Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретические основы управления развитием человеческого потенциала на региональном уровне 9
1.1. Концептуальный подход к человеческому развитию 9
1.2. Показатели развития человеческого потенциала и их характеристики 14
1.3. Агрегирование нормализованных показателей развития человеческого потенциала 25
1.4. Модели прогнозирования социально-демографических процессов ...31
2. Формирование эффективного механизма управления развитием человеческого потенциала в Воронежской области 53
2.1. Методологические подходы к определению показателя развития человеческого потенциала в регионе 53
2.2. Оценка развития человеческого потенциала в Воронежской области 62
2.3. Разработка и внедрение эффективного механизма управления развитием человеческого потенциала на региональном уровне 64
3. Прогнозирование социально-демографической динамики в регионе 107
3.1. Математическое моделирование социально-демографических процессов в регионе 107
3.2. Компьютерное моделирование в прогнозировании социально-демографической динамики региона 119
Заключение 135
Список использованных источников 136
- Показатели развития человеческого потенциала и их характеристики
- Модели прогнозирования социально-демографических процессов
- Оценка развития человеческого потенциала в Воронежской области
- Компьютерное моделирование в прогнозировании социально-демографической динамики региона
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Изучение человеческого развития предполагает рассмотрение его как результата экономического, социального и демографического развития общества. При этом, рост интегрального показателя - индекса развития человеческого потенциала и его основных составляющих рассматривается как позитивный результат и доказательство развития. Однако, в странах, достигших высоких показателей индекса развития человеческого потенциала (ИРЧП), появились и нарастают проблемы, наличие и острота которых пока не отражается в индексе человеческого развития.
Рост ИРЧП и повышение рейтинга государства могут сопровождаться низкой рождаемостью, углубляющимся кризисом семьи, распространением массовой однодетности и даже бездетности и депуляцией - устойчивым сокращением населения вследствие превышения смертности над рождаемостью. Одна из особенностей индекса развития человеческого потенциала его открытость для дополнений. За последние годы к основному индексу были добавлены такие индексы, как индекс бедности для стран с высоким уровнем основного индекса, индекс развития человеческого потенциала с учетом тендерного фактора и др. В современных условиях изучение демографических процессов при регулировании и планировании социально-экономического развития регионов приобретает все большую актуальность. Закончился этап демографического кризиса: « демографический дивиденд» исчерпан, и на новом витке развития Россию ждет продолжение естественной убыли населения, но уже на фоне неблагоприятных изменений его возрастного состава.
В связи с этим необходима адекватная оценка тенденции развития демографических процессов, определение их социально- экономических последствий. Каждый регион России является уникальным демографическим объектом, движение населения которого имеет свои особенности и заслуживает, поэтому, пристального наблюдения и изучения. Население, живущее в пределах ограниченной территории, испытывает воздействие значительно большего количества факторов, влияющих на его воспроизводство, чем население всей страны. Региональные различия в характере демографических процессов обусловлены экономическими преобразованиями и переменами в образе жизни, а также эстетическими особенностями, сохраняющимися национальными обычаями. Это обуславливает актуальность данного исследования.
Политика власти должна включать в себя не только усилия по изменению неблагоприятных тенденций, но и меры по адаптации к тем из них, изменить которые невозможно. Это означает, что поиск ответов на эти вызовы должен вестись не только в демографической, но и в экономической и социальной сферах, которые должны трансформироваться с учетом новых демографических реальностей. Таким образом возникает необходимость адаптировать механизм управления в регионе в демографической, экономической и социальной сферах в соответствии с концепцией человеческого развития к реальным условиям внешней среды.
Актуальность темы исследования, недостаточная ее проработанность определили цель и задачи исследования.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является развитие теоретических положений и разработка практических рекомендаций в области управления развитием человеческого потенциала на региональном уровне.
Достижение цели работы потребовало решения следующих основных задач:
Изучить теоретические основы управления развитием человеческого потенциала на региональном уровне и провести анализ российского и мирового опыта определения качества жизни населения;
Определить особенности и выделить основные факторы развития человеческого потенциала, влияющие на уровень качества жизни в регионе проживания;
Разработать методику количественной оценки для исследования развития человеческого потенциала в регионах и на ее основе построить индекс развития человеческого потенциала населения и определить его для конкретного региона;
Адаптировать механизм управления социально-экономическими процессами региона в соответствии с концепцией развития человеческого потенциала к реальным условиям внешней среды;
Разработать и апробировать механизм управления для повышения уровня жизни населения на региональном уровне.
