Кластерный анализ динамики рождаемости четвертых и последующих детей в регионах Российской Федерации
Автор: Костина Светлана Николаевна, Трынов Александр Валерьевич
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Рубрика: Социальное и экономическое развитие
Статья в выпуске: 3 т.14, 2021 года.
Бесплатный доступ
В статье представлены результаты исследования дифференциации субъектов РФ по коэффициенту рождаемости четвертых и последующих детей в зависимости от уровня социально-экономического развития региона за период 2005-2017 гг. Проведен кластерный анализ по методу Варда временных рядов трех групп показателей - демографических, экономических и социальных - в региональном разрезе. В результате было выделено шесть кластеров, описывающих положение субъектов РФ в зависимости от значений коэффициента рождаемости четвертых и последующих детей и показателей социально-экономического развития региона за 2005-2017 гг. Выявлено, что в рассматриваемый период наблюдаются две основных тенденции: во-первых, переход субъектов РФ из первого кластера, характеризующегося достаточно высокими значениями коэффициента рождаемости четвертых и последующих детей и низкими показателями социально-экономического развития, в кластеры с меньшим значением коэффициента и более высокими показателями социально-экономического развития; во-вторых, переход субъектов РФ из кластеров с низким значением коэффициента рождаемости четвертых и последующих детей в кластеры, характеризующиеся ростом коэффициента рождаемости на фоне улучшения социально-экономического развития. В современный период можно говорить о формировании двух полюсов многодетности - это «бедные многодетные» регионы, в которых высокий уровень рождаемости четвертых и последующих детей сопряжен с низкими значениями показателей социально-экономического развития, и «богатые многодетные» регионы с высокими показателями рождаемости и высоким уровнем социально-экономического развития. Между ними находятся остальные субъекты РФ, постепенно сдвигающиеся от полюса «бедной многодетности», но пока не приблизившиеся к многодетности «богатой». Новизна исследования заключается в применении авторского подхода к анализу взаимосвязи многодетности и социально-экономического развития субъектов РФ в темпоральном измерении.
Рождаемость, суммарный коэффициент рождаемости, коэффициент рождения четвертых и последующих детей, кластерный анализ, многодетность, социально-экономическое положение, субъекты рф
Короткий адрес: https://sciup.org/147234783
IDR: 147234783 | DOI: 10.15838/esc.2021.3.75.14
Список литературы Кластерный анализ динамики рождаемости четвертых и последующих детей в регионах Российской Федерации
- Трынов А.В., Костина С.Н., Банных Г.А. Исследование социально-экономической детерминации рождаемости на основе анализа региональных панельных данных // Экономика региона. 2020. Т. 16. Вып. 3. С. 807-819. DOI: 10.17059/ekon.reg.2020-3-10
- Архангельский В.Н. Факторы рождаемости. М.: ТЕИС, 2006. 399 с.
- Рождаемость и родительство в России: детерминанты и региональная дифференциация: монография / А.П. Багирова [и др.]; под общ. ред. проф. А.П. Багировой. Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2018. 157 с.
- Истомина К.С. Влияние показателей на коэффициент рождаемости в регионах // Вестник науки и образования. 2015. № 2 (4). С. 60-63.
- Корева О.В., Бойцова Т.Е. Анализ и оценка влияния отдельных факторов на состояние современной демографической ситуации в Российской Федерации // Вестник евразийской науки. 2013. № 6 (19). С. 47-59.
- Сукнева С.А., Барашкова А.С., Постникова К.Ю. Рождаемость, детность и доходы семей: тенденции и взаимосвязи // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т 13. № 2. С. 201-213. DOI: 10.15838/esc.2020.2.68.13
- Журавлева Т.Л., Гаврилова Я.А. Анализ факторов рождаемости в России: что говорят данные РМЭЗ НИУ ВШЭ? // Экономический журнал ВШЭ. 2017. Т. 21. № 1. С. 145-187.
- Mietule I., Maksymova I., Holikova K. Modern socio-demographic trends affecting the business sector of the economies of Latvia and Ukraine. In: Society. Integration. Education. Proceedings of the International Scientific Conference, 2018, vol. VI, pp. 353-365.
