книги2 / 139

161

младенческой смертности, человек на 1000 родившихся (Х3), ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет (Х4), коэффициент смертности от внешних причин смерти, человек на 100000 населения (Х5) достаточно «наполнены» факторными показателями.

Исходя из этого, при наличии достаточного «набора» прогнозов факторных показателей, можно было бы подробно разработать систему перспективных показателей смертности

ипродолжительности жизни на достаточно продолжительный период времени в будущем, определить, на какие рычаги должно нажать государство, чтобы остановить нынешний рост смертности и продолжить увеличение ожидаемой продолжительности жизни.

Результаты наших расчетов из таблицы 3.3.1 можно рассматривать как базу для потенциально возможной методики прогнозирования. Например, такой методики, в качестве основы которой Министерством экономического развития

идругими профильными министерствами были бы разработаны прогнозы до 2030 года таких показателей, как расходы

консолидированного бюджета в ценах 1990 г., тыс. рублей на душу населения (Х8), расходы консолидированного бюджета на социально-культурные мероприятия в ценах 1990 г., тыс. рублей на душу населения (Х9), среднемесячными денежные доходы населения в ценах 1990 г., рублей на душу населения (Х11), доля населения старше пенсионного возраста (старше 55–60 лет), в долях от общей численности населения (Х14), обеспеченность жильем (Х15) и обеспеченность автомобилями (Х17). К этому можно было бы добавить еще 10–15 показателей, характеризующих образ жизни, качество медицины и других – и уже на этой основе рассчитать коэффициент смертности от внешних причин смерти.

Но у нас нет и не предвидится получение такого большого комплекса прогнозируемых показателей. Поэтому, скорее в качестве примеров определенных возможностей, чем в попытке создать работающие инструменты, определим параметры нескольких линейных уравнений, в которых ВВП (прогнозы которого у нас имеются до 2036 г.) выступал бы

162в качестве независимой переменной (фактора), а несколько показателей смертности и продолжительности жизни – в качестве зависимых переменных (результатов).

1. Уравнение линейной регрессии для статистической связи ВВП в ценах 1990 г. на душу населения (ВВПнД) и общего коэффициента смертности.

ОКС=17,11–0,8357*ВВПнД (3.3.1) где ОКС – общий коэффициент смертности, в промилле, ВВПнД – ВВП на душу населения, тысяч рублей в ценах

1990 г.

Выводы математико-статистической программы StaDia5.0: Множеств R = 0,56846; R^2 = 0,523

Гипотеза 1: <Регрессионная модель адекватна экспериментальным данным>

Несмотря на относительно низкий показатель R^2 (обычно надежным считается показатель выше 0,6–0,7, в зависимости, от количества данных в составе статистических рядов), программа считает формулу «адекватной», то есть пригодной

киспользованию.

Втаблице 3.3.2 мы покажем проверку формулы 3.3.1 на ретроспективных данных и прогноз общего коэффициента смертности по этой формуле на период до 2036 года.

Таблица 3.3.2

Ретро-прогноз ОКС по формуле 3.3.1 на период 2010–2017 гг. и прогноз на период до 2036 года

Немного прокомментируем таблицу 3.3.2.: в блоке «верификация» ВВПнД – это отчетные данные ВВП на душу населения в сопоставимых ценах 1990 года за период 2010–2017 гг. Их подстановкой в формулу 3.3.1 получаем условный (ретро) прогноз общего коэффициента смертности ОКСурР («ур» – уравнение; Р – ретроспектива) на период 2010–2017 года и сравниваем с отчетными данными ОКСотчет. Сравнение дает вполне приемлемый результат о готовности формулы 3.3.1 к использованию для прогнозов на перспективу. Второй блок таблицы 3.3.2 показывает один из возможных вариантов прогноза. ВВПндП рассчитан здесь исходя из базового варианта ВВП по прогнозу МЭР до 2036 года и среднего варианта прогноза численности населения Росстата также на период до 2036 года. Подстановка этих данных в формулу 3.3.1 предоставляет нам прогноз общего коэффициента смертности (ОКС) на период до 2036 года. Как мы видим из таблицы 3.3.2, прогноз носит оптимистический характер и ОКС снижается в течение названного периода с нынешних 12,4%0 до 10,1%0.

164

2. Уравнение линейной регрессии для статистической связи ВВП в ценах 1990 г. на душу населения (ВВПнД) и ожидаемой продолжительности жизни:

ОПЖ=59,28+2,346*ВВПнД (3.3.2)

где ОПЖ – ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет

ВВПнД – ВВП на душу населения, тысяч рублей в ценах 1990 г.

