По численности населения средние: средние страны по численности населения

Содержание

Список городов России по алфавиту 2020 с численностью населения более 100 000 тыс. человек — www.statdata.ru

№	Город	на 1 января 2020 года	на 1 января 2019 года	Динамика	%	Субъект РФ, в состав которого входит город
	Итого:	76 534 146	76 330 094	204 052	0,27
1	г. Абакан	186 797	186 201	596	0,32	Республика Хакасия
2	г. Альметьевск	158 429	157 310	1 119	0,71	Республика Татарстан
3	г. Ангарск	224 630	225 489	— 859	— 0,38	Иркутская область
4	г. Арзамас	103 979	103 930	49	0,05	Нижегородская область
5	г. Армавир	188 960	190 205	— 1 245	— 0,65	Краснодарский край
6	г. Артем	105 675	106 460	— 785	— 0,74	Приморский край
7	г. Архангельск	346 979	348 343	— 1 364	— 0,39	Архангельская обл. без НАО
8	г. Астрахань	529 793	534 241	— 4 448	— 0,83	Астраханская область
9	г. Ачинск	105 531	105 092	439	0,42	Красноярский край
10	г. Балаково	187 523	188 489	— 966	— 0,51	Саратовская область
11	г. Балашиха	507 366	490 047	17 319	3,53	Московская область
12	г. Барнаул	632 391	632 723	— 332	— 0,05	Алтайский край
13	г. Батайск	127 919	127 654	265	0,21	Ростовская область
14	г. Белгород	394 142	392 426	1 716	0,44	Белгородская область
15	г. Бердск	104 334	104 237	97	0,09	Новосибирская область
16	г. Березники	139 209	141 276	— 2 067	— 1,46	Пермский край
17	г. Бийск	199 464	200 629	— 1 165	— 0,58	Алтайский край
18	г. Благовещенск	226 385	225 810	575	0,25	Амурская область
19	г. Братск	226 269	227 467	— 1 198	— 0,53	Иркутская область
20	г. Брянск	402 675	404 793	— 2 118	— 0,52	Брянская область
21	г. Великий Новгород	224 936	224 297	639	0,28	Новгородская область
22	г. Владивосток	606 561	605 049	1 512	0,25	Приморский край
23	г. Владикавказ	303 597	304 897	— 1 300	— 0,43	Респ. Сев. Осетия-Алания
24	г. Владимир	356 937	357 907	— 970	— 0,27	Владимирская область
25	г. Волгоград	1 008 998	1 013 468	— 4 470	— 0,44	Волгоградская область
26	г. Волгодонск	171 406	171 952	— 546	— 0,32	Ростовская область
27	г. Волжский	323 906	323 604	302	0,09	Волгоградская область
28	г. Вологда	310 302	311 846	— 1 544	— 0,50	Вологодская область
29	г. Воронеж	1 058 261	1 054 111	4 150	0,39	Воронежская область
30	г. Грозный	305 911	301 253	4 658	1,55	Чеченская Республика
31	г. Дербент	125 832	124 677	1 155	0,93	Республика Дагестан
32	г. Дзержинск	229 000	229 470	— 470	— 0,20	Нижегородская область
33	г. Димитровград	113 472	114 229	— 757	— 0,66	Ульяновская область
34	г. Долгопрудный	116 038	112 007	4 031	3,60	Московская область
35	г. Домодедово	137 160	133 528	3 632	2,72	Московская область
36	г. Евпатория	108 248	107 650	598	0,56	Республика Крым
37	г. Екатеринбург	1 493 749	1 483 119	10 630	0,72	Свердловская область
38	г. Елец	102 313	103 179	— 866	— 0,84	Липецкая область
39	г. Ессентуки	113 056	110 479	2 577	2,33	Ставропольский край
40	г. Железногорск	100 446	100 499	— 53	— 0,05	Курская область
41	г. Жуковский	107 560	107 922	— 362	— 0,34	Московская область
42	г. Зеленодольск	100 039	99 743	296	0,30	Республика Татарстан
43	г. Златоуст	163 919	165 375	— 1 456	— 0,88	Челябинская область
44	г. Иваново	404 598	405 053	— 455	— 0,11	Ивановская область
45	г. Ижевск	648 146	648 944	— 798	— 0,12	Удмуртская Республика
46	г. Иркутск	623 562	623 479	83	0,01	Иркутская область
47	г. Йошкар-Ола	274 715	271 868	2 847	1,05	Республика Марий Эл
48	г. Казань	1 257 391	1 251 969	5 422	0,43	Республика Татарстан
49	г. Калининград	489 359	482 443	6 916	1,43	Калининградская обл.
50	г. Калуга	332 039	336 726	— 4 687	— 1,39	Калужская область
51	г. Каменск — Уральский	166 086	167 354	— 1 268	— 0,76	Свердловская область
52	г. Камышин	109 910	110 318	— 408	— 0,37	Волгоградская область
53	г. Каспийск	123 988	119 238	4 750	3,98	Республика Дагестан
54	г. Кемерово	556 382	558 662	— 2 280	— 0,41	Кемеровская область
55	г. Керчь	151 548	151 025	523	0,35	Республика Крым
56	г. Киров	518 348	512 954	5 394	1,05	Кировская область
57	г. Кисловодск	128 779	129 098	— 319	— 0,25	Ставропольский край
58	г. Ковров	135 715	135 949	— 234	— 0,17	Владимирская область
59	г. Коломна	140 129	141 106	— 977	— 0,69	Московская область
60	г. Комсомольск-на-Амуре	244 768	246 607	— 1 839	— 0,75	Хабаровский край
61	г. Копейск	147 634	148 232	— 598	— 0,40	Челябинская область
62	г. Королёв	225 858	224 533	1 325	0,59	Московская область
63	г. Кострома	276 929	276 064	865	0,31	Костромская область
64	г. Красногорск	175 554	171 793	3 761	2,19	Московская область
65	г. Краснодар	932 629	918 145	14 484	1,58	Краснодарский край
66	г. Красноярск	1 093 771	1 095 286	— 1 515	— 0,14	Красноярский край
67	г. Курган	312 364	315 311	— 2 947	— 0,93	Курганская область
68	г. Курск	452 976	449 556	3 420	0,76	Курская область
69	г. Кызыл	119 438	117 904	1 534	1,30	Республика Тыва
70	г. Липецк	508 573	509 420	— 847	— 0,17	Липецкая область
71	г. Люберцы	205 295	207 349	— 2 054	— 0,99	Московская область
72	г. Магнитогорск	413 253	413 267	— 14	0,00	Челябинская область
73	г. Майкоп	141 475	140 539	936	0,67	Республика Адыгея
74	г. Махачкала	603 518	601 286	2 232	0,37	Республика Дагестан
75	г. Миасс	151 472	151 275	197	0,13	Челябинская область
76	г. Москва	12 678 079	12 615 279	62 800	0,50	гор.ф.з. Москва
77	г. Мурманск	287 847	292 465	— 4 618	— 1,58	Мурманская область
78	г. Муром	106 984	108 121	— 1 137	— 1,05	Владимирская область
79	г. Мытищи	235 504	222 739	12 765	5,73	Московская область
80	г. Набережные Челны	533 839	533 907	— 68	— 0,01	Республика Татарстан
81	г. Назрань	122 261	119 842	2 419	2,02	Республика Ингушетия
82	г. Нальчик	239 583	238 710	873	0,37	Кабардино-Балкарская Респ.
83	г. Находка	145 159	147 468	— 2 309	— 1,57	Приморский край
84	г. Невинномысск	116 751	116 884	— 133	— 0,11	Ставропольский край
85	г. Нефтекамск	131 138	129 173	1 965	1,52	Респ. Башкортостан
86	г. Нефтеюганск	127 255	127 710	— 455	— 0,36	Ханты-Мансийский АО-Югра
87	г. Нижневартовск	277 668	276 503	1 165	0,42	Ханты-Мансийский АО-Югра
88	г. Нижнекамск	240 020	238 879	1 141	0,48	Республика Татарстан
89	г. Нижний Новгород	1 252 236	1 253 511	— 1 275	— 0,10	Нижегородская область
90	г. Нижний Тагил	349 008	352 135	— 3 127	— 0,89	Свердловская область
91	г. Новокузнецк	549 403	552 105	— 2 702	— 0,49	Кемеровская область
92	г. Новокуйбышевск	100 455	100 940	— 485	— 0,48	Самарская область
93	г. Новомосковск	122 306	123 211	— 905	— 0,73	Тульская область
94	г. Новороссийск	274 956	275 197	— 241	— 0,09	Краснодарский край
95	г. Новосибирск	1 625 631	1 618 039	7 592	0,47	Новосибирская область
96	г. Новочебоксарск	127 226	126 794	432	0,34	Чувашская Республика
97	г. Новочеркасск	168 035	167 355	680	0,41	Ростовская область
98	г. Новошахтинск	106 534	107 539	— 1 005	— 0,93	Ростовская область
99	г. Новый Уренгой	118 033	116 938	1 095	0,94	Ямало-Ненецкий АО
100	г. Ногинск	103 967	102 295	1 672	1,63	Московская область
101	г. Норильск	181 830	180 976	854	0,47	Красноярский край
102	г. Ноябрьск	106 911	106 135	776	0,73	Ямало-Ненецкий АО
103	г. Обнинск	117 419	118 151	— 732	— 0,62	Калужская область
104	г. Одинцово	135 506	137 528	— 2 022	— 1,47	Московская область
105	г. Октябрьский	114 100	114 194	— 94	— 0,08	Республика Башкортостан
106	г. Омск	1 154 507	1 164 815	— 10 308	— 0,88	Омская область
107	г. Орёл	308 838	311 625	— 2 787	— 0,89	Орловская область
108	г. Оренбург	572 188	565 341	6 847	1,21	Оренбургская область
109	г. Орехово-Зуево	118 309	118 004	305	0,26	Московская область
110	г. Орск	226 502	227 924	— 1 422	— 0,62	Оренбургская область
111	г. Пенза	520 300	522 317	— 2 017	— 0,39	Пензенская область
112	г. Первоуральск	120 778	122 183	— 1 405	— 1,15	Свердловская область
113	г. Пермь	1 055 397	1 053 934	1 463	0,14	Пермский край
114	г. Петрозаводск	281 023	280 170	853	0,30	Республика Карелия
115	г. Петропавловск-Камчатский	179 586	181 181	— 1 595	— 0,88	Камчатский край
116	г. Подольск	308 130	304 245	3 885	1,28	Московская область
117	г. Прокопьевск	190 334	191 839	— 1 505	— 0,78	Кемеровская область
118	г. Псков	210 340	210 116	224	0,11	Псковская область
119	г. Пушкино	107 580	106 836	744	0,70	Московская область
120	г. Пятигорск	147 861	146 262	1 599	1,09	Ставропольский край
121	г. Раменское	121 908	119 903	2 005	1,67	Московская область
122	г. Реутов	108 054	106 962	1 092	1,02	Московская область
123	г. Ростов-на-Дону	1 137 904	1 133 307	4 597	0,41	Ростовская область
124	г. Рубцовск	141 584	142 551	— 967	— 0,68	Алтайский край
125	г. Рыбинск	184 635	186 575	— 1 940	— 1,04	Ярославская область
126	г. Рязань	539 290	539 789	— 499	— 0,09	Рязанская область
127	г. Салават	150 500	151 571	— 1 071	— 0,71	Респ. Башкортостан
128	г. Самара	1 156 659	1 156 608	51	0,00	Самарская область
129	г. Санкт-Петербург	5 398 064	5 383 890	14 174	0,26	гор.ф.з. Санкт-Петербург
130	г. Саранск	320 612	318 578	2 034	0,64	Республика Мордовия
131	г. Саратов	838 042	841 902	— 3 860	— 0,46	Саратовская область
132	г. Севастополь	449 138	443 212	5 926	1,34	Город ф.з. Севастополь
133	г. Северодвинск	181 990	182 291	— 301	— 0,17	Архангельская обл. без НАО
134	г. Северск	106 516	107 036	— 520	— 0,49	Томская область
135	г. Сергиев Посад	100 335	101 967	— 1 632	— 1,60	Московская область
136	г. Серпухов	126 273	124 897	1 376	1,10	Московская область
137	г. Симферополь	342 054	341 536	518	0,15	Республика Крым
138	г. Смоленск	325 495	329 427	— 3 932	— 1,19	Смоленская область
139	г. Сочи	443 562	438 726	4 836	1,10	Краснодарский край
140	г. Ставрополь	450 680	437 367	13 313	3,04	Ставропольский край
141	г. Старый Оскол	223 921	223 809	112	0,05	Белгородская область
142	г. Стерлитамак	276 394	278 127	— 1 733	— 0,62	Респ. Башкортостан
143	г. Сургут	380 632	373 940	6 692	1,79	Ханты-Мансийский АО-Югра
144	г. Сызрань	167 160	168 735	— 1 575	— 0,93	Самарская область
145	г. Сыктывкар	244 403	244 797	— 394	— 0,16	Республика Коми
146	г. Таганрог	248 643	248 664	— 21	— 0,01	Ростовская область
147	г. Тамбов	292 140	291 663	477	0,16	Тамбовская область
148	г. Тверь	425 072	420 850	4 222	1,00	Тверская область
149	г. Тольятти	699 429	702 831	— 3 402	— 0,48	Самарская область
150	г. Томск	576 624	575 352	1 272	0,22	Томская область
151	г. Тула	475 161	479 105	— 3 944	— 0,82	Тульская область
152	г. Тюмень	807 271	788 666	18 605	2,36	Тюменская обл. без ао
153	г. Улан-Удэ	439 128	435 496	3 632	0,83	Республика Бурятия
154	г. Ульяновск	627 705	627 870	— 165	— 0,03	Ульяновская область
155	г. Уссурийск	173 640	173 165	475	0,27	Приморский край
156	г. Уфа	1 128 787	1 124 226	4 561	0,41	Респ. Башкортостан
157	г. Хабаровск	616 372	617 473	— 1 101	— 0,18	Хабаровский край
158	г. Ханты-Мансийск	101 466	99 385	2 081	2,09	Ханты-Мансийский АО-Югра
159	г. Хасавюрт	145 109	142 747	2 362	1,65	Республика Дагестан
160	г. Химки	259 550	254 748	4 802	1,89	Московская область
161	г. Чебоксары	497 618	495 317	2 301	0,46	Чувашская Республика
162	г. Челябинск	1 196 680	1 200 719	— 4 039	— 0,34	Челябинская область
163	г. Череповец	314 834	316 529	— 1 695	— 0,54	Вологодская область
164	г. Черкесск	123 168	122 804	364	0,30	Карачаево-Черкесская Респ.
165	г. Чита	351 784	349 983	1 801	0,51	Забайкальский край
166	г. Шахты	230 262	231 646	— 1 384	— 0,60	Ростовская область
167	г. Щёлково	126 109	124 831	1 278	1,02	Московская область
168	г. Электросталь	156 026	157 371	— 1 345	— 0,85	Московская область
169	г. Элиста	103 122	102 618	504	0,49	Республика Калмыкия
170	г. Энгельс	227 049	225 731	1 318	0,58	Саратовская область
171	г. Южно-Сахалинск	200 636	200 854	— 218	— 0,11	Сахалинская область
172	г. Якутск	322 987	318 768	4 219	1,32	Респ. Саха (Якутия)
173	г. Ярославль	608 353	609 828	— 1 475	— 0,24	Ярославская область

Как ответить на депопуляцию российских городов

Из 1067 российских городов, для которых открыты статистические данные о численности населения в период 1989–2018 гг. , в 758 наблюдалась депопуляция. Но городские власти и градостроители-проектировщики не готовы признавать этот факт и формировать новые подходы к городскому планированию, которые позволили бы городам устойчиво развиваться в новых условиях.

