Прогноза для социального прогнозирования

Прогнозирование населения. Прогнозирование численности и состава населения является важной составной частью социального прогнозирования, так как дает необходимую информацию не только об изменении объемов потребностей населения (на основе данных об изменении его численности), но и об изменении структуры этих потребностей (в соответствии с изменением качественного состава населения, абсолютным ростом или сокращением численности отдельных его групп). Так, сокращение средней численности семьи потребует, при прочих равных условиях, снижения количества комнат в квартирах, а снижение уровня рождаемости будет сигнализировать о сокращении потребности в количестве мест в детских дошкольных учреждениях в ближайшем будущем.

Кроме того, прогнозы населения позволяют получать и опосредованные социальные прогнозы. Так, снижение уровня рождаемости позволяет прогнозировать снижение потребности в товарах детского ассортимента, а следовательно, и сокращение потребности в рабочей силе на соответствующих предприятиях. С другой стороны, тот же самый процесс, вероятно, приведет к увеличению численности женщин после 40 лет, ищущих работу на условиях полного рабочего времени. А все вместе это, очевидно, будет воздействовать на ситуацию на местном рынке труда, вызывая ее обострение, — прежде всего в плане трудоустройства женщин.

Безусловно, процесс социального прогнозирования далеко не так прост и однозначен. Разработка серьезного прогноза требует одновременного учета большого количества дополнительной и очень разносторонней информации. Так, возвращаясь к примеру о сокращении средней численности семьи, следует отметить, что сделанный нами выше вывод о снижении потребности в многокомнатных квартирах может оказаться неверным при условии одновременного повышения уровня жизни населения и увеличении уровня среднедушевых доходов и (или) при относительном или абсолютном снижении арендной платы за жилье (налогов на имущество) или относительном снижении стоимости (платы за аренду) многокомнатных квартир по сравнению с малокомнатными.

Таким образом, этот пример демонстрирует ошибочность прогнозных заключений, сделанных на основе недостаточно полной информации, и иллюстрирует необходимость привлечения разнообразной дополнительной информации, и прежде всего экономической, — как о текущей ситуации (конъюнктура рынка, уровень цен и доходов населения и т.п.), так и направленности тенденций и скорости изменения ситуации.

Не менее важной является и информация, получаемая непосредственно от населения в результате проведения социологических исследований. Однако именно демографическая информация и прогнозы населения в большинстве случаев являются базой и создают надежную основу для разработки достоверных социальных прогнозов.

Виды прогнозов населения. В настоящее время приняты следующие основные классификации прогнозов населения на основании использования различных признаков. По объекту прогнозирования:

прогнозы общей численности населения;

прогнозы изменения структуры населения;

прогнозы естественного движения населения;

прогнозы механического движения населения. По продолжительности рассматриваемого временного интервала:

краткосрочные (1—5 лет);

среднесрочные (5 — 25 лет);

долгосрочные (свыше 25 лет). По методам прогнозирования:

по типу используемых математических функций;

по демографическим моделям воспроизводства;

по статистическим моделям воспроизводства населения;

по передвижке возрастов;

по сочетанию разных методов.

Исторически прогнозирование населения начиналось с прогнозов его численности, причем в довольно специфической форме—с определения продолжительности так называемого «периода удвоения населения». Его расчетами занимались и знаменитый английский экономист В. Петти, и известный русский математик Л. Эйлер. Эти прогнозы делались на длительный срок и редко оказывались верными, но создали необходимую научную базу Для современного прогнозирования населения.

Постоянное развитие методов прогнозирования, естественно, сказывается и на методологии прогнозирования населения.

Первый советский прогноз населения, сделанный в 1920 году академиком С. Г. Струмилиным, был рассчитан на 20 лет и дал к началу Великой Отечественной войны лишь трехпроцентное отклонение прогнозных данных от фактических. Этот прогноз был основан на гипотезе о последовательном увеличении коэффициента естественного прироста населения.

Исторический экскурс в развитие методов прогнозирования населения следует начать с рассмотрения методов математического прогнозирования.

Математическое прогнозирование. В основе математических прогнозов лежит использование того факта, что график изменения численности населения имеет плавный рост, напоминая некоторые математические кривые. Именно это и спровоцировало попытки подобрать адекватную математическую функцию, сгладить с ее помощью фактические данные об изменении численности населения за предшествующий период и, в случае получения достоверных результатов, перейти к прогнозу, экстраполировав данную функцию в будущее. Наиболее часто использовались параболическая, показательная и логистическая функции.

