Pînă în 2050 populaţia Moldovei va scădea cu 1 milion, iar numărul tinerilor cu 62%
Tinerii de astăzi sunt rodul boomului demografic din anii ‘80, iar numărul celor cu vîrsta 15-24 ani depăşeşte cu mult grupele de vîrstă 5-14 ani şi 25-34 ani. Astfel, începînd cu anul 1991 s-au născut cu circa două ori mai puţini copii decît în deceniul precedent. În rezultat, piramida vîrstelor în Republica Moldova arată foarte neuniform în prezent, avînd un segment foarte numeros de tineri, unul foarte puţin numeros de copii şi unul relativ mare a persoanelor cu vîrsta de 43-50 de ani.
În anul 2009, la 1 ianuarie, populaţia Republicii Moldova constituia 3567,5 mii persoane[1]. Dintre aceştia, circa 19,5% reprezintă tinerii cu vârsta cuprinsă între 15 şi 24 de ani. Un deosebit interes pentru dezvoltarea ţării îl prezintă evoluţia numărului total al populaţiei republicii pe termen mediu şi lung, dar şi evoluţia acestui grup demografic.
Necesitatea elaborării unui model de previziune a numărului populaţiei
Este importantă crearea unui model de previziune a numărului populaţiei, după vîrste, pentru a cunoaşte care va fi evoluţia piramidei demografice în timp şi pentru a putea interveni cu politici demografice şi soci0-economice în caz de necesitate. În prezent există deja o problemă privind numărul mare de tineri care absolvesc instituţiile de învăţămînt şi îşi caută un loc de muncă, iar timp de cinci ani acest fenomen doar se va intensifica. În condiţiile lipsei unei politici clare privind crearea unor locuri de muncă pentru aceşti tineri, există pericolul pierderii unei părţi importante a populaţiei economice active, deoarece tentanţia lor de a pleca peste hotare este foarte mare.
Pentru elaborarea unui model de previziune a numărului populaţiei nu sunt recomandate metode econometrice, deoarece ele pot genera în acest caz valori deplasate, astfel că pentru acest caz am optat pentru o soluţia mai comlicată, în mai mulţi paşi, care consta în efectuarea previziunii populaţiei pentru fiecare nou an, începînd cu 2009, pînă în 2050.
Specificările modelului de previziune
Pentru calcularea numărului populaţiei am ţinut cont de probabilitatea de supraveţuire a populaţiei, după gen şi vîrstă, adică numărul de persoane de vîrsta de 21 de ani reprezintă persoanele de 20 de ani din anul precedent înmulţit cu probabilitatea că e nu au decedat. Desigur, pentru această vîrstă aceşti coeficienţi sunt foarte mici, însă ei cresc o dată cu vîrsta. De asemenea, am estimat probabilitatea pentru bărbaţi şi femei de a devini părinţi la o anumită vîrstă. Astfel, potenţialii părinţi în Republica Moldova sunt persoane între 16 şi 50 de ani, în rest fiind vorba de cazuri separate. De exemplu, cea mai mare probabilitate pentru un bărbat de a deveni părinte este la vîrsta de 27 de ani (4,3%), iar pentru femei la vîrsta de 22 de ani(4,4%). Bărbaţii cu vîrsta de peste 40 de ani şi femeile cu vîrsta de 35 de ani au probabilitate de sub 1% de a deveni părinţi, pentru fiecare an în parte. Menţionez că probabilitatea arată un raport calculat ca numărul copiilor născuţi de la părinţii de vîrsta respectivă, raportat la numărul total de persoane de vîrsta respectivă.