Масштабы убыли российских городов беспрецедентны: Россия сегодня едва ли не самая депопулирующая городская система в мире. Демографические прогнозы показывают, что эта тенденция продолжится и в будущем. Она обусловлена в первую очередь особенностью демографической структуры населения страны, низкой рождаемостью при высокой смертности. Вклад вносит и миграция – перераспределение населения между городами.

Среди убывающих городов большинство составляют средние и малые, а это основа системы расселения страны. В России 80% городов с численностью населения до 100 000, и в 90% из них, т. е. в 694 городах, наблюдается депопуляция.

Длительное устойчивое снижение численности населения в городе приводит к тому, что он становится «не по размеру» остающемуся населению. Лишние дома и квартиры, избыточная инфраструктура – без использования эти компоненты городского хозяйства быстро приходят в упадок. В убывающем городе процесс трансформации городской ткани напоминает эрозию, возникающую в разных районах города в виде пустот, что сказывается не только на эстетических характеристиках городской среды. Фрагментация пространства ведет к потере социального контроля над территорией, маргинализации и криминализации. Существенно усложняется использование и обслуживание коммунальных сетей. Снижаются качество жизни населения и привлекательность города для деловой активности, а издержки муниципальных бюджетов растут.

Устойчивая многолетняя убыль населения формирует особые условия городского развития. Логично предположить, что долгосрочное планирование на местном уровне должно учитывать эти новые условия. В российских городах основным документом, определяющим пространственное развитие на долгосрочную перспективу, является генеральный план городского округа или поселения. Мы проанализировали генпланы 131 убывающего города с численностью населения до 100 000 человек. Выбор городов определялся наибольшей динамикой депопуляции и наличием документов в открытом доступе.

Градостроительный кодекс устанавливает только общие рамки для разработки документов территориального планирования. Поэтому генпланы существенно различались по структуре, содержанию и уровню детализации. Но в каждом из них было описано проектируемое (желаемое) пространственное развитие города, подходы к его формированию и используемые инструменты. С целью анализа запланированного территориального развития городов были изучены демографические прогнозы в составе документов, а также выбрано несколько показателей, которые рассчитывались в большинстве генпланов: численность населения, жилищная обеспеченность, площадь жилого фонда, площадь жилых зон и площадь застроенных территорий. Генпланы также были проанализированы на предмет наличия запланированных мероприятий по сносу/реконструкции пустующего жилищного фонда и других зданий и сооружений, оптимизации инфраструктуры, рекультивации заброшенных земельных участков.

Результаты исследования показали, что лишь 5% генпланов содержат достаточно глубокий анализ демографической ситуации (рождаемость, смертность, миграционное движение населения, демографическая структура и проч.). Но в 92% из них есть долгосрочный прогноз численности населения. Качество этих прогнозов чаще всего не выдерживает критики: половина базируется на предположениях проектировщиков, не подкрепленных никакими расчетами. Несмотря на устойчивое и значительное снижение численности населения, большинство документов декларируют оптимистический сценарий развития, предполагающий прирост населения в будущем, реализация которого будет обусловлена «экономическим ростом, мерами господдержки, совершенствованием системы здравоохранения, жилищным строительством и т. д.». Именно оптимистический сценарий берется за основу для расчетов потребности в жилье, социальной, инженерной и транспортной инфраструктуре, что в итоге определяет планируемое пространственное развитие города. Риски депопуляции для городской среды, экономики и рынка недвижимости в генпланах не оцениваются, это определяет и отсутствие запланированных мероприятий по сносу/реконструкции/рекультивации.

Одни из парадоксальных примеров – генплан Игарки (Красноярский край), принятый в 2012 г. В 1989–2012 гг. численность населения здесь сократилась на 68%. Помимо стихийного оттока жители уезжали в рамках программ, содействующих переселению граждан из районов Крайнего Севера. Тем не менее генплан города прогнозирует незначительное, на 7%, но все же увеличение численности населения к 2027 г. и соответствующие объемы нового жилищного строительства.

Независимо от прогнозов численности населения большинством генпланов запланировано увеличение жилищной обеспеченности, площади жилого фонда и, соответственно, площади жилых зон в городе. Только в 12 городах не предусматривается прирост площади жилых территорий, а города останутся в текущих границах. Большинство из этих городов расположены на Дальнем Востоке, где спроса на новое жилье почти нет, а убыль населения особенно велика. Как следствие планируемого увеличения территорий жилых зон, города планируют осваивать новые территории. На свободных территориях окраин городов – гринфилдах – проще вести жилищное строительство: там не нужны переговоры с большим числом собственников и сложные процедуры отчуждения/передачи собственности. Вдобавок предполагается, что включение земельных участков в городскую черту способствует повышению их капитализации.

Почему так происходит? Первая причина: городские власти думают о депопуляции как о временном явлении, которое можно побороть привлечением новых работодателей и мерами демографической политики. Но рождаемость в стране будет неуклонно падать в связи с уменьшением числа женщин в детородном возрасте, на уровне городов с этим ничего не поделать. А растущее неравенство в уровне и качестве жизни будет способствовать продолжению активной миграции.

Вторая причина – понимание жилищного строительства как драйвера муниципальной экономики номер один и основного элемента территориального развития, ведущего за собой развитие других отраслей. Более того, это один из параметров, по которым оценивается эффективность работы МСУ. Поэтому главной заботой становится обеспечение условий для нового строительства в парадигме роста, игнорирующей депопуляцию. При этом возможность реализации мероприятий по реконструкции и ремонту зданий ограничена пробелами в законодательстве. Даже при желании оптимизировать пустоты в городе текущие инструменты городского планирования этому препятствуют.

Третья причина – на федеральном и региональном уровнях не признается необходимость адаптироваться к депопуляции в городах, в то время как на уровне самих городов, как правило, нет ресурсов для специализированной политики.

Пока в России случаи возникновения особого взгляда местных властей на работу с городской средой в условиях убыли населения единичны. Так, в Воркуте (Коми) возникла политика «управляемого сжатия», подразумевающая компактное развитие центра города. Среди основных мероприятий – работа с заброшенностью, благоустройство наиболее населенных кварталов, озеленение. Новое строительство и расширение городских границ не предполагается. Переход к «управляемому сжатию» был обусловлен реализацией нескольких федеральных программ по переселению жителей из регионов Крайнего Севера, необходимостью справляться с пустующей недвижимостью и высокими эксплуатационными расходами муниципалитета, в чьей собственности находится 60% жилья в городе. Но именно благодаря высокой доле муниципального жилья администрация города может работать с заброшенностью, а именно уплотнять жилой фонд в центре города, предлагая жителям полупустых многоквартирных домов на городских окраинах отремонтированные квартиры в центре. Когда таким образом дом будет полностью расселен, его можно как минимум отключить от коммуникаций, как максимум – признать аварийным и снести. Однако опыт Воркуты едва ли может быть применен в большинстве городов России, где доля частного жилищного фонда – около 90%.

Необходимость работы с частной собственностью снижает возможность маневра. Примером может служить Новошахтинск (Ростовская обл.), где депопуляция и реализация госпрограмм обновления жилого фонда привели к появлению значительного количества неиспользуемых жилых зданий различной степени руинированности. Расселенные дома предполагалось сносить, но за 2010–2017 гг. было снесено только 148 зданий из-за недостатка финансирования сноса и несовершенства законодательства. По предварительным оценкам, в городе остается еще около 2000 не используемых и не пригодных для проживания зданий. Городские власти ведут реестры неиспользуемой недвижимости и экспериментируют с городским планированием, ориентированным на сжатие. Однако отсутствие специальных законодательных инструментов является для них серьезным препятствием. В частности, процедура передачи пустующего частного жилья муниципалитету сложная и долгая – в случае выморачивания в среднем 27 месяцев.

Как показывает зарубежный опыт, концепция «умного сжатия» может быть применена во многих городах. Она подразумевает индивидуальную, аккуратную работу со средой убывающих городов с целью повышения качества жизни остающегося населения, учитывающую причины и локальные последствия депопуляции. Напротив, тиражирование одинаковых практик – «планируемое сжатие», т. е. «оптимизация» инфраструктуры и расселения по общему стандарту – нецелесообразно и даже опасно. Такое в истории России уже случалось: политика оптимизации неперспективных деревень во второй половине XX в. в CCCР привела к ликвидации 60% деревень в РСФСР и имела негативные последствия для всей системы расселения страны.

Авторы — научный сотрудник Института географии РАН, доцент Высшей школы экономики, Москва; преподаватель Политехнического университета Милана, Милан

Население в РФ к 2036 году может сократиться почти на 4 миллиона | Новости из Германии о России | DW

Численность населения России к 2036 году может сократиться с нынешних 146,8 млн до 142,9 млн, то есть почти на 3,9 млн человек. Об этом свидетельствует усредненный вариант демографического прогноза, который приводит в четверг, 26 декабря, Федеральная служба государственной статистики (Росстат).

Всего статистическая служба опубликовала три прогноза: средний, низкий и высокий. Во всех трех случаях в РФ в ближайшие 17 лет будет сохраняться естественная убыль населения — превышение числа умерших над числом родившихся.

В первых двух вариантах его не удастся скомпенсировать даже за счет миграционного прироста, в третьем все же получится добиться слабой положительной динамики — прирост на 2035 год составит около 365,5 тыс. человек.

Хуже чем в Нигерии?

При пессимистическом сценарии через 16 лет население РФ сократится до 135,2 млн человек и будет меньше, чем, к примеру, в Нигерии, которая, в соответствии с прогнозами Бюро переписи населения США, за этот же период перешагнет порог в 300 миллионов. Миграционный прирост в России при этом не будет превышать 15,7 тыс. человек в год.

При среднем раскладе численность будет составлять около 143,1 млн, при этом за счет миграции компенсировать убыль удастся примерно наполовину. Эти данные ниже, чем у Бангладеш, которая, в соответствии с американским правительственным агентством, к 2030 году достигнет отметки в 178,9 млн человек.

В оптимистическом варианте в Россию в 2035 году въедет 386,8 тыс. мигрантов. Это позволит удержать население на отметке в 149,7 млн человек.

Продолжительность жизни — около 79 лет

Средняя продолжительность жизни при низком прогнозе составит 75,4 года, при среднем — 79,1 года. В самом благоприятном случае — 81,7 года.

Основная причина убыли населения — медленные темпы снижения смертности. Кроме того, в репродуктивный возраст вступило малочисленное поколение женщин, появившихся на свет в 1990-х годах. Спад является отголоском демографической «ямы», обусловленной потерями в годы Второй мировой войны.

В 2018 году население России впервые за десять лет уменьшилось на 96,4 тыс. человек.

