Модели управления потенциалом воспроизводства населения регионов России на основе методов машинного обучения
Научная статья
Выражение признательности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 20-010-00307.
Для цитирования
Сукиасян А. Г. Модели управления потенциалом воспроизводства населения регионов России на основе методов машинного обучения // Народонаселение. 2022. Том 25. № 4. С. 16-29. DOI: https://doi.org/10.19181/population.2022.25.4.2 EDN: ENCJAM
Аннотация
Статья посвящена исследованию закономерностей развития потенциала воспроизводства населения регионов России с учётом сложившейся в них социально-экономической ситуации. Цель работы заключается в определении факторов социально-экономического развития регионов России, оказывающих наибольшее влияние на уровень воспроизводства населения и анализе чувствительности этой характеристики к изменениям в уровне социально-экономического положения регионов России. Для реализации этой цели проанализированы ключевые характеристики потенциала воспроизводства населения — предельный темп воспроизводства населения и стандартизированные коэффициенты рождаемости по пятилетним возрастным группам матерей за период с 1990 по 2020 годы. Изложенные в статье результаты получены в ходе исследования динамики воспроизводства населения и взаимозависимостей с основными социально-экономическими показателями регионов, оцененных методами корреляционного анализа и машинного обучения, по итогам апробирования которых были определены наиболее информативные факторы, оказывающие существенное влияние на процесс воспроизводства страны и её регионов с учётом возрастной структуры матерей. В частности, было выявлено, что с увеличением возраста матери возрастает влияние факторов, характеризующих экономическое благополучие, при принятии решения о рождении ребенка, тогда как в более молодых возрастных группах большую значимость обретают показатели социального благополучия. На базе этих моделей были получены оценки чувствительности индикаторов воспроизводства населения и показателей рождаемости в каждой из исследуемых возрастных групп матерей в случае изменения уровней социально-экономических факторов. На основе проведённого анализа были сформулированы выводы о влиянии социально-экономической обстановки в стране и регионах на уровень рождаемости в различных возрастных группах матерей, а также в целом на потенциал воспроизводства.
Ключевые слова:
повозрастная рождаемость, расширенное воспроизводство населения, депопуляция, предельный темп воспроизводства, модели машинного обучения
Литература
1. Римашевская, Н.М. Особенности развития демографических процессов в современной России / Н. М. Римашевская, В. Г. Доброхлеб, Е. И. Медведева, С. В. Крошилин // Национальные интересы: приоритеты и безопасность.- 2012.- Т. 8.- № 15(156).- С. 2-11. EDN: OWKXGT
2. Симагин, Ю.А. Результаты исследований демографических проблем России в XXI веке / Ю. А. Симагин // Народонаселение. - 2021. - Т. 24. - № 4. - С. 4-22. DOI: 10.19181/population.2021.24.4.1; EDN: GQUDHJ
3. Tikhomirov,N. Assessment methods for the reproductive potential ofthe population / N. Tikhomirov, T. Tikhomirova, A. Sukiasyan // Amazonia Investiga. - 2019. - No. 8(21).- P. 558-567. EDN: ONYDXQ
4. Аитова, Ю. С. Подходы к моделированию взаимовлияния демографического потенциала и экономического развития регионов России / Ю. С. Аитова, В. В. Орешников // Вестник НГИЭИ. - 2018. - № 12(91). - C. 69-80. EDN: YRJAZF
5. Ильдарханова, Ч.И. Динамика естественного движения населения как угроза демографической безопасности России / Ч. И. Ильдарханова, А. А. Ибрагимова, А. Р. Абдульзянов // Народонаселение. - 2022. - Т. 25. - № 3. - С. 4-17. DOI: 10.19181/population.2022.25.3.1; EDN: DOVPTC
6. Фаттахов, Р.В. Анализ и оценка взаимовлияния параметров демографического и экономического развития регионов и городов на примере Приволжского федерального округа / Р. В. Фаттахов, Л. Р. Абдулова, В. В. Орешников // Экономический анализ: теория и практика. - 2016. - № 2(449). - С. 77-90. EDN: VMLZOL
7. Шабашев, В.А. Структурное моделирование связей экономических, социальных, демографических факторов / В. А. Шабашев, С. И. Шорохов, М. Ф. Верхозина // Региональная экономика: теория и практика. - 2016. - № 10. - С. 171-181. EDN: WWDBIN
8. Макаров, В.Л. Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко // Федерализм. - 2014. - № 4. - С. 37-46. EDN: TFDSUJ
9. Чучкалова, С.В. Моделирование демографических процессов в Кировской области / С. В. Чучкалова // Федерализм. - 2010. - № 1 (57). - С. 256-264. EDN: LDMKFX
10. Тихомиров, Н.П. Методы обоснования стратегий преодоления демографического кризиса в регионах России / Н. П. Тихомиров, Т. М. Тихомирова // Фундаментальные исследования. - 2020. - № 5. - С. 160-166. EDN: DTFXSX
11. Доброхлеб, В.Г. Демографическое старение в России и новая социальная реальность / В. Г. Доброхлеб // Народонаселение. - 2022. - Том 25. - № 2. - С. 66-76. DOI: 10.19181/population.2021.24.3.6; EDN: SCLQUP
12. Batista, G. А Study of the Behavior of Several Methods for Balancing Machine Learning Training Data / G. Batista, R. Prati, M. Monard // SIGKDD Explorations. - 2004. - No. 6. - P. 20-29.