Идея прогнозирования численности населения по логистической кривой принадлежала бельгийскому ученому Р. Ф. Ферхюсту (XIX век) и получила дальнейшее развитие в трудах американских ученых Р.Пирля и Л.Рида. Согласно теории Пирля —Рида, вследствие ограниченности территории любой страны существует однозначная зависимость между темпами прироста населения и его плотностью; вначале, при низкой плотности населения, его численность достаточно быстро растет, но затем, как бы сталкиваясь с постоянно возрастающим сопротивлением окружающей среды, скорость этого прироста сокращается, доходя до нуля.

«Биологически» обосновав целесообразность использования логистической кривой, биолог Р. Пирль и математик Л. Рид стали применять ее для выравнивания данных об изменении численности населения. После такого выравнивания по данным Швеции и США было получено сравнительно небольшое расхождение между выравненными и фактическими данными, это позволило им настаивать на возможности использования логистической кривой для построения прогнозов.

Такой прогноз и был сделан для США. В качестве исходной информации были использованы фактические данные об изменении численности населения США за период с 1730 до 1910 г. Горизонт прогнозирования был принят в 180 лет.

Для первых 10 лет расхождение составляло около 1,5 % (107,4 миллиона человек по прогнозу против 105,7 миллионов по данным переписи в 1910 году). В 1930 году фактические цифры очень близко подошли к прогнозным. Однако уже следующее десятилетие четко и однозначно показало завышенность прогнозных оценок. По данным переписи населения 1940 года, расхождение фактических цифр с прогнозными составило 5 миллионов человек. В связи с этим было проведено новое выравнивание кривой уже на основе фактических данных за полутаровековой период — с 1790 по 1940 год. Но, несмотря на это, данные, полученные в 1950 и 1960 годах, показали полную непригодность логистической кривой.

Прогнозирование по демографическим моделям. Для целей прогнозирования разработаны два вида моделей: модель стационарного населения и модель стабильного населения.

Модель стационарного населения представляет население в виде замкнутой совокупности людей (т.е. предполагает полное отсутствие миграции), в которой неизменны во времени интенсивность рождений и порядок вымирания. При этом предполагается нулевой прирост населения, т.е. равенство числа рождений и смертей на рассматриваемом временном интервале, а также постоянство численности отдельных возрастных категорий, групп населения.

Естественно, такая модель не имеет аналогов ни в одном известном обществе. Однако в современном прогнозировании она играет довольно важную теоретическую и практическую роль. При этом существует мнение, что с течением времени ее значение будет все более увеличиваться и прежде всего в связи с характерной для развитых стран ярко выраженной тенденцией к саморегулированию процесса воспроизводства населения, трактуемой рядом специалистов как доказательство принципиальной возможности реального существования общества со стационарным населением.

В частности, известный демограф Р. Пресса в своей книге «Народонаселение и его изучение» пишет: «Вполне очевидно, что в действительности никогда не было населения, полностью соответствующего стационарной модели, но можно думать, что эволюция некоторых групп населения в определенные периоды их истории близка к модели стационарного населения».

Модель стационарного населения служит теоретическим обоснованием для расчета целого ряда демографических показателей и таблиц, а также применяется для изучения влияний изменений в режиме воспроизводства на численность населения и его возрастной состав.

Модель стабильного населения. Модель стабильного населения отличается от модели стационарного населения прежде всего отсутствием допущения о равенстве интенсивностей рождений и вымирания, т. е. предположения о постоянстве численного состава населения совокупности.

Под стабильным населением понимается совокупность людей, в которой неизменны интенсивность рождений и порядок вымирания, постоянный по уровню в отдельных возрастных группах. Модель стабильного населения также рассматривается при условии отсутствия миграции (или равенстве нулю ее сальдо по половозрастным категориям). Это означает, что численность населения либо постоянно растет (если рождаемость превышает смертность), либо, наоборот, постоянно снижается (при превышении смертности над рождаемостью). В случае равенства смертности и рождаемости модель стабильного населения вырождается в модель рассмотренного выше стационарного населения.

В случае высоких значений смертности и рождаемости модель стабильного населения, очевидно, применима для расчетов возрастной структуры и параметров естественного движения населения в развивающихся странах, а в случае низких значений смертности и рождаемости — для развитых стран.

В случае стабильного населения коэффициенты рождаемости и смертности, естественно, в значительной степени зависят от возрастной структуры населения, что, в принципе, справедливо и для реальных людских совокупностей. Если при этом допустить, что данное население стремится к определенному уровню рождаемости и смертности, то возрастная структура в свою очередь будет зависеть только от этих двух факторов (если, конечно, исключить влияние войн, крупномасштабных катастроф, эпидемий и стихийных бедствий).