Смотрите также:

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Правительство дождалось результатов выборов
О необходимости повышать пенсионный возраст в России эксперты говорили уже давно. Правительство и чиновники тему не педалировали… до президентских выборов 18 марта 2018 года. А после переизбрания Владимира Путина и переназначения Дмитрия Медведева в должности премьера о пенсионной реформе было объявлено официально.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Плюс 5 лет для мужчин, плюс 8 — для женщин
Законопроект о постепенном повышении возраста выхода на пенсию правительство РФ одобрило 14 июня 2018 г. Согласно нему, пенсионный возраст для мужчин планируется повысить с 60 до 65 лет к 2028 году, для женщин – с 55 до 63 лет к 2034 году.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Поышение пенсионного возраста в России под шумок ЧМ-2018
Примечательно, что о планах повысить пенсионный возраст правительство РФ объявило во время ЧМ-2018. По мнению экспертов, власти сделали беспроигрышную ставку на спортивную эйфорию.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Профсоюзы — против повышения
Общероссийское объединение профсоюзов запустило адресованную президенту Путину петицию с требованием не повышать возраст выхода на пенсию. Лишь за первые две недели ее подписали уже более 2,5 миллионов россиян.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Пенсионерам приказано долго жить
Один из вопросов, которые волнуют граждан в случае повышения возраста, — это доживут ли они до пенсии. Для российских мужчин здесь ситуация особенно проблемная. Даже при нынешнем возрасте выхода на пенсию в 60 лет вероятность дожить до этого момента у 20-летних мужчин в России составляет 68%.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Какие пенсионеры нужны в России
В целом же перспективы пенсионеров выглядят так: пенсионный возраст возрастет до 65 лет для мужчин и 63-х для женщин. Вопрос лишь в том, возрастет ли продолжительность жизни? Сегодня средняя продолжительность жизни мужчин в России составляет 66,5 лет, а женщин — 77.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Ответ на пенсионную реформу, или Протест вместо дачи
В ответ на планы правительства повысить пенсионный возраст многие россияне вышли на улицы. Первые многочисленные акции, инициированные Алексеем Навальным, прошли 1 июля в трех десятках российских городов. С тех пор акции против повышения пенсионного возраста повторяются с заметной регулярностью.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Когда карикатуристу не до смеха
19 июля Госдума одобрила законопроект пенсионной реформы в первом чтении. Правда, не единодушно: «за» выступили 328 депутатов, «против» — 104.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Как дотянуть до пенсии в России
После того как Наталья Поклонская проголосовала против пенсионной реформы, ее жестко раскритиковали в «Единой России». Пока единороссы спорят, россияне думают о шансах до этого возраста дожить.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Пенсионная реформа по-володински: а ну-ка, получи!
Вячеслав Володин на встрече с жителями Саратова на вопрос о том, как дожить до пенсии, посоветовал заниматься спортом. Слова спикера Госдумы вызвали резкую критику в стране.
Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина
Путин о пенсионной реформе: мягко стелет, но жестко спать?
Выступая со специальным посланием на тему пенсионной реформы, президент РФ предложил немного ее смягчить, например, повысить женщинам возраст выхода на пенсию не на 8, а на 5 лет.
Автор: Владимир Дорохов

Современные тенденции динамики численности населения городов России Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

УДК 911.37 Вестник СПбГУ. Сер. 7. 2014. Вып. 4

А. А. Анохин, Д. В. Житин, А. И. Краснов, С. С. Лачининский

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ ДИНАМИКИ ЧИСЛЕННОСТИ НАСЕЛЕНИЯ ГОРОДОВ РОССИИ1

Санкт-Петербургский государственный университет, Институт наук о Земле, Российская Федерация, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб. , 7/9

Особенностью городского расселения России является высокая степень локализации населения, присущая большинству регионов страны. Динамика численности населения выступает одним из важных индикаторов конкурентоспособности городов. Рост городов свидетельствует, как правило, о благоприятном инвестиционном климате, наличии свободных рабочих мест и более высокой оплате труда. Проведённый в статье анализ выявил существенные различия в динамике численности населения средних и больших по людности городов России за период между переписями 1989 г. и 2010 г. Они обусловлены территориальной неоднородностью социально-экономического развития, резко возросшей в условиях открытого рынка и глобализации. Раскрыты причины и особенности разных темпов роста городов в зависимости от административного статуса, местоположения и специализации хозяйства. Главным индикатором устойчивости развития городов, по мнению авторов, является миграционное поведение населения. Приводится группировка городов с учётом динамики численности их жителей. Библиогр. 7 назв. Ил. 3. Табл. 2

Ключевые слова: города, численность населения, Российская Федерация, экономический район, расселение, урбанизация, миграция, регион.

MODERN TRENDS IN POPULATION QUANTITY DYNAMICS OF CITIES IN RUSSIA

A. А. Anokhin, D. V. Zhitin, A. I. Krasnov, S. S. Lachininsky.

St. Petersburg State University, Institute of Earth Sciences, 7/9, Universitetskaya nab., St. Petersburg, 199034, Russian Federation

The distinguishing feature of the Russian urban settlement is the high degree of localization of the population inherent to most regions of the country. Dynamics of the population is one of the most important indicators of the competitiveness of cities. Urban growth usually means favorable investment climate, the availability of jobs and higher salaries. The analysis, made by article’s authors revealed significant differences in the population dynamics processes in medium and large cities of Russia for the period between the population censuses of 1989 and 2010. They are due to territorial heterogeneity of socio-economic development, caused by open market and globalization processes. The causes and characteristics of different urban growth depending on the administrative status, location and specialization of the economy are disclosed. The main indicator of the sustainability of urban development, according to the authors, is the migratory behavior of the population. The grouping of cities according to the dynamics of the urban population is also given. Refs 7. Figs 3. Tables 2.

Keywords: city, the population, the Russian Federation, economic region, system of settlement, urbanization, migration, region.

Процесс урбанизации в Российской Федерации, наиболее активно протекавший во второй половине прошлого века, привел к тому, что с конца 50-х годов большинство жителей страны проживало в городской местности — городах и поселках городского типа. По данным переписи 1989 г., удельный вес горожан в составе населения страны составил 73,4%. В дальнейшем темпы урбанизации стали падать, что явилось следствием системного кризиса 90-х гг. За последние десятилетия доля

1 Статья подготовлена при содействии научного проекта Санкт-Петербургского научного центра РАН («Воздействие городской среды на качество жизни населения: теория и методология оценки и прогнозирование», руководитель — д.г.н., профессор А. И. Чистобаев).

городского населения практически не изменилась и была зафиксирована на уровне 73,7% на момент переписи 2010 г. На эту дату в стране насчитывалось 2386 городских поселений, в том числе 1100 городов, из которых 320 (13%) относились к средним и большим городам, т. е. с численностью жителей более 50 тыс. человек. При этом на их долю приходилось 77% городских жителей. Для современной стадии урбанизации характерна центростремительная тенденция, все большая концентрация населения в наиболее конкурентных быстрорастущих агломерациях и промышленных центрах. Неслучайно исследовательская группа глобализации и глобальных городов Питера Тейлора использует в своих разработках опорный каркас глобализированного геоэкономического пространства, представленный 67 мировыми городами различных групп (альфа, бета, гамма) [1].

Для анализа пространственно-временной динамики численности городского населения выбрано 304 из 320 городов, имевших в 2010 г. людность 50 тыс. человек и более. Сокращение списка рассматриваемых населенных пунктов вызвано тем, что по ряду городов данные на 1989 г. отсутствуют, либо в силу административно-территориальных преобразований их невозможно сопоставить с данными на 2010 г.

Выбранные для анализа города, относительно равномерно размещенные по территории Российской Федерации, представляют собой основной каркас расселения страны. Они выступают прежде всего как центры экономической активности в своих регионах, но вместе с тем выполняют административно-политические, социально-демографические, информационные и другие необходимые для общества функции. Особо следует выделить то обстоятельство, что города — это ядра организации территории, определяющие ее устойчивое развитие. При этом необходимо учитывать природную и социально-экономическую неоднородность территории России и, следовательно, существенные особенности в условиях развития городов. Кроме факторов, действующих в пределах страны, в последние десятилетия проявили себя причины, связанные с проведением рыночных реформ и развитием мирохозяйственных связей. Востребованность мировым рынком определенных товаров, в основном сырьевых, и финансовых услуг избирательно повлияли на развитие городов и регионов. В результате действия как внутренних, так и внешних причин сложилась достаточно сложная и разнообразная мозаика пространственно-временной динамики городских поселений. Экспортноориентированные регионы и города, в них расположенные, успешно развиваются и имеют положительное сальдо миграционного обмена [2]. Аналогичная ситуация наблюдается в крупных административных центрах, где за счет агломерационного эффекта оказывается выгодно привлекать инвестиции и создавать новые рабочие места. Однако таких конкурентоспособных центров в стране явно недостаточно и, как следствие, формируется асимметричная система расселения. На региональном уровне прослеживается тенденция поляризованного развития, когда административный центр области (края, республики) аккумулирует материальные и людские ресурсы и складывается система расселения по известной схеме: «центр — полупериферия — периферия».

Учитывая названные обстоятельства, важно определить особенности динамики численности населения средних и больших городов России в конце XX — начале XXI вв. и выявить пространственные закономерности развития.

При изучении характера расселения городского населения и динамики его численности за последние десятилетия необходимо учитывать территориальную неод-

нородность социально-экономических и демографических процессов в Российской Федерации. Для анализа на уровне макрорегионов целесообразно использовать схему экономического районирования, принятую еще в советский период. С момента ее принятия в качестве основы для территориального планирования прошло уже более 50 лет, в течение которых население и экономика России претерпели существенные изменения. В настоящее время обоснованность выделения макрорегионов в прежних границах вызывает много критических замечаний, но иных общепринятых и обоснованных вариантов районирования территории Российской Федерации предложено не было. Официально утвержденное в 2000 г. деление территории страны на семь федеральных округов2 (Центральный, Северо-Западный, Южный, Приволжский, Уральский, Сибирский, Дальневосточный) было проведено без каких-либо обоснований и является слишком крупным для такой большой по площади и территориально неоднородной страны как Российская Федерация.

В соответствии со схемой экономического районирования на территории России выделяется 11 макрорегионов (рис. 1), имеющих различия, в том числе, и в характере протекающих в них социально-демографических процессов.

Это касается и процессов урбанизации, затрагивающих изменения в численности городского населения и удельного веса городов различной величины.

Из 320 городов с численностью населения более 50 тыс. жителей наибольшее количество — 70 (22%), согласно данным переписи населения 2010 г., находится в Центральном экономическом районе3. Здесь же расположено 12 из 73 городов (16%), относящихся, по принятой в Российской Федерации классификации, к «крупным» (от 250 тыс. до 1 млн жителей) и «крупнейшим» (более 1 млн жителей) (табл. 1). Кроме Московского региона, где сосредоточено 39 таких городов, наибольшее их количество находится на Урале (49)4 и Северном Кавказе (49).

Наибольшая концентрация населения в средних и больших городах наблюдается в Центральном и Северо-Западном макрорегионах, что обусловлено наличием здесь крупнейших российских городских агломераций — Московской и Петербургской. Высокая концентрация жителей всего в нескольких (от 1 до 3) городских поселениях присуща некоторым регионам Дальнего Востока (Камчатский и Хабаровский края, Магаданская область), Сибири (Новосибирская, Томская, Омская области) и Поволжья (Самарская и Ульяновская области) (рис. 2). В 65 территориях России5 из 816 более 40% всего населения проживает в 1-3 городах.

За последние десятилетия в развитии больших и средних городов России произошли существенные изменения. С 1992 г. впервые за всю историю России в мирный период смертность превысила рождаемость и началась естественная убыль населения, продолжающаяся до настоящего времени7. Это обстоятельство повлияло и на

2 В 2010 г. из состава Южного федерального округа был выделен восьмой округ — Северо-Кавказский, а в 2014 г. девятый — Крымский.

3 В том числе 38 — в Московской области.

4 Свердловская, Челябинская, Оренбургская области, Пермский край, республики Башкортостан и Удмуртия.

5 Краев, областей, республик.

6 За исключением Москвы и Санкт-Петербурга, являющихся городами федерального подчинения.

7 В последние годы естественная убыль населения полностью компенсируется положительным миграционным приростом и, в результате, с 2009 г. численность населения Российской Федерации не уменьшается.

апп»

ш:

Условные обозначения Северный

Северо-Западный

Центральный

Центрально -Черноземный

Волго-Вятский

□□□□□ ~1П~1ПП

Поволжский

Северо-Кавказский

Уральский Западно-Сибирский Восточно-Сибирский I

Дальневосточный

Рис. 1. Экономические районы (макрорегионы) Российской Федерации

Таблица 1. Распределение городского населения по экономическим макрорайонам Российской Федерации, 2010 г. (по [3])

Макрорегион Численность населения, тыс. чел. Уровень урбанизации, % Удельный вес населения в городах с численностью более 50 тыс. чел., % Количество городских населенных пунктов, жителей

Всего в том числе:

Менее 50 тыс. 50-99 тыс. 100-249 тыс. 250-999 тыс. Более 1000 тыс.

Северо-Западный 8846 86,6 71,2 139 127 8 2 1 1

Северный 4770 77,8 48,2 149 137 5 2 5 —

Центральный 31 167 85,4 69,0 506 436 35 23 11 1

Центрально-Черно-земный 7260 63,7 44,7 125 112 6 2 5 —

Волго-Вятский 7435 77,8 50,3 195 179 8 4 3 1

Поволжский 16 113 74,3 59,9 225 194 12 9 7 3

Северо-Кавказский 19 373 54,2 48,2 167 118 24 17 7 1

Уральский 18 947 72,3 56,8 234 185 28 11 7 3

Западно-Сибирский 14 476 73,2 54,0 185 154 13 9 7 2

Восточно-Сибирский 8176 72,3 50,3 229 208 11 6 4 —

Дальневосточный 6293 74,8 49,5 232 216 6 6 4 —

Всего, Российская Федерация 142 856 73,7 56,7 2386 2066 156 91 61 12

Рис. 2. Удельный вес населения региона, проживающего в трех крупнейших городах субъекта Российской Федерации в 2010 г., в %

динамику численности городского населения Российской Федерации — за период с 1989 по 2010 г. количество городских жителей в стране сократилось на 2,6 млн человек (на 2,5%)8 [3, 4]. В то же время численность населения больших и средних городов почти не изменилась.

В 1989 г. в 304 городах проживало 77,6 млн жителей или 52,8% населения России. В 2010 г. общая численность населения этих городов составила 79,8 млн человек (56,3% населения России). Если исключить из перечня рассматриваемых городов Москву, численность населения которой за два десятилетия выросла более чем на 2,6 млн человек, то суммарная численность населения средних и больших городов России за период с 1989 г. по 2010 г. осталась неизменной.

