Востокова А. В.

Ростовский государственный экономический университет (РИНХ),

Российская Федерация

О ПРИМЕНЕНИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ПРОГНОЗОВ НАСЕЛЕНИЯ

И МЕТОДИКЕ ИХ ПОСТРОЕНИЯ

 

В настоящее время развитие общественных процессов в значительной степени происходит под влиянием человеческого фактора. Человеческий фактор играет все более значимую роль в возникновении, например, проблем перенаселения и неравномерного размещения населения на континентах, продовольственного обеспечения, депопуляции в некоторых странах, а также занятости, формирования эффективных систем образования, подготовки кадров и ряда других. Это, в свою очередь, обуславливает необходимость учета особенностей изменения структур населения при обосновании стратегий развития элементов всех уровней общественной системы – от государства в целом до его отдельных регионов, отраслей экономики и предприятий.

Подобные исследования, как правило, опираются на прогнозы численности, половозрастных и социальных структур населения, разработки которых базируются на накопленном научным сообществом опыте в сфере социально-экономического прогнозирования [6].

Прогнозы численности и структуры функциональных групп, т.е. тех групп населения, которые обеспечивают функционирование определенных организаций, предприятий, отраслей производства, называют функциональными прогнозами.

Целью функционального прогнозирования является получение информации о будущей численности и составе тех или иных групп населения, необходимой для принятия решений в экономической, социальной, политической и других сферах деятельности государственного управления [4].

Наиболее часто функциональные прогнозы применяются для:

-     выявления потребности в определенных товарах и услугах (образовательных, медицинских, планирования семьи, жилищно-коммунальных, транспортных и др.);

-     определения численности и состава рабочей силы, а также уровня занятости;

-     разработки планов размещения различных экономических объектов;

-     разработки социальных и демографических программ;

-     определения численности и состава призывного контингента;

-     определения избирательных округов и организации выборных компаний [5].

По методу построения функциональные прогнозы делятся на два класса: прогнозы «предложения населения» и прогнозы «спроса на население».

Прогнозы «предложения населения» основаны на результатах демографических расчетов (в первую очередь – на прогнозах численности и возрастно-полового состава населения) [3] и строятся путем умножения численности возрастно-половых групп населения (определенной на основе фактических данных или результатов демографических прогнозов) на один или несколько параметров, характеризующих взаимосвязь этой численности населения с целевой переменной:

,                                 (1)

где   – численность прогнозируемой функциональной группы (целевая переменная);   – прогнозируемая (методом компонент или математическим методом) численность населения, принадлежащего к полу s и возрастной группе a в году t+n ( t – базовый год, n – длина прогнозного периода);   – параметр интенсивности (частота) функциональных событий в группе населения, принадлежащей к полу s и возрастной группе a в году t+n ;   –параметр количественного соотношения функциональной группы населения, принадлежащей к полу s и возрастной группе a в году t+n , к другой функциональной группе;   – коэффициент пропорционального распределения внутри группы населения, принадлежащей к полу s и возрастной группе a в году t+n (т.е. доля функциональной подгруппы в общей численности возрастной группы а пола s в году t+n ).

Параметром интенсивности событий   могут служить, например:

-       показатель охвата обучением в той или иной возрастной группе (в этом случае функциональный прогноз позволяет определить численности учащихся);

-       количество каких-либо товаров, в среднем приобретаемое за отрезок времени (в этом случае функциональный прогноз позволяет оценить потребность в данных товарах);

-       доля занятых среди женщин, имеющих детей (в этом случае функциональный прогноз позволяет определить численность работающих женщин с детьми) и т.д. [2; 5].

В качестве примера можно привести методику расчета численности учащихся определенного пола и уровня обучения, рекомендованную ООН:

,                                     (2)

где   – число учащихся уровня обучения a и пола s в конце интервала t + n ;   – показатель полноты охвата обучением уровня a населения соответствующего возраста и пола s в конце периода t + n [1].

Параметром количественного соотношения различных прогнозируемых групп   может служить, например, среднее число учащихся, приходящихся на 1 учителя (преподавателя) (в этом случае на основе функционального прогноза определяется потребность в преподавателях).

