Типологизация и социально-экономические аспекты формирования демографического старения населения регионов России Доброхлеб В.Г., Кондакова Н.А.Типологизация и социально-экономические аспекты формирования демографического старения населения регионов России // Проблемы развития территории. 2022. Т. 26. № 4. С. 98–110.ISSN 2076-8915DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7EDN: NWTBQCРИНЦ: https://elibrary.ru/contents.asp?id=49245025Размещена на сайте: 18.10.22 Поискать полный текст на Google AcademiaСсылка при цитировании:Доброхлеб В.Г., Кондакова Н.А. Типологизация и социально-экономические аспекты формирования демографического старения населения регионов России // Проблемы развития территории. 2022. Т. 26. № 4. С. 98–110. DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7. EDN: NWTBQC.Dobrokhleb V.G., Kondakova N.A. (2022). Typologization and socio-economic aspects of the formation of demographic aging of Russian regions. Problems of Territory’s Development, 26 (4), 98–110. DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7 DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7.АннотацияСтатья посвящена одному из главных демографических вызовов России – старению населения. Цель работы – с помощью математического анализа выявить однородные территориальные образования по выбранным параметрам демографического старения населения и факторы, влияющие на старение населения. В качестве основных методов обработки и анализа эмпирических данных используются методы кластеризации, корреляционного и регрессионного анализа. В первой части работы представлен анализ уровня демографического старения населения регионов Российской Федерации. С помощью кластерного анализа проведена типологизация территорий России по следующим параметрам: доля населения старше трудоспособного возраста в общей численности населения, ожидаемая продолжительность жизни, глубина старения (доля лиц старше 75 лет в общей численности пожилого населения). Получены выводы, что тенденция старения населения прослеживается на всей территории России, однако ее актуальность для регионов различна, что говорит о их значительной дифференциации. Выявлено, что географическая близость не всегда свидетельствует о схожести регионов между собой. Во второй части статьи представлена регрессионная модель старения населения, позволяющая выявить наиболее значимые региональные факторы и оценить направленность их воздействия. В модель вошли следующие факторы: уровень занятости населения, валовый региональный продукт на душу населения, уровень урбанизации, объемы производства по отрасли «сельское хозяйство».Ключевые слова: старение населения пожилое население регион кластерный анализ регрессионная модель факторы старения населения population aging elderly population region cluster analysis regression model population aging factors Рубрики: Смежные дисциплиныВозможно, вам будут интересны другие публикации:Кабашова Е. В.Сравнительный анализ демографического старения населения в регионах Российской Федерации // Ученые записки Российского государственного социального университета. 2013. Т. 2. № 6(122). С. 22-27.Афзали М. ., Шакери А. .The age structure of Iran: is Iran aging? // III Всероссийский демографический форум с международным участием : материалы форума (Москва, 3–4 декабря 2021 г.) / Отв. ред. Т. К. Ростовская ; ФНИСЦ РАН. – М. : ФНИСЦ РАН, 2021. – С. 197-200.Кабашова Е. В.Статистический анализ основных показателей и последствий демографического старения населения в Приволжском федеральном округе // Успехи современной науки и образования. 2016. Т. 3. № 7. С. 79-82.Воробьева О. Д., Ниорадзе Г. В., Хроленко Т. С.Эволюция подходов к демографическому старению населения // Вестник Южно-Российского государственного технического университета. Серия Социально-экономические науки. — 2022. — Т. 15, № 4. — С. 72–84.Доброхлеб В. Г.Демографические изменения в современной России с учетом гендерных аспектов на фоне пандемии COVID-19 // Гендерная панорама современной России [монография] / В. Г. Доброхлеб [и др.]; отв. ред. В. Г. Доброхлеб, З. А. Хоткина, М. В. Беликова; ФНИСЦ РАН. М.: ФНИСЦ РАН, 2022. С. 17-30. ? (none)