Но внутри рассматриваемой группы городских поселений Российской Федерации за период с 1989 г. по 2010 г. произошли серьезные изменения. Только 19% средних и больших городов России сохранили в 2010 г. такую же численность населения, какую имели в конце 80-х гг. прошлого века (рис. 3)9. В 45% городов численность населения сократилась более чем на 3%. Из них в 56 городах численность населения за два десятилетия сократилась от 10 до 20%, а в 20 городах — более чем на 20%.

В то же время в 36% городов из рассматриваемой группы в период с 1989 г. по 2010 г. численность населения выросла более чем на 3%. При этом в 36 городах она выросла от 10 до 20%, а в 39 городах — более чем на 20% (рис. 3).

Такая разнонаправленность динамики численности населения средних и больших городов России дает основания для выделения нескольких групп городских поселений, заметно различающихся траекторией своего развития.

К первой группе относятся города, увеличившие в межпереписной период численность населения более чем на 10%. К таким населенным пунктам относятся, прежде всего, города, расположенные на Северном Кавказе (24 города), в Московском регионе (16) и в Западной Сибири (8). Для северокавказского региона причинами быстрого роста городов являются: положительный естественный прирост населения и высокие темпы миграционного притока [5, с. 17]. Для Северного Кавказа характерна незавершенность процессов урбанизации — до настоящего времени почти половина населения здесь проживает в сельской местности, которая испытывает избыток трудовых ресурсов и, как следствие, является источником миграции в бурно развивающиеся города региона, такие как Краснодар, Ставрополь, Махачкала, Новороссийск, Сочи и др.

В несколько меньшей степени подобная ситуация характерна и для национальных республик Волго-Уральского региона — Татарстана и Башкортостана. Хотя численность населения их столиц — Казани и Уфы — за рассматриваемый период почти не изменилась, в 9 из 21 среднего и большого города Татарстана и Башкортостана за 20 лет население выросло более чем на 10%.

Миграция, как внутренняя, так и из-за пределов России, является основной причиной роста численности населения Москвы, городов Московской и Тюменской областей. В случае с Москвой и окружающими ее городами-спутниками рост численности населения обусловлен эффектом притяжения крупной столичной агломерации, что характерно для развивающихся государств индустриального типа.

Как отмечает А. В. Мишура: «Экономическое первенство столицы — яркая черта пространственной структуры экономики России <…> средний доход в Москве

8 За этот же период численность всего населения России сократилась на 4,2 млн человек (на 2,8%).

9 Изменения численности населения в этих городах составили не более 3% от значения 1989 г.

240 230 220 210 200 190 180 170 160 150 140 130 120 110 100 90 80 70 60 50

••

• •

•

• •

•

•а»

• • • • •

• • • • • • •

•• • . • • • • • • • •

• •• • • • Ч •• • • •

••• т» • • •• • •

Г • • •

• • 1 • •

О 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 1500

• — города Численность населения, тыс. жителей

Рис. 3. Изменение численности населения средних и больших городов России в период с 1989 по 2010 гг. (1989 = 100%)

в последнее десятилетие превышает среднероссийский уровень в 2,5-3,5 раза (согласно официальным данным, в которых занижены доходы самых состоятельных) <. > в Москве создается, согласно статистике, почти 1/4 валового внутреннего продукта страны» [6].

Значительный рост численности населения городов Тюменской области обусловлен освоением нефтяных и газовых месторождений Западной Сибири. Как и столичный регион, Тюменская область привлекает мигрантов высоким уровнем заработной платы и низкой безработицей.

В группу российских городов с высокими темпами роста численности населения входят и столицы национальных республик Сибири — Якутск, Кызыл, Горно-Алтайск, Улан-Удэ. Эти города не являются привлекательными для мигрантов из других регионов России. Но за последние два десятилетия названные города стали центрами консолидации коренных этносов данных республик, этносов, имеющих высокий естественный прирост населения.

Вторую группу городов составляют населенные пункты, численность населения которых выросла в диапазоне от 3 до 10%. Таких городов — 36 и они расположены во всех экономических районах Российской Федерации. Территориальной закономерности в размещении городов, относящихся к данному типу, не прослеживается. Большинство городов данной группы за рассматриваемый период имели отрицательный естественный прирост населения, но они расположены в экономически благополучных регионах и, как следствие, имеют положительное миграционное сальдо (табл. 2).

Табпица 2. Количество средних и больших городов Российской Федерации, изменивших за период с 1989 по 2010 гг. численность населения (по [3, 7])

Экономический район Изменение численности населения, в % (1989 = 100%)

снижение Изменение не более чем на 3% увеличение Всего

на 20 и более на 10-20 на 3-10 на 3-10 на 10-20 на 20 и более

Северный 5 3 0 3 1 0 0 12

Северо-Западный 0 3 1 4 1 2 1 12

Центральный 1 15 18 9 8 7 10 68

ЦентральноЧерноземный 0 0 4 2 1 4 2 13

Волго-Вятский 0 5 4 3 3 0 0 15

Северо-Кавказский 1 1 3 8 9 11 13 46

Поволжский 1 2 5 11 3 5 2 29

Уральский 1 13 14 7 3 6 1 45

Западно-Сибирский 4 4 3 7 3 0 8 29

ВосточноСибирский 4 6 4 1 2 1 1 19

Дальневосточный 3 4 4 2 2 0 1 16

Всего 20 56 60 57 36 36 39 304

К третьей группе относятся города, численность населения которых в рассматриваемый период существенно не изменилась10. Более 40% городов этой группы составляют административные центры областей, краев и республик Российской

10 Изменения численности населения с 1989 г. по 2010 г. составили менее 3% от уровня 1989 г.

Федерации. Для территорий, на которых они расположены, эти города являются центрами каркаса расселения и выполняют стабилизирующую роль. Характерной особенностью для городов этой группы является «стягивание» населения с окружающих их территорий. Так, за период с 1989 по 2010 гг. удельный вес населения, проживающего в административном центре, вырос в Республике Карелия с 34 до 41%, в Республике Коми — с 18 до 26%, в Кировской области — с 28 до 35%, в Псковской области — с 24 до 30%, в Рязанской области — с 38 до 46% [3, 7]. Рост уровня локализации населения в главном городе региона характерна также для республик Марий-Эл, Удмуртия, Алтайского края, Астраханской, Владимирской, Воронежской, Курской, Новосибирской и ряда других областей Российской Федерации. Этот феномен можно объяснить тем, что за рассматриваемый период, в условиях снижающихся объемов внутренних государственных инвестиций, основное внимание федеральных и региональных властей было уделено именно крупнейшим городам и региональным административным центрам. Региональный бизнес при расширении своей деятельности, а значит, при создании новых рабочих мест, также ориентируется на ведущие рынки с наиболее высоким платежеспособным спросом.

Компенсация естественной убыли населения миграционным притоком из периферийных районов соответствующих субъектов Российской Федерации привели к эффекту «демографической стагнации» — ситуации, когда численность населения остается практически неизменной в течение довольно долгого периода.

Почти 45% средних и больших городов России за последние 20 лет уменьшили численность населения. В 60 городах численность населения снизилась на 3-10%, а в 56 — на 10-20% от уровня 1989 г. Большая часть этих городов, составляющих четвертую группу, расположена в центре европейской части страны и на Урале. В основном, это небольшие провинциальные города, сильно пострадавшие от экономического кризиса 90-х гг. прошлого века. Но среди данной группы есть и крупные промышленные центры советского периода (Самара, Пермь, Саратов, Тула, Пенза и др.), ориентированные на отрасли машиностроения, неконкурентоспособные в современных экономических условиях.

Но наиболее драматические последствия трансформация плановой экономики в экономику, построенную на принципах конкуренции и минимальных производственных издержек, имела для 20 средних и крупных городов России, выделяемых нами в пятую группу. Во всех городах этой группы за период с 1989 г. по 2010 г. численность населения сократилась более чем на 20%. Большинство этих городов расположены в регионах с неблагоприятными природными условиями и удалены от основных экономических центров11. Закрытие основных (градообразующих) промышленных предприятий, значительное падение уровня жизни привели к массовому оттоку населения из городов этой группы. Так, за два десятилетия численность населения таких региональных центров как Петропавловск-Камчатский, Мурманск, Магадан сократилась более чем на 1/3, а Воркуты и Норильска почти в два раза.

Изменение численности населения средних и больших городов России, произошедшее за последнее десятилетие ХХ — первое десятилетие XXI вв., стало следстви-

11 Эти населенные пункты находятся на Европейском Севере России (Мурманск, Апатиты, Воркута, Северодвинск), в Сибири (Прокопьевск, Киселевск, Норильск, Усть-Илимск) либо на Дальнем Востоке (Магадан, Петропавловск-Камчатский, Свободный).

ем перераспределения населения, как между различными регионами страны, так и на внутрирегиональном уровне.

Для иллюстрации последнего тезиса рассмотрим демографическую ситуацию в Московском регионе, состоящем из двух административных субъектов Российской Федерации — столицы страны, городе федерального подчинения и окружающей территорию столицы Московской области12.

За период с 1989 г. по 2010 г. население столичного региона увеличилось на 3,1 млн человек или на 20%. За этот период население Москвы выросло на 30%, а 38 крупнейших городов Московской области13 — на 9% [3, 7]. При этом наблюдалась интересная пространственная закономерность: города области, расположенные в непосредственной близости от Москвы, динамично развивались, а расположенные на периферии теряли население. Так, численность непосредственно примыкающих к Москве городов Красногорск, Лобня, Реутов, Долгопрудный, Балашиха, Химки, Пушкино за рассматриваемый период выросла более чем на 20%. Эти и некоторые другие города Московской области являются городами-спутниками Москвы и стали сегодня территорией наиболее интенсивной жилищной застройки. В то же время расположенные на удалении от Москвы старые промышленные центры Московской области, такие как Клин, Ногинск, Орехово-Зуево, Серпухов, Коломна, Павловский Посад, Подольск, за последние 20 лет потеряли от 10 до 20% населения по причине естественной убыли и миграционного оттока.

Проведенное исследование позволяет сделать некоторые выводы относительно характера демографического развития российских городов.

1) Большая часть населения России проживает в городах с численностью населения более 50 тысяч человек. Каркас городского расселения составляют всего 320 таких городов, большая часть из которых расположена в Центральной России (70), на Урале (49) и на Северном Кавказе (49).

2) Особенностью городского расселения России является высокая степень локализации населения, присущая большинству регионов страны. В 4/5 субъектов Российской Федерации на один-три самых крупных города приходится более 40% всего населения региона. Для каждого третьего региона России данный показатель больше 50%. Такая концентрация населения в ограниченном количестве населенных пунктов, занимающих менее 1% территории страны, увеличивает неравномерность хозяйственного развития территории России.

3) За период с 1989 г. по 2010 г. общая численность населения средних и больших городов России почти не изменилась. Но для городов, входящих в эту группу, динамика численности населения была различной. В 45% городов численность населения сократилась, в 36% городов — увеличилась и в 19% осталась без существенных из-менений14.

4) Различия в динамике численности населения средних и больших городов были обусловлены, прежде всего, направленностью и интенсивностью миграционных потоков и, в меньшей степени, показателями естественного прироста населения.

12 Территория и население Москвы и Московской области рассматриваются в границах до 01.07.2012 г., когда официально территория Москвы увеличилась в 2,4 раза за счет присоединения территорий Московской области.

13 С численностью населения на 2010 г. более 50 тыс. жителей.

14 Изменения не превысили 3% от численности населения в 1989 г.

5) Причиной изменения численности населения многих средних и больших городов России является трансформация их экономической структуры. Города, ориентированные на традиционные отрасли промышленности (прежде всего машиностроение), оказались более уязвимыми в новых экономических условиях свободного рынка. Закрытие неконкурентоспособных предприятий, падение уровня жизни привели к оттоку населения, дополненному отрицательным естественным приростом. Освоение высокоприбыльных нефтегазовых месторождений, наличие избытка трудовых ресурсов, инвестиционная привлекательность и концентрация капитала в столичном регионе, наоборот, привели к росту численности населения других городов России.

6) Различия в динамике численности населения средних и больших городов России дает основания выделить среди них несколько групп. Каждая группа городов имеет территориальную локализацию. Большая часть городов, значительно увеличивших за последние десятилетия свою численность, расположена в столичном регионе15, на Северном Кавказе, в Центрально-Черноземном районе, нефтедобывающих районах Западной Сибири и в некоторых национальных республиках Волго-Уральского региона (Татарстан, Башкортостан) и Сибири (Тыва, Бурятия, Якутия, Алтай). Наибольшее снижение численности населения затронуло города Европейского Севера (Мурманская, Архангельская области, Республика Коми), Сибири (Иркутская область, Красноярский край, Забайкальский край, Кемеровская область), Дальнего Востока и монопрофильные промышленные центры Урала (Свердловская область, Пермский край) и некоторых областей центральной России (Ивановская, Тульская, Нижегородская области).

Рассмотрение динамики численности населения городов России в конце ХХ — начале XXI вв. позволяет выдвинуть гипотезу, что направленность и интенсивность этих изменений являются лишь индикаторами глубоких сущностных различий в уровне жизни населения различных регионов страны. Именно уровень жизни определяет привлекательность того или иного города в качестве места постоянного проживания и является главным фактором успешности его развития. Дальнейшее изучение зависимости уровня экономического развития городов и регионов и их миграционной привлекательности позволит более обоснованно говорить о закономерностях перераспределения населения по территории страны и прогнозировать возможные изменения основных социально-демографических показателей.

Литература

1. Анохин А. А., Лачининский С. С. Эволюция идей и содержания геоэкономических исследований // Изв. Русского географ. об-ва. 2014. Т. 146, вып. 2. С. 66-76.

2. Anokhin A., Kuznetsov S., Lachininskii S. A Spatial Study of Geo-economic risk exposure of Russi’s Arctic monotowns with commodity export-based economy // J. Geography and Geology. 2014. Vol. 6, N 1. P. 38-45.

