Kazan, Russian Federation
Kazan, Kazan, Russian Federation
UDK 31 Демография. Социология. Статистика
The demographic aging of the Russian Federation in the period from 2010 to 2020 is considered in the article. The evaluation of indicators such as aging coefficients and longevity coefficients for the Russian Federation, including regional coefficients, was carried out. The average age values of the Russian Federation population as a whole and its regions, taking into account the sexual structure, are analyzed, and the processes of aging feminization from 2010 to 2020 are evaluated. The estimation approach to the demographic aging in dynamics based on the aging indexes according to Dlugosz is proposed. The indexes of aging by Dlugosz for Russia and the Federal Districts of the Russian Federation in the time interval from 2002 to 2020 were obtained. Based on demographic load data, aging and longevity coefficients, values of average age, life expectancy of men who have reached 60 years, years, and aging indexes, indicator matrices of demographic aging for the Russia population and individual regions were compiled. It can be the basis for the development of strategic regional programs to solve demographic problems in the Federation subjects.
demographic aging, aging coefficient, longevity coefficient, age structure of the population
Под демографическим старением понимают процесс увеличения доли пожилых людей в общей численности населения. Являясь результатом длительных демографических изменений, в том числе структурных сдвигов в характере воспроизводства населения, рождаемости, смертности и миграционных процессов, демографическое старение представляет собой серьезную проблему для большинства развитых стран мира. Данная тенденция характерна и для Российской Федерации: по данным Росстата, пожилых людей в возрасте 65 лет и старше в России составляет на 2021 г уже более 25%. Ситуация сильно ухудшилась за последние 11 лет, и улучшения ее пока не предвидится. В результате растет нагрузка на пенсионную систему, что приводит к нехватке рабочей силы и снижению производственного потенциала экономики, сужению производственных возможностей внутреннего рынка России во всех отраслях. Увеличение числа старших возрастных групп и снижение числа населения, находящегося в трудоспособном возрасте, повышает давление на систему здравоохранения, а снижение рождаемости и рост продолжительности жизни ожидаемо находят свое отражение в старении населения России. Социально-экономическая ситуация в стране также зависима от процессов старения населения, поэтому изучение демографического старения крайне необходимо в современных реалиях.
Целью данной работы является оценка демографического старения населения на примере субъектов Федерации с выявлением соответствующих типологических групп регионов. Данный процесс в РФ, как и в других развитых странах, связан с демографическим переходом, в заключительной фазе которого рождаемость падает ниже уровня воспроизводства населения (2,1 рождений на женщину), более того, увеличение продолжительности жизни населения, его старение и растущая в результате смертность, приводит к падению рождаемости ниже уровня смертности, итогом которых является депопуляция. Тем не менее, старение в РФ имеет свои особенности, уходящие корнями в историческое, социально-экономическое и политическое развитие нашей страны за последние тридцать лет. Глобальные перестройки в экономике страны в начале 90-х, потеря миллионами людей рабочих мест и общее разочарование в политике государства привело к снижению рождаемости в этот период до исторического минимума. В тоже время стартовавшая в 2007 году программа выдачи материнского капитала в рамках национального проекта «Демография», различные дотационные программы ипотечного кредитования на покупку жилья и, в целом развитие системы здравоохранения в РФ, способствует увеличению рождаемости и продолжительности жизни россиян. Однако предпринимаемые государством меры поддержки пока не способны изменить тенденцию в процессах старения населения.
Динамические процессы, происходящие в демографической структуре населения различных регионов, могут быть количественно измерены и проанализированы при помощи различных инструментов статистического анализа. На первом этапе для оценки старения населения был применен так называемый коэффициент старения населения [1]:
Расчет по коэффициентам старения для мужчин и женщин по данным Росстата [2, 3] был проведен для 2010, 2014, 2017 и 2020 гг. для РФ в целом. Коэффициенты старения в РФ год от года показывают стабильный рост (рис. 1).