Tabel nr.1. Distribuţia procentuală a numărului de copii născuţi în anul 2007, conform vârstei părinţilor.
|
Vîrsta mamei, ani |
Total |
Vârsta tatălui, ani |
|||||||||
|
sub 16 |
16-19 |
20-24 |
25-29 |
30-34 |
35-39 |
40-44 |
45-49 |
50 şi peste |
Nedeclarată |
||
| Total |
100,00 |
0,01 |
1,36 |
22,76 |
31,54 |
21,32 |
9,70 |
3,37 |
1,15 |
0,43 |
8,37 |
| sub 16 |
0,20 |
0,00 |
0,04 |
0,05 |
0,02 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,09 |
| 16-19 |
11,10 |
0,00 |
0,82 |
5,44 |
2,21 |
0,45 |
0,10 |
0,02 |
0,02 |
0,02 |
2,01 |
| 20-24 |
39,71 |
0,00 |
0,45 |
14,78 |
15,90 |
4,40 |
0,75 |
0,19 |
0,06 |
0,06 |
3,13 |
| 25-29 |
28,23 |
0,00 |
0,05 |
2,12 |
11,71 |
9,63 |
2,34 |
0,52 |
0,19 |
0,06 |
1,61 |
| 30-34 |
14,57 |
0,00 |
0,01 |
0,33 |
1,51 |
6,09 |
4,23 |
1,00 |
0,28 |
0,16 |
0,97 |
| 35-39 |
5,23 |
0,00 |
0,00 |
0,02 |
0,17 |
0,71 |
2,13 |
1,30 |
0,40 |
0,08 |
0,42 |
| 40-44 |
0,90 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,02 |
0,04 |
0,14 |
0,34 |
0,18 |
0,05 |
0,12 |
| 45-49 |
0,04 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,01 |
0,03 |
0,00 |
0,00 |
| 50 şi peste |
0,01 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
| Nedeclarată |
0,01 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,01 |
Pentru ca modelul să fie mai aproape de realitate, între nou-născuţi, ponderea băieţilor a fost considerată 52%. Faptul că se nasc mai mulţi băieţi decît fetiţe este cunoscut, iar pentru acest model au fost luate rezultatele pentru ultimii 5 ani privind nou-născuţii din Moldova.
Modelul obţinut ţine cont doar de mişcarea naturală a populaţiei, adică de numărul de naşteri şi de decese pentru fiecare an. Factorul migratoriu nu a fost introdus în model deoarece are un caracter relativ stabil, fiind vorba de circa 6-7 mii emigranţi şi 1-2 mii imigranţi anual, în timp ce persoanele plecate temporar peste hotare contribuie la creşterea natalităţii, chiar dacă acest fapt se face în detrimentul copiilor lăsaţi acasă în grija altor rude decît părinţii.
Piramidele vîrstelor obţinute pentru Republica Moldova pentru anii 2010, 2025 şi 2050:
Piramida vîrstelor prognozată pentru 2010
Piramida vîrstelor prognozată pentru 2025
Piramida vîrstelor prognozată pentru 2050
De ce în ultimii ani se nasc mai mulţi copii şi la ce să ne aşteptăm?
În urma acestei modelări se observă că în următorii ani se va înregistra o continuă creştere a natalităţii, în special comparativ cu anii 90, ceea ce nu reflectă politicele demografice existente ci doar consecinţele creşterii importante a numărului populaţiei în anii 80 ai secolului trecut. Din păcate, această creştere nu va fi sustenabilă, deoarece în prezent, rata fertilităţii este mai scăzută decât acum 25-30 de ani. Acest fapt este condiţionat de o serie de factori psiho-sociali, care au la bază şi argumente economice:
- Căsătoriile tardive
- Rata înaltă a divorţurilor
- Instabilitatea familială
- Dorinţa de realizare profesională
- Emanciparea femeilor şi naşterilor mai târzii, ceea ce reduce numărul de copii în familie
- Realităţile economice, în care este dificil de întreţinut un copil, iar doi sau mai mulţi reprezintă un lux deja.
- Necesitatea asigurării cu o locuinţă proprie.
- Plecarea peste hotare, ceea ce poate fi un motiv pentru amînarea naşterii unui copil sau pentru naşterea unui număr mic de copii(1 sau 2).
