Долгосрочное демографическое прогнозирование

Авторы: А. Р. Бахтизин [1], В. Л. Макаров [2], Луо Хуа [3], Ву Цзе [4], Ву Зили [5], М. Ю. Сидоренко [6]

Успешное развитие государств во многом определяется количеством и качеством населения, в связи с чем во многих ключевых стратегических документах (стратегии национальной безопасности России, США и других стран; пятилетние планы Китая и т.д.) сохранение граждан, уровень их образования, здоровья, продолжительность жизни, снижение смертности и прочие социальные показатели обозначаются в качестве целевых.

Краткосрочные и среднесрочные демографические прогнозы нужны в основном для планирования потребностей в объектах социальной инфраструктуры (детские сады, школы, больницы и т.д.), производства, реализации крупных проектов и здравоохранения. В свою очередь долгосрочные прогнозы применяются при разработке стратегий развития стран, для оценки военных, геополитических и прочих сценариев, уровня национальной безопасности, а также для долгосрочного планирования пенсионного обеспечения возрастного населения.

Помимо прогнозов важно иметь инструменты, позволяющие получать оценки изменений численности населения, половозрастной структуры и т.д. в результате принятия соответствующих управленческих решений.

Краткосрочное и среднесрочное прогнозирование демографии не вызывает больших затруднений в методологическом плане и обычно полученные результаты не сильно расходятся с фактическими значениями, что можно проверить, взяв краткосрочные прогнозы предыдущих периодов от ведущих организаций в этой сфере. Как правило, для соответствующих расчетов берутся показатели рождаемости, смертности и миграции за последний доступный временной период и экстраполируются, исходя из предположений о большой инерционности демографических процессов. В случае же сильных потрясений – военные действия, пандемии и прочее, отклонения от реальной численности населения, конечно же, могут быть значительными.

Гораздо сложнее прогнозировать коэффициенты рождаемости, смертности и численность населения в долгосрочном периоде – к примеру, для нескольких десятилетий. В работе рассмотрены долгосрочные демографические прогнозы до 2100 года от широко признанных организаций, а также приведены результаты собственных расчетов.

Известные демографические прогнозы

Наиболее цитируемой организацией в части демографических прогнозов является Отдел народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам ООН (далее ООН). В статье представлены результаты двух прогнозов – предпоследнего (2019 г.) и актуального на текущий момент (2022 г.). Разработчики подчеркивают, что в методологическом плане последний претерпел существенную модификацию, связанную с изменениями в структуре исходной информации. 

Согласно прогнозу 2019 г. численность населения мира продолжит расти, но уже меньшими, чем ранее темпами. Так, если за период 1950-2020 гг. количество человек выросло более чем в 3 раза, то в соответствии с умеренным вариантом прогноза за больший временной период 2020-2100 гг. оно увеличится примерно в 1,4 раза и составит 10 875,39 млн. человек.

Население 47 наименее развитых в экономическом отношении стран будет самым быстрорастущим и для многих из них удвоится за период 2020-2055 гг., что создаст дополнительные проблемы с ограниченными продовольственными и ископаемыми ресурсами. Более половины прогнозируемого прироста населения мира будет сосредоточено в девяти странах: Демократической Республике Конго, Египте, Эфиопии, Индии, Индонезии, Нигерии, Пакистане, Танзании и США.

Практически во всех странах будет наблюдаться старение населения, что увеличит демографическую нагрузку на его трудоспособную часть. Прогнозы также указывают, что к 2050 году количество человек старше 65 лет будет в два раза больше, чем детей в возрасте до пяти лет, а также превысит численность молодежи в возрасте от 15 до 24 лет.

На страны Африки к югу от Сахары (или Черной Африки, включающей 48 стран) придется более половины прироста населения мира за период 2020-2050 гг., в то время как население Восточной, Юго-Восточной, Центральной и Южной Азии, Латинской Америки, а также Европы и Северной Америки достигнет своего пика в течение прогнозируемого периода, а затем начнет сокращаться до конца столетия.