Так, необходимое число учителей (преподавателей) для учащихся уровня обучения a и пола s в конце интервала t + n   рассчитывается по формуле:

,                           (3)

где   – среднее число учащихся уровня обучения a и пола s , приходящихся на 1 учителя в конце интервала t + n .

Коэффициентом пропорционального распределения внутри группы населения   могут служить, например:

-       показатель структуры преподавателей по специальностям (это позволит дифференцировать численностей преподавателей;

-       показатель структуры занятых по квалификации и стажу работы (это позволит разработать план приема на работу специалистов) и т. д.

Так, число учителей начальных классов   определяется по формуле:

,                              (4)

где   – доля учителей (в их общей численности), необходимая для обучения учащихся возраста a и пола s в начальной школе в конце интервала t + n [5].

Главной задачей функционального прогнозирования «предложения населения» является получение перспективных оценок параметров ,   и . Последние выполняются или на основе гипотезы о неизменности этих параметров в будущем, или с помощью эконометрических моделей, или задаются как целевые (нормативные) величины [4].

Прогнозы «спроса на население» в отличие от прогнозов «предложения населения» основаны не на демографических, а на экономических моделях (моделях функционирования организации (предприятия) или отрасли хозяйствования) [3] и строятся на основе данных, которые характеризуют потребности субъектов социально-экономической деятельности (чаще всего, в определенном числе занятых). Ярким примером функционального прогноза этого класса служит расчет необходимого числа занятых с использованием обратной функции Кобба-Дугласа:

,                                 (5)

где   – необходимое число занятых в i -той отрасли в год t ;   – величина добавленной стоимости, произведенной в i -той отрасли в год t ;   – величина физического капитала в i -той отрасли в год t ;   – постоянная для i -той отрасли;   – параметр эластичности, связывающий численность занятых с величиной добавленной стоимости i -той отрасли;   – параметр эластичности, связывающий численность занятых с величиной физического капитала i -той отрасли;   – параметр, связывающий численность занятых i -той отрасли со временем t и характеризующий уровень технологического развития [1].

Прогнозы «предложения населения» и прогнозы «спроса на население» нередко используются как взаимодополняющие. Так, сравнение результатов прогноза спроса на труд с прогнозами предложения труда позволяет оценить степень сбалансированности национального или регионального рынка труда в году t + n , а также реалистичность выбранной политики в области занятости [2].

В заключение хотелось бы отметить, что в настоящее время по мере развития мирового и регионального рынков роль функционального прогнозирования всё более возрастает. Функциональные прогнозы во всё большей степени служат удовлетворению информационных интересов как крупных транснациональных компаний (ТНК), так и средних и даже мелких фирм и общественных организаций, ориентированных на конкретные группы людей. Таким образом, функциональное прогнозирование имеет в основном прикладное значение, хотя по мере его проецирования на мировой уровень оно приобретает черты фундаментальных прогностических исследований.

 

Список использованных источников:

1.              Projection Methods for Integrating Population Variables into Development Planning. Vol.1: Methods for Comprehensive Planning. Module Two: Methods for preparing school enrolment, labour force and employment projections / United Nations Department of International Economic and Social Affairs. – NewYork: United Nations, 1990.

2.              Денисенко М. Б. Демография: учеб. пособ. / М. Б. Денисенко, Н. М. Калмыкова. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 424 с.

3.              Население России 2009: Семнадцатый ежегодный демографический доклад / отв. ред. А. Г. Вишневский; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2011. – 334, [2] с.: ил.

4.              Новоселова С. В. Основы демографии: пособ. для гос. служащих / С. В. Новоселова, М. Б. Денисенко; под ред. С. В. Лапиной. – Мн: Альтиора – Живые краски, 2012. – 133 с.

5.              Саградов А. А. Экономическая демография: учеб. пособ. / А. А. Саградов. – М.: ИНФРА-М, 2011. – 254 с.

6.              Тихомиров Н. П. Демография. Методы анализа и прогнозирования: учеб. для вузов / Н. П. Тихомиров. – М.: Экзамен, 2005. – 256 с.