данные о ПН используются при планировании жилищного строительства, школ, больниц, и т.д. Между перечисленными показателями существует зависимость.
ПН = НН – ВП + ВО и НН = ПН + ВП – ВО
Расчет численности населения на конец каждого года, следующего за переписью:
St+1=St+Nt-Mt+Пt-Bt, где:
St+1 и St – численность населения в соответствующих годах;
Nt – число родившихся в году t;
Mt – число умерших в году t;
Пt – число прибывших;
Bt – число выбывших.
Абсолютный показатель численности населения S – моментный показатель (на определенную дату), т.е. 1 января, 1 июня, и т.д
Общее изменение численности населения:
DS= St+1 - St.
Для проведения экономических расчетов нужно знать среднюю численность населения за определенное время.
Методы расчета средней численности населения
Если есть данные на начало и конец периода, то расчет методом средней арифметической простой:
При наличии данных о численности населения на несколько равностоящих дат, то расчет методом среднехронологической невзвешенной для моментных рядов:
Если промежутки между датами неравны, то расчет методом среднеарифметической взвешенной:
Для характеристики изменения численности населения во времени используются:
темп роста численности населения:
темп прироста численности населения:
Определив численность населения, СЭС изучает его состав, используя метод группировки, которая проводится по:
социальному составу,
сферам деятельности и отраслям экономики,
профессии,
полу,
возрасту,
семейному положению, и т.д
Показатели естественного движения населения
Изменение численности за счет рождения и смертей называют естественным движением населения. Оно характеризуется абсолютными и относительными показателями.
Абсолютные показатели:
число родившихся – N;
число умерших - M;
естественный прирост – N-M=DSестеств.;
число браков и разводов.
Эти показатели интервальные, т.е. определяются за период.
Чтобы судить о частоте тех или иных демографических событий применяются относительные показатели. Они выражаются в промиллях (0/00) и характеризуют уровень населения в расчете на 1000 человек.
Общие показатели естественного движения населения
Общий
коэффициент
рождаемости.
- число родившихся
за год на 1000 человек
среднегодовой
численности
населения.
Общий
коэффициент
смертности.
- число смертей
за год на 1000 человек
среднегодовой
численности
населения.
Коэффициент
естественного
прироста.
или Кест.
прир.=Кр-Ксм.
Коэффициент жизненности населения (коэффициент Покровского) Кж(Покр)=(N/M)*1000=Kp/Kсм.
Особенностью общих коэффициентов является то, что они рассчитываются на 1000 человек всего населения. Помимо общих применяются также частные коэффициенты, кот. рассчитываются на 1000 чел. определенной возрастной, половой, профессиональной или к-л другой группы.
5. Повозрастной коэффициент смертности.
,
где:
Х – возраст, профессия или др.
Мх – количество умерших в возрасте х.
Sx – средняя численность населения в возрасте х.
6. Коэффициент детской смертности в возрасте до 1 года.
,
где:
M0 – число детей, умерших в возрасте до 1 года.
Nt – число родившихся в данном году.
Nt-1 – число родившихся в предыдущем году.
Также рассчитываются специальные коэффициенты. Наибольшее распространение получил специальный коэффициент рождаемости (коэффициент фертильности (плодовитости):
,
где:
Sж.15-49 –средняя численность женщин в фертильном возрасте от 15 до 49 лет.
Между общим и специальным коэффициентами рождаемости существует связь:
,
где:
dж.15-49 – доля женщин в возрасте 15-49 лет.
.
Между общими и специальными коэффициентами существует зависимость – любой общий коэффициент можно представить как среднее арифметическое из частных коэффициентов, взвешенных по численности групп населения или их доле в общей численности.
,
где:
dx – доля группы х в Р.
Таким образом, общий коэффициент зависит от частных и структуры населения.
Также существуют стандартизированные коэффициенты, кот. при проведении сравнения устраняют влияние возрастной структуры. Рассчитываются по формуле средней арифметической взвешенной:
В данном случае, вариантами являются частные коэффициенты, а весами – показатели возрастной структуры, принятые за стандарт для сравнения.
Показатели механического движения населения
Механическое изменение – изменение численности населения за счет территориального перемещения людей, т.е. за счет миграций, которые бывают:
внешние;
внутренние;
сезонные;
маятниковые.
Абсолютный показатель движения населения – В.
Число прибывших – П.
Абсолютный механический прирост – Пмех.=П-В.