Первым внимание на это обратил американский демограф А. Лотке. Однако для того, чтобы установилась такая зависимость между коэффициентами естественного движения населения и стабилизацией его возрастной структуры, необходимо время, продолжительность которого А. Лотке определил в диапазоне от пятидесяти до ста лет. Последние наблюдения показывают, что для такой стабилизации вполне достаточно средней продолжительности жизни одного поколения (длины женского поколения).

Модель стабильного населения базируется на возрастной структуре стационарного населения, коэффициенте стационарного населения и коэффициенте прироста населения А. Лотке, представляющем собой предельную величину стабилизации коэффициентов рождаемости и смертности.

Установлено, что если в населении, начиная с некоторого момента времени, остаются неизменными возрастные коэффициенты рождаемости и смертности, то такое население со временем приобретает возрастную структуру и коэффициент естественного прироста, соответствующей стабильному населению, а следовательно, модель стабильного населения применима для анализа и прогнозирования роста населения стран и регионов, в которых идет или завершился процесс стабилизации естественного движения населения.

Для получения численности стабильного населения применительно к реальной популяции необходимо определить соотношение общей фактической численности населения с итоговой численностью стабильного населения, взяв обе численности для обоих полов раздельно. Тогда численность стабильного населения для конкретной территории будет равна численности тех же групп населения модели, умноженной на полученный коэффициент их соотношения.

Существуют две обобщенные модели стабильного населения для случая, когда возрастная интенсивность смертности меняется медленно:

модель частично стабильного (полустабильного) населения — возрастная структура населения неизменна, а возрастные интенсивности смертности меняются по особому закону;

модель квазистабильного населения — характер изменения возрастных интенсивностсй смертности не оговорен, а возрастная структура населения меняется незначительно.

Установлено, что и для этих двух случаев справедливы те же отмеченные для модели стабильного населения основные соотношения между возрастными интенсивностями рождаемости и смертности.

Наиболее часто модель стабильного населения строится для населения одного пола, обычно женского, и применяется в основном для изучения влияния изменений в режиме воспроизводства населения на его численность и половозрастной состав.

Метод передвижки возрастов. Этот способ применяется для оценки будущего возрастного состава населения как при текущих расчетах, так и при перспективных исчислениях населения. Его сущность заключается в том, что численность населения в каждом возрасте переводится в следующий возраст с учетом того, что к началу следующего года (или иного временного периода) часть людей умрет, а дожившие станут старше на число лет, равное продолжительности периода.

Интервалы возраста при передвижке обычно принимаются равными интервалам времени, по которым она производится.

При текущих расчетах для передвижки используются фактические числа умерших из таблиц смертности.

Рассмотрим этот метод на примере.

Пусть имеются данные о распределении населения по полу и возрасту на какую-то конкретную дату, например — на дату последней переписи населения. Тогда для получения численности каждой возрастной группы на следующий год необходимо из численности предыдущей возрастной группы на начальную дату исключить численность умерших в этом возрасте за прошлый год.

Аналогично расчет производится по всем остальным возрастным категориям.

Передвижка производится отдельно для мужчин и женщин вследствие различия показателей смертности не только по возрастным группам, но и по полу.

Для возраста «ноль лет» число родившихся следует получать посредством умножения числа женщин репродуктивного возраста на соответствующие показатели рождаемости. При этом рождаемость необходимо разделять на рождения мальчиков и девочек, обычно — в соотношении 512:488. Одновременно необходимо учитывать смертность младенцев в год их рождения.

Методу передвижки, как, впрочем, и всем остальным, свойствен один и тот же принципиальный недостаток — экстраполяция сложившихся в прошлом периоде тенденций на будущее, что объективно создает предпосылки для ошибок, снижает точность и достоверность получаемых в результате прогноза результатов.

В качестве возможного выхода из такой ситуации можно рекомендовать использовать при проведении прогнозных расчетов следующие подходы:

осуществлять одновременное прогнозирование динамики соответствующих показателей естественного воспроизводства населения, прежде всего коэффициентов рождаемости и смертности, а в идеальном варианте — и показателей дожития;

составлять прогнозы с использованием методов «сценарного подхода», задавая такие сценарии изменения динамических показателей, как:

а) сохранение сложившихся в прошлом тенденций;

б) усиление сложившихся тенденций;

в) ослабление сложившихся тенденций изменения динамических показателей.