Разработать модель прогнозирования социально-демографических процессов в регионе;
Построить модель управления социально-демографической динамики региона.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы следующие методы: системный анализ; методы статистического анализа, методы изучения и взаимосвязи количественных и качественных признаков; экспертный метод; метод «затраты-результат»; метод оптимизации затрат; методы математического моделирования.
Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию, обоснованы официальными методологическими подходами, математическими доказательствами, подтверждены расчетами на примерах. Определение качества жизни построено на основании статистических данных Федеральной службы государственной статистики РФ.
Научная новизна заключается в следующем:
Разработана модель для определения основных факторов, влияющих на уровень качества жизни в регионах, позволяющая более достоверно выявлять параметры актуальные для точечных исследований.
Разработана методика построения индекса развития человеческого потенциала в региональном разрезе, позволяющая в отличие от существующих оп-
ределять заданные параметры в отрыве от ориентации на субъективные оценки качества жизни - как самими гражданами, так и экспертами.
Построена нейросетевая модель социально-демографической динамики региона, позволяющая определить конкретные значения коэффициентов, которые входят в основное уравнение в виде вероятностных переходов между размерами и состояниями.
Разработан механизм управления социально-экономическими процессами региона в соответствии с концепцией развития человеческого потенциала и адаптирован к реальным условиям внешней среды.
Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных автором исследований определена формула, позволяющая рассчитать индекс качества жизни в российских регионах; разработаны мероприятия с целью увеличения индекса развития человеческого потенциала для реализации в регионе. Выполненная автором работа перспективна в плане возможностей её широкого использования в практике управления органов государственной власти Воронежского региона с целью улучшить качество жизни населения.
Методика определения качества жизни населения регионов, механизм управления развитием человеческого потенциала в регионе, модель прогнозирования социально-демографической динамики в регионе включены в состав учебных курсов «Теория управления», «Государственное и муниципальное управление», читаемых в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете.
Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные современные проблемы экономической теории в свете российских реформ», (Воронеж - 2006), на IV международной конференции «Система управления эволюцией организации» (Воронеж - 2007), на международной научно-практической конференции «Интернационализация современного российского образования», (Воронеж - 2010), на региональной конференции «Актуальные вопросы управления персоналом в организациях» (Воронеж - 2010), на региональной конференции «Содержательные аспекты управления персоналом» (Воронеж - 2011), на XVII Международной научно-методической конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество» (Санкт-Петербург - 2011).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, в том числе 3 работы опубликованы в изданиях, рекомендованных ВАК РФ. Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работе [2] автору принадлежит механизм использования аналитико-статистического подхода в моделировании социально-демографических процессов на региональном уровне; в работе [5] - применение метода сравнительного анализа в проведении исследований в социальной сфере; в работе [9] - разработка современной системы непрерывного образования; в работе [11] - определение задач образовательных систем в условиях реформирования системы образования; в работе [12] - методика оценки качества жизни в регионах России.
Показатели развития человеческого потенциала и их характеристики
Основными преимуществами показателей грамотности и совокупного валового коэффициента поступивших в начальные, средние и высшие учебные заведения перед другими являются: прямая характеристика возможности расширения человеческого выбора, сравнительная простота, расчет по сопоставимым методикам и доступность данных по странам. По сравнению с этими показателями предлагаемые различными учеными индикаторы, учитывающие нетрадиционные методы обучения, профессиональное обучение, повышение квалификации без отрыва от производства, или вычисление на основе мультистатусных таблиц средней продолжительности жизни в состоянии грамотности снижают международную сопоставимость данных, акцентируют внимание на накоплении человеческого капитала или существенно усложняют методику расчета и интерпретации показателей.
Достойный уровень жизни связан с предоставлением доступа к материальным ресурсам, необходимым для достойного существования, включая «ведение здорового образа жизни, обеспечение территориальной и социальной мобильности, обмен информацией и участие в жизни общества.