- Boyle P.J., Graham E., Feng Z. Contextualising Demography: The Significance of Local Clusters of Fertility in Scotland. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany, 2007. DOI: 10.4054/MPIDR-WP-2007-036
- Salvini M.S., Gabrielli G., Paterno A., Corazziari I. Demographic Trends in Developing Countries: Convergence or Divergence Processes? Corazziar Disia working paper, 2015, no. 03. Available at: https://local.disia.unifi.it/ wp_disia/2015/wp_disia_2015_03.pdf (accessed: 10.11.2020).
- Jurun E., Ujevic I. A cluster analysis of Croatian counties as the base for an active demographic policy. Croatian Operational Research Review, 2017, vol. 8, no. 1, рp. 221-236. DOI: https://doi.org/10.17535/crorr.2017.0014. URL: https://hrcak.srce.hr/181659
- Penzes J., Pasztor I.Z., Tatrai P. Demographic processes in developmentally peripheral areas of Hungary. Stanovnistvo, 2015, vol. 53 (2), pp. 87-111. DOI: 10.2298/STNV1502087P
- Yuce§ahin M., Tulga A. Demographic and social change in the middle East and North Africa: Processes, spatial patterns, and outcomes. Population Horizons, 2017, vol. 14 (2), pp. 47-60. DOI: 10.1515/pophzn-2017-0003
- Петрыкина И.Н. Кластерный анализ регионов Центрального федерального округа по уровню развития человеческого капитала // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2013. № 1. С. 72-80.
- Филипова А.Г., Еськова А.В., Инзарцев А.В. Социальный потенциал региона: опыт использования кластерного анализа // Регионология. 2017. № 3 (100). С. 438-455.
- Канищев В.В. Кластерный анализ демографического поведения сельского населения Европейской России в начале XX века и в начале XXI века. К постановке вопроса // Ineternum. 2011. № 1. С. 43-55.
- Шубат О.М., Багирова А.П., Акишев А.А. Методика анализа демографического потенциала российских регионов на основе нечеткой кластеризации данных // Экономика региона. 2019. Т. 15. № 1. С. 178-190. DOI: 10.17059/2019-1-14
- Голубова Т.Н., Махкамова З.Р., Овсянникова Н.М. Кластерный анализ рождаемости и смертности населения в Республике Крым // Научные ведомости. Серия: Медицина. Фармация. 2016. № 12 (233). Вып. 34. С. 88-94.
- Русских Т.Н., Тинякова В.И., Строев С.П. Типологизация субъектов РФ по уровню эффективности функционирования систем здравоохранения с использованием нечетких кластерных процедур // Учет и статистика. 2017. № 3 (47). С. 43-52.
- Долгодворова Е.В. Кластерный анализ: базовые концепции и алгоритмы // Вопросы науки и образования. 2018. № 7 (19). С. 73-76.
- Кованова Е.С. Кластерный анализ в решении задачи типологии регионов России по уровню и интенсивности внутренней трудовой миграции // Вестник НГУЭУ. 2013. № 4. С. 166-175.
- Wijayanto A.W, Purwarianti A., Son L.H. Fuzzy geographically weighted clustering using artificial bee colony: An efficient geo-demographic analysis algorithm and applications to the analysis of crime behavior in population. Appl Intell, 2016, vol. 44, pp. 377-398. DOI: 10.1007/s10489-015-0705-7
- Le Hoang Son. A novel kernel fuzzy clustering algorithm for Geo-Demographic Analysis. Inf. Sci, 2015, vol. 317, pp. 202-223. DOI: 10.1016/j.ins.2015.04.050
- Шубат О.М., Шмарова И.В. Кластерный анализ как аналитический инструментарий политики народонаселения // Экономика региона. 2017. Т. 13. Вып. 4. С. 1175-1183.
- Илышев А.М., Багирова А.П. Факторы репродуктивной активности населения: анализ региональной дифференциации // Регион: экономика и социология. 2009. № 1. С. 92-110.
- Тихомиров Н.П., Тихомирова Т.М. Методы обоснования стратегий преодоления демографического кризиса в регионах России // Фундаментальные исследования. 2020. № 5. С. 160-166.
- Ward J.H. Hierarchical grouping to optimize an objective function. Journal of the American Statistical Association, 1963, pp. 236-244.
- Костина С.Н., Зайцева Е.В. Модели многодетности в современном российском обществе (по результатам нарративных интервью) // Социологические исследования. 2021. № 3. С. 92-102. DOI: 10.31857/S013216250009563-2