В июле 2022 г. группа ООН выпустила обновленный прогноз, согласно умеренному варианту которого население мира к 2100 г. составит 10 349,32 млн. человек. Несмотря на относительно небольшое расхождение с прогнозом от 2019 г., существенные различия получились на уровне отдельных стран, и мы рассмотрим их подробнее дальше. Исследователи особо отметили, что общемировая ожидаемая продолжительность жизни при рождении в 2021 г. снизилась до 71,0 года по сравнению с 72,8 в 2019 г. во многом из-за пандемии коронавирусной инфекции. Кроме того, по этой же причине во всех странах осложнился сбор статистической информации, необходимой для прогнозирования.

Другой, также часто цитируемый демографический прогноз для 201 страны до 2100 г., разработала группа Международного института прикладного системного анализа (International Institute for Applied Systems Analysis, далее IIASA) и Центр демографии и глобального человеческого капитала имени Витгенштейна (Wittgenstein Centre for Demography and Global Human Capital). 

В рамках умеренного сценария население планеты будет расти и достигнет 9,8 млрд. человек в 2070-2080 гг., после чего начнет снижаться до 9,5 млрд. человек к 2100 г. Улучшение прогноза IIASA по сравнению с их же прогнозом от 2014 г. авторы объясняют снижением детской смертности в Африке.

Расчеты также показали, что население 28 стран ЕС в 2060 г. останется примерно на прежнем уровне – около 507 млн. человек, зато население стран Ближнего Востока и Северной Африки за тот же период вырастет на 59% и превысит 728 млн. человек. В странах Африки к югу от Сахары к 2060 г. численность людей увеличится более чем в 2 раза – с приблизительно 1 млрд. до 2 млрд. человек. Население Восточной Азии уменьшится с 1,6 млрд. до 1,4 млрд. человек в 2060 г., а в Южной Азии будет расти и достигнет пика в 2065 г., в частности в Индии увеличится до 1,71 млрд. человек, а в Пакистане возрастет на 74% (достигнув пика в 2090 г. с населением 353 млн. человек).

Также среди часто цитируемых прогнозов можно выделить результаты, полученные в ходе масштабного исследования, проведенного Институтом измерения показателей и оценки состояния здоровья (Institute for Health Metrics and Evaluation, далее IHME) в части расчетов рождаемости, смертности и миграции населения для 195 стран и территорий с 2018 по 2100 год. 

В отличие от прогноза ООН, расчеты IHME показали, что после достижения пика в 2064 г. в 9732,92 млн. человек, население планеты будет снижаться и к 2100 г. достигнет 8785,55 млн. человек. В этих условиях некоторые страны будут стараться поддерживать численность своего населения за счет либеральной миграционной политики. Авторы также отмечают, что гипотеза ООН заключается в том, что у большинства стран Европы, Восточной и Юго-Восточной Азии и Северной Америки в среднем СКР будет составлять 1,75. В свою очередь гипотеза IHME основывается на предположении о доступе к противозачаточным средствам у 95% женщин, что в свою очередь повлияет на снижение мирового СКР до 1,41. Конечно, такая большая разница в уровнях рождаемости заметно сказывается на результатах (умеренный прогноз ООН выше аналогичного IHME примерно в 1,24 раза).

Основными факторами такой динамики являются (1) тенденции в уровне образования женщин и (2) доступность противозачаточных средств. Вместе с этим, самым важным фактором, определяющим численность населения мира до 2100 г. является уровень рождаемости – так, разница в 0,1 у СКР для группы стран, перешедших уровень воспроизводства, приводит к изменению численности населения планеты к 2100 г. на 528 млн. человек. Различие от прогноза ООН во многом определяется более быстрым снижением рождаемости в странах Африки к югу от Сахары, а также в Китае и Индии. К 2050 г. в 151 стране СКР будет ниже уровня воспроизводства, а к 2100 г. таких стран будет уже 183. В умеренном варианте в 23 странах (включая Японию, Таиланд и Китай) население сократится более чем на 50%, а в Китае на 49%.

Авторы также просчитали экономические последствия демографических изменений, для чего была построена зависимость ВВП на одного взрослого трудоспособного возраста. Полученные результаты показали, что Китай станет крупнейшей экономикой мира в 2035 г., но США вернет себе лидерство в 2098 г.

