Влияние государственной политики агломерирования на долгосрочные тенденции изменения численности населения России

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Проанализировано влияние государственной политики агломерирования на демографические тенденции в России с особым акцентом на взаимосвязь урбанизации и уровня рождаемости. Исследование базируется на данных о численности населения и различиях демографических показателей между городскими и сельскими территориями, а также включает прогноз возможных изменений демографической ситуации до 2100 г. методами сценарного моделирования. Цель исследования - определить ключевые последствия агломерационного подхода для долгосрочного демографического развития в соответствии с новой «Стратегией пространственного развития РФ на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года», а также дать оценку возможных подходов к корректировке государственной политики в условиях депопуляции. В качестве материалов использованы оценочные данные Росстата по численности населения и компонентам его изменения, включая суммарный коэффициент рождаемости для городского и сельского населения. Применены методы прогнозирования компонентов демографической динамики, в частности SARIMA (реализован на языке Python) для прогнозирования рождаемости. Сценарный прогноз численности населения выполнен методом «передвижки возрастов» с помощью программного комплекса Spectrum (модуль DemProj). Рассмотрены три основных сценария: продолжение текущей тенденции урбанизации, сохранение статичной доли городского и сельского населения и сценарий дезурбанизации как возможная альтернатива. Результаты показывают, что при современных низких показателях рождаемости и отсутствии миграционного прироста во всех трех сценариях продолжится сокращение численности населения России. Особенно остро проявляется проблема снижения рождаемости в городах, усугубляемая процессом укрупнения агломераций. Сделан вывод: проводимая политика урбанизации в сочетании с низкой рождаемостью усиливает депопуляцию страны, а политика дезурбанизации не способна радикально изменить демографическую ситуацию.

Об авторах

Арсений Михайлович Ситковский

Институт демографических исследований ФНИСЦ РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: omnistat@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8725-6580
SPIN-код: 9559-1803

младший научный сотрудник отдела геоурбанистики и пространственной демографии

Россия, 119333, Москва, ул. Фотиевой, д. 6, корп. 1

Список литературы

  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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».