Тема 9. Соціально-демографічне прогнозування.

Демографічний прогноз – це науково обгрунтоване передбачення основних параметрів руху населення і майбутньої демографічної ситуації: чисельності, статево-вікової і сімейної структури, народжуваності, смертності, міграції. Необхідність демографічного прогнозування пов'язана із завданнями прогнозування і планування соціально-економічних процесів в цілому. Без попереднього демографічного прогнозу неможливо уявити собі перспективи виробництва і споживання товарів і послуг, житлового будівництва, розвитку соціальної інфраструктури, охорони здоров’я і освіти, пенсійної системи, вирішення геополітичних проблем і т.д. Саме тому діяльність по прогнозуванню динаміки чисельності і структури населення, чисельності і структури сімей, окремих демографічних процесів складає найважливішу частину загальної діяльності міжнародних, державних і неурядових організацій, установ і наукових інститутів. У наший країні перший прогноз динаміки і структури населення був виконаний ще в 1921 р. під керівництвом Є. Тарасова і С.Г. Струміліна. У його основу були покладені підсумки перепису населення 1920 р.

З технічної точки зору демографічний прогноз виступає зазвичай у вигляді так званого перспективного числення населення, тобто розрахунку чисельності і статево-вікової структури, побудованого на підставі даних про зміни демографічних характеристик (чисельності населення, демографічних структур, народжуваності, смертності) у минулому, а також з урахуванням гіпотез, що приймаються, щодо їх динаміки в майбутньому. Такого роду розрахунки робляться зазвичай в декількох варіантах, при цьому задаються межі найбільш вірогідних змін населення.

Зазвичай прогноз робиться в трьох варіантах, які прийнято називати «нижним», «середнім» і «верхнім», причому «середній» варіант відповідає як би найбільш вірогідному ходу подій, а «нижний» і «верхній» задають зовнішні межі динаміки демографічних показників. Прогнозні розрахунки не є жодною науковою проблемою, будучи чисто механічним завданням.

Цілі демографічного прогнозування пов'язані з потребами економічного планування (необхідністю передбачення динаміки чисельності і структури трудових ресурсів); необхідністю оцінки майбутньої динаміки споживчого попиту на ті або інші види товарів і послуг, зокрема для вирішення завдань маркетингу; потребами планування житлового будівництва; потребами планування соціальної сфери (освіта, охорона здоров'я, пенсійна система і ін.); геополітичними завданнями і багатьма іншими. Важливою характеристикою демографічних прогнозів є їх достовірність.

КЛАСИФІКАЦІЯ ДЕМОГРАФІЧНИХ ПРОГНОЗІВ. По довжині прогнозного горизонту.Першим критерієм класифікації демографічних прогнозів є довжина прогнозного горизонту, або тривалість прогнозного періоду. Зазвичай розрізняють короткострокові (5-10 років), середньострокові (25-30 років) і довгострокові демографічні прогнози. Чим ширше прогнозний горизонт, тим, за інших рівних умов, менш точними і надійними є прогнози.

За цілями прогнозування. По цілях прогнозування всі демографічні прогнози діляться на аналітичні, прогнози-застереження, нормативні прогнози і функціональні прогнози.

Аналітичний прогноз. Метою аналітичного прогнозу є дослідження сучасних тенденцій відтворення населення шляхом оцінки їх можливого впливу на майбутню чисельність і склад населення, а також на соціально-економічний розвиток в цілому. Для аналітичного прогнозу характерне не стільки прогнозування само по собі, скільки вивчення реальної ситуації для виявлення в ній «больових точок», «проблемних ситуацій».

Прогноз-застереження. Різновидом аналітичного прогнозу є прогноз-застереження. Мета прогнозу-застереження – показ можливих несприятливих або небезпечних наслідків демографічної ситуації, що склалася, для уникнення яких необхідно прийняти відповідні заходи. Одним з найвідоміших демографічних прогнозів-застережень, по суті, є сумно знаменитий закон народонаселення Т.Р. Мальтуса. Висуваючи свою тезу про те, що населення росте в геометричній прогресії (тобто експоненціально), а засоби існування – в арифметичній прогресії (тобто лінійно), Мальтус описував ті жахливі наслідки (злидні, епідемії, безлади, війни та інші біди), до яких, на його думку, ведуть швидке зростання населення і перенаселення. Із сучасних прогнозів-застережень найбільш відомі прогнози Римського клубу, повні усіляких жахів, що викликаються, на думку авторів цих прогнозів, зростанням населення, а також зростанням споживання мінеральних і енергетичних ресурсів.

Нормативний прогноз. Основною метою нормативного прогнозу є вироблення конкретних рекомендацій для досягнення деякого бажаного стану демографічних процесів.

