• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Москва, Мясницкая 11,
+7 (495) 621-28-73,
issek@hse.ru

Руководство
Заведующий кафедрой Соколов Александр Васильевич
Книга
Информационные технологии в России: сценарии развития

Яцкин Д. В., Майбах О. С., Соколов А. В.

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2025.

Статья
Assessing Sustainable Development Through Wavelet-Quantile Based Analysis: Comparative Insights From Four Developed Countries

Çelik A., Veselitskaya N., Damrah S.

Sustainable Development. 2026. Vol. 34. No. S2. P. 1274-1301.

Глава в книге
Intra-BRICS Research Collaboration: Status and Prospects

Sokolov A., Shashnov S. A., Kotsemir M. N.

In bk.: The Innovation Competitiveness of BRICS Countries. Springer, 2025. Ch. 3. P. 41-65.

Глава в книге
Historical Evolution of Circular Economy and Green Transition Concepts with a Focus on the Global South

Aleksandrova I., Milshina Y.

In bk.: Circular Economy and Green Transition in the Global South. Cham: Springer, 2025. Ch. 2. P. 23-49.

Статья
Biases in expert judgements in large-scale S&T Delphi Surveys: How to cope with them?

Sokolov A., Grebenyuk A. Y., Urashima K.

Technological Forecasting and Social Change. 2025. Vol. 218.

Статья
Evaluating Delphi survey accuracy in transportation: Evidence from Japanese technology foresight

Niyazov S., Maibakh O., Alexei Sukharev et al.

Technological Forecasting and Social Change. 2026. Vol. 224.

Глава в книге
Challenges and Risks to the Inclusion of AI for Environmental Applications

Aleksandrova I., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. Ch. 10. P. 199-229.

Глава в книге
Artificial Intelligence for Urban Planning and Building Smart Cities

Demekhina A., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 253-281.

Глава в книге
Artificial Intelligence and Environmental Decision Support Systems

Gribkova D. E., Milshina Y.

In bk.: Artificial Intelligence Enabled Real Time Environmental Monitoring. Springer, 2026. P. 231-252.

Образование в контексте демографического прогнозирования населения России

НЦМУ «Центр междисциплинарных исследований человеческого потенциала» опубликовал тридцать шестой выпуск научного дайджеста. В нем представлены результаты исследования демографического прогнозирования и его факторов. Исследование проведено в рамках проекта «Разработка мультистатусных демографических моделей для России с учетом уровня образования и состояния здоровья / ожидаемой продолжительности жизни».

Образование в контексте демографического прогнозирования населения России

Freepik

Динамика человеческого капитала определяется двумя основными компонентами: количественной, зависящей от изменения численности населения, и качественной, зависящей от изменения образования, опыта работы, квалификации и здоровья. Оба компонента взаимодействуют, совместно определяя динамику человеческого капитала. Понимание всего комплекса проблем, связанных с человеческим капиталом, достигается путем изучения его качественных аспектов и их взаимодействия с количественными изменениями. 

По мнению экспертов, уровень образования является важным фактором, влияющим на все ключевые аспекты демографического поведения населения – рождаемость, смертность и миграцию. Учет его в демографических прогнозах позволяет сильно повысить их точность, а также помочь ответить не только на демографические, но и на социально-экономические вопросы, касающиеся прогнозирования будущего.

Новый выпуск научного дайджеста предоставляет актуальные данные о влиянии фактора образования на многие демографические показатели и их динамику в современной России. Так, многими исследованиями было показано, что в целом для развитых стран характерно снижение показателей рождаемости по мере повышения уровня образования женщин. Это утверждение в целом верно для России, однако в Москве, наоборот, у женщин с высшим профессиональным образованием среднее число рожденных детей наибольшее по сравнению с имеющими другой уровень образования. Эти данные ставят под сомнение тезис о неизбежности более низкой рождаемости у женщин с высшим образованием.

Применительно к миграции учет образовательных статусов мигрантов позволил выявить, что в целом образовательная структура миграционного прироста в России незначительно отличается от образовательной структуры самого российского населения. Исходя из этого можно говорить, что миграционный поток в Российскую Федерацию, вопреки существующим стереотипам, не ухудшает образовательную структуру населения и не наносит ущерба человеческому капиталу, зависящему от уровня образования, по крайней мере по формальным показателям.

Авторы нового выпуска научного дайджеста (Вадим Устюжанин, Владимир Архангельский, Игорь Ефремов, Юлия Зинькина, Андрей Коротаев) пришли к выводу, что именно образование является мощным фактором, определяющим неоднородность значений показателей смертности и рождаемости среди населения.

Руководитель проекта «Научный дайджест НЦМУ ЦМИЧП» – Ольга Ворон.

Новый выпуск научного дайджеста доступен по ссылке

С предыдущими выпусками можно ознакомиться по ссылке.

Научный дайджест подготовлен в рамках гранта, предоставленного Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (№ соглашения о предоставлении гранта: 075-15-2022-327).