Долголетие и образованность, безусловно являющиеся аспектами достойной жизни и ценные сами по себе, не могут заменить собой другие базовые потребности человека; их высокий уровень является необходимым, но не достаточным для расширения возможностей выбора. В большой степени таким условием является «контроль над ресурсами». Поэтому уровень жизни используется в качестве непрямого индикатора возможностей, не отражаемых другими элементами человеческого раз вити. При этом в менее цивилизованных странах и странах с переходной экономикой материальный уровень жизни часто оказывается ключевым.
Выбор базового показателя, адекватно отражающего данный элемент, представляет собой серьезную проблему, поскольку идеальная характеристика уровня жизни должна была бы учитывать многочисленные факторы, определяющие возможности развития и реализации человеческих способностей. Этими факторами являются: личный доход; распределение доходов между слоями общества; ранее накопленная собственность; доступ к земельным ресурсам и кредитам; развитость инфраструктуры и механизм доступа к здравоохранению, образованию, транспорту, коммунальным услугам и др.; индивидуальный стиль жизни; размер и структура семьи; блага, производимые в домашнем хозяйстве; природно-климатические и экологические условия в месте проживания и т.д.
Большое число факторов, подлежащих учету, отсутствие регулярно собираемой информации по одним из них, сложность и/или несопоставимость исчисления других - все это нарушает общий принцип формирования системы показателей человеческого развития и делает практически невозможной оценку материального уровня жизни с помощью какого-либо прямого показателя. В связи с этим для оценки материального уровня жизни как элемента человеческого развития используется косвенный базовый показатель - величина валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения, в дальнейшем подвергаемая определенным преобразованиям (которые описаны ниже).
Первым этапом таких преобразований является расчет реального ВВП на душу населения, т.е. конвертированного в доллары США в соответствии с паритетом покупательной способности (ППС), учитывающим число единиц национальной валюты, «необходимое для покупки аналогичной представительной корзины товаров и услуг, которую можно купить на 1 доллар США в Соединенных Штатах Америки. Это преобразование позволяет учесть различную покупательную способность дохода, сложившуюся в разных странах, и привести фактический ВВП на душу населения к «единому знаменателю», пригодному для межстрановых сопоставлений. Для стран, различающихся по экономическому развитию, используются дополнительные индикаторы, позволяющие нагляднее дифференцировать страны, принадлежащие к одной группе, в зависимости от материального уровня жизни. Величина реального ВВП на душу населения зачастую скрывает серьезные диспропорции в распределении доходов и тем самым существенные ограничения возможностей человека. И наоборот, более равное распределение доходов служит дополнительным фактором человеческого развития. Таким образом, показатель, учитывающий данный тип неравенства, является важной дополнительной характеристикой человеческого развития.
В Докладах о человеческом развитии за разные годы показатель реального ВВП на душу населения подвергался различным корректировкам, результатом которых был расчет специального индикатора материального благосостояния как элемента человеческого развития. Это было вызвано тем, что возрастание объема материальных благ хотя и влечет за собой расширение доступа к ресурсам, способствующим человеческому развитию, но не в той же самой, а в меньшей пропорции. По мере роста благосостояния каждая единица прироста представляет все меньшую ценность с точки зрения человеческого развития.
В «Докладе о человеческом развитии» за 1990 г. в случае, когда реальный ВВП на душу населения по ППС оказывался ниже порогового значения (4861 доллар США - средняя официальная «черта бедности» в девяти экономически развитых странах (Австралии, Канаде, ФРГ, Нидерландах, Норвегии, Швеции, Швейцарии, Великобритании, США)), - специальный индикатор материального благосостояния приравнивался к десятичному логарифму реального ВВП на душу населения по ППС. В остальных случаях, когда реальный ВВП на душу населения был выше 4861 долл., его скорректированное значение приравнивалось к десятичному логарифму 4861 и составляло 3,68 для каждой из таких стран. В дальнейшем в Докладах о развитии человека за 1991-1998 гг. для корректировки реального ВВП на душу населения по ППС использовалась более сложная методика, получившая название «дисконтирование дохода». В ней учитывалась формальная зависимость между величиной реального ВВП на душу населения и специальным индикатором материального благосостояния, названная функцией полезности. В основу этой функции полезности была положена функция полезности дохода Аткинсоиа с постоянной эластичностью [Atkinson, 1970: 244-263]: u(kJy) = /0yr3dt = = ky1 (1.3.) где и (к, у) - функция полезности Аткинсоиа; у - среднедушевой доход; є Є (0,1)-эластичность, k= 1/(1+є).