Conform teoriilor privind creşterea populaţiei este nevoie de o rată a fertilităţii de cel puţin 2,1 pentru ca acest număr să crească. În Republica Moldova acest lucru nu se întâmplă, or familiile preferă să nască câte un copil, cel mult doi.
Concluzii ce reies din evoluţia probabilă a numărului populaţiei, după vîrste:
- Până în anul 2013 numărul anual al nou-născuţilor va creşte, atingând cifra de circa 39,2 mii copii.
- După anul 2013 acest număr va începe să scadă cu ritmuri din ce în ce mai mari, ajungând chiar până la cu 1000 de copii năcuţi mai puţin de la un an la altul.
- Un alt val de creşteri a natalităţii nu va mai fi, deşi ar părea logic că fiecare creştere a natalităţii poate genera peste circa 23 de ani o altă creştere a natalităţii. În acest caz situaţia se explică printr-o rată a fertilităţii foarte mică care va conduce doar la o atenuare a ritmului de scădere a numărului de nou-născuţi în perioada 2035-2036.
- După 2050, dacă nu se va interveni din timp cu politici demografice de încurajare a creşterii numărului populaţiei, va urma o natalitate şi mai redusă, care poate ajunge chiar şi la 10 mii de nou născuţi anual.
- În anul 2050, conform modelului, numărul populaţiei Republicii Moldova va atinge 2,5 milioane de persoane[2], sau vom asista la o pierdere a unui milion de persoane(28,6% din numărul actual) cauzate doar de mişcarea naturală a populaţiei.
- În anul 2050, majoritatea populaţiei va fi în vârstă de pensionare, ei fiind de fapt tinerii de azi. Mai mult ca atât, angajaţii de atunci vor fi nevoiţi să întreţină un număr mai mare de persoane neocupate, comparativ cu zilele noastre. Astfel, dacă nu se va asigura o ocupare înaltă a forţei de muncă, numărul de pensionari ar putea depăşi de aproximativ două ori numărul de salariaţi. Iar dacă luăm în consideraţie raportul persoane inactive raportate la persoane ocupate el va fi unul foarte pesimist – de circa 4 la 1.
- Spre sfârșitul secolului ne aşteaptă o reducere masivă a numărului populaţiei, iar tendinţa generală este de îmbătrânire a populaţiei şi de dispariţie. Modelul nu are sens de prezentat pentru o perioadă mai lungă decât anul 2050, deoarece pe termen foarte lung pot interveni alţi factori care să modifice esenţial evoluţiile demografice.
- Numărul tinerilor va fi în scădere accentuată până în anul 2025, când ei vor constitui doar 369 mii sau doar 55% faţă de numărul actual al tinerilor. Va urma o perioadă de creştere uşoară a numărului tinerilor până în anul 2033, când el va ajunge la 378,1 mii persoane sau cu doar 2,5% mai mult decât în 2025. În continuare, va urma iarăşi reducerea drastică a populaţiei tinerilor din contul natalităţii scăzute, astfel că în 2050, numărul lor va fi de circa 257,6 mii persoane, ceea ce reprezintă 38,8% din numărul actual al tinerilor.
Diagrama 4. Evoluţia estimativă a numărului tinerilor cu vârsta 15-24 ani pentru anii 2008-2050(mii persoane)
Evoluţia estimativă a numărului tinerilor cu vârsta 15-24 ani pentru anii 2008-2050(mii persoane)
Cînd trebuie de luat măsuri pentru îmbunătăţirea situaţiei demografice?
Este important de conştientizat că momentul promovării politicilor demografice este chiar perioada de faţă şi termenul limită ar fi următorii zece ani, astfel ca numărul mare de persoane fertile care sunt în prezent să poată genera un alt boom demografic, mai consistent decât cel prezentat în model. Acest fapt va impulsiona restabilirea numărului populaţiei şi va asigura pe termen lung un echilibru între populaţia tânără şi cei vârstnici. Astfel, se va putea menţine numărul populaţiei la un nivel de peste trei milioane persoane pe termen lung, iar în condiţiile unei creşteri economice sustenabile se va putea obţinere şi o stopare a proceselor de emigrare.