13. Hastie, T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. - New York : Springer, 2009. - 745 p.
14. Архангельский, В.Н. Исследование проблем рождаемости // Уровень жизни населения регионов России. - 2008. - № 3-4(121-122). - С. 80-93. EDN: MBWHCP
15. Минченко, М.М. Динамика доступности жилья для населения России в 2008-2014 гг. / М. М. Минченко, Н. Н. Ноздрина // Проблемы прогнозирования. - 2017. - № 2(161). - С. 89-105. EDN: YZKFMN
16. Капогузов, Е.А. Моделирование брачной рождаемости в России с учётом региональной поливариативности семейной политики / Е. А. Капогузов, Р. И. Чупин, М. С. Харламова // Terra Economicus. - 2020. - Т. 18. - № 4. - С. 32-46. EDN: SNJOJN
2. Симагин, Ю.А. Результаты исследований демографических проблем России в XXI веке / Ю. А. Симагин // Народонаселение. - 2021. - Т. 24. - № 4. - С. 4-22. DOI: 10.19181/population.2021.24.4.1; EDN: GQUDHJ
3. Tikhomirov,N. Assessment methods for the reproductive potential ofthe population / N. Tikhomirov, T. Tikhomirova, A. Sukiasyan // Amazonia Investiga. - 2019. - No. 8(21).- P. 558-567. EDN: ONYDXQ
4. Аитова, Ю. С. Подходы к моделированию взаимовлияния демографического потенциала и экономического развития регионов России / Ю. С. Аитова, В. В. Орешников // Вестник НГИЭИ. - 2018. - № 12(91). - C. 69-80. EDN: YRJAZF
5. Ильдарханова, Ч.И. Динамика естественного движения населения как угроза демографической безопасности России / Ч. И. Ильдарханова, А. А. Ибрагимова, А. Р. Абдульзянов // Народонаселение. - 2022. - Т. 25. - № 3. - С. 4-17. DOI: 10.19181/population.2022.25.3.1; EDN: DOVPTC
6. Фаттахов, Р.В. Анализ и оценка взаимовлияния параметров демографического и экономического развития регионов и городов на примере Приволжского федерального округа / Р. В. Фаттахов, Л. Р. Абдулова, В. В. Орешников // Экономический анализ: теория и практика. - 2016. - № 2(449). - С. 77-90. EDN: VMLZOL
7. Шабашев, В.А. Структурное моделирование связей экономических, социальных, демографических факторов / В. А. Шабашев, С. И. Шорохов, М. Ф. Верхозина // Региональная экономика: теория и практика. - 2016. - № 10. - С. 171-181. EDN: WWDBIN
8. Макаров, В.Л. Моделирование демографических процессов с использованием агент-ориентированного подхода / В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, Е. Д. Сушко // Федерализм. - 2014. - № 4. - С. 37-46. EDN: TFDSUJ
9. Чучкалова, С.В. Моделирование демографических процессов в Кировской области / С. В. Чучкалова // Федерализм. - 2010. - № 1 (57). - С. 256-264. EDN: LDMKFX
10. Тихомиров, Н.П. Методы обоснования стратегий преодоления демографического кризиса в регионах России / Н. П. Тихомиров, Т. М. Тихомирова // Фундаментальные исследования. - 2020. - № 5. - С. 160-166. EDN: DTFXSX
11. Доброхлеб, В.Г. Демографическое старение в России и новая социальная реальность / В. Г. Доброхлеб // Народонаселение. - 2022. - Том 25. - № 2. - С. 66-76. DOI: 10.19181/population.2021.24.3.6; EDN: SCLQUP
12. Batista, G. А Study of the Behavior of Several Methods for Balancing Machine Learning Training Data / G. Batista, R. Prati, M. Monard // SIGKDD Explorations. - 2004. - No. 6. - P. 20-29.
13. Hastie, T. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition / T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. - New York : Springer, 2009. - 745 p.
14. Архангельский, В.Н. Исследование проблем рождаемости // Уровень жизни населения регионов России. - 2008. - № 3-4(121-122). - С. 80-93. EDN: MBWHCP
15. Минченко, М.М. Динамика доступности жилья для населения России в 2008-2014 гг. / М. М. Минченко, Н. Н. Ноздрина // Проблемы прогнозирования. - 2017. - № 2(161). - С. 89-105. EDN: YZKFMN
16. Капогузов, Е.А. Моделирование брачной рождаемости в России с учётом региональной поливариативности семейной политики / Е. А. Капогузов, Р. И. Чупин, М. С. Харламова // Terra Economicus. - 2020. - Т. 18. - № 4. - С. 32-46. EDN: SNJOJN
Статья
Поступила: 06.07.2022
Опубликована: 09.12.2022
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Сукиасян, А. Г. (2022). Модели управления потенциалом воспроизводства населения регионов России на основе методов машинного обучения. Народонаселение, 25(4), 16-29. https://doi.org/10.19181/population.2022.25.4.2
Раздел
ДЕМОГРАФИЯ: ВОПРОСЫ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ
