Демографические характеристики населения России

doi:10.24412/1561–7785–2024–1–95–108

DOI: https://doi.org/10.24412/1561–7785–2024–1–95–108
EDN: BNUABY

Юрий Петрович Гущо ООО «НаноРельеф Дисплей», IT кластер Сколково, Московский инновационный кластер, Москва, Россия yguscho@gmail.com ORCID ID http://orcid.org/0000-0002-3408-4690
Elibrary Author_id 917448

Для цитирования

Гущо Ю. П. Демографические характеристики населения России // Народонаселение. 2024. Том 27. № 1. С. 95-108. DOI: https://doi.org/10.24412/1561–7785–2024–1–95–108 EDN: BNUABY

Аннотация

В статье обсуждаются результаты численной оценки демографических характеристик женщин и мужчин РФ на примере статистических материалов РФ 2019 г. с помощью разработанного автором с сотрудниками цифрового двойника для населения. В статье показаны возможности предложенной методики для оценки достижения предельных значений продолжительности жизни и прогноза демографических характеристик на базе статистических данных. Использован программно-аппаратный комплекс со встроенным цифровым двойником для населения РФ на основе тридцатитрёхлетних статистических исследований влияния суммарного индекса человеческого развития на продолжительность жизни, работоспособность, старение и другие демографические характеристики. Ожидаемая предельная (видовая) продолжительность жизни населения РФ с демографическими характеристиками, относящимися к 2019 г., для мужчин стремится к 79 годам, для женщин к 122 годам. Для текущих демографических характеристик скорость старения населения от времени жизни для различных суммарных индексов человеческого развития имеет, по крайней мере, один максимум. Показана возможность численного расчёта продолжительности жизни в зависимости от изменения среднего веса мужчин и женщин. Показана возможность управления биологическим возрастом человека в зависимости от его суммарного индекса человеческого развития. Программно-аппаратный комплекс может быть полезен для общественных и государственных организаций, статистических управлений, медицинских организациях различных профилей, страховых компаний, компаний по подбору кадров, пенсионных фондов, венчурных финансовых фондов, частных финансовых фондов, банков и финансовых организаций.

Ключевые слова:

население, цифровой двойник, биологический возраст, продолжительность жизни, работоспособность, скорость старения, образ и качество жизни, ресурс здоровья

Биография автора

Юрий Петрович Гущо, ООО «НаноРельеф Дисплей», IT кластер Сколково, Московский инновационный кластер, Москва, Россия

д.тех.н., проф., генеральный директор

Литература

1. Guscho, Yury. The price of life / Yury Guscho. — Moscow, 2011. — 428 c. — URL: https://www.amazon.com/s?i=stripbooks&rh=p_27%3AYury+Gushcho&s=relevancerank&text=Yury+Gushcho&ref=dp_byline_sr_book_1 (дата обращения: 10.07.2023).

2. Гущо, Ю. П. 12 ключей от сейфа долголетия, второе издание / Ю. П. Гущо. — Москва, 2020. — 420 c. — URL: https://order.yuryguscho.ru/buy/310002 (дата обращения: 10.07.2023).

3. Гущо, Ю. П. Как стать счастливым гольфистом / Ю. П. Гущо. — Москва, 2021. — 392 c. — URL: https://order.yuryguscho.ru/buy/474823 (дата обращения: 10.07.2023).

4. Римашевская, Н. М. Человек и реформы: секреты выживания / Н. М. Римашевская // — Москва : ИСЭПН РАН, 2003. — 392 с.

5. Börger, M. A combined analysis of hedge effectiveness and capital efficiency in longevity hedging / M. Börger, A. Freimann, J. Ruß // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99. — P. 309– 326. DOI: 10.1016/j.insmatheco.2021.03.023

6. Li, J. S.—H. Recent declines in life expectancy: Implication on longevity risk hedging / J. S-H Li, Y. Liu // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99(C). — P. 376–394. DOI: 10.1016/j.insmatheco.2021.03.028

7. Li, H. Forecasting mortality with international linkages. A global vector-autoregression approach / H. Li, Y. Shi // Insurance Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 100. — P. 59–75. DOI: 10.1016/j.insmatheco.2021.04.006

8. Li, H. Assessing mortality inequality in the U.S.: What can be said about the future? / H. Li, R. J. Hyndman // Insurance: Mathematics and Economics — 2021. — Vol. 99. — P. 152–162. DOI: 1016/j.insmatheco.2021.03.014

9. Majer, I. M. Modeling and forecasting health expectancy: theoretical framework and application / I. M. Majer, R. Stevens, W. J. Nusselder, J. P. Mackenbach, P. H. M. van Baal // Demography. — 2013. — No. 50(2). — P. 673–697. DOI: 10.1007/s13524–012–0156–2

10. Гущо, Ю. П. Статистическая геронтология и управление работоспособностью / Ю. П. Гущо, М. А. Гущо // Медицина и физическая культура: наука и практика. — 2019. — Т. 1. — № 3. — С. 34–40. DOI: 10.20310/2658–7688–2019–1–3–34–40; EDN: SUCHLZ

11. Супрун, А. П. Программа онлайн оптимизации работоспособности сотрудников компаний, спортсменов и пациентов медицинских центров / А. П. Супрун, Ю. П. Гущо, М. А. Гущо, B. B. Кузнецов // Медицина и физическая культура: наука и практика. — 2019 — Т. 1. — № 4. — С. 31–36. DOI: 10.20310/2658–7688–2019–1–4–31–36; EDN: QKDNEX

12. Медведев, А. В. Цифровые двойники территорий для поддержки принятия решений в сфере регионального социально-экономического развития / А. В. Медведев // Современные наукоёмкие технологии. — 2020. — № 6 (часть 1). — С. 61–66. DOI: 10.17513/snt.38072; EDN: XFGUXI

13. Арциков, В. Г. История АвтоВАЗа в лицах / В. Г. Арциков. — Тольятти : Издательский дом Семь Вёрст, Тольятти, 2021. — С. 74–76.

14. Pak, K. Laboring Work and Healthy Aging / K. Pak, T. A. Dorien, M. Kooij // Encyclopedia of Gerontology and Population Aging. — 2021. — Р. 2837–2838. DOI: 10.1007/978–3–030–22009–9

Демографические характеристики населения России

Научная статья

Аннотация

Биография автора

Литература