Функціональний прогноз. Метою функціонального прогнозування є отримання прогнозної інформації про населення, необхідної для ухвалення рішень в економічній, соціальній, політичній і інших сферах діяльності державного і соціального управління. Функціональний прогноз – це прогноз, що слугує конкретним практичним цілям і завданням тих або інших організацій, фірм, корпорацій, державних органів, учбових закладів.

Функціональний демографічний прогноз – це прогноз статево-вікової структури населення, трансформований або яким-небудь іншим чином інкорпорований у рівняння, передбачаючи майбутню пропозицію і попит для деяких специфічних цілей.

Прикладами функціональних прогнозів є:

· прогноз попиту на певні види товарів і послуг (динаміка споживчого попиту на товари дитячого асортименту, що враховує прогнозні тенденції народжуваності, прогноз товарів повсякденного попиту для молодих і старих, що враховує тенденції старіння населення);

· електоральний прогноз. Визначення чисельності і складу виборців на перспективу, оцінка перспектив перемоги на виборах тієї або іншої партії і т.п.;

· прогнозування чисельності і складу що вчаться на різних ступенях системи освіти. Оцінка на цій основі потрібної кількості викладачів і матеріальної бази освітнього процесу. Прогноз освітньої структури населення;

· прогнозування чисельності і структури зайнятих. Оцінка їх професійно-кваліфікаційного і іншого складу. Прогноз можливого об'єму виробництва благ і послуг;

· прогнозування потреб в послугах охорони здоров'я на основі прогнозу чисельності і статево-вікової структури населення, динаміки захворюваності. Визначення потрібної чисельності медичного персоналу (за спеціальностями і рівнями кваліфікації), а також необхідної матеріальної бази охорони здоров'я;

· прогноз динаміки чисельності пенсіонерів і клієнтів інших соціальних служб;

· визначення чисельності і складу осіб, які можуть бути залучені до збройних сил.

МЕТОДИ ПЕРСПЕКТИВНОГО ЧИСЛЕННЯ НАСЕЛЕННЯ.Основними методами демографічного прогнозування є: методи, засновані на застосуванні тієї або іншої математичної функції (екстраполяційний і аналітичний методи), а також метод пересування віків, або метод компонент.

Методи, засновані на застосуванні математичних функцій. Основною сферою застосування методів цього класу є прогнозування чисельності населення невеликих територій (регіонів, областей країни), особливо тих, для яких не існує надійної демографічної статистики. Для прогнозування населення на рівні країни в цілому математичні методи застосовуються рідко, оскільки неврахування змін в компонентах зростання чисельності населення і в статево-віковій структурі, властивий цим методам, обумовлює виникнення істотних помилок прогнозу. На регіональному ж рівні вірогідність таких помилок може бути зменшена за допомогою додаткової умови, що полягає в тому, що сумарна чисельність населення регіонів не повинна відрізнятися від результатів прогнозу для країни в цілому. Останній, таким чином, виступає як контрольний параметр для прогнозування населення на регіональному рівні.

Для прогнозування в принципі можуть застосовуватися різні математичні функції. Найчастіше використовуються лінійна, експоненціальна і логістична функції. При цьому прогнозування, засноване на застосуванні лінійної і експоненціальної функцій, іноді чисто умовно називають екстраполяційним методом, а прогнозування, засноване на застосуванні логістичною і інших функцій, – аналітичним методом.

Екстраполяційний метод. Екстраполяційний метод заснований на прямому використанні лінійної і експоненціальної функцій, тобто даних про середньорічні абсолютні зміни чисельності населення за період або про середньорічні темпи зростання або приросту. Якщо ці показники відомі, то можна розрахувати чисельність населення на будь-яке число років вперед, просто припустивши їх незмінність впродовж всього прогнозного періоду.

Один з простих способів прогнозування заснований на припущенні про те, що середньорічні абсолютні прирости чисельності населення, розраховані для звітного періоду часу, збережуться і в майбутньому.

Інакше кажучи, в цьому випадку для перспективного розрахунку застосовується лінійна функція:

,

де Р₀ і Р_t – чисельність населення відповідно в моменти часу 0 і t, Δ – абсолютний середньорічний приріст; t – час, роки.

У реальності для прогнозування чисельності населення лінійна функція практично не використовується, оскільки припущення про незмінність абсолютних середньорічних приростів може бути відносне вірним тільки для дуже коротких періодів часу (не більше 5 років).

Декілька реалістичнішим є припущення про незмінність середньорічних темпів приросту чисельності населення, особливо при допущенні незмінних рівнів народжуваності і смертності і постійному сальдо міграції. В цьому випадку мова йде про використанні в прогнозуванні експоненціальної функції:

,

де r – середньорічні темпи приросту; t – час, роки; e – основа натуральних логарифмів.

Екстраполяційний метод застосовний тільки за відсутності різких коливань народжуваності, смертності і міграції.