3. Всероссийская перепись населения, 2010. Том 1. Численность и размещение населения. URL: www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/perepis_itogi1612htm (дата обращения: 10.11.2013).

4. Численность, состав и движение населения в РСФСР. М., 1990. 312 с.

5. Житин Д. В. Территориальные особенности локализации миграционных потоков в Российской Федерации // Изв. Русского географ. об-ва. 2011. Т. 143, вып. 3. С. 16-31.

15 Москва и Московская область.

6. Мишура А. В. Экономическое доминирование российской столицы: причины и последствия // Вопросы экономики. 2013. № 2. С. 151-160.

7. Городские поселения РСФСР. По данным Всесоюзной переписи населения 1989 года. М., 1991. 270 с.

Статья поступила в редакцию 28 июня 2014 г.

Контактная информация

Анохин Анатолий Александрович — доктор географических наук, профессор; [email protected]

Житин Дмитрий Викторович — кандидат географических наук, доцент; [email protected] Краснов Антон Иванович — старший преподаватель; [email protected] Лачининский Станислав Сергеевич — кандидат географических наук, доцент; [email protected]

Anokhin Anatoliy А. — Doctor of Geographical Sciences, Professor; [email protected] Zhitin Dmitriy V. — Candidate of Geographical Sciences, Associate professor; [email protected] Krasnov Anton I. — Senior Lecturer; [email protected] Lachininsky Stanislav S. — Candidate of Geographical Sciences, Associate professor; [email protected]

Группы ценовых зон — Деление населенных пунктов по численности населения

: Категория: Статистика рынка недвижимости (демо-версии)

Ценовые зоны населенных пунктов

(классификация населённых пунктов по численности населения, крупнейшие крупные средние и малые города, численность населения пгт П.Г.Т. посёлков городского типа, численность населения сельских поселений)

Как известно из СНиП II-60-75**, города, поселки и сельские населенные пункты в зависимости от численности населения разделяются на группы:

Группы	Города с населением, тыс. чел.		Поселки с населением, тыс. чел.	Сельские населенные пункты с населением, тыс. чел.
Крупнейшие	более 1000 500 — 1000		— —	— —
Крупные	250 — 500		Св. 10	более 5
Большие	100 — 250		Св. 5 до 10	2 — 5
Средние	50 — 100		» 3 » 5	1 — 2
Малые		менее 50	До 3		0,5 — 1 менее 0,5

Изучение рыночных цен земельных участков населенных пунктов позволило выделить группы населенных пунктов с различными по составу ценовыми зонами[1]:

Ценовые зоны рынка земельных участков средних, больших, крупных и крупнейших городов

Ценовые зоны рынка земельных участков малых городов

Ценовые зоны рынка земельных участков посёлков городского типа

Ценовые зоны рынка земельных участков сельских населённых пунктов

1Территориальные границы ценовых зон обусловлены различными природными, политическими и техногенными факторами.

Границы цен нечеткие, условные; внутри зон цены неравномерны.

Корректировки при оценке квартиры, корректировки при оценке земельных участков, корректировки при оценке недвижимости сравнительным подходом, корректировки при оценке квартиры сравнительным подходом, корректировки при оценке, корректировки при оценке недвижимости, корректировки на торг, корректировки на местоположение при оценке недвижимости, корректировки на вид разрешенного использования земельных участков, корректировки на материал стен, корректировки на местоположение, корректировки на коммуникации для земельных участков, корректировки на земельный участок, корректировки на местоположение земельного участка, корректировки на площадь земельного участка, корректировки при оценке оборудования, корректировки на кухню, корректировки на площадь земельного участка, корректировки при оценке недвижимости, корректировки при оценке квартиры сравнительным подходом, на сколько дороже квартира с балконом лоджией, на сколько дороже квартира с мебелью, на сколько дороже квартира с балконом, на сколько дороже дом, Корректировки рыночной стоимости при оценке недвижимости, Скидка на торг недвижимости март 2016, Скидка на уторгование март 2016, Корректировка рыночной стоимости 2016 март, Корректировка стоимости недвижимости 2016, Анализ влияния общей политической и социально-экономической обстановки на рынок недвижимости март 2016, Корректировка рыночной стоимости недвижимости, Корректировка рыночной стоимости коммерческой недвижимости, Корректировка рыночной стоимости жилой недвижимости, Корректировка рыночной стоимости квартир, Корректировка рыночной стоимости жилых домов, Корректировка рыночной стоимости производственной складской недвижимости, Корректировка рыночной стоимости торговой и офисной недвижимости, Корректировка рыночной стоимости земельных участков, Корректировка на Разрешенное использование земельного участка, корректировка на местоположение земельного участка, корректировка на целевое назначение категорию земельного участка, корректировка на площадь земельного участка, корректировка на площадь здания, корректировка на площадь торгового помещения, корректировка на площадь офисного помещения, корректировка на площадь торгового помещения, корректировка на площадь квартиры, корректировка на площадь кухни, Корректировка на наличие мебели техники оборудования в стоимости недвижимости, Сроки продажи недвижимости жилой офисной торговой складской, Сроки ликвидности недвижимости, Корректировка на назначение использование зданий помещений, Программа для оценки стоимости простая недорогая, Программа оценки недвижимости простая недорогая, Переход на вторичный рынок — скидка, Корректировка на Износ отделки и инженерных коммуникаций квартиры индивидуального жилого дома, Корректировка на Износ квартиры индивидуального жилого дома, Корректировка на Класс качества отделки квартир и жилых домов, Корректировка на Тип и количество санузлов квартиры, Корректировка на санузлы квартиры, Корректировка на Балкон, корректировка на лоджию, Корректировка стоимости на Балкон, корректировка стоимости квартиры на лоджию, Корректировка на Изолированность жилых комнат квартиры, Корректировка на Коммуникации квартиры, корректировка на Общую площадь квартиры, Корректировка на Высоту потолков квартиры, Корректировка на Долевую общую собственность квартиры, Корректировка на Вид из окон квартиры, Корректировка на панорамный вид, корректировка на выход на улицу, Корректировка на Этаж квартиры, Корректировка на Лифт, Корректировка на Мусоропровод, Корректировка на Охрану дома и придомовой территории, Корректировка на Благоустройство придомовой территории, Корректировка на Транспортную доступность, Корректировка на близость к метро автобусным остановкам, Корректировка на близость к береговой линии, Корректировка на близость к центру, Корректировка на Местоположение квартир в посёлках городского типа, Корректировка на Местоположение квартир в малых городах, на Местоположение квартир в крупных и крупнейших городах, Корректировка на Красную линию зданий и помещений, Корректировка на Красную линию земельных участков, Скидка на торг коммерческой недвижимости, Скидка на торг жилой недвижимости, Скидка на торг земельных участков, Корректировка на Материал стен конструкцию жилого дома, Корректировка на Износ и техническое состояние жилого дома квартиры, Коридорный коэффициент, Коэффициент арендопригодной площади, Корректировка на Коммуникации земельных участков, Ценовые зоны рынка земельных участков крупнейших больших крупных и средних городов, Ценовые зоны рынка земельных участков сельских населённых пунктов, Ценовые зоны рынка земельных участков посёлков городского типа ПГТ, Ценовые зоны рынка земельных участков малых городов, Группы ценовых зон земельных участков городов и населенных пунктов, ценовое зонирование земельных участков поселений, Доля земли в цене комплекса недвижимости, Доля земли в цене единого объекта недвижимости, Доля улучшений в цене единого объекта недвижимости, Доля улучшений в цене единого комплекса недвижимости, Корректировка на Масштаб размер общую площадь земельных участков, Корректировка на Качество внутренней и наружной отделки, Корректировка на Встроенное пристроенное помещение отдельно стоящее здание, Территориальные коэффициенты земельных участков по области, Региональные коэффициенты земельных участков по области, Корректировка на Этаж квартиры, Корректировка на Этаж офисного помещения, Корректировка на Право аренды право собственности земельных участков, Корректировка на Класс качества складских и производственных зданий и помещений, Корректировка на Класс качества зданий и помещений, Корректировка на конструкцию зданий и помещений, Корректировка на Неотапливаемые отапливаемые складские и производственные здания и помещения, Корректировка на Физический износ, корректировка на общий износ, Эффективность арендопригодных площадей коммерческих зданий и помещений, Корректировка на арендопригодную площадь складских зданий и помещений, Корректировка на арендопригодную площадь офисных зданий и помещений, Прибыльность инвестиций в новое строительство объектов недвижимости, Предпринимательская прибыль рыночная, Предпринимательская прибыль при оценке торговых зданий, Предпринимательская прибыль при оценке офисных зданий, Предпринимательская прибыль при оценке складских зданий, Предпринимательская прибыль при оценке производственных зданий, прибыль предпринимателя рыночная, прибыль предпринимателя при оценке торговых зданий, прибыль предпринимателя при оценке офисных зданий, прибыль предпринимателя при оценке складских зданий, прибыль предпринимателя при оценке производственных зданий, прибыль инвестора, прибыль инвестора средняя рыночная, прибыль застройщика средняя рыночная, прибыль девелопера средняя рыночная, доходность инвестиций рыночная, норма доходности инвестиций, норма прибыли застройщика, норма прибыли инвестора, Рентабельность активов по отраслям экономики, прибыльность активов по отраслям экономики, Операционные расходы при управлении коммерческой недвижимостью, операционные расходы при сдаче в аренду недвижимости, операционные расходы при сдаче в аренду офисной недвижимости, операционные расходы при сдаче в аренду торговой недвижимости, операционные расходы при сдаче в аренду складской недвижимости, Коэффициент капитализации коммерческой недвижимости средний рыночный, Коэффициент капитализации торговой недвижимости средний рыночный, Коэффициент капитализации офисной недвижимости средний рыночный, Коэффициент капитализации складской недвижимости средний рыночный, ставка капитализации коммерческой недвижимости средняя рыночная, Территориальные коэффициенты рыночных цен земельных участков, Цены земельных участков городов и поселков области, территориальные коэффициенты земельных участков населенных пунктов Чувашской Республики, территориальные коэффициенты земельных участков населенных пунктов Рязанской области, территориальные коэффициенты земельных участков населенных пунктов Тульской области, территориальные коэффициенты земельных участков населенных пунктов Кировской области, Территориальные коэффициенты земельных участков населенных пунктов Нижегородской области …

— более 350 корректировок рыночной стоимости недвижимости (земельных участков, коммерческой недвижимости, квартир, жилых домов) Вы можете просмотреть в разделе «Статистика рынка. Поквартальная статистика»

средние по численности населения города, где цена квадратного метра меньше 1.500 евро

В Блуа цена квадратного метра жилья составляет 1.384 евро. В Кастр-Мазаме и Сен-Кантен ещё дешевле – 1.200 и 1.077 евро соответственно… Как сообщают нотариусы, средняя цена квадратного метра вторичной квартиры не превышает отметки в 1.500 евро в более чем 130-ти средних по численности населения городах. Заметим, что все эти города входят в число населённых пунктов, на которые распространяет своё действие программа Action Coeur de Ville, имеющая своей целью обновить городские центры посредством предоставления налоговых преимуществ собственникам ветхого жилья в обмен на их обязательство провести его реконструкцию. Средние цены нотариусы рассчитали на основе анализа данных, указанных в договорах купли-продажи домов и квартир.

Между 2018 и 2019 годами средняя цена квартиры в средних по численности населения городах выросла на 1.92%. Для сравнения, в целом по стране указанная величина прибавила 5.2%. «В 222-х городах, на которые распространяется программа Action Coeur de Ville средняя цена квадратного метра растёт медленнее, чем на национальном рынке», – отмечает директор международной компании «КОФРАНС САРЛ» Виталий Архангельский. Таким образом, эти города избежали тех скачков цен, которые наблюдались в метрополиях перед санитарным кризисом. Более того, в некоторых из них и вовсе происходило снижение цен. Так, в коммунах Саргемин, Седан, Кале и Обенас они снизились на 18%, 13%, 7% и 6% соответственно.

Самые бюджетные цены в Руане, Бурже, Родезе, Ангулеме…

В некоторых средних по численности населения городах квартиры в два раза дешевле, чем в таких метрополиях, как Нант, Страсбург и Лилль. Вот, например, в Руане в прошлом году средняя цена квадратного метра была равна 870 евро. В Бурже, Ангулеме и Родезе – 1.230, 1.139 и 1.386 евро.

Недорогие дома в Бриве, Эврё и Авиньоне…

Ну, а что дома? В Брайв-ла-Гайярд и Эвре средняя цена покупки дома составляет 131.500 и 143 тыс. евро соответственно. В Авиньоне дороже – 182.500 евро. Но всё-таки меньше, чем в целом по стране – 200 тыс. евро

Информация о районе — Официальный сайт Администрации Санкт‑Петербурга

СПРАВКА О РАЙОНЕ

Территория района — 2146,88 га
Численность наличного населения — 195,1 тыс. человек
Плотность населения — 13,3 человека на 1 кв. км.
Общая жилая площадь — 4120 тыс. кв. метров.
Количество зданий — 1911

в том числе:

   · жилых — 1189

   · нежилых — 722

   · зданий, построенных до 1917 года — 812
Протяженность дорог — 86,9 км
Количество предприятий и организаций в районе — 18168
Количество крупных и средних предприятий — 354, из них промышленных — 46.

Физическая культура и спорт

Около 15,5 тысяч василеостровцев занимаются спортом в 103 спортивных клубах и коллективах физкультуры, действуют 60 спортивных площадок.

Социальная защита населения.

Доля жителей старше трудоспособного возраста в численности населения района составляет 22%, 41,8% жителей района являются получателями пенсий и пособий.

В структуре ГУ «Центр социального обслуживания населения»

— 20 отделений социального обслуживания на дому;

— 4 специализированных отделения социальной помощи на дому;

— отделение срочной социальной помощи на дому;

— отделение срочной социальной помощи детям-инвалидам и их семьям.