Epilog
Astfel, modelul prezentat reprezintă evoluţia demografică cea mai probabilă în condiţiile în care nu se intervine masiv prin factorul migrator sau factorii socio-economici. De asemenea, acest model poate fi unul mai bun decât situaţia reală din viitor deoarece factorii enumeraţi mai sus ar putea duce doar la înrăutăţirea situaţiei demografice prin exodul tinerilor peste hotarele ţării datorită şomajului şi a condiţiilor de trai sub nivelul aşteptărilor. Pe de altă parte, situaţia poate fi îmbunătăţită doar cu ajutorul unor politici demografice energice, care să fi promovate activ până în anul 2015-2020 pentru stimularea creşterii natalităţii. În acest sens este necesară crearea locurilor de muncă pentru a reţine populaţia tânără în Republica Moldova. De asemenea, va fi nevoie de asigurat familiile tinere cu locuinţe accesibile. Un program important va fi dezvoltarea provinciei, inclusiv a localităţilor rurale şi a oraşelor mici pentru a opri migrarea spre capitală şi în afara ţării.
[1] Biroul Naţional de Statistică, Notă Informativă „Numărul populaţiei stabile în Republica Moldova în profil teritorial”. www.statistica.md
[2] În model nu au fost incluse raioanele de este ale Republicii Moldova.
Scuză, dar în engleză. Dacă voi scrie în română, îmi va lua exact de două ori mai mult timp şi spaţiu (iar termenologia nici n-o cunosc).
This is either a poorly specified model or a poor explanation of the modeling algorithm.
If I understand correctly, your model is only based on probabilities of becoming a parent, right? What time period does your data span — the data that you used to compute those probabilities? When computing these probabilities, are you taking into account the number of existing children? I postulate that that the probability of a 35-year old woman to give a birth is different depending on whether it would be her 1st or 5th child. Have you taken this into account?
Most importantly, it seems that probabilities are fixed until 2050 to those you have computed in sample. And this is where your major problems begin.
I would argue that much of the recent baby boom *was*, in fact, due to higher incomes (whatever opposition says on this topic, incomes DID go up). People can afford babies (whereas 10 yers ago they couldn’t). So if your sample spans the last 20 years, it is highly-HIGHLY biased. If people postponed making babies b/c of the economic crisis of the nineties, than it overestimates the average age of mothers and fathers. People who would otherwise made babies in their twenties, have pushed it into their thirties (cause they can now afford it).
But you are right in mentioning on opposing force: women are marrying and giving birth later also because the opportunity cost of a child has gone up (incomes increased). So you’d have to regress age of mom at birth on her income to correct for those probabilities (do you have income data linking age of mother at birth to her socioeconomic status?). And you need to do the same for father’s earnings. You should find that higher father salaries increases probability of birth, and higher mothers’ salaries lowers this probability (you don’t have to take my word for it, Becker got a Nobel for it). So you need to compute the net effect of rising incomes and to project that gender gap in salaries (do you know what it is now?). And, of course, you need to predict the income trend.
You also need to control for parents’ education (educated parents make fewer babies, but educate them more). You’ll say that the education profile won’t change much over the next 30-40 years, and you might be true. But it’s also true that fertility rates are higher in rural areas than in the city. And the urban/rural profile of the country *is* changing, and Is changing rather rapidly. So have you controlled those probabilities for urban/rural? Have you the effects of the on-going urbanization process? You also cannot assume emigration to be constant at some fixed rate. Again, it depends on the wage differential, hence on the rate at which Moldova catches up to the average GDP of destination countries.