Такой подход предоставляет довольно широкие возможности для учета и «проигрывания» последствий различных процессов, происходящих в обществе: так, например, осуществление на государственном или региональном уровне политики, направленной на стимулирование рождаемости, очевидно, вызовет увеличение соответствующих коэффициентов, а разработка мер по улучшению медицинского обслуживания приведет к снижению коэффициентов смертности.

Следующим важным моментом при разработке прогнозов населения в рамках социального прогнозирования является очевидная необходимость учета, наряду с естественным движением населения, и механического движения населения, т.е. различных видов миграции. Особенно это актуально для нашей страны в настоящее время, характеризующееся существенным усилением как внутренней, так и внешней миграции различных национальных групп из-за нестабильности экономической и политической ситуации на большей части бывшего СССР. Но и в стабильных социально-экономических и политических условиях этот фактор имеет огромное значение прежде всего при составлении прогнозов для отдельных регионов и территориально-административных единиц и формирований, особенно в тех случаях, когда в качестве объектов прогнозирования выступают районы новостроек или местности интенсивного хозяйственного освоения.

Для таких регионов, в отличие от «стабильных» населенных пунктов и местностей, где показатели миграционного движения могут приниматься на уровне прошлых лет или же экстраполироваться на основе изучения их предыдущей динамики, единственным выходом является тщательная сценарная проработка последствий тех явлений, которые нарушают стабильность.

Надежность прогнозов населения. Как уже отмечалось выше, основной причиной, снижающей надежность прогнозных расчетов населения, является экстраполяция на будущее сложившихся в прошлом тенденций, зависимостей и закономерностей. Вместе с тем очевидно, что в условиях нормального, стабильного развития протекающих в обществе социально-экономических процессов их изменения протекают достаточно плавно, резкие изменения динамических, а следовательно, и стационарных показателей достаточно маловероятны, особенно на кратковременных интервалах. Именно это и позволяет сделать вывод о том, что достоверность прогнозов населения, как, впрочем, и всех прогнозов, существенно увеличивается при уменьшении горизонта прогнозирования.

Следствием этого является предпочтительность итеративного прогнозирования: составления прогнозов на сравнительно небольшие временные интервалы с постоянной последующей их корректировкой в соответствии с происходящими изменениями и постепенной пролонгацией. В условиях современного развития средств электронно-вычислительной техники и программного обеспечения такая задача не представляет особой сложности — после разработки соответствующих моделей и их отработки на первых этапах значительно снижается трудоемкость прогнозных расчетов. Основные проблемы возникают на уровне формирования моделей и формулирования исходных предпосылок, а также вследствие недостаточной полноты, точности и достоверности исходной информации, которая в полном объеме может быть получена и откорректирована лишь в результате проведения переписей населения, осуществляемых обычно один раз в десять лет.

Следует также отметить, что социальное прогнозирование, очевидно, требуется и наиболее целесообразно осуществлять на кратко- и среднесрочные периоды, а для этих временных интервалов точность имеющихся методов прогнозирования населения является вполне приемлемой.

Наиболее эффективным в таких условиях нам представляется использование метода передвижек, как наиболее наглядного, легко осваиваемого и сравнительно просто привязываемого к любому объекту. Немаловажным его достоинством применительно к целям и задачам социального прогнозирования является и тот факт, что использование именно этого метода дает наиболее полную информацию не только о численности, но и, что особенно важно, о составе населения.

Использование описанных подходов, безусловно, значительно усложняет процедуру прогнозирования населения, но зато дает возможность разрабатывать мощные многоплановые прогнозы, учитывающие различные тенденции в развитии общества и служащие инструментом проработки экономических, социальных и политических решений на всех уровнях управления.

Вопросы и задания для самопроверки

 

1. Назовите ситуации, когда прогнозные исследования помогут выявить социальные проблемы.

2. Какие прогнозы, по вашему мнению, наиболее предпочтительны в сфере демографии (долго-, кратко- или среднесрочные) и почему?

3. Какова технология выбора основных факторов при моделировании демографических процессов?

Литература

Капица С. П. Модель динамики населения Земли и демографический переход // На пути к постиндустриальной цивилизации: Материалы II Международной Кондратьевской конференции. — М., 1996.

Лейбин В. М. «Модели мира» и «образ человека»: Критический анализ идей Римского клуба. — М., 1981.

Осипов Г, Б., Локосов В. В. Социальная цена неолиберального реформирования. — М., 2001.

О государственном прогнозировании и программах социально-экономического развития РФ: Федеральный закон РФ от 20 июля 1995 г. № 115-ФЗ.

Технология системного моделирования. — М., 1988.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1