В районе проживают: 779 инвалида войны, 3472 участника войны, 4153 труженика блокадного Ленинграда, 10833 жителя блокадного Ленинграда, 414 многодетных семей, 4371 пенсионера, достигших 80 лет, 591 пенсионеров, достигших 90 лет, 6 — столетних пенсионеров, 11 Героев труда, 1 кавалер ордена Славы трех степеней, 1 Герой Советского Союза.

Промышленность

В исторически сформировавшихся в конце 18-начале 19 веков промышленных зонах: на юге Васильевского острова, по реке Смоленке, на острове Декабристов (Голодай) в настоящее время работают более 40 крупных и средних предприятий.

Это старейшие, известные не только в России, но и за ее пределами предприятия черной металлургии (ОАО «Сталепрокатный завод»), машиностроения (ОАО «Севкабель», ОАО «Электроаппарат», ОАО «Пневматических машин и гидроаппаратуры», ЗАО «ЭЛЭС», ЗАО «РЕДЭС ЛТД»), судостроения (ОАО «Балтийский завод», ОАО «Морской завод «Алмаз»), приборостроения (ОАО «Морион», ЗАО «Завод им.Козицкого»), полиграфии (ОАО «Полиграфоформление», ГУП «Картографическая фабрика ВСЕГЕИ», СПб Типография №1 Всероссийского объединения «Наука»), кожевенной (ОАО «Кожа»), меховой (ОАО «Рот-Фронт»), пищевой (ОАО «Петро», ОАО «Хлебозавод Василеостровского завода», ОАО «Невские берега»), швейной (ЗАО «Невский стиль») и других отраслей. Численность работающих в промышленности района около 20 тысяч человек,

Образование и культура

В образовательных учреждениях района обучается более 20000 детей

Из 36 общеобразовательных школ района 6 школ работает по гимназическим программам, 11 школ с углубленным изучением отдельных предметов.

46 детских садов, из которых 18 оздоровительных, и 1 детский сад посещают 5,0 тыс. детей.

В 8 учреждениях дополнительного образования занимается более 11.000 детей. В 705 кружках, объединениях, секциях ребята обучаются различным видам творческой деятельности.

В учреждениях района работают более 3000 педагогов, из них 500 человек имеют звание «Заслуженный учитель РФ» и «Почетный работник образования».

Наградами разного уровня отмечена треть педагогов. 7 докторов, 24 кандидата наук, 12 аспирантов преподают в школах района.

Единая библиотечная система включает в себя 10 библиотек, из них 7 взрослых и 3 детских.

Ежегодно в библиотеки посещает более 50000 жителей района и города, выдается более 1 млн. экземпляров литературы. Книжный фонд ЦБС составляет около 900000 экземпляров книг, брошюр.

Определение среднего значения для населения

— Статистика Как к

Статистические определения> Среднее по совокупности

Среднее определение населения

Кривая нормального распределения, показывающая среднее значение 15.

Среднее значение генеральной совокупности — это среднее значение характеристики группы. Группа может быть человеком, предметом или предметом, например «все люди, живущие в Соединенных Штатах» или «все владельцы собак в Джорджии». Характеристика — это просто предмет интереса. Например:

В школе с 1013 учениками средний средний балл составляет 3.1.
Собаки, которых видели в определенной ветеринарной практике, в среднем весят 38 фунтов.
Книг в публичной библиотеке одной школы проверяют в среднем 7 раз в год.

В статистике на самом деле редко можно вычислить среднее значение для генеральной совокупности. Это потому, что спрашивать о чем-то все население обычно непомерно дорого или занимает слишком много времени. Например, одна ветеринарная клиника, вероятно, ведет учет веса всех домашних животных, которые входят в дверь, что позволяет вам рассчитать средний вес собаки для этой практики (т.е. население означает для этой практики). Но если бы вы работали в компании по производству кормов для домашних животных, которая хотела знать средний вес собаки, вы не смогли бы отследить и взвесить всех 70–80 миллионов собак в США. Вам нужно будет взять образец (небольшую часть популяции собак) и взвесить его. Затем вы можете использовать эту цифру для получения приблизительного среднего значения для населения в .

Символ

Среднее значение генеральной совокупности — μ.

Формула

Формула для определения среднего для генеральной совокупности:
μ = (Σ * X) / N
, где :
Σ означает «сумму.»
X = все отдельные элементы в группе.
N = количество элементов в группе.

Типовой вопрос: Все 57 обитателей дома престарелых были опрошены, чтобы узнать, сколько раз в день они едят.
1 разовое питание (2 человека)
2-разовое питание (7 человек)
3-разовое питание (28 человек)
4-разовое питание (12 человек)
5-разовое питание (8 человек)
Каково среднее по населению количество приемов пищи в день?
Решение:
Шаг 1. Просуммируйте все ваши значения X.Это Σ X часть формулы среднего численного значения.
1 + 1 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 + 4 5 + 5 + 5 + 5 + 5 + 5 + 5 + 5 = 188.
Примечание. Вы также можете суммировать это с помощью следующей формулы:
(1 * 2) + (2 * 7) + (3 * 28) + (4 * 12) + (5 * 8) = 188.

Шаг 2: Разделите свой ответ на Шаг 1 количеством элементов в вашем наборе данных. Всего 57 человек, поэтому:
188/57 = 3.29824561404
Это в среднем 3,3 приема пищи на человека в день.
Среднее значение по совокупности 3,3.

Вычисление среднего значения для генеральной совокупности должно показаться знакомым. Вы просто берете среднее значение, используя ту же формулу, которую вы, вероятно, выучили в основной математике (только с другими обозначениями). Однако следует позаботиться о том, чтобы рассчитывать среднее значение для генеральной совокупности (всей группы), а не для выборки (части группы). Символы для двух различаются:
Символ среднего значения для совокупности = μ
Символ среднего выборочного значения = x 000

Далее : Разница между статистикой и параметром

Ссылки

Бейер, В.H. Стандартные математические таблицы CRC, 31-е изд. Бока Ратон, Флорида: CRC Press, стр. 536 и 571, 2002.
Агрести А. (1990) Анализ категориальных данных. Джон Вили и сыновья, Нью-Йорк.
Vogt, W.P. (2005). Словарь статистики и методологии: Нетехническое руководство для социальных наук. МУДРЕЦ.
Wheelan, C. (2014). Голая статистика. W. W. Norton & Company

————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

FAQ: Сравнение моделей RE и PA

В чем разница между случайными эффектами и усредненными по совокупности
оценщики?

Заголовок		Сравнение моделей RE и PA
Автор		Уильям Срибни, StataCorp

Оценки случайных эффектов (или другие оценки для конкретных кластеров) соответствуют
модель

 Pr (Y _ij = 1 | X _ij, u _i) = F (X _ij b + u _i)

тогда как оценки среднего населения соответствуют модели:

 Pr (Y _ij = 1 | X _ij) = G (X _ij b *)

Тонкость в том, что b и b * — разные параметры популяции.Следовательно, оценщики оценивают разные вещи. На практике,
однако b и b * часто очень близки.

Модель, усредненная по совокупности, НЕ полностью определяет распределение
численность населения. Модель, специфичная для кластера, полностью определяет распределение
(u _i либо задано распределение, т. е. случайные эффекты
модель — или считается фиксированной, как X _ij — т.е.
модель с фиксированными эффектами). Модель, усредненная по совокупности, определяет только
маржинальное распределение.Следовательно, термин «маргинальный» часто используется.
для оценок GEE.

Тонкую разницу между b и b * лучше всего объяснить на примере.

Пример с логитом

Предположим, вы смотрите на

 Результат Y _ij: занятость / безработица
    
        Predictor X _ij: женат / холост

Затем в рамках кластерной модели

 логит Pr (Y _ij = 1 | X _ij, u _i) = a + X _ij b + u _i

отношение шансов

 Pr (Y _ij = 1 | X _ij = 1, u _i) / Pr (Y _ij = 0 | X _ij = 1, u _i)
        ИЛИ _cs = -------------------------------------------- = ехр (б)
                 Pr (Y _ij = 1 | X _ij = 0, u _i) / Pr (Y _ij = 0 | X _ij = 0, u _i)

представляет собой вероятность того, что человек будет трудоустроен в браке по сравнению с
шансы, что ТО ЖЕ человек будет трудоустроен, если не женат.

В рамках модели, усредненной по совокупности

 логит Pr (Y _ij = 1 | X _ij) = a + X _ij b *

отношение шансов

 Pr (Y _ij = 1 | X _ij = 1) / Pr (Y _ij = 0 | X _ij = 1)
        ИЛИ _pa = ------------------------------------ = exp (b *)
                 Pr (Y _ij = 1 | X _ij = 0) / Pr (Y _ij = 0 | X _ij = 0)

представляет шансы СРЕДНЕГО женатого человека быть занятым по сравнению
с вероятностью трудоустройства СРЕДНЕГО неженатого человека.

Вместо того чтобы сказать «СРЕДНИЙ», я иногда говорю нечетко и говорю
вероятность того, что женатый человек, «выбранный наугад», будет принят на работу
по сравнению с шансами другого неженатого человека «
случайный ».

Позвольте мне теперь показать, что b и b *, в общем, разные популяции.
параметры.

Вот мое определение РАСПРЕДЕЛЕНИЯ населения. (Это НЕ
набор данных.) Все население состоит из пяти субъектов:

 субъект i j X _ij u _i Z _ij Pr _cs Pr _pa
        --------- --- ---- ---- ----- ------ ------
            1 1 0-0.2 -0,10 0,4750 0,5249
            1 2 1 -0,2 0,50 0,6225 0,6674
            2 1 0 -0,1 -0,00 0,5000 0,5249
            2 2 1 -0,1 0,60 0,6457 0,6674
            3 1 0 0,0 0,10 0,5250 0,5249
            3 2 1 0,0 0,70 0,6682 0,6674
            4 1 0 0,1 0,20 0,5498 0,5249
            4 2 1 0,1 0,80 0,6900 0,6674
            5 1 0 0,2 0.30 0,5744 0,5249
            5 2 1 0,2 0,90 0,7109 0,6674

Здесь Z _ij = a + b * X _ij + u _i, при a = 0,1, b
= 0,6 и u _i, как указано.

Специфическая для кластера вероятность Pr _cs определяется выражением

 Pr _cs = exp (Z _ij) / (1 + exp (Z _ij))

Для этой совокупности вероятность, усредненная по совокупности, Pr _pa,
— это просто среднее значение Pr _cs для каждого X _ij.То есть,

Pr _pa (X _ij = 1)	=	(1/5) *		Pr _CS	(x _ij = 1)

	=	(1/5) *	(0,6225 + 0,6457 + 0,6682 + 0,6900 + 0,7109)

	=	0,6674

Отношение шансов для конкретного кластера = exp (b) = exp (0.6) = 1,8221.

Это, конечно, то же самое, что и отношение шансов, вычисленное для субъекта:

 Субъект 1: (0,6225 / (1 - 0,6225)) / (0,4750 / (1 - 0,4750)) = 1,8221
        
        Субъект 2: (0,6457 / (1 - 0,6457)) / (0,5000 / (1 - 0,5000)) = 1,8221
        
        Субъект 3: (0,6682 / (1 - 0,6682)) / (0,5250 / (1 - 0,5250)) = 1,8221
        
        Субъект 4: (0,6900 / (1 - 0,6900)) / (0,5498 / (1 - 0,5498)) = 1,8221
        
        Тема 5: (0,7109 / (1 - 0,7109)) / (0,5744 / (1 - 0.5744)) = 1,8221

Отношение шансов, усредненное для населения, составляет

 exp (b *) = (0,6674 / (1 - 0,6674)) / (0,5249 / (1 - 0,5249)) = 1,8169

Решение для b * дает

 б * = 0,5972

так что b * ближе к нулю, как предсказывает теория (см. Neuhaus
документы).

b и b * выше — ИСТИННЫЕ параметры популяции, а не оценки.

Если бы у нас был набор данных, состоящий из выборки из этого распределения населения,
и мы использовали xtgee
в этом наборе данных (с логит-ссылкой и биномиальным распределением),
xtgee будет оценивать b *.Если бы мы использовали обычный
логит, мы
также будет оценивать b * (хотелось бы указать
vce (кластер
clustvar ) вариант для корректировки стандарта
ошибки в этом случае).

Если мы использовали клогит
на этом наборе данных или оценщиком логита случайных эффектов (тот, который предполагает
нормально распределенные u _i), мы будем оценивать b.

(В сторону: оценка логита случайных эффектов, описанная в статьях Нейгауза).
предполагает распределение для u _i, отличное от распределения
В Stata реализована логит-оценка случайных эффектов.Моя теория обсуждения
здесь предполагается, что используется «правильное» распределение
u _и. Я не хочу отвлекаться на эту тему, но
оценщики случайных эффектов, которые предполагают различные распределения для
u _и — технически разные оценщики; следовательно, есть еще
чем одна «логит-оценка случайных эффектов».)

Здесь b и b * — почти одно и то же число (b = 0,6 и b * = 0,5972), поэтому
легко скрыть тот факт, что специфичные для кластера и
Оценщики, усредненные по совокупности, оценивают различные параметры.В
в других случаях разница может быть больше, поэтому важно сохранить
в виду, какой из них вы оцениваете.

Суть для тех, кто думает об использовании оценщика GEE, — это
подумайте, имеет ли смысл процедура усреднения для типа
вывод, который вы хотите сделать. Если вы хотите оценить, как брак делает
человек собрался и устроился на работу (или оставил это супругу
чтобы принести продукты домой), затем вы хотите пойти после b. Если ты хочешь
посмотрите на занятость среднего женатого человека по сравнению со средним
неженатый человек, то хочешь пойти после б *.

