DATA-ANALYSIS OF FERTILITY AND MORTALITY RATES IN DIFFERENTIATION BY REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION
DOI:
https://doi.org/10.22213/2618-9763-2023-3-24-37Keywords:
natural population decline, natural growth, mortality rate, fertility rate, demographic situationAbstract
The article is devoted to the data analysis on the fertility and mortality levels in the spatial differentiation of the Russian Federation subjects for the period 2015-2021. The level of fertility and mortality is considered as a ratio of the number of births and deaths respectively to the population of the region. The highest birth rate in 2021 was recorded in the Chechen Republic and the Republic of Tyva: 32 newborns per 1000 people. The lowest level is demonstrated by ten subjects of the Russian Federation, including Moscow, Moscow region, Kaliningrad region, etc. In this cluster, the birth rate was 9 newborns per 1000 people. In general, in the Russian Federation in 2021, the birth rate was 9.6 ppm. The highest mortality rate was recorded in 22 regions, including Astrakhan, Vladimir, Voronezh, Leningrad regions; here the level was 34 deaths per 1000 people of the population. The lowest mortality rate is demonstrated by the Chechen Republic, Dagestan, Ingushetia: 8 deaths per 1000 people. In general, in the Russian Federation in 2021, the mortality rate was 16.7 ppm.References
Регионы России. Социально-экономические показатели // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_14p/Main.htm (дата обращения: 25.06.2023).
Рождаемость. Смертность и естественный прирост населения // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/demo21_2022.xls (дата обращения: 25.06.2023).
Python и анализ данных: первичная обработка данных с применением Pandas, NumPy и Jupiter / пер. с англ. А. А. Слинкина. Москва: Пресс, 2023. 536 с.
Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2022619947. Вавилова Д. Д., Кетова К. В. Информационно-аналитическая система "Моделирование и прогнозирование показателей социально-экономических процессов региона". 27.05.2022. Заявка № 2022619240 от 19.05.2022.
Экономико-математическое моделирование демографических процессов в контексте формирования приоритетов региональной политики / И. В. Жуплей, Ю. И. Шмидт, Л. И. Солдатова, Д. В. Мухина // Экономика и предпринимательство. 2021. № 4. С. 494-499. DOI: 10.34925/EIP.2021.129.4.094
Вавилова Д. Д. Методика, модели и алгоритмы программного обеспечения для анализа и прогноза динамики человеческого капитала: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Томск, 2022. 157 с.
Кетова К. В., Вавилова Д. Д. Демографические проблемы современной Удмуртии: монография. Ижевск: Изд-во УИР ИжГТУ имени М. Т. Калашникова, 2022. 172 с. ISBN 978-5-7526-0994-7
Кашепов А. В. Методология анализа и прогнозирования рождаемости на основе влияния экономических факторов // Социально-трудовые исследования. 2019. № 2. С. 16-28. DOI: 10.34022/2658-3712-2019-35-2-16-28
Кетова К. В., Вавилова Д. Д., Черепанова А. С. Эконометрическое моделирование влияния фактора материнского капитала на уровень рождаемости в регионе // Интеллектуальные системы в производстве. 2023. Т. 21. № 2. С. 58-68. DOI: 10.22213/2410-9304-2023-2-58-68
Сахбетдинова К. И. Детерминанты рождаемости в российских семьях // Вестник Московского университета: Экономика. 2020. № 6. С. 104-123. DOI: 10.38050/01300105202066
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Е Д Телицина
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.