Интенсивность механического движения характеризуют следующие относительные показатели:
7. коэффициент
прибытия –
;
коэффициент
выбытия –
;
коэффициент
механического
прироста –
;
Для характеристики изменения численности за счет естественного движения населения и за счет миграций рассчитывается коэффициент общего прироста:
;
;
Ко.п.=Кест.прир.+Кмех.прир.
Таблицы смертности и расчет перспективной численности населения
Таблица смертности – система связанных друг-с другом показателей, зависящих от уровня смертности, отнесенных к различным возрастам.
Таблица 1
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
|
x |
lx |
dx |
qx |
px |
Lx |
Tx |
|
| Возраст в годах. | Число доживающих до возраста х лет. | Число умерших в возрасте от х до х+1 лет. | Вероятность смерти в течение года. | Вероятность дожить до следующего возраста. | Численность живущих в возрасте х лет. | Предстоящее число человеко-лет. | Средняя продолжительность жизни. |
Х меняется от 0 до 100 лет (одногодичные группы).
lx устанавливается в расчете на 10.000 человек.
dx – число умерших в возрасте до х+1 лет
qx = dx / lx – вероятность смерти в течение года
px = lx+1 / lx – вероятность дожить до след. возраста (px + qx = 1)
Lx – средняя величина из числа доживающих от возраста х до х+1.
Lx = (lx + lx+1)/2. (Кроме 0-вого возраста).
Тх – общее число человеко-лет, кот. предстоит прожить совокупности лиц от возраста х лет до предельного возраста
W.
.
– средняя
продолжительность
предстоящей
жизни.
– коэффициент
передвижки,
рассчитывается
на основе таблицы.
Методы исчисления перспективной численности населения
1. метод передвижки возрастов. Sx+1 = Sx * Px.
2.a
метод арифметической
прогрессии.
,
где:
St+l – численность населения через l лет.
St – численность населения на исходную дату.
D - среднегодовой абсолютный прирост численности населения.
2.b
метод геометрической
прогрессии.
3. анализ динамики численности за ряд лет, определение тенденции изменений, экстраполяции рядов динамики. y(t)=abt – показательная функция. Определив по фактическим данным параметры a и b, путем подставления t (годы), получим возможные значения численности населения в любой t период.
Параметр а – исходная численность населения в период, где t=0.
Параметр b – коэффициент общего прироста, показывает, во сколько раз в среднем увеличивается численность населения ежегодно.
2.3 Расчёт и анализ показателей динамики численности населения России за 2000-2005 гг
Исходные данные по численности населения России приведены в таблице 2:
Таблица 2
| Годы | Численность населения, чел. |
| 2000 | 146890,1 |
| 2001 | 146303,6 |
| 2002 | 145649,3 |
| 2003 | 144963,6 |
| 2004 | 144168,2 |
| 2005 | 143474,2 |
В таблице 3 проведем расчеты показателей рядов динамики.
Таблица 3
| годы | Численность, чел. (yi) | Абсолютный прирост, тыс.чел. | Темпы роста, % | Темпы прироста, % | Абсолютные значения прироста (Аi), % | |||
| Цепные (Δц) | Базисные (Δб) | Цепные (ТрЦ) | Базисные (ТрБ) | Цепные (ТпрЦ) | Базисные (ТпрБ) | |||
| 2000 | 146890,1 | |||||||
| 2001 | 146303,6 | - 586,5 | - 586,5 | 99,60072 | 99,60072 | -0,3993 | -0,3993 | 1468,9 |
| 2002 | 145649,3 | - 654,3 | - 124,8 | 99,55277 | 99,15528 | -0,4472 | -0,8447 | 1463,04 |
| 2003 | 144963,6 | - 685,7 | - 1926,5 | 99,52921 | 98,68847 | -0,4708 | -1,3115 | 1456,49 |
| 2004 | 144168,2 | - 795,4 | - 2721,9 | 99,45131 | 98,14698 | -0,5487 | -1,853 | 1449,64 |