Иногда вы можете утверждать, что b * и b должны быть близкими, поэтому различие
делать не стоит. Но вам лучше быть уверенным в своих аргументах.
Нулевая корреляция (u _i = 0) делает их одинаковыми; большой
Var (u _i) увеличивает разницу.

Список литературы

Neuhaus J. M. 1992.: Статистические методы для продольных и кластерных планов с двоичными
ответы. Статистические методы в медицинских исследованиях 1: 249–273.

Neuhaus, J. M., J. D. Kalbfleisch и W. W. Hauck. 1991.: Сравнение подходов, ориентированных на конкретные кластеры, и подходов, усредненных по популяции для
анализ коррелированных двоичных данных.
Международный статистический обзор 59: 25–35.

Население США (2021 г.) — Worldometer

Примечания

Счетчик Население США (живое) показывает постоянно обновляемую оценку текущего населения Соединенных Штатов Америки, полученную с помощью алгоритма Worldometer RTS, который обрабатывает данные собраны из Отдела народонаселения ООН.

График Население Соединенных Штатов (1950 — 2019) показывает общую численность населения по состоянию на 1 июля каждого года, с 1950 по 2019 год.

На графике Годовой темп роста населения показаны годовые процентные изменения численности населения регистрировалось 1 июля каждого года с 1951 по 2019 год. Это значение может отличаться от % изменения за год , показанного в исторической таблице, которая показывает эквивалентное процентное изменение за последний год, предполагая однородное изменение за предыдущий пятилетний период.

Определения

Год : по состоянию на 1 июля указанного года.

Население : Общая общая численность населения (обоих полов и всех возрастов) в стране по состоянию на 1 июля года, указанная по оценке Отдела народонаселения Департамента по экономическим и социальным вопросам Организации Объединенных Наций. Перспективы народонаселения мира: редакция 2019 г. Для прогнозируемых лет используется вариант средней рождаемости ООН.

Подробнее Определения …

Годовое изменение в% : На 2019 год: процентное изменение общей численности населения за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года).Для всех остальных лет: эквивалент годового процентного изменения за последний год, предполагающий однородное изменение за предыдущий пятилетний период, рассчитанный путем обратного сложения.

Годовое изменение : На 2019 год: абсолютное изменение общей численности населения (увеличение или уменьшение количества людей) за последний год (с 1 июля 2018 года по 30 июня 2019 года). Для всех остальных лет: среднегодовое численное изменение за предыдущий пятилетний период.

Мигрантов (нетто) : Среднее годовое количество иммигрантов за вычетом количества эмигрантов за предыдущий пятилетний период (с 1 июля по 30 июня начального и последнего года) или последующий пятилетний период (за 2016 год). данные).Отрицательное число означает, что эмигрантов больше, чем иммигрантов.

Средний возраст : возраст, при котором население делится на две численно равные группы: половина людей старше указанного среднего возраста, а половина моложе. Этот параметр указывает возрастное распределение.

Коэффициент фертильности : (Общий коэффициент фертильности, или СКР), выражается в количестве детей на женщину. Он рассчитывается как среднее количество детей, которые в среднем будет иметь женщина в репродуктивном периоде (от 15 до 49 лет), исходя из текущих показателей фертильности для каждой возрастной группы в стране и при условии, что она не подвержена смертности.

Плотность (P / км²) : (Плотность населения) Население на квадратный километр (км²).

Городское население% : Городское население как процент от общей численности населения.

Городское население : Население, проживающее в районах, классифицируемых как городские в соответствии с критериями, используемыми каждой страной.

Доля страны в мировом населении : Общая численность населения страны в процентах от общей численности населения мира на 1 июля указанного года.

Население мира : Общее население мира на 1 июля указанного года.

Глобальный рейтинг : США занимают позицию в списке всех стран мира, ранжированных по численности населения (от самой высокой до самой низкой) по состоянию на 1 июля указанного года.

Общие статистические формулы — статистические решения

Статистические формулы используются для вычисления значений, связанных со статистическими концепциями или анализами. Здесь мы обсудим общие формулы и их значение.

Термин «среднее значение совокупности», который представляет собой средний балл совокупности по заданной переменной, представлен как:

μ = (Σ X _i) / N

Символ «μ» представляет среднее значение генеральной совокупности. Символ «Σ X _i» представляет собой сумму всех оценок, имеющихся в популяции (скажем, в этом случае) X ₁ X ₂ X ₃ и так далее. Символ «N» обозначает общее количество людей или заболевших в популяции.

Стандартное отклонение совокупности — это мера разброса (изменчивости) оценок по заданной переменной и представлена как:

σ = sqrt [Σ (X _i — μ) ² / N]

Символ «σ» представляет стандартное отклонение генеральной совокупности.Термин «sqrt», используемый в этой статистической формуле, означает квадратный корень. Термин «Σ (X _i — μ) ²», используемый в статистической формуле, представляет собой сумму квадратов отклонений баллов от их среднего значения по совокупности.

Дисперсия генеральной совокупности — это квадрат стандартного отклонения генеральной совокупности и представлена следующим образом:

σ ² = Σ (X _i — μ) ² / N

Символ «σ ^2» представляет дисперсию генеральной совокупности.

Среднее значение выборки — это средний балл выборки по заданной переменной, который представлен следующим образом:

x_bar = (Σ x _i) / n

Термин «x_bar» представляет собой выборочное среднее. Символ «Σ x _i», используемый в этой формуле, представляет собой сумму всех оценок, присутствующих в выборке (скажем, в данном случае) x ₁ x ₂ x ₃ и так далее. Символ «n» обозначает общее количество людей или наблюдений в выборке.

Статистика, называемая стандартным отклонением выборки, является мерой разброса (изменчивости) оценок в выборке по заданной переменной и представлена следующим образом:

s = sqrt [Σ (x _i — x_bar) ² / (n — 1)]

Термин «Σ (x _i — x_bar) ²» представляет собой сумму квадратов отклонений оценок от выборочного среднего.

Дисперсия выборки представляет собой квадрат стандартного отклонения выборки и представлена как:

с ² = Σ (x _i — x_bar) ² / (n — 1)

Символ «s ²» представляет дисперсию выборки.

Стандартное отклонение объединенной выборки — это взвешенная оценка разброса (изменчивости) по нескольким выборкам. Представлен:

s _p = sqrt [(n ₁ — 1) * s ₁ ² + (n ₂ — 1) * s ₂ ²] / (n ₁ + n ₂ — 2)]

Термин «s _p» представляет стандартное отклонение объединенной выборки. Термин «n ₁» представляет размер первой выборки, а термин «n ₂» представляет размер второй выборки, которая объединяется с первой выборкой.Термин «s ₁ ²» представляет дисперсию первой выборки, а «s ₂ ²» представляет дисперсию второй выборки.

Intellectus позволяет провести и интерпретировать анализ за считанные минуты. Щелкните ссылку ниже, чтобы создать бесплатную учетную запись, и начните анализировать свои данные прямо сейчас!

Statistics Solutions может помочь с количественным анализом, помогая разработать методологию и главы с результатами. Услуги, которые мы предлагаем, включают:

План анализа данных

Измените свои исследовательские вопросы и нулевые / альтернативные гипотезы

Напишите план анализа данных; указать конкретную статистику для ответа на вопросы исследования, допущения статистики и обосновать, почему они являются подходящей статистикой; предоставить ссылки

Обоснуйте размер вашей выборки / анализ мощности, предоставьте ссылки

Объясните вам план анализа данных, чтобы вы чувствовали себя комфортно и уверенно.

Два часа дополнительной поддержки у вашего статистика

Раздел количественных результатов (Описательная статистика, двумерный и многомерный анализ, моделирование структурных уравнений, анализ пути, HLM, кластерный анализ)

Чистый и кодовый набор данных

Проведение описательной статистики (т.е., среднее значение, стандартное отклонение, частота и процент, в зависимости от случая)

Проведите анализ для изучения каждого из вопросов вашего исследования

Результаты повторной записи

Предоставить APA 6 ^{-е издание}, таблицы и рисунки

Объясните выводы главы 4

Постоянная поддержка всей статистики по главам результатов

Пожалуйста, позвоните по номеру 727-442-4290, чтобы запросить расценки на основе специфики вашего исследования, расписания с использованием календаря на его странице или по электронной почте [адрес электронной почты защищен]

Определение населения

Что такое население?

В статистике совокупность — это весь пул, из которого берется статистическая выборка.Популяция может относиться ко всей группе людей, объектов, событий, посещений больниц или измерений. Таким образом, можно сказать, что популяция — это совокупное наблюдение за субъектами, сгруппированными по общему признаку.

В отличие от выборки, при проведении статистического анализа по генеральной совокупности нет стандартных ошибок, которые нужно сообщить, то есть потому, что такие ошибки сообщают аналитикам, использующим выборку, насколько их оценка может отклоняться от истинного значения генеральной совокупности. Но поскольку вы работаете с истинным населением, вы уже знаете истинную ценность.

Организация Объединенных Наций провозгласила 11 июля Всемирным днем народонаселения.

Основы населения

Популяцию можно определить по любому количеству характеристик внутри группы, которые статистики используют, чтобы делать выводы об объектах исследования. Популяция может быть неопределенной или конкретной. Примеры населения (неопределенное определение) включают количество новорожденных в Северной Америке, общее количество технологических стартапов в Азии, средний рост всех кандидатов на экзамен CFA в мире, средний вес U.С. налогоплательщики и тд.

Население также может быть определено более конкретно, например, количество новорожденных в Северной Америке с карими глазами, количество стартапов в Азии, которые потерпели неудачу менее чем за три года, средний рост всех женщин-кандидатов на экзамен CFA, средний вес всех Налогоплательщики США старше 30 лет, в том числе.

В большинстве случаев статистики и исследователи хотят знать характеристики каждой сущности в популяции, чтобы сделать наиболее точный вывод.Однако в большинстве случаев это невозможно или непрактично, поскольку совокупность обычно довольно велика.

Например, если компания хочет знать, удовлетворен ли каждый из ее 50 000 клиентов, обслуживаемых в течение года, звонить каждому из клиентов по телефону для проведения опроса может быть сложно, дорого и непрактично. Поскольку характеристики каждого человека в популяции невозможно измерить из-за ограничений по времени, ресурсам и доступности, проводится выборка из этой совокупности.

10 миллиардов

Ожидается, что численность населения мира вырастет к середине 21 века.

Выборки населения

Выборка — это случайный выбор членов совокупности. Это меньшая группа, составленная из населения, которая имеет характеристики всего населения. Наблюдения и выводы, сделанные на основе данных выборки, относятся к населению.

Информация, полученная из статистической выборки, позволяет статистикам выдвигать гипотезы о большей совокупности.В статистических уравнениях генеральная совокупность обычно обозначается прописными буквами N , а выборка обычно обозначается строчными буквами n.

Параметры населения

Параметр — это данные, основанные на генеральной совокупности. Статистические данные, такие как средние значения и стандартные отклонения, взятые из совокупности, называются параметрами совокупности. Среднее значение и стандартное отклонение для совокупности обозначаются греческими буквами µ и σ соответственно.

Стандартное отклонение — это вариация в совокупности, выведенная из вариации в выборке. Когда стандартное отклонение делится на квадратный корень из числа наблюдений в выборке, результат называется стандартной ошибкой среднего.

В то время как параметр является характеристикой генеральной совокупности, статистика является характеристикой выборки. Логическая статистика позволяет вам сделать обоснованное предположение о параметре совокупности на основе статистики, вычисленной на основе выборки, случайно взятой из этой совокупности.

Ключевые выводы

В статистике генеральная совокупность — это весь пул, из которого берется статистическая выборка.
Примерами популяций могут быть количество новорожденных в Северной Америке, общее количество технологических стартапов в Азии, средний рост всех кандидатов на экзамен CFA в мире, средний вес налогоплательщиков США и т. Д.
Популяции можно сравнить с образцами.

Пример населения в реальном мире

Например, предположим, что производитель джинсовой одежды хочет проверить качество вышивки на своих синих джинсах, прежде чем отправлять их в розничные магазины.Неэкономично проверять каждую пару синих джинсов, производимых производителем (населением). Вместо этого производитель рассматривает всего 50 пар (образец), чтобы сделать вывод о том, была ли вся совокупность сшита правильно.

Planning-Population-NYC Population Facts — DCP

Вот несколько интересных фактов о населении Нью-Йорка:

Нью-Йорк, население которого в июле 2015 года составляло 8 550 405 человек, является самым густонаселенным городом США, более чем в два раза превышающим по площади второй по величине город — Лос-Анджелес.
Примерно 1 из каждых 38 человек, живущих в США, проживает в Нью-Йорке.
В Нью-Йорке самая высокая плотность населения из всех крупных городов США: более 27 000 человек на квадратную милю.
Более 3 миллионов жителей Нью-Йорка являются иностранцами; более четверти прибыли в 2000 году или позже.
Около 2 миллионов жителей Нью-Йорка моложе 18 лет.
В Нью-Йорке проживает больше людей, чем в 40 из 50 штатов США.
В городе Нью-Йорк проживает более двух пятых всего населения штата Нью-Йорк.
С 1990 года население Нью-Йорка выросло более чем на 1 миллион человек.
Средний возраст в 2014 г. в Нью-Йорке составлял 35,8 года, что почти на два года ниже среднего национального показателя в 37,7 года.
Более одной трети населения Нью-Йорка 25 лет и старше имеет степень бакалавра или выше, по сравнению с 30 процентами по стране.
В Нью-Йорке женщин почти на 400 000 больше, чем мужчин.
Каждые 4,4 минуты в Нью-Йорке рождаются.
Каждые 9,1 минуты в Нью-Йорке умирает.
Район Бруклина сам по себе станет 4-м по величине городом в Соединенных Штатах; Куинс также займет 4-е место в национальном масштабе.
Примерно две трети жилых единиц в Нью-Йорке занято арендаторами, что более чем вдвое превышает средний показатель по стране.
Средняя продолжительность поездки для жителей Нью-Йорка составляет чуть более 40 минут, что примерно на 14 минут дольше, чем в среднем по стране.
В Нью-Йорке проживает самое большое китайское население из всех городов за пределами Азии.
В Нью-Йорке проживает больше людей вест-индийского происхождения, чем в любом другом городе за пределами Вест-Индии.
В Нью-Йорке проживает самое большое количество пуэрториканцев из всех городов мира.
В Нью-Йорке проживает больше доминиканцев, чем в любом другом городе мира, за исключением Санто-Доминго.
В Нью-Йорке проживает более 2,4 миллиона выходцев из Латинской Америки, больше, чем в любом другом городе Соединенных Штатов.
В 2014 году численность чернокожего нелегального населения Нью-Йорка составляла 1,89 миллиона человек, что более чем вдвое превышает численность любого другого города США.
Половина жителей Нью-Йорка говорит дома не на английском языке.
В Нью-Йорке говорят на более чем 200 языках.

