Ethnic and Educational Differentiation of Fertility in Moscow. DEMIS. Demographic Research

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article analyzes differences in fertility rates among Moscow residents of different nationalities and with different levels of education. The analysis is based on 2020 Census data on responses to the question on the number of children born. Ethnic differences are considered differentially according to birth order. They were most evident in the proportion of those who gave birth to a third child among those who gave birth to a second. Among the most numerous nationalities in Moscow, Russians, Belarusians, Ukrainians and Jews have the lowest average number of children born. On the other hand, among Kyrgyz and Chechens this indicator exceeds 2.0, even among those women who were 35–39 years old at the 2020 census. An analysis of educational differences in the average number of children born in real generations of women showed that in Moscow, unlike Russia as a whole, women with higher professional education have the largest, not the smallest, value of this indicator. Identifying the reasons for this requires additional research, but in any case, these data cast doubt on the thesis about the inevitability of lower fertility among women with higher education.

About the authors

Vladimir N. Arkhangelsky

Institute for Demographic Research FCTAS RAS; Research Institute NIIOZMM

Email: archangelsky@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7091-9632
SPIN-code: 1472-3201
ResearcherId: T-4845-2017
Candidate of Economic Sciences, Leading Researcher, Institute for Demographic Research FCTAS RAS; Researcher, Research Institute NIIOZMM (Research Institute of Healthcare Organization and Medical Management of the Moscow Department of Healthcare) Moscow, Russia

References

  1. Козлов, В. И. Этническая демография. Москва : Статистика, 1977. 240 с. EDN ZXASNP.
  2. Бондарская, Г. А. Рождаемость в СССР. Москва : Статистика, 1977. 128 с.
  3. Осадчая, Г. И. Рождаемость как фактор изменения социально-этнической структуры столицы // Наука. Культура. Общество. 2011. № 1. С. 94–106. EDN SJBXUO.
  4. Осадчая, Г. И. Методология и методика социологического анализа этносоциального будущего Москвы // Социальная политика и социология. 2010. № 1 (55). С. 35–59. EDN MTZWLF.
  5. Носкова, А. В. Формирование этнического плюрализма в столичном мегаполисе: факторы, тенденции, противоречия // Вестник военного университета. 2007. № 1. С. 21–26. EDN LGKJIP.
  6. Носкова, А. В. Современные демографические тенденции и этнические процессы: специфика столичного мегаполиса // Социальная политика и социология. 2008. № 2. С. 109–117. EDN JWFNHD.
  7. Курбатова, О. Л. Изменчивость параметров естественного воспроизводства и индексов Кроу в этнических группах двух крупнейших мегаполисов России / О. Л. Курбатова, Е. Ю. Победоносцева // Генетика. 2017. Т. 53, № 11. С. 1349–1359. EDN ZSUGYB. doi: 10.7868/S0016675817110054.
  8. Грачева, А. С. Генетико-демографический анализ параметров естественного воспроизводства и индексов Кроу в этнических группах Москвы и Санкт-Петербурга (по материалам Всероссийской переписи населения 2010 г.) / А. С Грачева, И. Г. Удина, О. Л. Курбатова // Генетика. 2023. Т. 59, № 9. С. 1078–1089. EDN WUIQEY. doi: 10.31857/S0016675823090059.
  9. Browning, C. R. Racial Differences in Sexual and Fertility Attitudes in an Urban Setting / C. R. Browning, L. A. Burrington // Journal of Marriage and Family. 2006. Vol. 68, No. 1. Pp. 236–251. doi: 10.1111/j.1741-3737.2006.00244.x.
  10. Sweeney, M. M. Race, Ethnicity, and Changing Context Childbearing in United States / M. M. Sweeney, R. K. Raley // Annual Review Sociology. 2014. Vol. 40, No. 1. Рp. 539–558. doi: 10.1146/annurev-soc-071913-043342.
  11. Yang, Y. How Big are Educational and Racial Fertility Differentials in the US? / Y. Yang, S. P. Morgan // Social Biology. 2003. Vol. 50, No. 3–4. Рp. 167–187. doi: 10.1080/19485 565.2003.9989070.
  12. Архангельский, В. Н. Рождаемость у женщин с разным уровнем образования: текущее состояние и прогнозные сценарии / В. Н. Архангельский, Ю. В. Зинькина, С. Г. Шульгин // Народонаселение. 2019. Т. 22, № 1. С.21–39. EDN BRIUXB. doi: 10.24411/1561-7785-2019-00002.
  13. Рябкова, С. А. Демографическая закономерность: зависимость уровня рождаемости от уровня образования / С. А. Рябкова, И. А. Мусихина, Н. В. Черепанина // Инновационные технологии в управлении. 2017. Выпуск 7. С. 198–202. EDN ZCAAXJ.
  14. Impicciatore, R. The Nexus Between Education and Fertility in Six European Countries / R. Impicciatore, F. Tomatis // Genus. 2020. No. 76. Article 35. DOI https://doi.org/10.1186/s41118-020-00104-4.
  15. Klesment, M. Varying Association Between Education and Second Births in Europe: Comparative Analysis Based on the EU-SILC Data / M. Klesment, A. Puur, L. Rahnu, L. Sakkeus // Demographic Research. 2014. Vol. 31, No. 1. Pp. 813–860. doi: 10.4054/DemRes.2014.31.27.
  16. Impicciatore, R. The Impact of Education on Fertility in Italy. Changes Across Cohorts and South–North Differences / R. Impicciatore, G. D. Zuanna // Quality & Quantity. 2017. Vol. 51, No. 5. Pp. 2293–2317. doi: 10.1007/s11135-016-0388-0.
  17. Осадчая, Г. И. Репродуктивное поведение мигрантов из стран Центральной Азии в Московской агломерации / Г. И. Осадчая, Т. Н. Юдина, А. А. Кочербаева // ДЕМИС. Демографические исследования. 2023. № 4. С. 78–91. EDN OFLPIM. doi: 10.19181/demis.2023.3.4.5.
  18. Малева, Т. М. Ловушка низкой рождаемости в Москве: высокообразованные бездетные? / Т. М. Малева, А. О. Тындик // Регион: экономика и социология. 2014. № 2 (82). С.116–136. EDN SMGPBR.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».