Модифікацією даного методу, що робить його більш відповідним реальності і здоровому глузду, є перехід від постійного середньорічного темпу приросту населення до того, що змінюється по певному закону (лінійно або експоненціально). На рис. 9.1 приведений варіант умовного прогнозу чисельності населення Полтавської області до 2015 р. при припущенні лінійного зростання.

Рис. 9. 1 Прогноз чисельності населення Полтавської області.

Аналітичний метод. Аналітичний метод грунтується на тому, що виходячи з минулої демографічної динаміки підбирається функція, що найближче її описує. В принципі це може бути будь-яка функція. Проте у будь-якому випадку ця функція носить емпіричний характер, і не існує ніякого загального математичного закону демографічної динаміки, хоч прагнення вивести такий універсальний закон є у багатьох.

При побудові рівняння або кривої, відповідних даним переписів населення, в одному випадку виходять з припущення, що чисельність населення є поліноміальною степеневою функцією від часу:

,

де константи а, b, с, d ... оцінюються, наприклад за допомогою методу найменших квадратів. Якщо оцінюються тільки константи а і b, то отримуємо просто лінійну функцію; додавання інших констант означає перехід до квадратичної параболи або до парабол вищих порядків.

Іншим прикладом такого роду функцій є логістична функція (крива Ферхюлста-Пірла-Ріда), особливість якої полягає в тому, що її приріст зменшується у міру зростання чисельності населення. Раніше вона досить широко застосовувалася в перспективному численні чисельності населення.

Ідея логістичної функції була вперше висловлена А. Кетле в 1835 р. і пізніше (в 1838 р.) аналітично виведена бельгійським математиком П’єром Франсуа Ферхюлстом. Він спробував знайти криву, що описує ситуацію «автонасичення», яка передбачає існування деякої найвищої для даних конкретних умов чисельності населення. У міру наближення до цієї граничної чисельності зростання населення сповільнюється унаслідок дії якихось внутрішніх сил опору, що заважають цьому зростанню. Пошук такого роду функції був необхідний А. Кетле для спростування «закону народонаселення» Т.Р. Мальтуса. За словами Кетле, насправді експоненціальне зростання не має місця через те, що «опір або сума перешкод його збільшенню, за інших рівних умов, діє як квадрат швидкості, з якою населення має тенденцію зростання». Розвиваючи цю ідею, Ферхюлст і вивів логістичну функцію.

Логістична функція має наступний вигляд:

,

де Р_t – чисельність населення у момент часу t; b – так звана постійна інтеграції; 1/а – якась гранична чисельність, до якої асимптотика наближається чисельність населення із зростанням t, u – параметр, що визначає конкретний вид кривої. Логістична крива симетрична щодо точки перегину, яка рівна 1/2а. При малих значеннях Р темпи його приросту практично постійні і рівні приблизно u. З іншого боку, якщо значення Р великі і близькі до 1/а, темпи його приросту наближаються до 0. Потім логістична крива була надовго забута і знов виведена американськими біологами Р. Пірлом и Л. Рідом, що дослідили закономірності динаміки популяції мух дрозофил в 1920 р.

Як і розглянуті вище лінійна і експоненціальна функції, логістична функція не може відображати динаміку реальних населений в скільки-небудь тривалій перспективі. Вона може використовуватися, головним чином, для прогнозування чисельності невеликих територій на короткі періоди часу. Умовою якісності прогнозу і в даному випадку є контроль за допомогою даних про чисельність населення всієї країни. Перспективні розрахунки за допомогою логістичної функції вимагають знання чисельності населення на три рівновіддалені моменти часу (або на інше кратне трьом їх число) або завдання чисельності населення на два рівновіддалені моменти часу і нижньої і верхньої асимптот. При цьому, якщо нижня асимптота може бути прийнята за 0, для визначення верхньої асимптоти не існує ніякої розумної процедури, яка давала б перспективне значення максимальної чисельності населення.

Проте логістична функція може використовуватися для прогнозування невеликих територій, якщо загальна чисельність населення країни використовується як контрольна величина для сумарного населення всіх регіонів.

В даний час розроблені спеціальні комп'ютерні програми, які дозволяють прогнозувати динаміку чисельності населення за допомогою логістичної функції. Як приклад вкажемо тут розроблені Міжнародним програмним центром Бюро цензів США програми FITLGST і LOGISTIC з пакету електронних таблиць РАS.