What I am trying to tell you is that you *need* an econometric model to do this properly. I was baffled by your claim that “nu sunt recomandate metode econometrice, deoarece ele pot genera în acest caz valori deplasate”. What are you talking about??? What you are doing is *already* econometrics, only it’s very, VERY rudimentary. And if you’re referring to the fact that using linear regressions for computing probabilities is the wrong approach (you’re right), use probit regressions! What you have right now is a nice little toy, but its practical usefulness asymptotically converges to zero because the omitted variable bias is just astronomical.
As for the large number of unemployed young people with college degrees, I would argue that it’s not a demographic problem. It’s a problem with very a poor education system, that does not fulfill its “signaling device” role.
Sandu, iti multumesc pentru comentariu, desi ar fi fost preferabil sa fie in romana ca sa inteleaga si ceilalti vizitatori
Uite, nu pot fi deacord cu multe din cele spuse din tine, pt am lucrat mai mult timp la acest model si intr-adevar, metodele econometrice dadeau rezultate foarte stranii si trebuie sa fii de acord ca nu orice fel de evolutie poate fi explicata prin metode econometrice, mai ales ca in acest caz nu avem nici evolutie ciclica, nici sezoniera, nici trend, ci doar boomuri razlete de intensitate diferita si nu e clar ce poate urma dupa ele. Asta de fapt a fost si scopul meu: sa aflu care va fi pana la urma efectul boomului din anii 80 si daca va urma si al treilea. Pana la urma s-a dovedit ca al doilea este deste destul de mic si va atinge apogeul in 2013, iar al treilea deja nu va mai fi.
In privinta la alte variabile: educatia si veniturile pe virste. Modelul si asa a impartit populatia in 190 de grupe fiecare cu probabilitatea lui de deces si de a da nastere unui copil, conform virstei si a sexului, sau acest numar ti se pare insuficient? Cum vezi impartirea acestor 190 de grupe inca dupa alte criterii si cum le vei controla eventual? Sau cum in general pot sa determini probabilitatea de a da nastere unui copil pentru o doamna cu venituri mai mari sau pentru un domn cu o educatie mai mica? Va fi foarte subiectiv. Insa, dpv statistic, daca ponderea lor in cadrul acestor grupe se va mentine aceeasi in timp atunci este suficient de luat media pe grupe.
In privinta la ceea ca parintii tind sa nasca copii mai tirziu: Intr-adevar, ar putea fi o problema daca tendinta va evolua, insa nu as risca sa introduc aceasta componenta in model deoarece nu exista garantii ca asa si va fi, iar daca va fi, nu e clar care va fi trendul. Pe de alta parte, daca in model am specificat virsta la care parintii dau nastere la copii acum, imi va permite sa spun ca situatia finala poate fi MAI REA in cazul in care va fi acel SHIFT de virsta. Asta deoarece parintii cind incep sa dea nastere la copii mai tirziu, de obicei dau naştere şi la mai puţini copii.
Poate ar fi fost bine de inclus impartirea pe medii: rural/urban. Ar fi rezultat 380 de grupe, desi nu stiu daca asta ar fi influentat prea mult rezultatul in sens pozitiv. Daca presupunem ca populatia rurala, mai fertila, va migra masiv la orase in urmatorii ani, atunci natalitatea ar fi si mai mica, decit specificata in model.
Nu pot fi de acord ca natalitatea a crescut datorita veniturilor, cum ai afirmat: ea a crescut din cauza ca numarul populatiei feritile este in crestere. Si daca observi simularea, acel proces de crestere incepe de prin 2003-2004 si va continua pana in 2013. Am putea creste natalitatea in aceasta perioada, daca le vom oferi venituri suplimentare, pentru ca anume acum vom avea cea mai mare populatie fertila din istorie.
