Для того, чтобы государство могло обеспечить подрастающее поколение возможностью получать необходимые присмотр, знания и воспитание, причем с самого раннего возраста, требуется надежный прогноз демографического развития в сопряжении с системой образования. Наличие такого прогноза позволит своевременно позаботиться о создании необходимых мощностей – от яслей до вузов, обеспечить предсказуемую и равномерную загруженность всех уровней системы образования.
На демографическую динамику оказывают влияние различные факторы, но очевидно, что причиной резкого снижения показателя естественного прироста населения России является снижение численности репродуктивного контингента: так, в 2020 году россиянок в репродуктивном возрасте было меньше, чем в 2015 году, примерно на 4 миллиона человек. По мнению демографов, компенсировать этот фактор может лишь увеличение суммарного коэффициента рождаемости. С 2018 года в России, наряду с другими национальными проектами, реализуется проект «Демография», одним из целевых показателей которого является увеличение суммарного коэффициента рождаемости до 1,7. Таким образом, с одной стороны, текущие показатели, а с другой – поставленные государством задачи придают указанному прогнозу дополнительную актуальность.
Одним из способов изучения и анализа динамики демографических показателей является гребневая (ridge) модель, разработанная в 2012 году в Институте социально-экономических проблем народонаселения РАН под руководством известного ученого Н. М. Римашевской. В ближайшем номере журнала «Народонаселение» (№ 2 за 2022 год) выходит статья научных сотрудников отдела организации здравоохранения ГБУ «НИИОЗММ ДЗМ» и лаборатории исследований поведенческой экономики ИСЭПН ФНИСЦ РАН, д.э.н., доцента Е. И. Медведевой и к. т. н., доцента С. В. Крошилина, в которой они представляют прогноз демографической динамики в разрезе подрастающих поколений, построенный с использованием разработанной при их участии гребневой модели возрастной структуры детей и молодежи. На основе данных РОССТАТа, других источников эмпирической и аналитической информации и с использованием эконометрики и моделирования возрастных показателей населения спрогнозирована когортная возрастная структура детей и молодежи для различных уровней системы образования по России в целом, а также для ряда субъектов РФ, включая столичный регион. Данный прогноз позволяет с определенной вероятностью предсказать загруженность (востребованность) всех уровней подготовки в системе образования.
На основе авторской методики исследователи сформировали 13 гребней, которые иллюстрируют шесть возрастных когорт: «до 1 года» (рождение), «1 год» (ясли), «3 года» (детский сад), «7 лет» (школа), «16 лет» (среднее профессиональное образование (СПО)) и «18 лет» (высшее профессиональное образование (ВПО)). Далее были сформированы массивы по необходимым возрастным группам и применены методы эконометрического моделирования с использованием авторского программного обеспечения; соответствующая функция была рассчитана на основе подбора лаговых эндогенных и экзогенных переменных для указанных возрастных когорт.
Визуализация результатов, полученных на основе использования гребневой модели, представлена на рис. 1:
Согласно проведенным расчетам, в 2025 году в России детей в возрасте до 1 года будет на 15,2 % больше, чем в 2020 году, и до 2035 года данный показатель будет постепенно увеличиваться в среднем на 2 % в год; в «ясли» в 2025 году придет на 4% больше детей, чем в 2020 году, но увеличение в долгосрочной перспективе будет незначительным (примерно на 1–2 % за 5 лет). Количество детей в детском саду будет сокращаться: в 2035 году их станет меньше на 20% по сравнению с 2020 годом. Значительное сокращение по количеству возрастных когорт ожидается в системе СПО: к 2030 году ожидается сокращение на треть; аналогичная ситуация и в системе ВПО, хотя там темпы сокращения ниже: к 2030 году контингент обучающихся сократится на 10% по сравнению с 2020 годом и почти на 22 % – к 2035 году.
Очевидно, что результаты, опирающиеся на имеющуюся статистику и прогнозы РОССТАТа, отражают лишь общую тенденцию, которая может быть скорректирована теми или иными форс-мажорными обстоятельствами вроде неожиданно возникшей пандемии Covid-19. Тем не менее разработанная и использованная авторами гребневая модель представляется вполне удачным инструментом для получения достаточно надежных ориентиров для принятия управленческих решений.