| 2005 | 143474,2 | - 694 | - 3415,9 | 99,51861 | 97,67451 | -0,4814 | -2,3255 | 1441,68 |
Абсолютные приросты:
Цепные: Δц = yi – yi-1
Для 2001 г.: 146303,6-146890,1=- 586,5
Для 2002 г.: 145649,3-146303,6=- 654,3
Для 2003 г.: 144963,6-145649,3=- 685,7
Для 2004 г.: 144168,2 -144963,6=- 795,4
Для 2005 г.: 143474,2-144168,2=- 694;
Базисные: Δб = yi – y1
Для 2001 г.: 146303,6 -146890,1=- 586,5
Для 2002 г.: 145649,3-146890,1=- 1240,8
Для 2003 г.: 144963,6-146890,1=- 1926,5
Для 2004 г.: 144168,2-146890,1=- 2721,9
Для 2005 г.: 143474,2-146890,1=- 3415,9
Темпы роста:
Цепные:
ТрЦ =
2001 г: (146303,6 /146890,1)*100%=99,60072%
2002 г: (145649,3 /146303,6 )*100%=99,55277%
2003 г: (144963,6/145649,3 )*100%=99,52921%
2004 г: (144168,2 /144963,6 )*100%=99,45131%
2005 г: (143474,2 /144168,2 )*100%=99,51861%
Базисные:
ТрБ =
2001 г: (146303,6 /146890,1)*100%=99,60072%
2002 г: (145649,3 /146890,1)*100%=99,15528%
2003 г: (144963,6/146890,1)*100%=98,68847%
2004 г: (144168,2 /146890,1)*100%=98,14698%
2005 г: (143474,2 /146890,1)*100%=97,67451%
Темпы прироста:
Цепные: ТпрЦ – 100
2001 г: 99,60072 –100=-0,3993
2002 г: 99,55277– 100=-0,4472
2003 г: 99,52921– 100=-0,4708
2004 г: 99,45131 – 100=-0,5487
2005 г: 99,51861– 100=.-0,4814
Базисные: ТпрБ – 100
2001 г: 99,60072 – 100=-0,3993
2002 г: 99,15528– 100=-0,8447
2003 г: 98,68847 – 100=-1,3115
2004 г: 98,14698 – 100=-1,853
2005 г: 97,67451- 100=-2,3255.
Абсолютные
значения прироста:
2001 г: 146890,1 / 100 = 1468,9
2002 г: 146303,6 / 100 = 1463,04
2003 г: 145649,3 / 100 = 1456,49
2004 г: 144963,6 / 100 =1449,64
2005 г: 144168,2/ 100 = 1441,68
Средний
абсолютный
прирост:
=
= - 683,2
Средний
темп роста:
=
=
=0,9955 .
7)
Средний темп
прироста:
= 0,9955*100%-100 = -0,45.
Одна из главных задач изучения динамических рядов состоит в выявлении закономерностей (тенденций) в развитии того или иного процесса или явления. Исходя из данных, полученных в результате анализа ряда динамики численности населения России продолжает падать. Значения цепных и базисных показателей показывают нам характеристику изменений уровней динамического ряда. В частности, можно отметить резкое снижение значения цепного абсолютного прироста в 2004 году, учитывая постоянный отрицательный прирост в течение всех 5 лет. Показатели цепных темпов роста показывают, что текущая численность населения в период с 2000-2005 гг. шла на убыль.
2.4 Прогноз численности населения на 2007-2009 гг
По данным Таблицы 2 построим графики:
Среди построенных графиков наименьшее значение ошибки апроксимации наблюдается у степенной модели.
Рассмотрим линейную модель, чтобы сделать прогноз численности населения на 2006-2007 гг. Для этого возьмем линейное уравнение: y = -690,61*х + 149040. Обозначим года:
Таблица 4
| Год | Обозначение | Численность, чел. |
| 2000 | 1 | 148349,39 |
| 2001 | 2 | 147658,78 |
| 2002 | 3 | 146968,17 |
| 2003 | 4 | 146277,56 |
| 2004 | 5 | 145586,95 |
| 2005 | 6 | 144896,34 |
| 2006 | 7 | 144205,73 |
| 2007 | 8 | 143515,12 |
| 2008 | 9 | 142824,51 |
| 2009 | 10 | 142133,9 |
Теперь в линейное уравнение вместо Х подставляем значения, чтобы получить прогноз на нужный период, а также выровненные значения у. Среднюю ошибку апроксимации будем рассчитывать по данным линейного графика, сопоставляя их с данными о численности населения России из Демографического справочника 2008 года, по формуле:
,
т.е.