Ca sa ma intorc la modele econometrice: am pierdut citeva saptamini cu ele, desi sunt specialist in econometrie, fara a primi un rezultat viabil, iar rezultatul care l-am obtinut din aceasta simulare mi se pare foarte usor de explicat si foarte practic. Sigur nu se compara cu previziunea ONU ca populatia va scadea cu 10%, pentru ca de fapt va scadea cu mai mult si la previziunea n-am folosit metode de trend, de care n-ar fi el. Daca tu reusesti sa faci o previziune a populatiei prin metode econometrice, care sa fie viabila, iti pun o bere, cind apari prin Chisinau:) dar ma indoiesc
Si in privinta modelului: specificarea lui am scurtat-o pentru ca am publicat-o pe blog, in alte surse articolul este mai complet
Mihai, macar pentru o clipa am sugerat un time series model? Nu. Am sugerat un model structural, unde probabilitatea de nastere a copilului depinde de mai multe variabile. Deoarece la momentul in care imi spui ca aceasta probabilitatea depinde doar de sexul si virsta parintilor si mai mult nimic, iti spun imediat ca modelul tau este gresit, gresit, gresit.
Doar 2 variabile determina daca anul asta eu cu sotia avem un copil? Are you kidding me? Repet, cea mai importanta variabila omisa este numarul de copii pe care i-am avut pana acum. Statutul socio-economic este al doilea (a fiecarui dintre parinte in parte, apropo!). Trebuia sa prezici niste trenduri sunt PIB/capita si nivelul de urbanizare (dar ulterior tot intr-un model structural vei face prezicerile, NO TIME SERIES!). Si argumentul ca ai 190 categorii este absolut irelevant (oricare regresie liniara implicit lucreaza cu mult mai multe categorii, deoarece unele variabile sunt continui si nu discrete). Deoarece astea sunt 190 categorii a 2 variabile, care nu sunt nici pe departe suficiente pentru a determina probabilitatea nasterii copilului. Faptul ca nu ai folosit un probil te lipseste de oricare indicator de masurare a validitatii estimarilor tale. In cazul in care faci simulari, este important ca variabilelel nu doar sa fie statistic semnificative, dar si sa explice un % inalt din variatie. Care-i R^2? Imi vei spune ca nu l-ai deoarece n-ai folosit metode econometrice.
Faptul ca ai incercat niste metode econometrice si ele au dat gres nu sunt vina erorilor econometrice. Ai specificat gresit modelul sau n-ai avut datele necesare.
Repet, ceea ce ai facut este absolut, ABSOLUT lipsit de oricare putere de prezicere. ZERO. Si nu cred ca poti face ceva ca sa-l imbunatatesti, deoarece eu nu cred ca exista un dataset in care sa fie prezenti toti acest indicatori la nivel de persoana (poate household budget survey, unde se intreaba despre copii noi aparuti, dar esantionarea lui nu este potrivita pentru asemenea scopuri).
Sandu, cred ca ai o problema: tu incerci sa negi un lucru care a fost facut si o faci intr-o maniera foarte urita, iar acest lucru il observ la tine de mai mult timp. Nu cred ca ai dreptul sa te exprimi in termeni de “gresit, gresit, gresit”, atit timp cit tu nu esti posesorul adevarului absolut si nici Papa de la Roma. Stilul tau corespunde cu cel al unui procuror rau-intentionat si nu este nici pe de parte obiectiv.
Nu stiu, poata ma vei invata tu pe mine econometria (eu sunt profesor apropos), dar ce fel de model de previziune a numarului populatiei fara Time Series propui???? Sau vei spune ca iarasi nu te-am inteles?
Apoi, poti sa-mi spui cit va fi PIB/loc pentru anul viitor, dar peste 5 ani? Dar peste 10? Uite, daca ghicesti, poti sa-ti cumperi o ciocolata si sa primesti automat premiul Nobil, pentru este total irelevant sa incluzi intr-un model demografic trendul PIB/loc si sa pretinzi ca el va fi hotaritor privind numarul de copii nascuti. Nimeni nu cunoaste exact care este relatia intre aceste doua fenomene, deoarece familiile cu venituri mari cu acelasi succes pot naste multi copii (tarile sarace) sau putini copii (tarile bogate). Plus, includerea unei variabile cu valori ipotetice dubioase in model va duce la rezultate si mai dubioase in final.