Визуализация среднего возраста населения в каждой стране

Лишь немногие компании когда-либо соответствуют требованиям листинга глобальных фондовых бирж, но усилия по листингу того стоят.

В 2019 году Newmont произвела 6,3 млн унций золота и получила чистую прибыль в размере 2,9 млрд долларов США и вернула акционерам 1,4 млрд долларов США в качестве дивидендов.

В этой инфографике Corvus Gold рассматриваются требования и этапы, с которыми может столкнуться горнодобывающая компания на своем пути от месторождения полезных ископаемых до глобальной горнодобывающей компании.

Шансы открытия

На поверхности Земли 510 миллионов км ² (196 900 000 квадратных миль), а толщина коры составляет в среднем 40 километров (24 мили).Где-то там лежат следующие залежи золота.

Компании по разведке полезных ископаемых используют буровые коронки диаметром 76-320 миллиметров для исследования недр. Самая глубокая скважина — Кольская сверхглубокая скважина протяженностью 12,2 км, (7,6 мили). Однако большинство компаний, занимающихся разведкой полезных ископаемых, редко бурит больше километра.

Найти месторождение золота, не говоря уже об экономическом, все равно, что использовать волос, чтобы найти иголку в пресловутом стоге сена.Чтобы смягчить это, типичная молодая горнодобывающая компания увеличивает свои шансы, создавая портфель объектов недвижимости, которые демонстрируют потенциал благодаря намекам на золото и другие полезные ископаемые, выявленным в результате отбора проб с поверхности, аэромагнитных съемок и исторических данных.

Затем, если копнуть еще глубже, компания может частным образом привлечь капитал для недвижимости, которая показывает потенциал. Оценка свойств этих минералов в значительной степени субъективна, и ее трудно установить. Но если компания захочет привлечь дополнительный капитал для более дорогостоящей разведки, она может подключиться к фондовым биржам.

Канадская Торонто (TSX) и Венчурная фондовая биржа (TSXV) находятся в центре глобального финансирования горнодобывающей промышленности. За последние пять лет компании, котирующиеся на TSX и TSXV, завершили 53% всего мирового финансирования горнодобывающей промышленности на сумму $ 44 млрд через 6 500 транзакций .

Даже идиот может сделать великое открытие и поднять курс акций с трех центов до трех долларов, и эти ребята не получат частное финансирование. Это должно быть публично.
— Росс Бити, основатель, председатель Equinox Gold

Рисковый капитал: требования к листингу TSX-V

В 2020 году на TSXV было 606 компаний, у которых была собственность на золото или собственность, которая показала потенциал для размещения золотого месторождения.Эти компании выполнили минимальный набор требований для доступа к открытым рынкам для дальнейшего финансирования.

На этом этапе горнодобывающая компания, зарегистрированная на бирже, направит капитал для проведения геологического отбора проб и бурения с целью проведения технических исследований, которые могут повысить уверенность в наличии месторождения золота, пригодного для добычи.

Если этот раунд работы приведет к более глубокому пониманию свойства золота, компания может перейти с Уровня 2 на Уровень 1 на TSXV, что позволит ей привлечь дополнительный капитал для увеличения объема технических и экономических исследований.

Требования к листингу TSX Venture:

	TSXV Tier 1	TSXV Tier 2
Требования к собственности	Существенная заинтересованность в собственности уровня 1 *	Значительная доля участия в соответствующей собственности или право на получение значительной доли в соответствующей собственности Доказательства из 100 000 долларов США на геологоразведочные работы на участке за последние три года
Рекомендуемая программа работы
Оборотный капитал	Бизнес-план или рабочая программа 200000 долларов в нераспределенных фондах	Достаточный оборотный капитал для выполнения рабочей программы или бизнес-плана в течение 12 месяцев после листинга в нераспределенных средствах
Чистые материальные активы
Структура капитала	Публичное размещение 1000000 акций 250 публичных акционеров, составляющих 20% выпущенных и находящихся в обращении акций	Публичное размещение 500 000 акций 200 публичных акционеров каждый холдинг пакет акций и отсутствие ограничений на перепродажу своих акций 20% выпущенных и находящихся в обращении акций в руках публичных акционеров
Правление и Правление	Правление и Правление с техническим и достаточным опытом работы в горнодобывающей промышленности
Спонсорство	Спонсор может не требоваться
Прочие критерии	Геологический отчет с рекомендациями рабочей программы

Источник: TMX.Цифры в CDN. * В отношении объекта есть текущие предполагаемые минеральные ресурсы, соответствующие требованиям NI 43-101

На этом этапе компания должна иметь хорошее представление о затратах и методах обеспечения прибыльной работы или ценности ресурсов. Однако первые инвесторы фиксируют прибыль, и необходимы новые, чтобы использовать минеральные ресурсы для добычи полезных ископаемых.

Одно отверстие меняет правила игры. Очень сложно решить, кому это удастся, а кому нет. Это большие ворота, но очень немногие проходят через них.Но вы должны позволить им попробовать.
— Лукас Лундин, председатель, Lundin Group

Финансирование роста: требования к листингу TSX

Для разработки и строительства рудника горнодобывающим компаниям требуются большие суммы на разработку и строительство, что требует другого класса инвесторов и более строгих требований.

В 2020 году на фондовой бирже Торонто было зарегистрировано 133 золотодобывающих компаний, чьей основной добычей металлов является золото и / или которые владеют золотом.Эти компании соответствуют или превосходят набор листинговых требований, установленных биржей.

TSX имеет три категории листинга для эмитентов горнодобывающей промышленности: Exempt Issuers TSX Exempt Issuers, TSX Non-Exempt Producer и TSX Non-Exempt Exploration and Development Stage. Эти требования данных категорий отражают стадию развития эмитента на момент листинга. Эмитенты, освобожденные от уплаты налогов, являются более продвинутыми и поэтому к отчетности предъявляются менее строгие требования.

Требования к листингу TSX:

	TSX без исключения (разведка и разработка)	TSX без исключения (производитель)	TSX без исключения
Требования к объектам недвижимости	Расширенные свойства, подробно описанные в техническом отчете Минимальная доля владения 50%	Доказанные и вероятные запасы на 3 года без принятия решения о производстве	3 лет доказанные и вероятные запасы
Рекомендуемая программа работ		Запуск рудника в эксплуатацию	Горнодобывающие работы коммерческого уровня
Оборотный капитал и финансовые ресурсы		Достаточные средства для ввода рудника в промышленное производство Достаточный оборотный капитал для всех предусмотренных в бюджете расходов	Достаточный оборотный капитал для ведения бизнеса
Чистые материальные активы		4 000 000 долларов США Доказательства прибыльности	7 500 000 долларов США чистые материальные активы; Прибыль до налогообложения от текущих операций в прошлом финансовом году Денежный поток до налогообложения в размере 700000 долларов США в прошлом финансовом году и средний денежный поток до налогообложения в размере 500000 долларов США за последние два финансовых года
Руководство и правление	Руководство, включая совет директоров с надлежащим опытом и техническими знаниями, имеющими отношение к горнодобывающим проектам, а также достаточным опытом работы в публичных компаниях По крайней мере, два независимых директора, генеральный директор, руководитель Финансовый директор, который не является одновременно генеральным директором и корпоративным секретарем
Распределение, рыночная капитализация и публичное размещение	Минимум 1000000 свободно торгуемых акций с рыночной стоимостью 4 000 000 долларов Не менее 300 публичных держателей, каждый с одним лотом правления
Спонсорство
Прочие критерии	Подготовленный руководством прогноз источников и использования средств на 18 месяцев с подробным описанием всех расходов и подписанный финансовым директором		Актуальный подробный технический отчет, подготовленный независимым квалифицированным специалистом

Источник: TMX.Цифры в CDN.

На этом этапе банкиры и юристы настраивают финансирование проекта на основе геолого-экономических исследований. Хорошие условия финансирования могут повысить потенциальную стоимость месторождения полезных ископаемых и привлечь инвесторов.

Но иногда одного этого листинга недостаточно, чтобы компания или проект полностью раскрыли свой потенциал.

Расширяющиеся акционеры: требования к листингу на NASDAQ и NYSE

Компании, которым требуется больше капитала или которые соблюдают правила корпоративного управления в странах, в которых они работают, могут подать заявку на листинг на дополнительных фондовых биржах за пределами своей страны.Есть несколько преимуществ дополнительных объявлений:

Получение прибыли и доступ к большему капиталу
Помощь в совершенствовании структуры корпоративного управления компании
Привлекайте больше и лучше талантов
Повышает репутацию компании

NASDAQ и Нью-Йоркская фондовая биржа (NYSE) могут улучшить доступ к американскому рынку. Всего на биржах NASDAQ и NYSE зарегистрировано всего 76 золотодобывающих компаний .

долларов

	NASDAQ	NYSE
Прибыль до налогообложения	От 0 до 750 000 долларов	2 000 000 долларов
Рыночная капитализация	от 0 до 75 000 000 долларов	2 000 000 долларов
Итого активы и выручка	от 0 до 75 000 000 долларов	н / д
Рыночная стоимость публичного размещения	От 3 000 000 до 20 000 000 долларов	100 000 000 долларов США или 40 000 000 долларов США (в случае IPO)
Акционерный капитал	4 000 000 долларов США	Не более 60 000 000 долларов США
Минимальная цена акции	от 2 до 3 долларов	4
История эксплуатации	От 0 до 2 лет	н / д

Источник: NASDAQ, NYSE.Цифры указаны в долларах США.

Рост объемов торговли, инвесторы мирового уровня и налаженная работа могут принести горнодобывающей компании высокий престиж и принести значительную прибыль.

В конечном итоге дальнейший успех компании будет зависеть от ее способности поддерживать производство и продолжать поставлять золото на рынок. Все это зависит от способности компании находить, разрабатывать и разрабатывать новые месторождения золота.

Я просто хочу напомнить вам, что настоящее богатство в горнодобывающей промышленности создается за счет НАЙДЕНИЯ чего-либо.
— Роберт Фридланд, исполнительный председатель, Ivanhoe Mines

Добыча полезных ископаемых до последнего

Сроки разработки проекта и жизненный цикл рудника очень длинные. Переход от открытия к производству может занять десятилетия. Каждый этап требует разного количества капитала и инвесторов.

Шансы на строительство рудника невелики против молодой горнодобывающей компании, но для тех немногих, кто растет благодаря требованиям процесса листинга, они могут стать следующим большим вложением.

По численности населения средние: средние страны по численности населения

Список городов России по алфавиту 2020 с численностью населения более 100 000 тыс. человек — www.statdata.ru

Как ответить на депопуляцию российских городов

Население в РФ к 2036 году может сократиться почти на 4 миллиона | Новости из Германии о России | DW

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Правительство дождалось результатов выборов

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Плюс 5 лет для мужчин, плюс 8 — для женщин

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Поышение пенсионного возраста в России под шумок ЧМ-2018

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Профсоюзы — против повышения

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Пенсионерам приказано долго жить

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Какие пенсионеры нужны в России

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Ответ на пенсионную реформу, или Протест вместо дачи

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Когда карикатуристу не до смеха

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Как дотянуть до пенсии в России

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Пенсионная реформа по-володински: а ну-ка, получи!

Пенсионная реформа в России в карикатурах Сергея Елкина

Путин о пенсионной реформе: мягко стелет, но жестко спать?

Современные тенденции динамики численности населения городов России Текст научной статьи по специальности «Социальная и экономическая география»

Группы ценовых зон — Деление населенных пунктов по численности населения

средние по численности населения города, где цена квадратного метра меньше 1.500 евро

Информация о районе — Официальный сайт Администрации Санкт‑Петербурга

— Статистика Как к

Среднее определение населения

Символ

Формула

Ссылки

FAQ: Сравнение моделей RE и PA

В чем разница между случайными эффектами и усредненными по совокупности оценщики?

Пример с логитом

Список литературы

Население США (2021 г.) — Worldometer

Примечания

Определения

Общие статистические формулы — статистические решения

Определение населения

Что такое население?

Основы населения

10 миллиардов

Выборки населения

Параметры населения

Ключевые выводы

Пример населения в реальном мире

Planning-Population-NYC Population Facts — DCP

Визуализация среднего возраста населения в каждой стране

Шансы открытия

Рисковый капитал: требования к листингу TSX-V

Финансирование роста: требования к листингу TSX

Расширяющиеся акционеры: требования к листингу на NASDAQ и NYSE

Добыча полезных ископаемых до последнего

Related Posts

5 стран развитых: Ничего не найдено Emigration Vybor Ekonomika Stran Mira 2 %23___2022 2023 на сайте VisaSam.ru

Работа в люксембурге: Работа в Люксембурге, поиск персонала и публикация вакансий

Фото ротару последние: 73-летняя София Ротару опубликовала фото с празднования своего дня рождения

Leave a Reply Cancel

В чем разница между случайными эффектами и усредненными по совокупности
оценщики?