Таблица 5
| Годы | у | у' | | у - у' | | (| у - у' |) / у | (| у - у' |)*100 / у |
| 1 | 146890,1 | 148349,39 | 1459,3 | 0,0099 | 0,9934638 |
| 2 | 146303,6 | 147658,78 | 1355,2 | 0,0093 | 0,9262929 |
| 3 | 145649,3 | 146968,17 | 1318,9 | 0,0090 | 0,9055313 |
| 4 | 144963,6 | 146277,56 | 1313,96 | 0,0091 | 0,9064068 |
| 5 | 144168,2 | 145586,95 | 1418,8 | 0,0098 | 0,9841282 |
| 6 | 143474,2 | 144896,34 | 1422,14 | 0,0099 | 0,9912165 |
| Итого: | 5,70704 |
Подставляя вместо «у» значения из Демографического справочника, вместо «ух» - выровненные значения «у», а вместо «n» - количество лет, получим среднюю ошибку апроксимации, равную ≈ 5,70704 / 6 ≈ 0,9512. Такое значение ошибки апроксимации превышает 12-15%, это свидетельствует о том, что данные не адекватны реальным, однако тенденция к снижению точно прослежена.
Таким образом ясно, что численность России будет продолжать снижаться в 2007-2009 году. По данным Демографического справочника 2008 года, в 2007 году она составляет 142221,0 тыс. чел., в 2008 году – 142008,8 тыс.чел. Согласно полученному прогнозу в 2009 году она будет 142133,9 тыс.чел.
3. Назначение демографического прогнозирования
История демографических прогнозов насчитывает уже не одну сотню лет. Немало ученых — представителей разных наук — пытались отыскать некие «объективные законы роста населения»: биологические, математические, экономические и т.д.
Эти «законы» пытались выводить из наблюдений над закономерностями размножения животных и насекомых или экспериментируя с математическими моделями. Все эти попытки оказались безуспешными. Никакого автоматизма в росте населения (кроме его инерции) не существует.
Он определяется законами социального поведения людей, которое, в свою очередь, управляется законами общественной жизни.
Демографический прогноз опирается на знание теории и общих закономерностей развития народонаселения, на учет главных тенденций воспроизводства населения в ближайшей исторической перспективе: дальнейшее развитие урбанизации, рост образовательного и культурного уровня населения, снижение смертности и увеличение продолжительности жизни, постепенное отмирание традиций многодетности, изменение функций семьи, повышение социальной и территориальной мобильности населения, сохранение определенной дифференциации демографического развития различных регионов, обусловленного экономическими, социально-культурными и этническими факторами и др.
Точность современного демографического прогнозирования определяется уровнем развития теоретической и прикладной демографии, общим уровнем научного прогнозирования всех сторон социально-экономической жизни общества, а также новыми аналитическими и прогностическими возможностями, предоставленными компьютерными методами. С начала 90-х годов в демографическом прогнозировании широко используются стандартные пакеты прикладных программ. Они значительно экономят время, необходимое для проведения прогнозных расчетов, позволяют просчитать различные сценарии возможной динамики населения, а также делать расчеты при неполных или дефектных данных.
Достоверность демографического прогноза зависит от:
I) точности исходной информации,
2) от обоснованности гипотез об изменении демографических процессов под влиянием всего комплекса социально-экономических условий,
3) от продолжительности периода, на который делается прогноз. Различаются краткосрочные (до 5 лет), среднесрочные (до 30 лет) и долгосрочные (30-60 лет) прогнозы.
Демографический прогноз помогает определить как количество и структуру (половозрастную) будущих трудовых ресурсов, так и оценить возможные потребности различных социально-демографических групп населения в различных товарах и услугах. Он необходим для перспективной оценки развития и размещения объектов социальной сферы, широко используется в маркетинге.
На данные демографического прогнозирования опирается разработка государственных мероприятий по социальному обеспечению. В условиях продолжающегося увеличения численности и доли населения пожилых возрастов большое значение приобретает прогнозирование числа пенсионеров, их семейного состояния, здоровья. Возрастает потребность в прогнозировании показателей, характеризующих семейную структуру населения.
Прогноз численности и состава семей, а также их доходов и потребностей необходимо для оценки перспектив жилищного строительства.
Роль демографического прогнозирования в разработке стратегии развития общества постоянно возрастает, что обусловлено все большей социальной ориентацией экономики. В свою очередь прогнозы и программы развития промышленного и сельскохозяйственного производства социальной инфраструктуры, территориального перераспределения населения, динамики доходов, уровня жизни и занятости населения учитываются при выборе гипотез демографического развития и выборе варианта перспективного исчисления населения.
Демографические прогнозы, сделанные под эгидой ООН, используются для выработки международной стратегии развития, рекомендаций в области политики народонаселения, для решения глобальных и региональных экономических, политических, экологических проблем. Оценки и прогнозы ООН пересматриваются каждые два года с учетом новых данных о движении населения, предоставляемых национальными статистическими службами.