Як приклад універсального математичного закону, що описує динаміку чисельності населення, можна вказати на гіперболічний закон зростання чисельності населення Землі, яке опубліковане в книзі радянського астронома І.С. Шкловського «Всесвіт. Життя. Розум»:

,

Тут в чисельнику приведена гранична чисельність населення Землі в мільйонах чоловік, а в знаменнику – кінцевий рік (2030) і календарний час. Аналогічну формулу вивели також Маккендрік і Хорнер. Вона приводиться в книзі С.П. Капіци “Теорія зростання населення Землі”:

,

Цей вираз, за словами Капіци, “з дивовижною точністю описує зростання населення Землі протягом сотень і навіть багатьох тисяч років”. Правда, далі автор обмовляється, що застосовність такого роду формул обмежена. По-перше, у міру наближення до 2025 року населення світу прагнутиме до нескінченності. Цей висновок, завдяки якому ця формула набула деякого поширення, і змусив деяких вважати 2025 рік як час настання Судного Дня. По-друге, і у далекому минулому виходить такий же абсурдний результат, оскільки при створенні Всесвіту 20 мільярдів років тому повинно було бути в наявності 10 чоловік.

Метод компонент, або метод пересування віків. Метод компонент відкриває перед розробниками демографічного прогнозу ширші можливості. На відміну від екстраполяційного і аналітичного, він дозволяє отримувати не тільки загальну чисельність населення, але і його розподіл за статтю і віком.

Подвійна назва даного методу демографічного прогнозування (метод компонент, або метод пересування віків) зв'язана, по-перше, з тим, що його застосування засноване на використанні рівняння демографічного балансу:

,

де Р₀ і Р₁ – чисельність населення відповідно на початку і кінці періоду (роки); У – число народжень за період; D – число смертей за період; М_i – міграційний притік за період; M₀ – міграційний відтік за період. При цьому В, D, М_i, M₀ називаються компонентами зміни чисельності населення за період (рік).

По-друге, з тим, що дані про чисельність окремих статево-вікових груп пересуваються щороку в наступний вік, а чисельність нульової вікової групи визначається на підставі прогнозу річного числа народжень, дитячої смертності і повікового сальдо міграції.

Суть методу компонент полягає у “відстежуванні” руху окремих когорт в часі відповідно до заданих (прогнозними) параметрів народжуваності, смертності і міграції. Якщо ці параметри зафіксовані в деякий початковий момент часу t_0, залишаючись потім незмінними впродовж періоду D_t, то це однозначно визначає чисельність і структуру населення у момент часу (t₀ + D_t).

Починаючи з моменту часу t₀ чисельність населення кожного окремого віку зменшується відповідно до прогнозної повіковими ймовірностями смерті. З початкової чисельності населення кожного віку віднімається число померлих, а що залишилися в живих стають на рік старше. Прогнозні повікові рівні народжуваності використовуються для визначення числа народжень на кожен рік прогнозного періоду. Ті, що народилися також починають випробовувати ризик смерті відповідно до прийнятих її рівнів. Метод компонент враховує також повікові інтенсивності міграції (прибуття і вибуття).

Процедура повторюється для кожного року прогнозного періоду. Тим самим визначається чисельність населення кожного віку і статі, загальна чисельність населення, загальні коефіцієнти народжуваності, смертності, а також коефіцієнти загального і природного приросту. При цьому прогнозні розрахунки можуть проводитися як для однорічних вікових інтервалів, так і для різних вікових груп (5- або 10-річних).

Покажемо для простоти, як робиться перспективний розрахунок на прикладі однорічних вікових інтервалів для жіночого населення.

Хай в деякий початковий момент часу t₀ (базовий рік прогнозу) чисельність жіночого населення у віці х років рівна . Протягом року початкова чисельність зміниться: частина населення помре, інша частина населення покине дану територію, хтось, навпаки, прибуде на неї на проживання. У результаті чисельність населення віку (х + 1) у момент часу t₁ буде дорівнювати:

,

де S_x = L_х+1/L_х – коефіцієнт пересування в наступний вік (L_х і L_х+1 – числа тих, що живуть у віках х і (х + 1) з таблиці смертності); – сальдо повікової міграції. Аналогічна процедура застосовується до всіх віків за винятком віку 0 років.

Чисельність вікової групи 0 років у момент часу t₁ розраховується з урахуванням як народжуваності, так і дитячої смертності і міграції, оскільки не всі що народилися протягом року доживуть до початку наступного року і оскільки існує, хоч і невелика, міграція і в цьому віці теж. Перш за все розраховується число тих, що народилися протягом року. Це число, як відомо, дорівнює сумі добутків повікових коефіцієнтів народжуваності на середньорічну чисельність жінок відповідних віків:

,

де В – річне число народжень; – повікові коефіцієнти народжуваності; – середньорічна чисельність жінок у віці х років.

Щоб отримати окремо чисельність дівчаток, що народилися, В множать на Δ, де Δ – частка дівчаток серед тих, що народилися, яка коливається між 0,493 і 0,483, але зазвичай приймається рівною 0,488 (це відповідає вторинному співвідношенню полови, рівному 105 хлопчиків на 100 дівчаток). Потім отримане таким чином число народжень коректують за допомогою прийнятої для прогнозу функції дожиття, а також за допомогою даних про нетто-міграцію для цього віку, отримуючи чисельність населення віку 0 років на початок наступного року.