Модели прогнозирования социально-демографических процессов
В процедурах объективной оценки качества жизни итоговый показатель выводится на основе статистической обработки набора отдельных статистических индикаторов, в той или иной степени отражающих социальное развитие. Такие инструменты разработаны ООН и Всемирной организацией здравоохранения, Всемирным банком, Международной организацией исследований качества жизни (International Society for Quality-of-Life Studies), рядом СМИ. В России самостоятельная методика была разработана в МГИМО в рамках проекта «Политический атлас современности» Для нашего исследования она имеет особый интерес, так как индекс качества жизни стал одним из пяти показателей статистического анализа политический систем современных государств. Подходы всех названных структур нацелены на международные корпоративные исследования с охватом максимального числа стран, что неизбежно сужает их статистическую базу.
Отдельного внимания заслуживает рейтинг качества жизни российских регионов, рассчитывавшийся Независимым институтом социальной политики (НИСП) в 2000-2005 гг. За исключением данного проекта, нам на сегодняшний день не удалось найти примеров количественных исследований качества жизни в регионах России. В этом проекте индекс сконцентрирован в первую очередь на проблемах переходного периода развития России. Он рассчитывается как среднее арифметическое из четырех частных индексов, один из которых - индекс здоровья - вычисляется как среднее из показателей ожидаемой продолжительности жизни и младенческой смертности. Тем не менее, и в случае с методикой НИСП число учитываемых статистических показателей не велико; кроме того, измерения качества жизни не возобновлялись с 2005 г. [19]
Необходимо отметить методику оценки качества жизни региона, разработанную Лабораторией математических методов политического анализа и прогнозирования факультета политологии МГУ имени М. В. Ломоносова под руководством доктора политических наук, доцента, заведующего лабораторией математических методов политического анализа и прогнозирования, факультета политологии МГУ имени М. В. Ломоносова А. С. Ахременко.
На наш взгляд, методика Ахременко, как, наверное, и всякая методика, имеет и положительные и отрицательные моменты.
Так, одним из компонентов индекса этой методики является показатель качества жилищных условий населения. Это компонентный подиндекс, образующийся путем усреднения трех величин: наличие коммуникации (А). В качестве операциональной переменной берется удельный вес общей жилой площади, оборудованной водопроводом; состояние жилищного фонда (D), измеряемое через удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда в общей площади жилищного фонда. При этом показатель состояния жилищного фонда обратно пропорционален доле ветхого и аварийного жилья; обеспеченность населения жильем (R), мерой которой выступает общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя. Возникает вопрос, как найти в данных региональной статистики такие показатели как объем жилой площади, оборудованной водопроводом, или доля ветхого жилья. Официальные данные по этим вопросам статистика не представляет. Кроме того, у жителя региона может быть значительная площадь жилых помещений, но в разрушенном состоянии и вдали от центра. Тем не менее, человек может не иметь в собственности жилую площадь, но позволить снимать себе элитное жилье. Таким образом, на наш взгляд, этот показатель не стоит включать в качестве подиндекса в индекс качества жизни населения в регионе. Необходимо отметить и тот факт, что качество жизни должно определяться возможностью получить образование. По нашему мнению, необходимо добавить в систему индексов такой показатель как индекс образования, который будет состоять из двух подиндексов: а) индекса грамотности взрослого населения; б) индекса совокупного валового коэффициента, поступивших в учебные заведе ния. Индекс образования измеряет относительные достижения области как в повышении уровня грамотности взрослого населения, так и в увеличении поступлений в начальные, средние и высшие учебные заведения.
