European Population Conference

В последний день лета в Майнце (Германия) начинается главная европейская конференция демографов – European Population Conference. Данный выпуск Демографического Дайджеста существенно отличается от предыдущих. В нем речь пойдет не об опубликованных работах, прошедших предварительное слепое рецензирование, а об исследованиях, как правило, находящихся в стадии активной работы. Кроме того, в нем представлено существенно больше работ, но обзоры значительно короче и призваны, скорее, привлечь внимание читателя к исследованию, нежели вкратце изложить основные результаты. Наконец, процесс выбора статей для данного выпуска был еще более субъективным, чем обычно. Абсолютно уверен, что каждый читатель из сотен докладов, принятых на конференцию¹, выбрал бы свою десятку наиболее интересных. Я же предлагаю вам взглянуть на свою выборку. Приглашаем заинтересованных читателей присылать свои обзоры прочих докладов с конференции и обещаем опубликовать их в следующем номере Демоскопа.

---

Lutz, W., & Striessnig, E. (2016). Demographic metabolism at work. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/161019

Очень часто в науке темы, сформулированные концептуально десятилетия назад, резко набирают популярность, когда развитие методологии позволяет вернуться к ним и воплотить прозрения исследователей прошлого. Так, видимо происходит с концепцией демографического метаболизма, которая стараниями Вольфганга Лутца и Эриха Штрисниха возвращается в современную демографию. Изначально идею сформулировал полвека назад знаменитый Норман Райдер, крестный отец когортного подхода. Лутц и Штрисних поставили своей задачей развить эскиз Райдера в полноценную теоретическую конструкцию. Идея Райдера заключается в том, что смена поколений - это не только демографический процесс, но и социальный. Способность человека меняться на протяжении жизни ограничена, но постоянное появление в ходе смены поколений новых участников социального процесса и постоянное исчезновение их предшественников компенсирует обществу ограниченность индивидуальной гибкости. “Если бы члены общества были бессмертны, - писал Райдер, - оно напоминало бы застойный пруд”.

В докладе рассматриваются вопросы квантификации и анализа подобного “метаболизма” с помощью мультистатусного подхода и возможности его использования для прогнозирования. В частности, рассматривается пример изменения соотношения “европейской” и “национальной” идентичности граждан стран - членов Европейского союза и прогнозируется рост веса европейской идентичности в результате замены уходящих, более “националистических” когорт последующими когортами с более выраженной “европейской” ориентацией. Основанная на панельных данных модель демографического метаболизма предсказывает, что в 2030 году среди взрослых граждан Евросоюза будет 104 миллиона человек, отдающих предпочтение национальной идентичности и 226 млн, придающих большее значение общеевропейской идентичности.

Другой пример относится к анализу изменений в отношении к гомосексуальности в Японии, Испании и США и показано, что рост толерантности во всех трех странах также в значительной степени объясняется когортным эффектом.

---

Sambt, J., Loichinger, E., Fürnkranz-Prskawetz, A., Freiberger, M., & Hammer, B. (2016). Quantifying economic dependency. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160452

Статья Хосе Самбта и группы исследователей из Вены рассматривает и сравнивает различные индексы нагрузки на трудоспособное население в контексте стран современной Европы. Помимо традиционного показателя демографической нагрузки (отношения числа людей в трудоспособном возрасте к числу людей в нетрудоспособном возрасте) авторы приводят несколько показателей, основанных на характеристиках экономического поведения населения, таких как экономическая активность, доходы и потребление. Это исследование продолжает начатый в 2004 году и активно развивающийся глобальный проект изучения национальных профилей доходов и потребления (NTA, national transfer accounts). Для примера - график, показывающий отчетливую негативную корреляцию между показателями демографичской нагрузки и нагрузки с учетом трудоустройства.

Рисунок 1. Взаимосвязь демографической нагрузки и нагрузки с учетом трудоустройства

---

Riffe, T., Schöley, J., Goula, F. V., & others. (2016). A unified framework of demographic time. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany: Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany. Retrieved from http://www.demogr.mpg.de/papers/working/wp-2015-008.pdf

Применение различных показателей времени в демографии крайне важно для понимания процессов, но оказывается весьма избирательным. В частности, весь спектр показателей, завязанных на «обратный отсчет» недостаточно представлен в демографических исследованиях. Тим Райф², Йонас Щёлай и Франциско Виллавиченцио постарались увязать в единую теоретическую конструкцию 6 временных показателей в демографии: хронологический возраст, время до смерти, продолжительность жизни, время рождения, время смерти и календарное время. Систематизация осмысленных сочетаний показателей времени в демографии – задача, которую решают авторы статьи. Трехмерная визуализация (рис. 2) концепции времени в виде тетраэдра представляет собой своего рода координатную систему демографического времени, которая полностью описывает все возможные временные вариации в демографических данных. Авторы выделяют 4 наполненные прикладным смыслом триады данных признаков (4 грани тетраэдра), из которых только возраст-период-когорта (age-period-cohort) до сих пор получила широкое применение в демографии. Остальным трем временным проекциям еще предстоит занять устойчивые позиции в методологическом арсенале демографических исследований.

