The impact of state agglomeration policy on long-term trends of population changes in Russia

封面

如何引用文章

详细

The study analyzes the impact of state agglomeration policy on demographic trends in Russia, with a special focus on the relationship between urbanization and birth rate. The study is based on data on population size and differences in demographic indicators between urban and rural areas, and includes a forecast of possible changes in the demographic situation up to 2100 using scenario modeling methods. The purpose of the study is to identify the key consequences of the agglomeration approach for long-term demographic development in line with the new “Spatial Development Strategy of the Russian Federation for the period up to 2030 with a forecast up to 2036”, as well as to assess possible approaches to adjusting state policy in the context of depopulation. The study materials include Rosstat’s estimated data on population size and components of its change, including total fertility rates for urban and rural populations. Methods of forecasting demographic dynamics components were applied, in particular SARIMA (implemented in Python) for fertility forecasting. The population is projected using the cohort-component method (“age shifting”) with the Spectrum software (DemProj module). Three main scenarios are considered: continuation of the current urbanization trend, maintenance of a static share of urban and rural population, and a “deurbanization” scenario as a possible alternative. The results show that given the current low birth rates and zero migration growth, Russia’s population will continue to decline under all three scenarios. The issue of declining birth rates in cities is particularly acute, exacerbated by the consolidation of agglomerations. It is concluded that the ongoing urbanization policy, combined with low birth rates, intensifies the country’s depopulation, while a deurbanization policy cannot radically change the demographic situation.

作者简介

Arseniy Sitkovskiy

Institute for Demographic Research, Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: omnistat@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8725-6580
SPIN 代码: 9559-1803

Junior Research Fellow, Department of Geo-Urbanistics and Spatial Demography

6 Fotievoy st., bldg 1, Moscow, 119333, Russian Federation

参考

  1. Grigor’eva EM. SMART methodology. Economic Research. 2023;(1):34–37. (In Russ.). EDN: RGRHUA
  2. Alekseev AI, Zubarevich NV. A crisis of urbanization and the Russian countryside. Migratsiya i urbanizatsiya v SNG i Baltii v 90-e gody [Migration and urbanisation in the CIS and Baltic States in the 1990s]. Moscow: Tsentr izucheniya problem vynuzhdennoi migratsii v SNG publ.; 1999:83–94. (In Russ.). EDN: VTOSJN
  3. Bondarenko LV, Arkhangelskiy VN. Demographic situation in rural areas: assessment and prospects. Ehkonomika, trud, upravlenie v sel’skom khozyaistve. 2023;(10):164–176. (In Russ.). https://doi.org/10.33938/2310-164 EDN: UBFNTS
  4. Bezverbny VA, Maksimov AN. Depopulation trends of rural areas of the Russian Federation according to the Russian census 2020. Nauka. Kul’tura. Obshchestvo. 2022;28(4):150–161. (In Russ.). https://doi.org/10.19181/nko.2022.28.4.12 EDN: DDNZQM
  5. Vishnevskiy AG, Kvasha EA, Harkova TL, Sherbakova EM. Rural Russia in a demographical study. Universe of Russia. Sociology. Ethnology. 2007;16(1):17–58. (In Russ.). EDN: HYVXEZ
  6. Iontsev VA, Braga EA. Features of demography processes in rural population of Russian region. Moscow University Economics Bulletin. 2011;(5):73–81. (In Russ.). EDN: ONSYUP
  7. Medkov VM. Demografiya [Demography]. Moscow: Infra-M publ.; 2007. (In Russ.). EDN: SDPXWX
  8. Patsiorkovsky VV, Patsiorkovskaya VV. The Russian village: factors of demographic growth. Russia and the Contemporary World. 2010;(3):59–71. (In Russ.). EDN: MWEDFD
  9. Pivovarov YuL. Urbanizatsiya Rossii v XX veke: idealy i real’nost’ [Urbanisation of Russia in the XX century: ideals and reality]. Geografiya mirovogo razvitiya: sbornik nauchnykh trudov [Geography of world development: Collection of scientific papers]. Moscow: Tovarishchestvo nauchnykh izdanii KMK publ.; 2010:228–239. (In Russ.). EDN: ZCUNJF
  10. Rybakovsky LL. “Efficiency” as basic index for the state and trends in natality. Sotsiologicheskie issledovaniya. 2016;(4):23–30. (In Russ.). EDN: VZSLIL
  11. Lappo GM, Lukhmanov DN, Nefedova TG, Polyan PM, Popov RA, Safronov SG, et al. Gorod i derevnya v Evropeiskoi Rossii: sto let peremen [Cities and villages in European Russia: A century of change]. Moscow: OGI publ.; 2001. (In Russ.). EDN: TZWHWT
  12. Makarov VL, Bakhtizin AR, Sushko ED, Vasenin VA, Borisov VA, Roganov VA. Supercomputer technologies in social sciences: agent-­oriented demographic models. Vestnik Rossijskoi akademii nauk. 2016;86(3):252. (In Russ.). https://doi.org/10.18254/978-5-604-5843-7-8 EDN: TNPHBF
  13. Whelpton PK. Population of the United States, 1925 to 1975. American Journal of Sociology. 1928;34(2):253–270. https://doi.org/10.1086/214667
  14. Nazarov AA, Nosova MG. The technique of aging in demography and its applications. Tomsk State University Journal of Control and Computer Science. 2009;(3):67–74. (In Russ.). EDN: MNHJOT
  15. Stover D, Kirmeyer S. DemProj manual: a computer program for making population projections. The Futures Group International; 2007.
  16. Shimizu S, Shin S. Applicability of SARIMA model in Tokyo population migration forecast. In: Proceedings of the 14th International Conference on Human System Interaction (HSI). Gdańsk; 2021:1–4. https://doi.org/10.1109/HSI52170.2021.9538690

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».