В данном исследовании, на наш взгляд, удобнее использовать следующее рабочее определение: качество жизни - степень удовлетворения некоторого базового набора материальных и духовных потребностей индивида, характеризуемая, с одной стороны, определенным уровнем благосостояния, с другой - наличием необходимой инфраструктуры и прочих условий для удовлетворения этих потребностей [7].
Принципиальной особенностью нашей методологии построения индекса качества жизни стал сознательный отказ от ориентации на субъективные оценки качества жизни - как самими гражданами, так и экспертами. Рейтинг качества жизни российских регионов построен исключительно на основании официальных статистических данных Федеральной службы государственной статистики РФ. Этот способ является более методологически корректным.
Основными компонентами индекса стали:
Индекс образования (К) измеряет относительные достижения региона как в повышении уровня грамотности взрослого населения, так и в увеличении поступления в начальные, средние и высшие учебные заведения. Сначала рассчитываебтся индекс грамотности взрослого населения и индекс совокупного валового коэффициента поступивших в начальные, средние и высшие учебные заведения. Затем эти два индекса сводятся в единый индекс образования, причем первому придается вес две трети, а второму - вес одну треть.
Оценка развития человеческого потенциала в Воронежской области
Исторически прогнозирование осуществлялось, чаще всего используя данные на конечном промежутке времени. Широко применялись методы гуманитарных наук, учитывались традиции, историческая динамика; важную роль играла интуиция и здравый смысл исследователей. Тенденции динамики народонаселения довольно часто определялись ошибочно. Таким образом, это приводило к нереальным оценкам всего развития. Учёные искали надёжные подходы. В XII в. в демографии стали использоваться математические методы. Знаменитый английский монах Мальтус сформулировал популяционный принцип. В соответствии с ним рост населения описывается геометрической прогрессией, а рост средств питания растёт по арифметической прогрессии [23,24]. В работе [48] авторами показано, что рост населения идёт быстрее, чем геометрическая прогрессия.
Тем не менее ситуация оказалась и в этом случае совсем иной. Учёные обнаружили, анализируя рост населения разных стран и мира в целом, важное явление-демографический переход [56]. Этот переход - постепенное изменение закона роста численности населения, замедление этого роста и последующая стабилизация. [47,48]
Этот закон прогнозирует очень быстрый рост, который в 2025 году обращается в бесконечность. В работе Курюма приводится такой пример: если для России за исходный момент взять 1700 год, начало царствования Петра 1, а в стране было всего 10 миллионов человек, то в этом случае рост населения по закону 47] и демографическому переходу, представляющие две тенденции роста населения, резко отличаются. При законе роста [48] к 2025 году график уходит в бесконечность. При демографическом переходе происходит замедление и стабилизация. Сегодня природа этого феномена не нашла пока удовлетворительного объяснения. Кроме того, в некоторых регионах наметилось устойчивое убывание населения, причём оно становится угрожающим. По мнению такого учёного, как Воскресенский Е.В. нельзя обосновать это явление лишь социально-экономическим анализом. Курдюмов СП.,
Малинецкий Г.Г. предполагали, что несущественные на их взгляд факты в совокупности не могут значительно изменить закон роста и траектория демографического роста не стремится к нулю, при t— х . Воскресенский Е.В. утверждает, что это не так. Он предлагает математическую модель для анализа этого явления. Мы также рассматриваем вариант построения модели демографического перехода. Таким образом, при помощи построенной математической модели можно анализировать демографический переход в регионе. [12]
Приведенный в главе 1 математический анализ структуры возможных математических моделей построения прогнозов социально-демографической динамики является основой для методики решения конкретной задачи построения компьютерной модели для региона. Если с формально математической точки зрения эти методы являются непротиворечивыми и замкнутыми, то с точки зрения их адекватности реальным процессам требуется еще ряд уточнений.
Необходимо отметить исследование Д.Бартоломыо «Стохастические модели социальных процессов» [12]. В этом исследовании сформулирован общий подход в моделировании социальных процессов -подход, основанный на цепях Маркова .Отличительная особенность предложенного в этой главе подхода, на наш взгляд, заключается в том, что в общей формулировке модели социальных процессов в исследовании Д.Бартоломыо достаточно трудно определить конкретные значения коэффициентов,которые входят в основное уравнение в виде вероятностных переходов между размерарли и состояниями.