Расчет коэффициентов старения по был проведен по всем регионам РФ (на рис. 2 представлены наиболее показательные данные для некоторых из них). Если коэффициенты старения по регионам в 2010, 2014 и 2017 гг. относительно близки друг другу, то к 2021 коэффициент старения населения возрос во всех субъектах РФ. В 2010 г. коэффициент старения колебался в диапазоне около 20, однако для некоторых регионов был характерен низкий коэффициент старения, например, в Республиках Алтай, Тыва, Ингушетия, Дагестан, Чечне. Такая картина в целом характерна для национальных республик, где в силу культурных традиций большие семьи и молодое население преобладает над старым. Регионы с коэффициентом старения больше 20 в основном были представлены Северо-Западным и Центральным федеральными округами, в которых процесс старения населения, по-видимому, был запущен раньше в связи с социально-экономической ситуацией. В 2014 и 2017 годах тенденция сохранилась, близкие по значениям цифры остались в регионах с минимальными значениями коэффициент, однако для всех остальных регионов показатель продолжал увеличиваться. На относительно низком уровне остались значения коэффициентов для Чукотского автономного округа, Ямало-Ненецкого автономного округа и для Республики Ингушетии, это наблюдается на протяжении всего исследуемого периода. Неизменность картины для Ямало-Ненецкого и Чукотского автономных округов может быть связана с их географическим положением. Поскольку это регионы с суровыми климатическими условиями, сюда, правило приезжают молодые люди на время с целью заработков более высоких, чем в европейской части России, большинство же лиц, достигнувших пенсионного возраста и отработавших на северных предприятиях, уезжают в более благоприятные в климатическом плане регионы, самостоятельно или же по программе переселения северян. Омоложение населения может быть связано с культурными особенностями жизни коренных народов, проживающих на данной территории, у которых количество детей в среднем больше, чем у представителей европейских регионов РФ. Максимальные уровни старости за 2010, 2014, 2017 и 2020 годы показаны для Брянской, Тверской, и Воронежской областей, что может быть связано с миграцией более молодого населения в экономически развитые регионы. Отсутствие реального дохода, низкий уровень социальной помощи и здравоохранения приводили к тому, что молодое поколение уезжает и обосновываются в других регионах с более выгодными условиями для жизни.
Однако в 2020 г коэффициенты старения практически во всех регионах преодолели планку в 20, а в некоторых регионах значения достигли 25 и выше. Так, коэффициент старения соответствует 25 в Воронежской, Владимирской, Курской и других областях, 26 – в Рязанской и Новгородской областях, 27 в Тамбовской и Тульской, низкие значения сохраняются в республиках Северного Кавказа, но даже там значения коэффициента увеличились относительно предыдущих лет. Интересные результаты получены для Тюменской области – высокоразвитого региона с соответствующим уровнем зарплат, здравоохранения и инфраструктуры: коэффициент демографического старения здесь с 2010 держался на очень низком уровне – 10 в 2010-2014 гг. и начал увеличиваться только в 2017 году, достигнув в 2020 г значения 18,97. Такие показатели значительно ниже значений для других развитых регионов РФ, например, Краснодарского края (22,95 в 2020 г.). По-видимому, это связано с привлекательностью этой территории для молодых специалистов, приезжающих сюда на заработки, но со временем покидающих регион.
Феминизация старения характерна для большинства развитых индустриальных стран, она связана с более высокой смертностью мужчин определенных возрастных групп. РФ в данном случае не является исключением. На рисунке 3 представлены данные по РФ и некоторым регионам. Показатели старения для женщин значительно превышают таковые для мужчин. Например, в Санкт-Петербурге в 2010 коэффициент старения составил 26,9 для женщин и 16,6 для мужчин. Такая картина характерна для всех регионов РФ, и она все более усугубляется с каждым годом. Например, для Орловской области, имеющей один из наиболее высоких общих коэффициентов старения в 2020 г. (26,1), коэффициент старения для женщин составил 31,1 против 19,9 для мужчин. Разница не столь выражена только для республик Кавказа. Например, для Чеченской Республики эти показатели составляют 7,6 и 9,7 для мужчин и женщин, соответственно.