В сводной таблице 1 приведены результаты расчетов от всех перечисленных выше групп для 15 крупнейших по численности населения в 2100 г. стран. Государства ранжированы в зависимости от количества населения и как видно для разных прогнозов их порядок разнится. Красным цветом выделены ячейки с отрицательными значениями, означающими снижение численности населения за рассматриваемый период. Обратим внимание на тот факт, что даже при умеренном варианте демографической динамики, наибольшее снижение населения всеми исследовательскими группами прогнозируется для Китая, хотя убедительных аргументов для этого в работах не представлено.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Как говорилось выше, в июле 2022 г. ООН опубликовала обновленный демографический прогноз до 2100 г, отдельные результаты которого для 15 крупнейших стран приведены в таблице 2. Как видно, максимальное падение населения будет у Китая, причем оно резко возросло по сравнению с расчетами 2019 г. Также прогнозируется серьезное сокращение населения России (на 23,2%), которая к концу века будет занимать 20-е место, хотя, как и для Китая, серьезных аргументов такого снижения в соответствующем отчете не приведено.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Показатель «национальной силы» от ЦЭМИ РАН России 

В 2020 г. исследователи ЦЭМИ РАН с помощью методов многомерного статистического анализа провели комплексное обследование факторов, определяющих уровень национальной силы 193 стран-членов ООН. Показатель национальной силы в настоящее время является наиболее популярным в мире индикатором, интегрально характеризующим совокупный потенциал конкретной страны, одновременно позволяющим сравнивать уровень ее мощи и социально-экономического развития с другими государствами. Для расчета интегрального индекса национальной силы используются преимущественно валовые показатели.

В таблице 3 приведены данные по изменению численности населения 15 стран-лидеров по показателю национальной силы, рассчитанные на основе прогнозов от трех групп исследователей. Страны ранжированы в зависимости от значений упомянутого показателя и также как и выше, красным цветом выделены отрицательные значения. Опять же обращает на себя внимание, что снижение численности населения прогнозируется в первую очередь для явных геополитических конкурентов США – Китая, России и Германии, а вот союзники (Канада и Великобритания) наоборот – демонстрируют рост.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Демографические прогнозы исследователей КНРДемографические прогнозы исследователей КНР

Результаты приведенных выше самых цитируемых демографических прогнозов свидетельствуют об определенной ангажированности в пользу США и, как уже говорилось, против их главного стратегического оппонента – Китая. В этой связи рассмотрим также результаты известных прогнозов населения этой страны до 2100 г. полученных исследователями КНР.

В известной работе «The Centennial Development Trend of China's Population Aging» исследователей из Китайского народного университета (г. Пекин) отмечается, что основная демографическая проблема заключается в росте численности пожилого населения, создающего повышенную нагрузку на общество за счет увеличения ее непроизводительной части. Согласно прогнозу численность пожилого населения достигнет пика в 2053 г., после чего его доля будет снижаться. Более важный момент заключается в том, что умеренный вариант прогноза предполагает 1,05 млрд. человек к 2100 г., что заметно выше оценок IIASA и IHME.

В другом исследовании ученых из того же университета, также посвященному прогнозу численности населения страны до 2100 г., предполагается его сокращение до 1 млрд. человек, связанное со снижением рождаемости вследствие изменения репродуктивной стратегии женщин. При оценке учитывается корректирующее воздействие государственной политики, направленной на стимулирование деторождения.

Прогноз исследователей Пекинского университета (крупнейшего в стране) еще более оптимистичен. Умеренный вариант предполагает, что численность населения Китая к 2100 г. будет на уровне 1,12 млрд. человек, а в случае реализации благоприятного сценария наоборот – вырастет до 1,56 млрд. человек. Авторы также увязывают количество трудоспособного населения с экономическим ростом страны, прогнозируя снижение его темпов вследствие старения населения. По их мнению, частичная корректировка складывающейся ситуации все же возможна за счет смягчения государственной политики в сфере рождаемости.

К примеру, опрос населения показал, что большая часть китайской молодежи проживающей в сельской местности по-прежнему готова придерживаться традиционной для 20 века репродуктивной стратегии, и в случае окончательного снятия ограничений на количество детей в семье можно ожидать заметного изменения депопуляционного тренда. Также одним из стимулов к рождению детей может стать решение жилищной проблемы в течение ближайших 10-15 лет.