Рисунок 2. Трехмерная репрезентация времени в демографии

---

Zeman, K. (2016). Estimating indicators of fertility timing from consecutive census data on children ever born. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160618

Кристоф Зиман предлагает вернуть к жизни демографический метод межпереписной оценки уровня рождаемости, разработанный еще в 1970-80 годы и напрочь забытый с тех пор. Преимущество метода заключатся в том, что он позволяет проследить динамику показателя рождаемости всего лишь по переписным данным об общем количестве детей, рожденных женщинами. Нетребовательность метода к данным и сравнительная надежность оценок уровня рождаемости (рис. 3) позволяет изучать более детальные вопросы на более длительном временном отрезке. В частности, автор статьи изучает различия в рождаемости в зависимости от уровня образования женщин. Также исследователь предлагает две классические для демографии модификации предложенного метода: периодную и когортную.

Рисунок 3. Сравнение межпереписных оценок уровня рождаемости с зарегистрированным данными повозрастной рождаемости в Чехии, 2001-2011 гг.

---

Valverde, J. R., & Carioli, A. (2016). The determinants of marriage market in Spain at the end of the XIX century. An econometric spatial approach. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160533

Исторические исследования демографического перехода, как правило, фокусируют внимание на связи снижения смертности и снижения рождаемости. В первом приближении, эта концепция выглядит весьма убедительно и объемно. Однако более детальное изучение данных на разных уровнях пространственной агрегации выявляет многочисленные более тонкие и, как правило, остающиеся за рамками объяснительных моделей закономерности. Изучению одной из таких закономерностей и посвятили свое исследование Хоакин Рекано Вальверде и Алессандра Кариоли. Они предположили, что одной из причин резкого снижения рождаемости в Испании в 19 веке были существенные искажения гендерного баланса на локальном уровне. Для проверки гипотезы исследователи изучили данные переписи населения 1887 года для 467 переписных районов континентальной Испании. Предварительные данные исследования показывают явную корреляцию между индексом общей рождаемости и гендерным соотношением - нехватка мужчин (рис. 4-Б) сопряжена с пониженной рождаемостью (рис. 4-А), что вполне логично для общества с традиционной брачностью.

Рисунок 4. Принстонский индекс общей рождаемости (А) и соотношение мужчин и женщин брачного возраста (Б) в Испании по данным переписи 1887 года

---

Wilson, B., & Kuha, J. (2016). What is the influence of childhood exposure to cultural norms? The role of segregation and community composition in explaining migrant fertility. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160195

Значительное внимание демографов в последние десятилетия привлекает изучение рождаемости мигрантов. Доминирующей теоретической концепцией, которую обычно используют в подобных исследованиях, стала теория культурных норм. Однако, несмотря на распространенность теоретической модели, применяют ее обычно для косвенного объяснения наблюдаемых различий в рождаемости, не имея достаточно детальных данных, чтобы провести прямое сравнение. Бен Уилсон и Йоуни Куа воспользовались развитостью британской статистики и собрали необходимые для прямого анализа данные. В результате, их исследование стало сильным подспорьем и без того доминирующей концепции. Исследование показало, что продолжительность экспозиции к культурным нормам и интенсивность их воздействия напрямую влияют на репродуктивные установки (рис. 5). Уилсон и Куа применили мультиуровневый регрессионный анализ и проверили, насколько такие характеристики как этническая сегрегация и прочие измерители культуры локальных сообществ отражаются на уровне рождаемости.

Рисунок 5. Уровень завершенной рождаемости первого и второго поколений мигрантов в зависимости от региона происхождения

---

Scherbov, S., Arpino, B., & Bordone, V. (2016). Subjective life expectancy: differences by smoking, education and gender. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/uploads/160554

Негативное воздействие курения на продолжительность жизни - установленная истина, не требующая дополнительных доказательств. Внимание современных исследователей все больше привлекают вопросы субъективной оценки силы воздействия определенных факторов. Так, Сергей Щербов, Бруно Арпино и Валерия Бордоне исследовали различия в субъективных оценках остаточной продолжительности жизни в зависимости от курения и уровня образования. Вполне ожидаемо, более образованные респонденты оказались склонны адекватнее оценивать остаток отмеренного им времени. С курением ситуация интереснее: те, кто курит, склонны переоценивать свою вероятность прожить дольше (рис. 6). Вероятно, в этом результате проявляется набор стандартных когнитивных искажений, приобретаемый курильщиками в течение жизни.