Показатель долголетия – расчетный коэффициент, отражающий долю населения старшего возраста (60 и более лет), приходящуюся на людей, доживающий до возраста долголетия (80 и более лет) [1, 4]. Показатель долголетия может быть рассчитан как индивидуально для мужской и женской части населения, так и для всего населения в целом. Данный параметр характеризуют качество медицинских услуг, меры социальной поддержки пожилого населения, финансирование государственных программ, направленных на поддержание старшего поколения, а также общий уровень жизни на конкретной территории. Совокупность положительно оцениваемых данных факторов повышает продолжительность жизни людей, обеспечивая тем самым становление когорты людей, доживающих до возраста долголетия. Изменения в динамике показателей долголетия отражает эффективность мер, принимаемых для улучшения жизненных условий населения 60+, и в большинстве развитых стран имеет положительную тенденцию роста.
Для оценки доли населения, достигшего возраста долголетия, применяется расчет показателя долголетия:
Проводя статистический анализ и оценку показателя долголетия на территории различных регионов Российской Федерации [2, 3] за период 2010 – 2020 год можно сделать вывод, что распределение показателей долголетия по различным регионам неравномерно. Данное явление наглядно просматривается на примере Брянской области и Чукотского автономного округа. Брянская область является лидером по показателям долголетия в течение всего исследуемого временного периода. Численность пожилых людей растет, начиная с 2010-го года, когда 60-летний рубеж перешли люди, родившиеся в 1950 году, то есть послевоенное поколение. Необходимо отметить тот факт, что по данным переписей только одну треть пожилых людей составляют мужчины, тогда как две трети — это женщины. С самым низким показателем остается Чукотский автономный округ, это обуславливается тем, что он находится зоне неблагоприятных климатических условий, не способствующих увеличению числа долгожителей с одной стороны, с другой – весьма вероятно, что стареющее население просто переезжает в регионы с более мягким климатом. Кроме того, свой вклад может вносить качество медицинских услуг, оснащенность медицинских учреждений и качество подготовки квалифицированных специалистов медицинской сферы, влияние финансирования фондов социального страхования.
Также важно отметить, что с течением времени показатели долголетия различных регионов РФ имеют постепенную тенденцию к увеличению. После 2010 года наблюдается спад показателя долголетия по всем регионам, однако далее следует постепенная коррекция, задающая положительный темп роста показателя. Вероятно, это связано с тем, что уходят последние представители довоенного поколения, которые еще не возместились когортами людей, рожденных в послевоенный период.
Интересен тот факт, что несмотря на то, что показатели коэффициентов старения не слишком высоки для северокавказских республик, показатели долголетия в этих регионах находятся на общероссийском уровне. Так, например, в Республиках Дагестан и Ингушетия эти показатели составили 16,5 и 13,8, соответственно в 2017 году. Коэффициенты долголетия оставались на низком уровне в 2020 г. в таких регионах как Магаданская область – 7,6; Чукотский автономный округ – 2,9; Камчатский край – 9,8; Ямало-ненецкий автономный округ – 4,5. Ожидаемо высокие значения показаны для Москвы – 20,7 и Санкт-Петербурга – 20,6; но максимальный показатель долголетия характерен для Республики Северная Осетия-Алания -21,2.
Показатели долголетия многих регионов имеют тенденцию к росту ввиду улучшения жилищно-коммунальных условий, улучшения санитарно-медицинского обслуживания, увеличения финансирования фондов социальной поддержки и многих других факторов, совокупно влияющих на ожидаемую продолжительность жизни населения старшего возраста
За весь исследуемый период в некоторых регионах, например в Архангельской области, Ямало-Ненецкого автономного округа, Чеченской Республики и Республики Алтай наблюдается уменьшение показателей долголетия. Во многом отрицательные показатели могут быть обусловлены как климатическими поясами, так и уровнем жизни людей в данных регионах, например в Ямало-Ненецком автономном округе основную роль играет климат, а в Чеченской республике – уровень медицинского обеспечения.