В упомянутых выше исследованиях китайских коллег подчеркиваются основные демографические проблемы – низкая рождаемость и старение населения, но все-таки публикуемые преимущественно в США прогнозы более пессимистичны. В таблицах 4 и 5 сведены данные по прогнозам численности населения России, Китая и США от трех групп в рамках умеренных и пессимистичных сценариев, где выделение красным цветом означает снижение численности относительно значений 2020 г. Даже умеренные варианты демографической динамики демонстрируют сильное уменьшение численности населения для Китая и России, не говоря уже о пессимистичных сценариях.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Агент-ориентированная модель

Авторы наиболее известных демографических прогнозов указывают на необходимость учета в моделях разнородности человеческого социума для большей реалистичности воспроизводимых процессов. Не умоляя достоинств описанных выше подходов, важно отметить, что в данной работе используется агент-ориентированный подход, который помимо неоднородности рассматриваемых в моделях индивидуумов, обладает еще несколькими преимуществами:

1. Агент в рамках модели этого класса может быть не только единицей общества, определяя его динамику социальными действиями (вступлением в брак, рождением ребенка, переездом в другой регион, страны и т.д.), но и одновременно быть участником экономических отношений (осуществлять трудовую деятельность, платить налоги, делать покупки и др.), а также оказывать влияние на экологическую систему (к примеру, загрязнять окружающую среду). Таким образом, возможно одновременное изучение не только демографических процессов, но множества других взаимосвязанных составляющих социо-эколого-экономических систем.
2. За счет сложного, случайного поведения агентов, вся моделируемая система способна к внезапным изменениям, порождая резкие качественные трансформации. Причем для этого система необязательно должна быть сложной. Так, даже в очень простых системах, воспроизводящих поведение примитивных сущностей, могут возникать состояния, когда весь социум по малопонятным причинам вымирает. Иными словами, агентный подход позволяет выявлять момент наступления переходных моментов, которые трудно идентифицировать другими методами (авторегрессионными моделями и т.д.).
3. Поскольку агенты неоднородны и отличаются друг от друга по большому набору характеристик, в том числе и пространственной отдаленностью друг от друга, в процессе проведения вычислительных экспериментов можно исследовать эффекты от дифференцированного «воздействия» только на определенный социум, находящийся на конкретной территории.

В научных работах авторов статьи приведено множество аргументов в пользу применения агентного подхода для анализа и прогнозирования демографических систем. Возрастающая сложность мира и последние глобальные потрясения (пандемия, разрыв производственных цепочек, торговые войны, политические катаклизмы и т.д.) с одной стороны и колоссальная производительность современных систем с другой, способствуют ускоренной эволюции методов компьютерного моделирования социальных и экономических процессов, способных оценивать мультипликативные эффекты с прямыми и обратными связями на социально-экономические системы большинства государств. В этой связи реализована попытка использования агент-ориентированной модель для демографического прогнозирования. 

Наш международный коллектив построил демографическую агент-ориентированную модель для всего мира (193 стран – членов ООН), позволяющую получать долгосрочные прогнозы численности населения, а также рассчитывать половозрастную структуру всех рассматриваемых государств. В этом смысле построенная модель является цифровым двойником планеты и представляет собой искусственное общество. Отметим, что принцип его построения аналогичен способу разработки цифрового двойника Российской Федерации, включающего в себя более 140 млн. агентов, условно представляющих собой население страны. В статье «Цифровой двойник (искусственное общество) социально-экономической системы России – платформа для экспериментов в сфере управления демографическими процессами» в том числе большое внимание уделялось механизмам повышения рождаемости, реализованных в ряде стран, но так и не возымевших эффекта. Собственно, принципиальный вывод заключался в том, что ни одна из мер государственной политики, направленной на увеличение рождаемости, никогда не приносила долговременного эффекта, а математические методы не позволили получить статистически значимые оценки такого влияния на продолжительном временном периоде. По всей видимости, на практике целесообразно реализовывать комплексный подход, предусматривающий одновременное задействование нескольких механизмов стимулирования рождаемости. Для количественной оценки такого воздействия наиболее подходящим инструментом, как уже упоминалось, является демографическая агент-ориентированная модель, структура которой для всего мира приводится ниже.