Рисунок 6. Вероятность переоценки собственной остаточной продолжительности жизни в зависимости от уровня образования и статуса курильщика

---

Alexander, M., Zagheni, E., & Barbieri, M. (2016). A flexible Bayesian model for estimating subnational mortality. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160471

С доступностью детальных данных появляется все больше возможностей для демографического анализа на низовых уровнях административно-территориального деления. Однако, начиная с определенного уровня дробления населения на подвыборки, появляется проблема чрезмерного влияния случайных отклонений на итоговые коэффициенты. Поэтому для корректного анализа на уровне мелких территориальных единиц необходимо некоторое сглаживание сырых данных, учитывающее тем не менее ключевые пространственные и структурные закономерности. Моника Алексндер, Эмилио Зажени и Магали Барбиери предлагают авторскую Байесовскую иерархическую модель для оценки смертности на региональном уровне. Модель учитывает уникальные характеристики возрастных профилей смертности, используя при этом пространственное и временное сглаживание. Для примера, эффект пространственного сглаживания можно видеть на рис. 7.

Рисунок 7. Точность подгонки модели к реальным данным без пространственного сглаживания (А) и с пространственным сглаживанием (Б)

---

Philipov, D., Goujon, A., & Di Giulio, P. (2016). The dynamics of human capital-specific old-age dependency ratio in Europe. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160618

Развитие человеческого капитала способно нивелировать негативные экономически последствия старения населения. Традиционно в фокусе внимания исследователей оказывает рост человеческого капитала в населении трудоспособного возраста. Однако до сих пор мало внимания уделялось негативному воздействию выхода на пенсию населения с большим человеческим капиталом, которое неизбежно наблюдается оп прошествии времени. Димитр Филиппов, Эн Гуйон и Паола Ди Гюлио используют концепцию скорректированной на человеческий капитал нагрузки на трудоспособное население (HC-OADR), разработанную ими ранее и пионерно опробованную на итальянских данных³. Результаты анализа для Италии показывают, что при определенных условиях устойчивый или медленно растущий уровень человеческого капитала может приводить к увеличению экономической нагрузки на трудоспособное население. На сей раз авторы применяют модель к данным 30 европейских стран, чтобы проверить, насколько устойчивыми окажутся результаты предыдущего пробного исследования. Предварительные результаты указывают на устойчивость закономерности. В большинстве стран (табл. 1) наблюдается схожая с итальянской ситуация, когда корректировка показателя демографической нагрузки пожилыми с учетом человеческого капитала приводит к значительно более быстрому старению населения. Лишь в нескольких странах, преимущественно восточноевропейских, наблюдается обратная ситуация.

Таблица 1. Сравнение динамики традиционного и скорректированного на человеческий капитал показателя демографической нагрузки пожилыми в странах Европы к 2100 году

	(1)	(2)	(3)	(4)
Взаимосвязь	Значительно ускоренное старение населения с учетом человеческого капитала	Ускоренное старение населения с учетом человеческого капитала	Аналогичное старение населения с учетом человеческого капитала	Замедленное старение населения с учетом человеческого капитала
Страны	Бельгия, Румыния, Италия, Австрия, Франция, Греция, Испания, Португалия	Германия, Швеция, Польша, Дания, Ирландия, Нидерланды, Норвегия	Венгрия, Болгария, Швейцария, Великобритания, Финляндия, Словения	Чехия, Латвия, Эстония, Литва, Словакия

---

Basellini, U., & Camarda, C. G. (2016). Modeling and forecasting age at death distributions. In European Population Conference 2016. Mainz, Germany. Retrieved from http://epc2016.princeton.edu/abstracts/160864

Угофилиппо Базелини и Карло Камарда используют данные о распределении умерших по возрасту для прогноза кривых смертности. Анализ вариации распределения до и после модального значения оказывается крайне информативным при решении задачи прогнозирования. Точность прогнозных оценок своего метода авторы проверяют на исторических данных о смертности в Японии и Швеции за последние три десятилетия (рис. 8). Авторы приходят к выводу, что полученная методология вполне подходит для широкого применения⁴.

Рисунок 8. Реальные данные (черный) и прогнозные оценки (красный) остаточной продолжительности жизни в возрасте 10 лет в Швеции (А) и Японии (Б), женщины, 1980-2011 гг.

---

Публикация в жунрале Демоскоп Weekly, #693-694

---

---