Наиболее сложным и интересным в творческом отношении этапом прогнозирования рождаемости является прогнозирование общего уровня рождаемости или её повозрастных коэффициентов. На этом этапе решающую роль приобретают теоретические концепции демографа-прогнозиста, понимание им сути тех изменений, которые происходят с рождаемостью, и сил, их вызывающих. В настоящее время для прогнозирования общего уровня рождаемости применяются различные методы – от простой экстраполяции до попыток разработки и применения математических моделей, учитывающих взаимосвязь уровня рождаемости и социально-экономических факторов её определяющих.
Последнее было бы вероятно идеальным решением задачи прогнозирования рождаемости. В этом случае прогнозные значения социально-экономических факторов выступали бы в качестве входных параметров прогноза, на выходе которого получалось бы значение суммарного и повозрастных коэффициентов рождаемости. К сожалению, задача создания подобных математических моделей не решена до сих пор из-за её невероятной сложности и необходимости использования огромных информационных и вычислительных ресурсов. Одним из возможных подходов к решению подобного рода задач является применение метода множественной регрессии. Суть этого подхода состоит в том, что на основании многолетних данных о величинах рождаемости и ряда социально-экономических показателей (например, душевой доход, доли занятых среди женщин и т.п.) строится уравнение множественной регрессии, связывающее значения рождаемости с уровнями перечисленных факторов.
Большинство прогнозов рождаемости, однако, выполняются с помощью более доступных и менее дорогостоящих методов.
Самым простым методом является экстраполяция тенденций суммарного коэффициента рождаемости на будущее с помощью той или иной математической функции, например той же логистической кривой. Основанием для применения логистической функции являются долговременные статистические динамические ряды рождаемости, характеризующие её снижение в тех странах, где она уже достигла низких уровней. Это снижение с высокого уровня до низкого лучше всего описывается именно логистической кривой. Определив тренд суммарного коэффициента рождаемости, его продлевают в будущее. Затем с помощью стандартных таблиц рождаемости рассчитывают её повозрастные коэффициенты, соответствующие полученным прогнозным значениям суммарных коэффициентов, тем самым задавая входные параметры для прогнозирования численности и структуры населения с помощью метода компонент. Метод экстраполяции обычно применяют для прогнозирования рождаемости с высоким её уровнем.
Другим методом прогнозирования повозрастных коэффициентов рождаемости является референтный метод, реализуемый, главным образом, путем сравнения с более «продвинутыми» населениями. С технической точки зрения применение этого метода для прогнозирования рождаемости аналогично применению прогнозирования смертности. Единственное, что стоит сказать – это то, что сравнение прогнозируемого населения производится не столько с уровнями повозрастных или суммарных коэффициентов рождаемости «продвинутых» населений, сколько с распространенностью и особенностями практики применения средств контрацепции и искусственного прерывания беременности.
В современных условиях все большую роль в прогнозировании рождаемости играют данные специальных статистических исследований и социологических опросов, целью которых является выявление репродуктивных намерений и ориентаций населения.
Поможем написать любую работу на аналогичную тему