Выводы математико-статистической программы StaDia5.0: Множеств R=0,854; R^2=0,729

Гипотеза 1: <Регрессионная модель адекватна экспериментальным данным>

В таблице 3.3.3 мы покажем проверку формулы 3.3.2 на ретроспективных данных и прогноз ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ) по этой формуле на период до 2036 года.

Таблица 3.3.3

Ретро-прогноз ОПЖ по формуле 3.3.2 на период 2010–2017 гг. и прогноз ожидаемой продолжительности жизни на период до 2036 года.

165

В таблице 3.3.3.: в блоке «верификация» ВВПнД – это отчетные данные ВВП на душу населения в сопоставимых ценах 1990 года за период 2010–2017 гг. Подстановкой в формулу 3.3.2 («ур» – уравнение; Р – ретроспектива) получаем условный (ретро) прогноз ожидаемой продолжительности жизни при рождении, по уравнению формулы 3.3.2 ОПЖурР на период 2010–2017 года и сравниваем с отчетными данными ОПЖотчет. Сравнение дает вполне приемлемый результат о готовности формулы 3.3.2 к использованию для прогнозов на перспективу.

Второй блок таблицы 3.3.3 показывает один из возможных вариантов прогноза. ВВПндП рассчитан здесь, также как в таблице 3.3.2, исходя из базового варианта ВВП по прогнозу МЭР до 2036 года и среднего варианта прогноза численности населения Росстата также на период до 2036 года. Подстановка этих данных в формулу 3.3.2 предоставляет нам прогноз ожидаемой продолжительности жизни при рождении на период до 2036 года. Прогноз носит оптимистический характер и ОПЖ растет в течение названного периода с нынешних 72,7 лет до 79 лет. Отметим, что продолжительность жизни в 79 лет соответствует нынешнему уровню продвинутых в демографическом отношении стран и соответствует задачам, поставленным на перспективу в указах Президента РФ, изданных для исполнения Правительству РФ в 2018 году.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В представленной Вашему вниманию монографии если нам не удалось обратить внимание широкой научной общественности на некоторые важные проблемы, то по крайней мере мы попробовали решить несколько задач, актуальных для экономической науки, а также тех, которые находятся на стыке, на линии соприкосновения экономики и демографии.

Недостаточно интересные современному научному сообществу экономистов вопросы парадигматики, формирования теорий, истин, законов мы рассмотрели в первую очередь для того, чтобы обосновать необходимость для ученого быть свободным. Казалось бы, в демократическом обществе ученый всегда свободен, и здесь вообще нет темы для обсуждения. Но при достаточно глубоком вхождении в ту или иную тему оказывается, что существуют «школы», «форматы» и просто общепризнанные границы, выход за которые недопустим, или по крайней мере нежелателен для исследователя.

В качестве примеров доминирующих, в том числе в административном смысле, в мировой и российской науке парадигм, автор рассмотрел монетаризм в экономике и демографический переход в демографии. При этом мы не ставили себе задачу бороться со столь могущественными парадигмами, и поддерживающим их большинством научного сообщества. Мы просто поставили себе «красную линию» – если что-то в господствующих парадигмах представляется нам адекватным, полезным, надежно доказанным, репрезентативным, то мы это используем, если в чем-то мы считаем нужным выйти за рамки доминирующих парадигм – мы выходим за эти рамки. Именно так мы понимаем свободу научного творчества вообще, и в том числе в экономической демографии.

Основная часть нашей работы состоит из двух частей, одну из которых можно назвать «демография versus экономика», другую «экономика versus демография».

В одной части (глава 2) мы рассматриваем демографические факторы социально-экономического развития. Помимо

168чению отрицательных последствий реформы и реализации ее положительных последствий, главным из которых является увеличение использования наиболее опытной и квалифицированной части рабочей силы в нашей стране.

Среди других интересных нам, но также полезных обществу и государству тем, предложена разработка на основе демографических прогнозов Росстата прогнозов численности студентов, вузов, профессорско-преподавательского состава. Мы обращаем внимание научного и преподавательского сообщества не только на демографические причины спада численности студентов и вообще сжатия системы высшего образования (об этом уже несколько лет говорят руководители вузов и эксперты), но и на то, что эта волна пройдет, и через несколько лет начнется увеличение численности студентов,

к чему вузовская система должна быть готова.