Описана вище процедура ітеративно повторюється стільки разів, скільки років охоплює прогнозний період. Чисельність населення кожного віку як би пересувається в наступний, більш старший вік. Саме тому метод компонент також називають методом пересування віків.

Неодмінною умовою застосування методу компонент (пересування віків) є попередня розробка прогнозів народжуваності, смертності і міграції. Проте, якщо само по собі застосування даного методу є чисто технічним завданням, то прогнозування динаміки демографічних процесів вимагає великої аналітичної роботи, знання закономірностей зміни народжуваності, смертності, міграції, їх зв'язку з соціально-економічними чинниками.

В даний час рішення чисте обчислювальних завдань застосування методу пересування повністю передано відповідним комп'ютерним пакетам. Зокрема, необхідно вказати на такі розроблені ООН пакети, як DemProj і Spectrum, які дозволяють практично миттєво реалізовувати обчислювальні процедури прогнозування чисельності і структури населення методом компонент.

Прогнозування смертності.Найбільш розробленим в методичному відношенні є прогнозування смертності. Розглянемо коротко основні методичні прийоми прогнозування рівнів демографічних процесів саме на прикладі смертності. Прогнозування смертності може здійснюватися двома шляхами: перший з них припускає, що спочатку прогнозується загальний рівень смертності, зміряний в термінах середньої очікуваної тривалості майбутнього життя новонародженого, а потім проводиться оцінка повікових рівнів смертності для кожної прийнятої в прогнозі її величини. Інший шлях, навпаки, припускає зворотний порядок прогнозування загального і повікових рівнів смертності: спочатку визначаються повікові показники, а потім на їх основі будується прогнозна величина середньої очікуваної тривалості майбутнього життя новонародженого.

У будь-якому випадку, проте, перший з цих етапів у свою чергу складається з двох стадій: 1) визначення величини середньої очікуваної тривалості майбутнього життя або повікових значень смертності на ту або іншу дату в майбутньому і 2) визначення тренда даної величини між базовим роком і роком, для якого робиться розрахунок.

Друга стадія є в основному чисто технічною операцією, що вирішується за допомогою добре відомих математичних прийомів інтерполяції динамічного ряду. Визначення ж майбутнього рівня смертності (величини середньої очікуваної тривалості майбутнього життя або повікових значень смертності) носить більш творчий характер і є справжнім науковим завданням, вирішення якого вимагає проведення спеціального дослідження.

Для визначення прогнозних значень середньої очікуваної тривалості майбутнього життя або повікових значень смертності найчастіше застосовуються наступні методи: екстраполяція; метод «закону» смертності; референтне прогнозування, або прогнозування за аналогією (у трьох різновидах: 1) порівняння з типовими таблицями смертності, 2) порівняння з більш «просунутим» населенням і 3) порівняння з «оптимальною» таблицею смертності, розрахованої для «ідеальних» умов); прогнозування, засноване на аналізі динаміки і прогнозі причин смертності.

Простим методом є екстраполяція. Якщо відомі значення даного показника для минулих років, то на відносно невеликий період часу майбутній тренд можна визначити за допомогою методів екстраполяції, використовуючи ті або інші математичні функції. Наприклад, у разі прогнозування середньої тривалості майбутнього життя зазвичай використовують логістичну криву, оскільки вона добре апроксимує динаміку цього показника.

Інший метод прогнозування повікової смертності заснований на використанні так званого «закону смертності», тобто математичній функції, яка описує зміни рівня смертності залежно від віку. Хоча історія «закону смертності» налічує вже майже три сторіччя, в сучасному вигляді він відомий як модель Хелігмена-Полларда, запропонована авторами в 1980 р. Модель описує зміни рівня смертності, представленого відношенням вірогідності померти у віці x років з таблиці смертності до її доповнення до одиниці, тобто до вірогідності дожити до наступного віку (х+1) рік (q_x/1-q_x) залежно від віку х. Вона є тричленом, кожне з доданків якого описує залежність від віку відповідно дитячій смертності, смертності у віці 15-40 років і смертності у віках старше 40 років.

Прогнозування за допомогою «закону смертності» полягає у визначенні його параметрів (у моделі Хелігмена-Полларда їх дев’ять), їх подальшій екстраполяції на глибину прогнозного горизонту і підстановці прогнозних значень параметрів «закону смертності» в його формулу для отримання величин повікових рівнів смертності і як підсумок – середній тривалості майбутнього життя. Розраховані прогнозні значення смертності і середньої очікуваної тривалості життя, як і у попередньому випадку, використовують для пересування віків.