Нами сделаны некоторые упрощения модели, позволяющие использовать реальный статистический материал.
Начнем с детерминированной составляющей прогноза. Система уравнений (1,5) и все ее дальнейшие модификации и уточнения являются линейной системой с заданными зависимостями коэффициентов от времени. Все имеющиеся в настоящее время методы анализа эмпирических статистических данных позволяют установить в лучшем случае значения постоянных коэффициентов в дифференциальных или разностных уравнениях, но не функциональную зависимость коэффициентов от времени. Решение полной обратной задачи определения временной зависимсти коэффициентов формально-математическими методами лежит за пределами современных возможностей математики. Это вынуждает нас в подобной постановке задач ограничиться линейными уравнениями с постоянными коэффициентами. Свойства линейных дифференциальных уравнений хорошо изучены [6] Из этих общих свойств следует, что часть решений таких уравнений может быть неустойчивой и приводить к экспоненциальному росту величин на больших временах. Простейшим примером такого поведения является экспоненциальный рост населения при постоянной рождаемости, превышающей смертность. Это соответствует закону Мальтуса роста народонаселения. Хорошо известна ограниченность такого описания, связанная с не учетом насыщения роста населения за счет влияния нелинейных ограничивающих рост популяции факторов. Таким образом, линейные демографические модели не обладают универсальностью, и их использование допустимо только на относительно небольших промежутках времени. Влияние нелинейных факторов на динамику популяций в биологических системах составляет предмет огромного количества работ, из которых мы отметим лишь классическую работу Вольтера [22] в которой была сформулирована знаменитая модель Лотки-Вольтерра, показавшая возможность существования автоколебаний в биосистемах с конкуренцией. В применении к человеческому сообществу существуют также различные нелинейные модели глобального развития и глобальной демографии, в том числе относительно новая модель С.П.Капицы [47].
Нашей целью является, однако, исследование не глобальной демографической динамики на исторических масштабах времени, а относительно кратковременное прогнозирование региональных процессов на интервалах времени до десяти лет. В этих условиях существенно нелинейные свойства просто не успеют проявиться и можно ограничиться линейным подходом. Это наблюдение в общем случае для линейных систем принадлежит Ляпунову, который впервые предложил линеаризовать уравнения вблизи нелинейных состояний в качестве основы для анализа динамики и устойчивости существенно нелинейных систем. Таким образом, мы ограничимся линейными уравнениями с постоянными коэффициентами для построения прогнозных моделей с горизонтом до 10 лет.
Другое ограничение при построении социально-демографических моделей связано с трудностями учета фундаментальных факторов, которые могут сказаться самым радикальным образом на всей динамике рассматриваемых процессов. К числу наиболее драматических факторов, резко снижающих численность населения и меняющих его половозрастную структуру, следует отнести войны и эпидемии, чему имеются многочисленные примеры. Менее катастрофичные, но существенные последствия могут быть связаны с разрушением или быстрым изменением имеющегося хозяйственного уклада или применением социально-экономических мер стимулирования рождаемости. Предвидеть такие события с помощью математических моделей невозможно. Поэтому предлагаемые нами методики исходят из определенного постоянства действия фундаментальных социально-демографических факторов на интервале прогнозирования.
Анализируя требования и возможности модели, следует иметь в виду, что она зависит не только от свойств и характеристик объекта, но и от вопросов, на которые мы собираемся ответить с ее помощью. Детальная модель, в которой учитывается возраст с точностью до года, широкий круг профессий и другие многочисленные факторы, представляется на первый взгляд наиболее привлекательной. Однако, во-первых, получение сколько-нибудь надежных коэффициентов для задания уравнений динамики требует необозримого статистического материала. Во-вторых, анализ сотен временных зависимостей не дает никакой ясной информации для оценки будущего всей социальной системы региона и принятия управленческих решений. Общим выходом из таких ситуаций является снижение размерности задачи за счет агрегирования параметров, выделения наиболее важных характеристик (степеней свободы) и декомпозиции задачи на относительно независимые подсистемы, для которых уравнения динамики решаются независимо. Далее мы рассмотрим, как эти методы можно применить в данной задаче.