Другое направление – «от экономики к демографии» (глава 3) является для нас приоритетным. В 2000-е годы нам пришлось слышать от государственного деятеля, ответственного за статистику, что экономика вообще не имеет значения в демографических вопросах, а демография – чисто биологическая наука. До изменения государственной политики в сфере демографии в середине 2000-х годов многие демографы, не настаивая на чисто биологическом характере своей науки, тем не менее считали экономическое вмешательство бесполезным, апеллируя к теории «демографического перехода», которая якобы должна была действовать в автоматическом режиме, безотносительно к внешним вмешательствам. После того как в 2000-е годы некоторым здравомыслящим демографам удалось на высоком уровне пролоббировать радикальное изменение демографической политики в части материнского капитала, увеличения спектра и размера семейных и детских пособий, вопрос о значении «экономики вообще» остался открытым.

Поэтому мы продолжаем бороться за то, что вся экономика влияет на демографические процессы в обществе, и по крайней мере некоторые направления такого влияния можно доказать и использовать для прогнозирования с помо-

169

щью математико-статистических методов. В разделах, посвященных проблемам рождаемости и смертности мы подбирали в среднем по 20 факторных (предположительно оказывающих влияние) экономических показателей и несколько результирующих показателей рождаемости и смертности, рассчитывали матрицы множественной линейной корреляции, потом выборочно строили уравнения регрессии. Необходимо отметить, что при появлении возможности и ресурсов для повторения подобных расчетов, количество используемого в них цифрового материала и выведенных в итоге регрессионных уравнений может быть существенно увеличено.

Тем не менее полученные нами результаты расчетов, на наш взгляд, достаточно эффективно демонстрируют связь социально значимых демографических параметров со всей экономикой. Например, основные показатели рождаемости продемонстрировали положительную связь с ВВП, расходами консолидированного бюджета, обеспеченностью жильем, отрицательную связь с безработицей. Поскольку на перспективу в официальных прогнозах на 2036 год из экономических показателей, влияющих на рождаемость, в основном оказался представлен только ВВП, то и уравнения регрессии с целью прогноза мы строили в основном на основе ВВП. Тем не менее прогнозы ключевого показателя СКР (суммарного коэффициента рождаемости) оказались вполне приемлемыми для использования. Они показали, что если будут выполнены намеченные Правительством РФ на 2020-е – 2036 гг. показатели роста ВВП, то СКР достигнет целевых показателей в диапазоне 1,7–1,8, установленных в указах Президента РФ 2018 года.

Основные показатели смертности, включая ОКР (общий коэффициент смертности) и продолжительности жизни – ОПЖ (ожидаемая продолжительность жизни при рождении) продемонстрировали в целом даже большую степень взаимосвязи с экономическими показателями. Для примера напомним перечень достаточно сильных, по математико-ста- тистическим критериям, корреляционных связей показателя ожидаемой продолжительности жизни со следующими пока-

170зателями: ВВП в ценах 1990 г на душу населения, расходами консолидированного бюджета в ценах 1990 г., на душу населения, расходами консолидированного бюджета на соци- ально-культурные мероприятия в ценах 1990 г., на душу населения, среднемесячными денежными доходами населения в ценах 1990 г., на душу населения, а также с такими параметрами качества жизни, как обеспеченность жильем и обеспеченность автомобилями в личном пользовании. Уравнение регрессии, предложенное нами исходя из взаимосвязи ожидаемой продолжительности жизни с ВВП, показывает, что даже без участия других социально-экономических факторов, ОПЖ может быть увеличено к 2036 году до 79 лет, тем самым достигнув нынешних показателей некоторых развитых стран мира и нормативов, зафиксированных в указах Президента

РФ 2018 года.

Мы считаем, что предложенные в нашей монографии методики расчетов взаимосвязей между экономическими и демографическими показателями, могут и должны использоваться в практике работы Министерства экономического развития, Министерства труда и социальной защиты и других профильных органов исполнительной власти и организаций для анализа и прогноза соответствующих показателей, в том числе в процессе разработки стратегических и других программ по демографическим вопросам.

Коллеги, прочитавшие монографию, могут видеть, что большинство тем раскрыты нами не на уровне рассуждений или интерпретации теорий, разработанных мировой наукой, а на конкретных числовых аналитических таблицах и прогнозах, а, в свою очередь, методика прогнозирования – доступна для использования всем, желающим заняться перечисленными вопросами, является простой и не представляет трудностей к воспроизведению.