Каждый индивидуум (агент-человек) с точки зрения технической реализации представляет собой экземпляр программного класса с набором свойств: 

• пол;
• возраст;
• страна проживания;
• тип поселения (город, село);
• число детей;
• желаемое число детей;
• тип репродуктивного поведения;
• родственные связи (коллекция агентов, имеющих связь с конкретным индивидуумом);
• обеспеченность жильем;
• уровень образования;
• доход.

Помимо свойств у агентов есть программные методы, определяющие их поведение:

• миграция;
• рождение ребенка;
• смерть агента;
• сбор информации.

Как и агенты-люди, каждая страна представляет собой экземпляр программного класса с набором свойств:

• ВВП;
• ВВП на душу населения;
• среднедушевой доход;
• численность населения;
• численность сельского и городского населения;
• половозрастная структура;
• экономически активное население;
• уровень безработицы;
• суммарные коэффициенты рождаемости для городского и сельского населения;
• ожидаемая продолжительность жизни при рождении;
• смертность от сердечно сосудистых заболеваний, рака и диабета;
• смертность в результате ДТП;
• коэффициент младенческой смертности;
• коэффициент смертности взрослого населения мужского пола;
• коэффициент смертности взрослого населения женского пола.

На рис. 1 представлена укрупненная схема работы модели, предусматривающая выполнение нескольких этапов.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Разберем их подробнее.

1. На первом шаге происходит считывание информации из базы данных и формирование в программе массивов для дальнейшей настройки агентов модели.
2. Процесс вычисления структуры искусственного общества заключается в подборе корректных функций распределения вероятностей для различных свойств агентов (пол, возраст, страна проживания, доход и т.д.) для последующего назначения агентам этих свойств таким образом, чтобы демографические структуры созданного цифрового двойника совпадали со структурами реального социума.
3. Третий шаг, на котором происходит создание агентов, включает в себя процедуры создания экземпляров программных классов и может представлять сложность в случае реализации параллельной версии модели, предполагающей запуск на суперкомпьютере.     
   Далее на экран выводится интерфейс модели, представляющий собой интерактивную карту мира, и при активации одного из ее элементов (страну) можно получить о нем информацию (половозрастную пирамиду, суммарный коэффициент рождаемости, количество родившихся и умерших за определенный период, средний возраст и т.д.) на текущий момент времени. После изменения управляющих параметров система переходит к расчету следующего(-их) шага(-ов) модельной симуляции, которые относятся к нескольким важным блокам – имитации смертности, рождаемости, миграции и др.
4. На основе таблиц с коэффициентами смертности, дифференцированными для агентов в зависимости от пола, возраста, страны и типа поселения, рассчитываются вероятности смерти для всех членов искусственного общества, а затем, в зависимости от реализации этого события, происходит либо удаление соответствующих агентов, либо увеличение их возраста на 1 единицу (год).
5. Этот шаг происходит сразу же после предыдущего, и в соответствующем процессе у оставшихся агентов модели уничтожаются связи с только что удаленными.
   Блок «рождаемость» включает в себя следующие шаги:
6. Формирование коллекций агентов-женщин фертильного возраста, которые хотели бы завести ребенка. На такое решение влияет несколько факторов (помимо необходимых свойств – пола и фертильного возраста): обеспеченность жильем, тип репродуктивного поведения, доход, наличие детей у агентов из своей социальной группы, а также наличие собственных детей и тип поселения.
7. В случае реализации события «рождение», для нового агента срабатывает процедура присвоения значений свойствам (пол, страна проживания, родственные связи, тип поселения и т.д.), частично зависящим от свойств агента-родителя.
8. Следующий блок включает в себя процедуру расчета миграции – у агента меняется страна проживания и доход.
9. Сбор и обработка статистики по агентам, а также пересчет всех программных коллекций.
10. Вывод результатов на экран и ожидание действий от пользователя. При проведении экспериментов обычно данный шаг автоматизируется – к примеру, задается циклическое проведение множественных экспериментов, усреднение полученных результатов и/или большее количество единиц модельного времени. 

Сценарии для экспериментов

Проведение вычислительных экспериментов с агент-ориентированной моделью представляет собой довольно длительный процесс, поскольку в ней присутствуют множество стохастических переменных. В этой связи для получения результата в рамках одного сценария необходимо осуществить несколько расчетов (мы решили проводить по 20 модельных прогонов), а затем усреднить полученные значения.