Одним из важных показателей структуры населения и индикатором старения является средний возраст населения. Средний возраст населения рассчитывался по данным Росстата [2, 3] как средняя арифметическая взвешенная [4]:
Начиная с 2010 года увеличивается средний возраст в РФ и по всем регионам. На рисунке 4 представлены данные по РФ, рисунок 5 демонстрирует наиболее значимые средние показатели по некоторым регионам России. Уже 2010 г. средний возраст в большинстве регионов превысил отметку в 40 лет. Исключения составляют Ненецкий автономный округ – 38,4 года, Республика Калмыкия – 39,7 лет, а также в республиках Северного Кавказа, где минимальное значение показано для Чеченской Республики – 32,2 года, а также некоторые регионы Сибирского федерального округа, например, Республика Тыва. Самые же высокие значения отмечены для регионов Центрального федерального округа, где средний возраст составляет уже более 44 лет. Например, в Тульской области за 2020 год средний возраст равен 44, то есть можно сказать, что доля пожилого населения составляет почти 17%. Необходимо отметить, что серьезных изменений в показателе среднего возраста к 2020 году не произошло, показатели остались практически на том же уровне, что и 2010 году. Важную роль в этом процессе, по-видимому, могут играть как социально-экономические, так и климатические условия в регионах.
Полученные данные свидетельствуют о довольно значительной разнице среднего возраста для мужчин и женщин (рис. 4). Что же касается регионов, то в качестве примера можно привести Тульскую область, в которой средний возраст мужчин равен 43,7, а для женщин – 48,3 годам в 2020 году. Подобное явление наблюдается для всех регионов РФ, кроме Северо-Кавказского ФО, где разница не столь значительна. Это вполне объяснимо с точки зрения продолжительности жизни населения.
На формирование возрастной структуры могут оказывать большое влияние такие экзогенные факторы как войны, стихийные бедствия, эпидемии, которые могут внести серьезные изменения в половозрастные пирамиды, изменить динамику рождаемости, смертности и миграционных потоков. Поэтому процесс старения популяции важно рассматривать и в динамике. Для оценки динамики изменения возрастной структуры населения З. Длугосзом была предложена методика расчета индекса старения [5]:
𝑊𝑆𝐷 = [𝑈(0−14)𝑡 − 𝑈(0−14)𝑡+𝑛] + [𝑈(>65)𝑡+𝑛 − 𝑈(>65)𝑡 ]
где 𝑊𝑆𝐷 – индекс старения;
𝑈(0−14)𝑡 – доля населения 0-14 лет в начале анализируемого периода;
𝑈(0−14)𝑡+𝑛 – доля населения 0-14 лет в конце анализируемого периода;
𝑈(>65)𝑡+𝑛 – доля населения 65 лет и старше в конце анализируемого периода;
𝑈(>65)𝑡 – доля населения 65 лет и старше в начале анализируемого периода.
В качестве графического решения значение индекс старения населения З. Длугосз предлагает рассмотреть систему координат, где по оси ординат представлены значения изменения доли молодого населения, а по оси абсцисс – значения изменения доли пожилого населения. Дополнительно в систему координат им были введены две диагонали для более точного определения зависимости между этими двумя показателями. Определив точку на основе пересечения значений указанных переменных, рассматриваемое население можно отнести к одному из восьми теоретических типов.
Нами был рассчитан индекс старения по Длугосзу для России и Федеральных округов РФ во временном интервале с 2002 по 2020 гг. Полученные данные по Федеральным округам представлены на рис. 6. Каждый сектор на рисунке соответствует буквенному обозначению определённой стадии старения, на которой находится население данного региона. Длугосз выделял 8 таких стадий, где A – это ранняя молодость, а H – глубокая старость. Полученные результаты демонстрируют, что только один федеральный округ – Северо-Кавказский находится в преддверии демографической зрелости, что соответствует сектору D. Еще два ФО находятся в секторе G (Центральный и Уральский ФО), что соответствует глубокой старости населения, а все остальные – в секторе H, что говорит об очень глубокой старости населения регионов данных ФО.
