ди зацікавлене в його зниженні. У міру того, як знижується народжуваність, зростає інтерес і до цієї проблеми. Проводяться численні дослідження факторів народжуваності. Виявляються ті заходи демографічної політики, які можуть сприяти зростанню народжуваності та усунення загрози депопуляції.
Однією з проблем, що стоять перед соціологією та демографією є побудова точних, довгострокових прогнозів і відповідне планування.
Типова методика прогнозування включає наступні етапи:
) предпрогнозная орієнтація (визначення об'єкта, предмета, проблеми, мети, завдань, часу попередження, робочих гіпотез, методів, структури, організації дослідження);
) збір даних прогнозного фону (тобто впливають на розвиток об'єкта з непрофільних, суміжним галузям прогнозування.);
) побудова вихідної (базової) моделі (тобто системи показників, параметрів, що відображає характер і структуру об'єкта);
) пошуковий прогноз (проекція в майбутнє вихідної моделі по спостерігається тенденції з урахуванням факторів прогнозного фону; мета - виявлення підлягають вирішенню перспективних проблем);
) нормативний прогноз (проекція вихідної моделі в майбутнє відповідно до заданих цілей і норм по заданих критеріях);
) оцінка ступеня достовірності та уточнення прогностичних моделей;
) вироблення рекомендацій.
Основним методом прогнозування є математичне моделювання народонаселення як динамічної системи. Йдеться про диференціальних рівняннях, що зв'язують чисельність населення з народжуваність і смертністю. Однак, в реальній системі ці величини не постійні, а різні для різних груп населення і залежать від безлічі параметрів, як детермінованих, так і випадкових. Природно, для моделювання динамічної системи необхідно знати її початковий стан. Нелінійність даної системи означає, що від початкового стану залежатиме не тільки кількісні показники, але і якісне поведінку системи.
Розглянемо один з методів математичного моделювання популяції:
Нехай популяція містить n вікових груп. Тоді в кожен фіксований момент часу (наприклад,) популяцію можна охарактеризувати вектор-стовпцем
(5)
Вектор X (t1), що характеризує популяцію в наступний момент часу, наприклад, через рік, пов'язаний з вектором X (t0) через матрицю переходу L:
(6)
Встановимо вид цієї матриці. З усіх вікових груп виділимо ті, які виробляють потомство. Нехай їх номери будуть k, k +1, ..., k + p.
Припустимо, що за одиничний проміжок часу елементи i-ї групи переходять до групи i +1, від груп k, k +1, ..., k + p з'являється потомство, а частина особин від кожної групи гине.
Потомство, яке з'явилося за одиницю часу від усіх груп, надходить до групи 1.
(7)
Друга компонента виходить з урахуванням двох процесів. Перший - перехід елементів, які перебували у момент у першій групі, в другу. Другий процес - можлива загибель частини з цих особин. Тому друга компонента x2 (t1) дорівнює не всієї чисельності x1 (t0), а тільки певної її частини
(8)