Для розвинених країн більш відповідним і зазвичай вживаним різновидом референтного прогнозування є порівняння з більш «просунутим» населеннням, тобто населенням, яке “випереджає в своєму демографічному розвитку” країну, для якої виконується прогноз. Суть даного методу може бути коротко охарактеризована таким чином. Перш за все підбирається більш «просунуте» населення з хорошою демографічною статистикою за тривалий період у минулому. При цьому є підстави сподіватися, що історія смертності більш «просунутого» населення «повториться» і для населення, для якого виконується прогноз. Характеристики смертності останнього порівнюються з характеристиками більш «просунутого» населення. Виявлена схожість фіксується. Наприклад, може виявитися так, що прогнозоване населення з деяким лагом (скажімо, 20-30 років) повторює населення більш «просунуте». Потім рівні смертності, які були властиві більш «просунутому» населенню, використовуються як прогнозні її значення прогнозованого населення.

Останнім різновидом референтного методу є порівняння з «оптимальною» таблицею смертності, відповідної якимсь «ідеальним» умовам, досягнення яких можливо стосовно даного населення.

Метод заснований на визнанні можливості існування якоїсь «оптимальної» таблиці смертності, що описує цей демографічний процес стосовно гіпотетичних «ідеальних» умов. Одним з перших поставили питання про таку можливість американські демографи П.К. Уелптон, Х.Т. Елбрідж і Дж.С. Зігель в своєму прогнозі населення США, опублікованому в 1947 р. Порівнявши дані повікової смертності для різних штатів, вони виявили, що показники штатів з низькими рівнями смертності через певний період часу повторюються на загальнонаціональному рівні. Грунтуючись на цьому спостереженні, Уелптон, Елбрідж і Зігель припустили, що величину середньої очікуваної тривалості майбутнього життя в 68,4 роки для чоловіків і 71,8 року для жінок можна розглядати (з урахуванням підвищення рівня життя і прогресу в області охорони здоров'я) як нижню межу для цього показника в 2000 р.

Прогнозування, засноване на «оптимальній» таблиці смертності, зводиться до того, що спочатку підбирається відповідна таблиця смертності, що відображає можливий прогрес в боротьбі з кожною з груп причин смерті, описаних Бенджаміном. Потім ухвалюється рішення про те, яким чином прогнозоване населення досягне оптимальної повікової смертності і як швидко це відбудеться.

Останнім з перерахованих вище методів прогнозування є прогнозування, засноване на аналізі динаміки і прогнозі причин смертності. Суть методу, що припускає наявність хорошої статистики смертності за причинами, полягає в розкладенні повікових ймовірностей померти із таблиць смертності на часткові ймовірності померти від окремих причин смерті і подальшому прогнозуванні динаміки останніх.

Прогнозування народжуваності. Найбільш складним і цікавим в творчому відношенні етапом прогнозування народжуваності є прогнозування або загального рівня народжуваності (зазвичай в термінах її сумарного коефіцієнта), або її повікових коефіцієнтів. В даний час для прогнозування загального рівня народжуваності застосовуються різні методи, починаючи від простої екстраполяції її тенденцій в майбутнє до спроб розробки і застосування математичних моделей, що враховують взаємозв'язок рівня народжуваності і соціально-економічних чинників, що її визначають.

Метод множинної регресії полягає в тому, що на підставі багаторічних даних про величини народжуваності і ряду соціально-економічних показників (наприклад, душового доходу, долі зайнятих серед жінок, душового доходу серед жінок, коефіцієнта шлюбності будується рівняння множинної регресії, що поєднує значення народжуваності з рівнями перерахованих чинників.

Найпростішим методом є екстраполяція тенденцій сумарного коефіцієнта народжуваності на майбутнє за допомогою тієї або іншої математичної функції, наприклад тією ж логістичною кривою. Саме цю функцію часто застосовують для прогнозування народжуваності в країнах, що розвиваються, в яких спостерігається перехід від високої народжуваності до низької. Підставою для застосування логістичної функції в цьому випадку є довготривалі статистичні динамічні ряди народжуваності, що характеризують її зниження в тих країнах, де вона вже досягла низьких рівнів. Це зниження з високого рівня до низького краще всього описується саме логістичною кривою.

Іншим методом прогнозування повікових коефіцієнтів народжуваності є референтний метод, що реалізовується, головним чином, шляхом порівняння з більш «просунутими» населениями. З технічної точки зору застосування цього методу для прогнозування народжуваності аналогічно тому, що сказане вище про прогнозування смертності.

Прогноз чисельності населення світу і України. В даний час практичну роботу з розробки демографічних прогнозів ведуть міжнародні організації, урядові агентства і наукові інститути.

Найбільш масштабна робота в цьому відношенні проводиться Відділом народонаселення Департаменту економічної і соціальної інформації і політичного аналізу Секретаріату ООН. Цей міжнародний орган регулярно, раз на два роки, публікує прогнози чисельності і структури населення, а також основних демографічних процесів для світу в цілому, основних регіонів і для всіх країн, що входять в ООН. Ці прогнози доступні у вигляді фундаментального видання «World Population Prospects», а також у вигляді таблиць і графіків, що містяться на Web-сторінках ООН, ряду інших міжнародних організацій, а також багатьох національних університетів.