С текущей версией модели, которая постоянно развивается, мы провели расчеты следующих сценариев:

(1) Базовый сценарий, соответствующий умеренным вариантам от ООН, IIASA и IHME, т.е. это инерционный вариант динамики демографических систем стран мира.

(2) Сценарий регионализации, который предусматривает эскалацию многополярности, перераспределение товарных потоков между ключевыми торговыми партнерами и другие процессы, связанные с сокращением процессов глобализации, но самое главное – снижение мощности миграционных потоков. К примеру, Китай является страной-донором рабочей силы, а США и Россия – странами-реципиентами, причем США на сегодняшний момент является лидером по этому показателю. В свою очередь это является одним из факторов, который влияет на заметный прирост населения США к 2100 г. Отметим, что по данным ООН число мигрантов в мире за период с 1990-2020 гг. выросло в 1,83 раза. Но что произойдет, если миграция начнет сокращаться и население будет проживать в странах своего происхождения? Для расчетов мы предположим снижение доли мигрантов до уровня 2000 г. или постепенное снижение этой доли на 60% начиная с 2023 года.

(3) Сценарий дезурбанизации. Последнее время наблюдался процесс урбанизации – так, население г. Москвы в 2000 г. составляло 6,91% от населения всей страны, а в 2020 г. уже 8,64%. Также заметно увеличились крупнейшие города Китая: население Пекина выросло с 13,569 млн. чел. (1,09% от населения страны) в 2000 г. до 21,893 млн. чел. (1,55% от населения страны) в 2020 г.; население Гуанчжоу за тот же период выросло с 9,942 млн. чел. (0,80%) до 18,677 млн. чел. (1,32%); население Шанхая с 14,231 млн. чел. (1,15%) до 24,871 млн. чел. (1,76%); население Шэньчжэня с 6,480 млн. чел. (0,52%) до 17,494 млн. чел. (1,24%) и т.д.

Этот процесс имеет вполне объяснимую экономическую причину – предоставление различного рода услуг (в области здравоохранения, образования и т.д.) населению на территории его концентрированного проживания обходится дешевле, чем в случае их пространственного распределения. С другой стороны, урбанизация оказывает негативное воздействие на репродуктивную стратегию людей, но также создает повышенную угрозу национальной безопасности в случае проведения терактов, возникновения эпидемий и т.д.

В рамках расчетов предполагается постепенное возвращение уровня городского населения до его значений в 2000 г. Например, для Китая это будет снижение с текущего уровня 61,4% до 35,9% (хотя в 1990 г. оно было на уровне 26,4%); для России с 74,8% до 73,4%; для США с 82,7% до 79,1% и т.д., а для всех 193 стран в совокупности снижение будет с 56,2% до 51,6%.

В основе сценария лежит гипотеза, что репродуктивные стратегии также станут меняться в сторону увеличения СКР, а сам процесс дезурбанизации возможен за счет активного внедрения цифровых технологий и возможности выполнения множества видов работ дистанционно.

Результаты

Модель осуществляет расчеты для все стран, но с целью экономии места в данной работе представлены данные только для России, Китая, США и всего мира. Данные по США будут приведены с целью сравнения прогноза их исследователей с полученными нами результатами. Цель сравнения заключается не в том, чтобы поднять вопрос о правильности той или иной методики, а для рассмотрения альтернативных вариантов развития демографических систем. 

В таблице 7 приведены результаты прогноза численности населения с использованием демографической агент-ориентированной модели для 2100 г. В общих чертах полученные результаты повторяют расчеты ООН, IIASA и IHME – в лидерах Индия, а в топ-15 заметную роль играют страны Африки и Азии, но наша модель показала более заметную роль Нигерии и Танзании. Также обращает на себя внимание прогнозная численность населения Китая, заметно превосходящая результаты расчетов ООН, IIASA и IHME, а также снижение количества населения США.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Что касается России, то полученное значение практически совпадает с прогнозом ООН за 2019 г. и превышает два других прогноза. Рассмотрим более подробно динамику численности населения Китая, России и США (рис. 2). В США пик будет достигнут в 2048 г. и составит 356,72 млн. чел., после чего количество людей будет плавно снижаться до 298,12 млн. чел. в 2100 г., что ниже текущего уровня 331 млн. чел. В Китае пиковое значение составит 1451,23 млн. чел. в 2045 г., после чего также будет уменьшаться до 1028,66 млн. чел. Россия свой пик уже прошла и на начало прогнозного периода в 2022 г. ее население составляет 145,88 млн. чел., а к 2100 г. снизится до 120,46 млн. чел.