Также для оценки старения населения Длугосзом была предложена таблица, учитывающая при расчетах коэффициент демографической нагрузки (Кдн) (таблица 1).
Таблица. 1 Типологическая матрица стадий старения населения
|
Кдн |
WSD |
||
|
<0 |
=0 |
>0 |
|
|
<333 |
I |
II |
III |
|
333-666 |
IV |
V |
VI |
|
>666 |
VII |
VIII |
IX |
Каждому типу соответствует своя стадия развития процессов старения:
I - прогрессивная демографическая молодость (ранняя молодость),
II - демографическая молодость,
III - стареющее демографически молодое население,
IV - преддверие демографической зрелости,
V - стабильная демографическая зрелость,
VI - стареющее демографически зрелое население,
VII - преддверие старости,
VIII - стабильно-демографически старое население,
IX - стареющее демографически старое население.
Расчетные данные, полученные на основании данных Росстата [2, 3], для общего коэффициента демографической нагрузки и индекса старения (данные не представлены) по регионам РФ свидетельствуют в пользу того, что подавляющее большинство регионов находятся на VII-IX стадиях старения. Коэффициент демографической нагрузки в 2020 г. крайне высок даже в республиках Кавказа. Относительно низкие значения получены для ХМАО – 540, что объясняется преобладанием молодого населения, приезжающего на заработки; и Камчатского края – 554, где невысокая продолжительность жизни. Что же касается значений индекса старения, то его значения достаточно однородны по большинству регионов. Интересно, что максимальное значение наблюдалось для Краснодарского края, что, вероятно, связано с кардинальными изменениями в количестве населения, которое за 18 лет выросло в 12 раз. Такое явление связано с экономической привлекательностью региона, постоянно проводящимися там культурно-массовыми мероприятиями и климатическими условиями. Напротив, для Ингушетии характерна обратная картина – население уменьшилось в 10 раз. Индекс старения здесь один из самых минимальных. Доля пожилых в общей численность населения является наиболее распространенным и очевидным показателем в измерении демографического старения, но не достаточным для выявления глубины, факторов и скорости данного явления. В тоже время, индекс старения и коэффициенты демографической нагрузки широко характеризуют процессы старения населения и являются важными индикаторами демографического старения [6].
Для оценки старения населения нами была составлена матрица стадий демографического старения [7]. Матрица представлена в таблице, которая отражающих четыре стадии демографического старения:
- I стадия – молодое население;
- II стадия – стареющее население;
- III стадия – старое население;
- IV стадия – глубоко старое население.
В качестве объектов нами были выбраны данные по отдельным регионам РФ, входящим в состав одного из восьми федеральных округов, а также данные по РФ в 2020 г. Данные по продолжительности предстоящей жизни мужчин, достигших 60 лет, были взяты с сайта Росстат. В таблице приведены индикаторы, соответствующие данные в целом по РФ.
Таблица 2. Матрица индикаторов демографического старения РФ в 2020 г.