Згідно прогнозу ООН (перегляд 1998 р.) до 2050 р., чисельність населення Землі досягне приблизно 8,9 млрд чоловік за середнім варіантом, приблизно 10,7 млрд – за верхнім і близько 7,3 млрд. – за низьким, тобто передбачається, що протягом найближчого півсторіччя чисельність населення світу збільшиться приблизно в 1,2-1,8 раз. Прогноз 2000 р. дає дещо завеликі цифри чисельності населення до 2050 р. Згідно високого варіанту в 2050 р. очікується 10,9 млрд. чоловік, за середнім – 9,3 млрд і за низьким – 7,9 млрд. Фахівці ООН вважають найбільш вірогідним середній варіант прогнозу 1998 р., хоча, швидше за все, істина лежатиме десь посередині між низьким і середнім варіантами, враховуючи тенденцію завищувати величину коефіцієнта приросту населення земної кулі, властиву більшості демографів-прогнозистів. Правда, як видно з приведених вище даних, в прогноз 1998 р. вкралась інша помилка. Автори прогнозу визнають, що дещо переоцінили швидкість зниження народжуваності у ряді країн, що розвиваються.

На думку фахівців ООН, 60% з 77,8 млн чоловік щорічного абсолютного приросту світового населення доводиться тільки на 10 країн, причому 36% його – на долю Індії і Китаю. При цьому згідно прогнозу 2000 р. в 39 країнах чисельність населення в 2050 р. буде менша, ніж в даний час. Найбільше скорочення чисельності населення очікується в Естонії (-46,1%), Болгарії (-43,0%), на Україні (-39,6%), в Грузії (-38,8%) і Гайані (-33,7%), Росії (-28,3%).

«Верхня десятка» країн за чисельністю населення за майбутні півстоліття зміниться згідно середнього варіанту прогнозу 2000 р. таким чином (табл. 10.2).

Таблиця 9.1

“Верхня десятка” країн за чисельністю населення, 2000-2050 рр., тис. чол. Прогноз ООН перегляду 2000 р. Середній варіант.

На динаміку населення світу, на думку фахівців ООН, істотний вплив зробить подальше розповсюдження СНІДУ. Найбільшій дії цієї страшної хвороби згідно прогнозу перегляду 2000 р. піддадуться 45 країн (проти 34 країн за прогнозом 1998 р.). У 1999 р. в цих 45 країнах носіями ВІЧ були не менше 2% населення у віці 15-49 років. У число цих 45 країн входять 35 країн Африки, розташовані на південь від Сахари (за прогнозом 1998 р. – 29 країн), Індія, Камбоджа, Мьянма і Таїланд в Азії (у прогнозі 1998 р. Мьянма була відсутня), а також 6 країн Латинської Америки (у прогнозі 1998 р. тільки Бразилія і Гаїті). Демографічний ефект від СНІДУ виражається перш за все в різкому скороченні тривалості майбутнього життя. Наприклад, в згаданих 35 країнах Африки демографічна ціна СНІДУ виражається у втраті 6,5 років життя (48,3 року замість 54,8 року за умови, що СНІДУ немає). У прогнозі 1998 р. ці дані були ще песимістичніші: для 29 згаданих країн Африки очікувалася втрата 7 років життя: 47 років замість 54). Особливо страшними є наслідки цієї хвороби в 9 країнах Африки, де частка ВІЧ-інфікованих дорівнює або перевищує 14% дорослого населення: в даний час втрати в тривалості майбутнього життя новонародженого в цих країнах складають 12,2 року (10 років за прогнозом 1998 р.), до 2010-2015 рр. вони виростуть до 19,6 років (17 років за прогнозом 1998 р.).

Якщо цю страшну ціну СНІДУ виразити у величині втрат чисельності населення, то, наприклад, в Ботсвані, де 36% дорослих хворі на СНІД або є ВІЧ-носіями (25% за даними прогнозу 1998 р.), чисельність населення до 2025 р. очікується на 28% менше, ніж вона була б за відсутності цієї хвороби.

Проте навіть в цих країнах зростання населення не припиниться через високу народжуваність. Проте оцінки майбутньої народжуваності є найбільш слабким місцем прогнозів ООН, що не враховують соціологічних даних про репродуктивну поведінку і тому що виявляються «не в змозі точно визначити масштаби і швидкість розповсюдження однодітності в розвинених країнах і темпи переходу до середньодітності і малодітності, – в тих, що розвиваються». Як результат – в прогнози закладаються нереально високі параметри народжуваності.

