Адаптированные демографические данные

Демографические данные с детализацией до уровня муниципальных образований, подготовленные для использования в финансовом и социально-экономическом планировании

---

Мотивация

Планирование долгосрочного развития невозможно представить без четкого понимания условий демографической эволюции территорий. Этот тезис актуален для частного бизнеса, который ориентирован на долгосрочные инвестиции и работает в условиях конкуренции за трудовые ресурсы. Также демографическая эволюция является фундаментальной основой для формирования стратегических планов развития территорий муниципальных и региональных органов власти.

Примеры

Справка

Даны примеры оценок только для 10 случайно выбранных городов. Cведения по всем муниципальным образованиям РФ доступны на коммерческой основе.

Демографическая структура для 10 городов

Прогнозы для 10 городов

Кому будет интересно:

• Муниципальные и региональные власти для разработки стратегий развития
• Коммерческие организации для оценки наличия трудового ресурса
• Девелоперы и застройщики для оценки потенциального спроса
• Консалтинговые организации для осуществления широкого спектра аналитических работ

Проблемы предметной области

Исходные демографические данные свободно доступны на публичных ресурсах:

• База данных показателей муниципальных образований
• Единая межведомственная информационно – статистическая система (ЕМИСС)

Если данные доступны, то зачем рассматривать коммерческие альтернативы?

Численность населения по своему происхождению носит оценочный (модельный) характер, то есть значения определяются на базе разумных допущений. В действительности, предельно точные значения могут быть получены в период переписи населения и далее каждый год сведения могут корректироваться на базе официальных записей в государственных реестрах: о рождениях, о смертях и смене прописки (миграции). Естественно, далеко не всегда сведения о фактическом перемещении населения попадают в итоговую статистику демографии, накапливая ошибку до следующей переписи. Кроме того, публичные данные содержат несовершенства технического характера и ошибки ручного ввода. Некоторые примеры ошибок в публичных источниках:

• Перепутанные значения: данные для женского пола могут быть ошибочно указаны как данные для мужского, значения для определенного пола могут быть ошибочно равны совокупным значениям для двух полов
• Пропуски значений: для некоторых возрастов в некоторых годах значения могут быть недоступны
• Противоречия: суммарное значение может быть не равно сумме составляющих, значения из базы муниципальных образований может расходится с ЕМИСС
• Выбросы: сведения могут содержать неестественно большие и маленькие значения
• Нерегулярная структура: Данные для разных периодов могут быть предоставлены в различной возрасной структре, например, группа 0-2 года может быть разделена на группы 0 лет и 1-2 года в одном году и потом агрегированы в другом
• Неоднородность: численность населения, смертность, миграция могут публиковаться в различных источниках с различной структурой, требующей гарморнизации
• Несогласованность справочников: данные могут использовать различные территориальные справочники без привязки к официально принятым классификаторам ОКТМО или ОКАТО

Вывод

Совокупность таких ошибок делает невозможным использования демографических данных для задач, требующих точности и согласованности.

Шаги подготовки данных

Далее представлено краткое описание автоматизированных технологических шагов по подготовке данных:

1. Загрузка данных в полувозрастной структуре
   
2. Первичная ручная корректировка ошибок и выбросов
3. Декомпозиция до минимально-возможной гранулярности
4. Приоритизация данных, если есть несколько значений для одного периода
5. Загрузка и обработка статистики по смертности
6. Моделирование смертности: исторические и будущие значения в разрезе половозрастной структуры
7. Загрузка и обработка статистики по миграции
8. Моделирование миграции: исторические и будущие значения в разрезе половозрастной структуры
9. Расчет фертильности для периодов, где доступны данные
10. Моделирование фертильности: исторические и будущие значения в разрезе половозрастной структуры
11. Моделирование половозрастной структуры на исторические периоды и будущие периоды, моделирование пробелов
12. Подгонка модельных значений под агрегированную статистику ЕМИСС (при необходимости)

Методика

Подготовка согласованных данных с учетом доступных источников и дальнейшее построение прогноза – является исключительно технической задачей. Иными словами, формирование результата требует минимальных профильных знаний из области демографии тогда, как практика подготовки и анализа данных является необходимостью.

Основу расчетов составляет идея оценки матрицы вероятностей для марковского процесса: когда значения следующего периода зависят исключительно от значений предыдущего с учетом вероятностных коэффициентов перехода.

Уравнение баланса для численности населения

$$P_{t,a}=\{\begin{array}{ll}& P_{t-1,a-1}-D_t+\mathrm{\Delta }{M}_t,a>0\\ & B_t,a=0\end{array},$$ где $P_{t,a}$ – численность населения в период $t$ для возрастной группы $a$ , $D_t$ – количество смертей за период, $\mathrm{\Delta }{M}_t$ – сальдо миграции за период, $B_t$ – количество родившихся детей за период

Уравнение оценки новорожденных

$$B_t=F_t\sum _{a=W}{P}_{t,W},$$ где $F_t$ – коэфициент фертильности, то есть показатель количества детей на одну женщину, $W$ – фертильный возраст (от 15 до 44 лет) для государств с низкой рождаемостью

Активы

Набор нематериальных активов, используемых при формировании результата:

• Программный интерфейс к мунстату и росстату
• Репозиторий правил очистки и обработки данных
• Модель оценки исторических и прогнознных значений

Возможные дополнения

• Поставка обновлений данных по подписке
• Оценка ожидаемой продолжительности жизни (ОПЖ) в разрезе муниципальных образований включая прогнозирование на будущие периоды
• Анализ “что если” для оценки влияния социально-экономических факторов на уровень рождаемости
• Построение сценарных прогнозов: негативный, базовый, позитивный
  
• Идентификация и регистрация корректировок данных для исторических периодов

Передаваемый результат

Показатели

• Численность населения
• Рождаемость и Фертильность
• Смерность и Количество смертей
• Миграция

Аналитические разрезы:

• ПЕРИОД – значения за год, на отрезке от 2000 года и до 2030+
• ПОЛ – мужской и женский
• ВОЗРАСТ – возраста от 0 до 100+ с шагом 1 год
• ТЕРРИТОРИЯ – название населенного пункта или код ОКТМО, доступны все муниципальные образования РФ

Формат

• плоские файлы xlsx, csv
• локальная база данных
• специализированные форматы для больших данных parquet
• иные

Пример данных

Справка

Показаны примеры данных для 1000 первых записей. Cведения по всем муниципальным образованиям РФ доступны на коммерческой основе.

Поиск:

	Возраст	Пол	Год	ОКТМО	Город	Смерти	Миграция	Модель	Факт
1	0	Женщины	2000	25703000	Ангарск	7	0	937
2	0	Мужчины	2000	25703000	Ангарск	10	0	1095
3	1	Женщины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1063
4	1	Мужчины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1071
5	2	Женщины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1117
6	2	Мужчины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1185
7	3	Женщины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1200
8	3	Мужчины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1229
9	4	Женщины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1261
10	4	Мужчины	2000	25703000	Ангарск	1	0	1228

Записи с 1 до 10 из 1 000 записей

Предыдущая12345…100Следующая