|
параметр |
индикатор |
значение индикатора |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Уровень старения населения |
Коэффициент старения населения |
менее 15 |
||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Средний возраст населения, лет |
менее 30 |
|||||
|
30-40 |
||||||
|
более 40 |
||||||
|
Коэффициент демографической нагрузки пожилым населением |
менее 300 |
|||||
|
300-450 |
||||||
|
более 450 |
||||||
|
Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни мужчин, достигших 60 лет, лет |
менее 15 |
|||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Глубина старения населения |
Индекс старения |
A-C |
||||
|
D-F |
||||||
|
G-H |
||||||
|
Коэффициент долголетия |
Менее 2 |
|||||
|
2-5 |
||||||
|
Более 5 |
Анализируя статические и динамические показатели демографического старения населения в России за 2020 год, можно сделать следующие выводы: Коэффициент старения населения в РФ принимает значения более 20, что характерно для третьей и четвертой стадии старения. Средний возраст населения в России превышает 40 лет, что характерно для третьей и четвертой стадии старения. Коэффициент демографической нагрузи пожилым населением на территории Российской Федерации держится на уровне более 600, что характерно для третьей и четвертой стадии старения. Ожидаемая продолжительность жизни мужчин, достигших 60 лет, варьируется в диапазоне от 15,2 года. Такие значения показателя типичны для второй и третьей стадии старения. Индекс старения в РФ находится на стадии Н, что говорит о глубокой старости населения. Коэффициент долголетия принимает значения более 5, что относит РФ к четвертой стадии старения. Таким образом, в Российской Федерации прослеживается преимущественно четвертая стадия старения населения, ввиду того что наибольшая часть индикаторов расположены в диапазонах, присущих стадии глубоко старого населения.
Сводные матрицы по некоторым регионам Федеральных округов Российской Федерации, содержащие индикаторы демографического старения населения представлены в таблицах 3-5. Идентичные по индикаторам старения данные были получены для Тульской области и Республики Коми. Хотя средний возраст и ожидаемая продолжительность жизни в Тульской области несколько выше, чем в республике Коми, остальные показатели, в том числе стадия старения по Длугосзу (Н) очень близки. Население данных регионов можно охарактеризовать как находящееся на самой последней стадии старения. К этой же группе можно отнести Кировскую область, для которой несколько выше коэффициент демографической нагрузки, но меньше ожидаемая продолжительность жизни после 60 лет. Чуть ниже оказались индикаторы старения для Краснодарского края, такие как средний возраст, коэффициент демографической нагрузки и ожидаемая продолжительность жизни, однако индекс старения – самый высокий в РФ, что говорит о привлекательности данного региона для проживания в пожилом возрасте.
Таблица 3. Матрица индикаторов демографического старения населения Тульской области в 2020 г.
|
параметр |
индикатор |
значение индикатора |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Уровень старения населения |
Коэффициент старения населения |
менее 15 |
||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Средний возраст населения, лет |
менее 30 |
|||||
|
30-40 |
||||||
|
более 40 |
||||||
|
Коэффициент демографической нагрузки пожилым населением |
менее 300 |
|||||
|
300-450 |
||||||
|
более 450 |
||||||
|
Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни мужчин, достигших 60 лет, лет |
менее 15 |
|||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Глубина старения населения |
Индекс старения по длугосзу |
A-C |
||||
|
D-F |
||||||
|
G-H |
||||||
|
Коэффициент долголетия |
Менее 2 |
|||||
|
2-5 |
||||||
|
Более 5 |
Иная картина получена для Республики Ингушетия. Только ожидаемая продолжительность жизни здесь выше, чем для других отобранных нами регионов. Все остальные индикаторы ниже, чем для других регионов, кроме того, здесь наблюдается иная стадия старения по Длугосзу – D, что свидетельствует об относительной молодости данного региона по сравнению с другими субъектами федерации. Похожая картина наблюдается для Республики Тыва с той лишь разницей, что коэффициент демографической нагрузки выше, что характеризует население данного региона как более старое по сравнению с Ингушетией. ХМАО также находится на стадии старения Н, однако коэффициент демографической нагрузки здесь ниже, чем во всех анализируемых регионах в силу экономических факторов, таких как, высокие зарплаты и наличие работы, поэтому в данном регионе проживает большая группа трудоспособного населения. Отдельно можно отметить Камчатский край, относящийся к стадии старения G и характеризующийся низким коэффициентом демографической нагрузки.