Ще однією особливістю населення світу в середині ХХІ століття буде подальше постаріння населення, яке стане результатом сумісної дії зниження народжуваності і зростання середньої очікуваної тривалості життя. Світ в цілому вступить в смугу демографічної старості не пізніше ніж 2015 р. навіть за верхнім варіантом прогнозу. Особливо старими будуть розвинені регіони світу, в яких основним чинником старіння населення буде старіння «зверху». Виконаний фахівцями ООН прогноз чисельності «старих» (тобто населення у віці 80 років і старше) показав різке збільшення чисельності і частки цієї вікової групи. Так, число осіб у віці 80 років і старше майбутнього півсторіччя виросте в світі в 5,5 раз (з 69 млн в 2000 р. до 379 млн в 2050 р.), зокрема у віці 80-89 років – в 5,2 раз (з 61 млн. до 314 млн), у віці 90-99 років – майже в 8 разів (з 8 млн до 61 млн), у віці 100 років і старше – в 18 разів (з 180 тис. до 3,2 млн). При цьому частка «старих» в розвинених країнах в 5 разів вище, ніж в країнах, що вважаються за офіційною класифікацією ООН «менш розвиненими».

Що це означає для репродуктивних орієнтацій і їх майбутньої динаміки? Доведено, що зростання розриву між бажаним і реальним, між рівнем домагань і рівнем досягнень обумовлює збільшення ймовірності того, що наявні життєві умови сім'ї оцінюватимуться як несприятливі для народження чергової дитини в сім'ї, для повного задоволення потреби сім'ї в дітях. Отже, більший дохід маркірує не тільки великі досягнення, але глибшу трансформацію системи життєвих цінностей, сильніші і значущі орієнтації індивіда на позасімейні цінності особистого успіху і досягнення успіху.

При цьому сучасні тенденції обумовлюють розповсюдження подібних до орієнтації і вшир, і углиб. Тому найближчими роками і десятиліття слід чекати не тільки зростання числа тих, що вважають життєві умови не адекватними для народження хоч би ще однієї дитини (причому незалежно від того, які ці умови «насправді»), але і подальшого зменшення самої потреби в дітях як закономірного і неминучого результату переорієнтації на позасімейні цінності.

Зниження народжуваності обумовлене не якимись зовнішніми обставинами, а історично тривалим і глобальним характером процесу ослаблення потреби в дітях, викликаною зміною ролі і місця сім'ї в суспільстві. Згідно з соціологічними даними впродовж останнього півстоліття відбувався неухильний і монотонний процес ослаблення потреби в дітях, величина якої зменшувалася приблизно на третину через кожних 10-15 років.

Оскільки немає ніяких підстав стверджувати або хоч би сподіватися на те, що перестали або перестануть впливати чинники кризи сім'ї, остільки потреба в дітях зменшуватиметься і в майбутньому, якщо, звичайно, не відбудеться радикальних змін в соціальній структурі або не почне проводитися спеціально орієнтована на зміцнення сім'ї з кількома дітьми сімейна політика. А поки що спостерігається наростання егоїстичного індивідуалізму і орієнтації на престижні позасімейні цінності, пов’язані з особистим успіхом, багатством, нехай навіть і не цілком праведно нажитим. Сім'я ж, дедалі нижче опускається на шкалі соціальних цінностей. І прогнозування майбутньої динаміки і структури населення нашої країни просто зобов’язане враховувати цей соціологічний факт, що безальтернативно свідчить про те, що потреба в дітях зменшуватиметься, а зростання соціальної мобільності і орієнтації на неї, один з аспектів яких – дохід і орієнтації на нього обумовлюватиме те, що наявні життєві умови сім'ї оцінюватимуться як все менш сприятливі для збільшення її дітності.

Тому не буде великою помилкою стверджувати, що стосовно найближчих 10-20 років треба виходити з прогнозної величини сумарного коефіцієнта народжуваності в 0,8-0,9 дитину на одну жінку репродуктивного віку. А це означає, що найпесимістичніші прогнози чисельності населення повинні бути скоректовані у бік ще більшого песимізму. Можна не сумніватися, що реальний спад населення буде не менше ніж на третину більше, ніж та, яка прогнозується низькими варіантами прогнозів.

І викликану такими змінами потребі в дітях депопуляцію не зможуть компенсувати ні будь-яке зниження смертності (хіба що одне загальне безсмертя здатне на це), ні будь-яка імміграційна політика, наскільки б привабливою вона не була.

Тільки усвідомлення всім суспільством загроз, які несе з собою депопуляція, тільки, так би мовити, загальна мобілізація на боротьбу з цими загрозами, тільки вироблення і проведення демократично орієнтованої сімейної і демографічної політики, метою якої є відродження в нових економічних і соціальних умовах повної сім'ї з декількома дітьми, здатні якщо не повернути депопуляцію назад, то хоч би зупинити її.

Ключові слова

Прогнозування, аналітичний прогноз, прогноз-застереження, функціональний прогноз, екстраполяція, логістична крива, крива Пірла-Ріда, метод компонент, пересування віків.