Despre nivelul de urbanizare: cum iti imaginezi teoretic includerea acestei variabile intr-un model demografic? Previziunea numarului populatiei depinde de citiva factori foarte simpli: miscarea naturala, care a fost luata in calcul si miscarea migratorie care a fost neglijata. Si atit. Poti doar presupune ca o eventuala urbanizare a tarii poate duce la o natalitate mai mica, dar asta face un rezultat al modelului mai rau decit in prezent. Si iarasi: cum vei face trendul urbanizarii pentru urmatorii 40 de ani? In baza la ce date? Sau vei pune si tu niste numere din pod?
In privinta lui R2 ai mentionat foarte corect, nu este vorba de un model econometric, asa ca nici nu poate fi vorba de o astfel de interpretare (citeste te rog si definita lui R2). Interpretarea rezultatului simularii este urmatoarea: in cazul in care nu va avea loc o miscare migratorie importanta, iar rata natalitatii va fi ca in prezent, evolutia populatiei va urma EXACT aceasta traiectorie. Deci, este un model destul de matematic, fara intervale de incredere, teste t, F, DW s.a. AVEM IPOTEZA, AVEM REZULTATUL, poti sa numesti ceea ce am facut si simulare, cum vrei, dar n-ai niciun drept sa pretinzi ca ea ar fi gresita.
Apoi, dpv statistic, tu ca persoana esti foarte irelevant, deoarece se opereaza nu cu inidivizi, ci cu grupuri de indivizi si se calculeaza indicatori medii pentru aceste grupuri. Iar indicatorii medii pentru fiecare virsta, inclusiv pe sexe au fost calculati, astfel ca pentru fiecare din anii 2009-2050 eu am piramida virstelor, inclusiv numarul de nou nascuti si numarul celor decedati. Faptul ca unul are un copil dupa ce a mai avut unul sau ca acel copil a fost primul e irelevant, pentru ca in final se i-a media pe grupuri, iar in timp aceste medii sunt relativ egale dupa acele categorii. Factorul privind numarul de copii este pur individual si determina dorinta individuala de a avea copii, dar daca ne referim la grup, in medie situatia e aceeasi.
Ca sa inchei aici si sa nu fac un comentariu mai mare ca articolul: nu vad niciun motiv sa fac modele hiper-sofisticate atunci cind nu ar avea niciun sens si cind ele nu-si vor atinge scopul atins. Variabilele propuse de tine nu pot fi introduse, deoarece NU EXISTA VALORI pentru ele, sau poate ai uitat ca in econometrie toate valorile variabilelor sunt cunoscute, iar previziunea se face pentru un numar limitat de ani si nu invers?
PS Daca tot insisti asupra unui model econometric, chiar sunt curios ce ecuatie de regresie propui? Anyway, iti garantez ca orice ai face in acest domeniu vei pierde f mult timp, asa ca mai bine doar specifica variabilele.
Repet, majoritatea simularilor pe care le-am văzut la seminare sunt în baza modelelor structurale, nu time series. Ceea ce ai facut tu ESTE un model structural, dar doar cu doua variabile şi, nu ştiu de ce, fără intervale de încredere, etc.
Tu ai calculat:
Prob (newborn | father_age, mother_age)
În cel mai simplu caz, tre de calculat (prin probit):
Prob (newborn | father_age, mother_age, number_of_children, father_income, mother_income, rural_dummy)
Evident, tre’ de avut date individuale şi nu statistici generale (am scris despre asta mai sus) şi nu medii.