Как видно, получившиеся значения для России и Китая в рамках базового прогноза являются более оптимистичными, чем у других исследователей, однако падение численности населения все равно заметнее, чем у США. Так, в 2100 г. по сравнению с 2022 г. уровень этого показателя составил 82,6% для России, 90,1% для США и 71,5% для Китая.

Инфографика: ДЕМ.ИНФОРМ / Дарья Ковалева

Далее рассмотрим последствия реализации сценариев 2 и 3, а также сведем полученные результаты по всем трем вариантам в одну таблицу 8. В результате регионализации, т.е. снижения миграции, численность населения Китая возрастет, а у США и России заметно снизится, что вполне естественно, учитывая направленность миграционных потоков. В свою очередь сценарий дезурбанизации, предполагающий более равномерное расселение людей, а также корректировку их репродуктивных стратегий, показывает наибольшее количество людей к 2100 г. Так, США и Китай практически восстановят численность своего населения, а Россия даже немного превзойдет.

Инфографика: ДЕМИНФОРМ / Дарья Ковалева

По результатам исследования можно сделать следующие основные выводы:

1. Приведенные в работе демографические прогнозы наиболее известных исследовательских коллективов в основном базируются на когортно-компонентном методе, который является общепризнанным и хорошо себя зарекомендовавшим в силу математической простоты и получающихся с его помощью реалистичных результатов для краткосрочных периодов. Тем не менее, в последнее время все чаще появляются статьи, в которой этот подход критикуется из-за существенной зависимости рассматриваемых факторов от внешних причин и отсутствия учета поведенческих особенностей людей и влияющих на них событий в социальных и экономических сферах. Как было показано выше, этот метод хотя и применим для долгосрочных прогнозов, но получаемые результаты в основном базируются на субъективных предположениях об изменениях, к примеру, СКР, которые, к сожалению, часто бывают ангажированными.
2. В предыдущем исследовании «Цифровой двойник (искусственное общество) социально-экономической системы России – платформа для экспериментов в сфере управления демографическими процессами» было показано, что меры финансового стимулирования практически не работают, либо работают на очень ограниченном периоде. В этой работе рассмотрен только один механизм стимулирования рождаемости, хотя средовых параметров может быть много – охват медицинских услуг, увеличение финансирования и т.д. – и все это возможно воспроизводить с помощью таких комплексных инструментов как агент-ориентированные модели.
3. Альтернативные прогнозы необходимы для формирования более оптимистичных для наших двух стран информационных потоков. Не совсем справедливо, что расчеты всех исследовательских групп показывают весьма заниженные результаты – к примеру, для Китая в рамках даже умеренных вариантов численность населения снизится практически наполовину (таблица 
4. При этом авторы не приводят аргументированных обоснований, а предполагаемое сокращение представляется лишь в качестве гипотезы. Такое информационное «программирование» населения может оказывать негативное влияние на репродуктивное поведение людей, а также воздействовать на экономическую систему (стратегии инвесторов и т.д.).

Вот почему крайне важно на постоянной основе совместными усилиями осуществлять долгосрочное демографическое прогнозирование с использованием современных инструментов. И в этом направлении исследовательские команды двух стран едины.

_{[1] Директор Центрального экономико-математического института РАН, член-корреспондент РАН}

_{[2] Научный руководитель Центрального экономико-математического института РАН, президент Российской экономической школы, директор Высшей школы государственного администрирования Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, академик РАН}

_{[3] Профессор Шанхайского университета иностранных языков}

_{[4] Председатель правления компании Guangzhou Milestone Software Co., Ltd., исследователь Центра экономической и социальной интеграции и прогнозирования Академии общественных наук КНР, приглашенный профессор Академии социальных наук провинции Гуандун, консультант Национального суперкомпьютерного центра КНР}

_{[5] Заместитель председателя правления компании Guangzhou Milestone Software Co., Ltd.}

_{[6] Начальник Департамента научных изданий Государственного академического университета гуманитарных наук}