BIRTH RATE DYNAMICS OF THE RUSSIAN FEDERATION REGIONS: ECONOMIC AND STATISTICAL RESEARCH AND DATA CLUSTERIZATION
DOI:
https://doi.org/10.22213/2618-9763-2025-2-38-48Keywords:
Data-analysis, cluster, birth rate, demographic situationAbstract
The article is devoted to the analysis of the birth rates in the Russian Federation in spatial and temporal differentiation. The period from 2010 to 2023 was studied. According to the indicators of the birth rate, the distribution of Russian regions into clusters in each year of the studied time period was made. Clustering was carried out in the Python programming environment. The Data analysis shows that in 2016 the fertility rate began to decline, which continues until now. In 2023, the highest birth rate was recorded in the Chechen Republic (20 newborns per 1000 people), while in densely populated regions, such as Moscow, the level is only 9 newborns. Analysis of the dynamics of the average fertility rate across the country shows that its values ranged from 13.35 ‰ in 2014 to 8.70 ‰ in 2023. The results of the cluster analysis revealed an important fact. If in 2010 the group of regions with the lowest fertility rates in the country included only 4 regions, in 2023 there were already 67 regions in this group. In the group with average values of the birth rate in the country, only 13 regions out of 64 in 2010 remained in this group. In the group with birth rate values above the average in 2010 there were 11 regions, and in 2023 only 3 remained in this group. The group of regions with the highest fertility rate in 2010 included 4 regions, while in 2023 all regions dropped out of it.References
Касаткина Е. В. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития с использованием методов машинного обучения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 6. С. 70-85. DOI: 10.15838/esc.2021.6.78.4
Протасов Ю. М., Юров В. М. Кластеризация регионов РФ по уровню их социально-экономического развития // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. 2022. № 2. С. 95-103. DOI: 10.18384/2310-6646-2022-2-95-103. EDN: OOEAYE
Кетова К. В., Русяк И. Г., Вавилова Д. Д. К вопросу о применении нейронных сетей для решения задачи кластеризации социума // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. № 8. С. 19-33. DOI: 33619/2414-2948/57/02. EDN: YHTDFI
Маккинни У. Python и анализ данных. Первичная обработка данных с применением pandas, NumPy и Jupiter / пер. А. А. Слинкина. 3-е изд. Москва : Пресс, 2023. 537 с. ISBN: 978-5-93700-174-0
Стадник Н. М. Тенденции региональной дифференциации рождаемости при втором демографическом переходе в некоторых странах // Демографическое обозрение. 2023. Т. 10. № 2. С. 18-40. DOI: 10.17323/demreview.v10i2.17764
Кишенин П. А. Региональная дифференциация рождаемости в Российской Федерации: оптика реальных поколений // Демографическое обозрение. 2023. Т. 10, № 4. С. 86-120. DOI: 10.17323/demreview.v10i4.18810
Синельников А. Б. Материальное положение и моральное благополучие российских семей с разным числом детей // Социальное пространство. 2024. Т. 10, № 2. DOI: 10.15838/sa.2024.2.42.3. EDN: FSIKWT
Смыслова О. Ю. Стратегические направления повышения уровня и качества жизни населения сельских территорий России // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2022. Т. 15, № 3(74). С. 141-155. DOI: 10.53914/issn2071-2243_2022_3_141-155. EDN: SAMRML
Сивоплясова С. Ю., Сигарева Е. П., Архангельский В. Н. Уровень жизни и рождаемость: взаимосвязь двух неравенств на макро- и микроуровнях // Экономика. Налоги. Право, 2022. Т. 15, № 3. С. 38-51. DOI: 10.26794/1999-849X-2022-15-3-38-51
Особенности репродуктивного поведения жительниц Москвы / В. Н. Архангельский, И. В. Богдан, О. Н. Калачикова, Д. П. Чистякова // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2023. Т. 16, № 3. С. 231-246. DOI: 10.15838/esc.2023.3.87.12
Орешников В. В., Низамутдинов М. М. Прогноз демографического развития муниципального образования с применением методов экономико-математического моделирования // Региональная экономика: теория и практика. 2019. Т. 17, № 2. С. 383-398. DOI: 10.24891/re.17.2.383. EDN: VTMQXS
Козлова О. А., Макарова Н. М., Архангельский В. Н. Методический подход к оценке факторного влияния на рождаемость в России // Уровень жизни населения регионов России. 2024. Т. 20, № 1. С. 76-90. DOI: 10.52180/1999-9836_2024_20_1_7_76_90. EDN: HUISTQ
Сахбетдинова К. И. Детерминанты рождаемости в российских семьях // Вестник Московского университета: Экономика. 2020. № 6. С. 104-123. EDN: RIRRKV
Басовский Л. Е., Басовская Е. Н. О социально-экономических факторах демографических процессов в регионах современной России: рождаемость // Научные исследования и разработки. Экономика. 2023. Т. 11, № 6. С. 27-30. DOI: 10.12737/2587-9111-2023-11-6-27-30
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: 10.22213/2410-9304-2023-2-58-686. EDN: YVYNWO
Демография. Национальный проект России, инициативы нацпроекта и возможности для граждан. Архив 2019-2024 года. URL: https://xn--80aapampemcchfmo7a3c9ehj.xn--p1ai/projects/demografiya/(дата обращения: 29.01.2025).
Рязанцев С. В., Лаврикова Ю. Г. Демографическое самочувствие регионов России. Национальный демографический доклад - 2023 : монография. Вологда : Вологодский научный центр, 2024. ISBN 978-5-89697-427-7. DOI: 10.19181/monogr:978-5-89697-427-7.2024. EDN: ECFVNB
Стратегические перспективы демографической составляющей национальной силы России / А. И. Агеев, А. Р. Бахтизин, Е. Л. Логинов, М. Ю. Сидоренко // Экономические стратегии. 2023. T. 25, № 5. C. 38-53. DOI: 10.33917/es-5.191.2023.38-53. EDN: JGBBIH
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 К В Кетова, Д Д Вавилова, Е Д Телицина
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