В настоящее время существует множество прогнозов демографического развития России. Они носят авторский характер и отличаются друг от друга постановкой задач, гипотезами, результатами и лежащими в их основании методологическими установками. Знание замысла прогноза и методологического подхода, используемого тем или иным автором, может помочь в выработке индивидуальной оценки пользователя с точки зрения доверия к результатам прогноза и возможностей их использования в управленческой практике.
Исследовавший этот вопрос профессор И.В. Бестужев-Лада, пишет следующее. В формах конкретизации абстрактного понятия "предвидение" целесообразно разнести два конкретных понятия: "предугадывание" и "прогнозирование". Оба заключают в себе третье конкретное понятие - "предсказание" (состояния явления или процесса в будущем). Но в первом случае предсказание безусловно, оно характеризуется глаголами "будет" или "станет". А во втором - сугубо условно, инструментально: "может быть или стать при определенных условиях", на которых и сосредоточивается внимание исследователя.
Оценка первого рода прогнозов производится "по степени оправдываемости", которая, в свою очередь, располагается по шкале: сбылось - не сбылось. Отметим, что управленческое значение прогноза - предугадывания (что будет завтра) минимально, так как оставляет процесс принятия решения в рамках субъективного отношения к будущему. Такого рода прогнозы могут быть использованы как прогноз-предостережение (например при суженном воспроизводстве населения во Франции, 50-е года 20 века), для обоснования территориальной экспансии и геополитики (Германия, 30-е года, 20 века), для пропаганды программ планирования семьи (развивающиеся страны, 60-80-е года, 20 века).
Альтернативный подход к будущему развернут в концепцию "технологического прогнозирования": не "что будет", а "что может произойти при наблюдаемых тенденциях и что надо сделать, чтобы произошло возможно более желательное". По сути такой подход надо было бы назвать проблемно-целевым, потому что на практике экстраполяция в будущее наблюдаемых тенденций всегда показывает картину назревающих проблем, а оптимизация этих тенденций - всегда сводится к выявлению возможно более эффективного их решения. Технологический прогноз, как заблаговременное "взвешивание" последствий намечаемого решения, дает для повышения эффективности управления несказанно больше (например, намного повышает объективность намечаемых решений), чем самые удачные догадки. Фактически он является средством анализа закономерностей динамики населения под воздействием тех или иных изменений в рождаемости и смертности.
Опыт зарубежных стран однозначно свидетельствует: депопуляция населения преодолима. По предварительным оценкам, убыль может сократиться на несколько промилле в обозримом будущем. Демографические процессы по своей сути очень инертны, и повернуть маховик депопуляции в одночасье невозможно.
Существуют (на Западе) и типовые таблицы смертности по причинам смерти. Вероятно, возможны и другие подходы. Важно при этом помнить, что точность прогноза определяется почти исключительно качеством гипотезы о тенденциях демографического развития, а не сложностью математических формул.
Список используемой литературы
Федеральный Закон от 19.02.1993 «О беженцах».
Федеральный Закон от 19.02.1993 «О вынужденных переселенцах»;
3. Борисов В.А. Демография, М.,1999;
Демографический ежегодник России, 2002;
Демографический ежегодник России, 2003;
6. Ерохина О.В.: «Миграция: свободная и вынужденная, социально-экономические аспекты, специфика миграционной проблемы для России, главные особенности современной миграции рабочей силы и "утечки умов".» //Интернет-конференция на портале auditorium;
7. Кильдишев и др. Статистика населения с основами демографии, М.: «Финансы и Статистика», 1990;
8. Кузьмин А.И. Курс лекций "Основы демографии". Лекция 12 «Миграция населения»// humanities.edu;
9. Методологические положения по статистике//Госкомстат России. – М.: Выпуск 4. – 2003 г.
10. «Население России»//Ежегодный демографический доклад. М.,1999
11. Салин В.Н., Чурилова Э.Ю. Курс теории статистики, М.: Финансы и статистика, 2006 г.
Татаркова Н.В. Курс лекций «Экономическая демография»;
Федеральная служба государственной статистики «Численность и миграция населения Российской Федерации в 2002 году».
antropotok.archipelag – Центр стратегических исследований Приволжского федерального округа. Группа «Русский Архипелаг»;
demoscope – Журнал "Демоскоп-Weekly", электронная версия;
gks;
perepis2002 – Всероссийская перепись населения 2002 года;
capital
Приложение