După ce calculezi probabilităţile, aplici exact procedura utilizată de tine — extrapolarea se face an cu an. Repet, my problem is not with the extrapolation technique, but with the structural model that you used to compute probabilities. Good forecasting is not only about how good your extrapolation technique is (yours seems fine), it’s also what you feed into it. GIGO.
Şi asemenea modele NEAPĂRAT urmează să fie însoţite de sensitivity analysis.
Daca dai probit, atunci obţii std. dev., şi deci poţi aplica valorile +/-1 sigma în extrapolări (pentru a avea o bandă de valori posibile, da nu un simplu point estimate).
Când faci extrapolarea în viitor, nu este necesar să ştii care va fi PIB-ul exact sau nivelul de urbanizare. Se fac mai multe scenarii (this is absolutely standard stuff, you don’t need to be a Nobel laureate for this. Apropo e Nobel, şi nu Nobil…). Exemplu:
* Creştere medie PIB: 3%, 5%, 7% (dar şi mai corect ar fi nişte scenarii de creştere în scădere, to account for convergence — de la 7% acum la 4% în 2050, sau de la 6% acum la 3% în 2050).
* Urbanizare în 2050: 40%, 50%, 60% (şi modelezi o tranziţie lentă, nu neapărat lineară).
* Gender income gap: 20%, 15%, 10% (eu am calculat-o la 20% în Moldova, controlling for education, industry and tenure. Vezi anexa în analiza constrângerilor — standard Mincer regression.)
Tot ce-am scris mai sus ESTE econometrie. Asemenea modele structurale sunt aplicate PESTE TOT pentru a face previziuni. The fact that it’s not time series doesn’t mean it’s not econometrics.
Mihai, vino la Harvard să te aduc la un seminar, să-ţi arăt cum în cinci minute se DISTRUG fără urmă de milă lucrări la care s-a muncit ani întregi. Şi se întâmplă că cele acute critici nu vin neapărat de la profi, ci chiar de la prieteni (cu care seara se merge la bere pentru a sărbători prezentarea lucrării). Am fost şi eu în aşa situaţie. Nimeni nu se supără. Îşi notează pe foiţă observaţiile şi revin la calculator pentru a-şi îmbunătăţi lucrarea.
eu nu ma supar pe comentarii/critici, ci sunt deranjat de felul cum sunt facute. Iar la Harvard voi trece cu prima ocazie
Cred ca cel mai util lucru din acest dialog ar fi sa ajungem la un model econometric viabil, de aceea si ti-am sugerat sa propui o ecuatie de regresie.
Apoi, eu nu cred ca este posibil de inclus variabila PIB/loc in model din cauza ca datele istorice de care dispunem se refera la perioada 1995-2008 daca nu ma gresesc, timp in care evolutia PIBului a fost diferita (descrestere, apoi crestere), in timp ce natalitatea a avut o evolutie strins legata de numarul populatiei fertile si nu a corelat cu PIB. Deci, nu putem deduce o legatura PIB/loc fata de natalitate clara pentru MD.
Cu urbanizarea s-ar putea, pentru ca putem lua date din 59 (poate si mai vechi) si pana acum si de vazut atit evolutia acestui proces in timp, cit si nivelul diferit de fertilitate dupa medii.
Indicatorul Gender Income Gap nu-mi este clar dpv al utilitatii lui in model. Daca se cunoaste ca barbatii au o anumita sansa de a deveni parinti, iar femeile o alta sansa, pentru o virsta anumita, nu vad rostul unor indicatori de venit.
Mi-a placut debate-ul. Sfatul meu e sa nu pierdem timpul pe discutii, ci sa incepem sa contribuim direct la cresterea demografica a populatiei:)
Bravo ! Mie tot mi-a placut battle-ul !!!
ok baieti, se vede ca ati dat dovada de cunostinte formidabile in econometrie , dar se pare ca oricum noi nu putem contribui cu nimik la rezolvarea acestei probleme, hai macar sa cautam solutii si metode de imbunatatire a acestei situatii . Merci ! Keep on going on …