Таблица 4. Матрица индикаторов демографического старения населения Камчатского края в 2020 г.
|
параметр |
индикатор |
значение индикатора |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Уровень старения населения |
коэффициент старения населения |
менее 15 |
||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Средний возраст населения, лет |
менее 30 |
|||||
|
30-40 |
||||||
|
более 40 |
||||||
|
Коэффициент демографической нагрузки пожилым населением |
менее 300 |
|||||
|
300-450 |
||||||
|
более 450 |
||||||
|
Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни мужчин, достигших 60 лет, лет |
менее 15 |
|||||
|
15-20 |
||||||
|
более 20 |
||||||
|
Глубина старения населения |
Индекс старения по Длугосзу |
A-C |
||||
|
D-F |
||||||
|
G-H |
||||||
|
Коэффициент долголетия |
Менее 2 |
|||||
|
2-5 |
||||||
|
Более 5 |
Таблица 5. Матрица индикаторов демографического старения населения Республики Ингушетия в 2020 г.
|
параметр |
индикатор |
значение индикатора |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Уровень старения населения |
Коэффициент старения населения |
менее 15 |
|
|
|
|
|
15-20 |
|
|
|
|
||
|
более 20 |
|
|
|
|
||
|
Средний возраст населения, лет |
менее 30 |
|
|
|
|
|
|
30-40 |
|
|
|
|
||
|
более 40 |
|
|
|
|
||
|
Коэффициент демографической нагрузки пожилым населением |
менее 300 |
|
|
|
|
|
|
300-450 |
|
|
|
|
||
|
более 450 |
|
|
|
|
||
|
Ожидаемая продолжительность предстоящей жизни мужчин, достигших 60 лет, лет |
менее 15 |
|
|
|
|
|
|
15-20 |
|
|
|
|
||
|
более 20 |
|
|
|
|
||
|
Глубина старения населения |
Индекс старения по Длугосзу |
A-C |
|
|
|
|
|
D-F |
|
|
|
|
||
|
G-H |
|
|
|
|
||
|
Коэффициент долголетия |
Менее 2 |
|
|
|
|
|
|
2-5 |
|
|
|
|
||
|
Более 5 |
|
|
|
|
Подводя итог, можно сказать, индикаторный метод достаточно хорошо позволяет охарактеризовать процессы демографического старения на определенной территории. В РФ в целом и в большинстве ее регионов преобладает стадия глубокой старости. Регионов, находящихся в преддверии старения, крайне мало, что ставит РФ в один ряд с большинством развитых стран. Полученные данные свидетельствуют о том, что современная демографическая ситуация в России характеризуется низкой рождаемостью и увеличением доли старших возрастных групп. С одной стороны это может говорить о положительных изменениях в социальной и медицинской сферах, позволяющих жить долго, а с другой – падением рождаемости и отсутствием воспроизводства населения. Кроме того, процессы демографического старения населения могут служить и показателями экономического развития регионов, их привлекательности для жизни населения, характеристикой уровня социального и медицинского обслуживания.
1. Dolbik-Vorobey T.A., Vorob'eva O.D. Statistika naseleniya i demografiya. M.: «KNORUS», 2018. 314 s.
2. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki/ Demograficheskiy ezhegodnik Rossii / [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13207 svobodnyy. (Data obrascheniya: 01.11.2023)
3. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki/ Chislennost' naseleniya Rossiyskoy Federacii po polu i vozrastu / [Elektronnyy resurs]. Rezhim dostupa: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13284 svobodnyy. (Data obrascheniya: 01.11.2023)
4. Borisov V.A. Demografiya. M.: «NOTA BENE», 2001. 272 c.
5. Dlugosz Z. The level and dynamics of population ageing process on the example of demographic situation in Europe // Bulletin of Geography. Socio-Economic series. 2003. № 2. P. 5-15.
6. Barsukov V.N. Demograficheskoe starenie naseleniya: metody ocenki // Voprosy territorial'nogo razvitiya. 2014. № 4 (14). S. 1-8.
7. Chistova E. V. Podhod k opredeleniyu stadii demograficheskogo stareniya naseleniya na regional'nom urovne // Demograficheskiy potencial stran EAES: VIII Ural'skiy demograficheskiy forum. Tom II. Ekaterinburg: Institut ekonomiki UrO RAN, 2017. S. 489-496.