Компьютерное моделирование в прогнозировании социально-демографической динамики региона
С ростом времени вклад в погрешность результата неопределенности в начальном состоянии уменьшается, а неопределенность, вызванная погрешностью в коэффициентах уравнений, растет.
В более сложных ситуациях, когда аналитическое исследование невозможно, разумно использовать метод Монте-Карло для исследования рассеяния результатов, а затем анализировать разброс коэффициентов и на этой основе рассчитывать погрешность результата.
При практической реализации модели одним из основных вопросов является получение и обработка необходимых статистических данных с тем, чтобы на этой основе определить начальные условия и коэффициенты в динамической модели.
Поскольку мы собираемся проанализировать три описанные выше модели, то последовательно рассмотрим необходимые для этого данные. Для реализации модели (3.4) необходимы данные за последние 15-20 лет рождаемости v(/), смертности u(t) и миграции /(/) по каждому году. Полученные таким образом временные ряды необходимо обработать в соответствии с методикой, изложенной в главе 1, и получить прогноз на следующие 10 лет. Исходные данные необходимо представить в виде таблицы 3.1.
Для построения модели (3.8) демографической динамики с разбиением по возрастным группам нам потребуются следующие данные: число родившихся v,(/) в году г, число доживших до подросткового возраста v,(/), число доживших до молодого v3(0, число доживших до зрелого возраста v4(7), число доживших до пожилого возраста v5(7); число умерших в данной возрастной группе ит = Amxm(t) при численности группы xm{l); миграционная составляющая гт в каждой возрастной группе. Все исходные данные необходимо представить в виде таблицы 3.2. На основе таблицы 3.2. мы определим по данным за последние годы коэффициенты Хт и qm, и сведем их в таблицу 3.3.
Для получения прогнозной динамики грех связанных между собой профессиональных групп необходимо проследить их численность за последние 5 лет: отдельно для женщин (таблица 3.4) и для мужчин (таблица 3.5). 1. Аналитически-статистического подхода, основанного на статистической обработке данных и составлению экстраполяции непосредственно по данным или путем решения соответствующих дифференциальных уравнений. 2. Искусственных нейронных сетей, обучающихся на исходных данных как на примерах для последующего прогнозирования временных рядов.
Из анализа рисунков 3.1-3.3 следует, что смертность и рождаемость меняются не очень сильно и в первом приближении их можно считать даже постоянными. Кроме того, можно предположить наличие между ними антикорреляции, которую следует дополнительно проверить. Наиболее динамичной составляющей оказалась миграционная. Она может быть успешно приближена на рассматриваемом участке параболической кривой.
На рис. 3.4 показан результат анализа обшей демографической динамики за последние пятнадцать лет. Видно, что параболический закон достаточно хорошо отражает зависимость. Оценка точности приближения по критерию R-square дает значение 0.94. Отметим, что качество приближения определяется близостью значения к единице, то есть полученный результат является достаточно хорошим. В целом интегральная кривая изменения численности населения имеет простую параболическую форму, и ее мы промоделируем более детально несколько позднее. Видно, что наиболее мобильным инструментом управления краткосрочными демографическими процессами является миграция, поэтому внимание к этой составляющей должно быть достаточно велико. При этом необходимо учитывать и другие последствия миграции.
Для построения модели (3.8) демографической динамики с разбиением по возрастным группам нам потребуются следующие данные: число родившихся v,(/) в году /, число доживших до подросткового возраста v2(7), число доживших до молодого v3(/), число доживших до зрелого возраста v,((/), число доживших до пожилого возраста v5(/); число умерших в данной возрастной группе ит = Лтхт(() при численности группы ,„(/); миграционная составляющая гп1 в каждой возрастной группе. Все исходные данные необходимо представить в виде таблицы
Анализ динамики возрастных групп показывает, что по всем группам наблюдается довольно монотонный медленный прирост скорости увеличения численности близкий к линейному, и только в самой младшей группе наблюдалось сокращение, которое сменилось в последние несколько лет тенденцией рос га.
Для получения прогнозной динамики связанных между собой профессиональных групп необходимо проследить их численность за последние 5 лет: отдельно для женщин (таблица 3.4) и для мужчин (таблица 3.5).
