计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究.doc
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1、山东建筑大学材料学院计划生育政策调整对人口数量、结构及其影响的研究一、问题重述自1978年以来,我国鼓励晚婚晚育,提倡一对夫妻生育一个孩子。该政策实施30多年来,有效地控制了我国人口的过快增长,对经济发展和人民生活的改善做出了积极的贡献。但是,在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后,我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快,而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。怎样解决这些问题,如何调整生育政策成为目前讨论的焦点。人口问题一直是国家的根本问题,影响着国家发展的各个方面,因此使得人口问题得到妥善的解决,是国家全面发展的前提。为充分解决计划生育以来产生的人口问题,
2、今年以来许多省、市、自治区相继出台了具体的政策。政策出台前后各方面人士对开放“单独二孩”的效应有过大量的研究和评论。二、问题分析对于开放二胎会对我国造成什么影响,我们通过逆向思维,假设如果二胎政策没有开放会出现什么状况,来与模拟二胎开放后的政策结果进行对比,从而得出结论。1 通过建立动态差分方程模型预测老龄化的人口数、劳动人口数以及总人口数。根据预测的数据画出老龄化程度的趋势图和人口红利的趋势图,最终通过分析老龄化程度、生育率高低、出生性别比例和人口红利变化2假设二胎政策开放,预测生育率、出生性别比、人口抚养比、老年人口抚养比和青壮年、少年及老年系数等数值并分析变化趋势,根据这几种变化趋势分析
3、对我国人口结构的影响程度,从而对二胎政策进行评估。由于出生性别比受经济、社会、政策多种因素的影响,用有规律的定量分析并不能预测完全,所以我们用灰色GM(1,1)模型和定性分析相结合的方法进行分析。对于生育率,根据2008-2010年各年龄阶段生育率数据绘制图图1:2008-2010年各年龄阶段生育率从图中可以看出生育模式符合偏正态分布,在概率分布中属于偏正态分布的有对数正态分布、韦伯分布、泊松分布等。这里我们选择对数正态分布和韦伯分布进行数据拟合,比较二者的拟合精度,选择最优的模型预测生育率。对于人口抚养比、老年人口抚养比和青壮年、少年、老年系数我们用第一问建立的差分方程模型进行预测。三、问题
4、假设1、在预测人口模型中,假设不考虑与境外的迁入迁出问题2、假设在预测的过程中不发生人数骤减的情况3、假设生育率、死亡率和男女性别比例不随人口流动而变化4、假设查得的数据真实有效四名词解释及符号说明人口红利:是指一个国家的劳动年龄人口占总人口比重较大,抚养率比较低,为经济发展创造了有利的人口条件,整个国家的经济成高储蓄、高投资和高增长的局面【1】。生育率:指不同时期,不同地区妇女或育龄妇女的实际生育水平或生育子女的数量【2】。人口抚养比:人口抚养比是指总人口中非劳动年龄人数与劳动年龄人数之比,以百分数表示【3】。-生育率-死亡率-生存率-总和生育率五、模型建立及求解5.1影响因素的分析1949
5、年建国初期,由于社会稳定,卫生条件改善,生活水平提高,以及长期缺乏对人口增长的适当控制,我国成为世界上人口最多的国家。于是1978年我国把将计划生育作为一项基本国策。20多年来在很好的控制了人口增长的同时,也同样产生了令人堪忧的问题:临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调、人口红利消失。基于预测模型的基础上,对这几方面进行分析:5.1.1生育率水平20世纪70年代初,中国政府开始大力推行计划生育,导致了我国迅速从高生育率到低生育率的转变。下图则为几年内的生育率变化:图2:1983-2010年生育率变化折线图根据上图可以发现我国在实施计划生育政策以来,生育率处于下降趋势,生育率几乎一直处
6、于低生育率2.14以下的水平,特别是近几年生育率更是低于超低生育率水平1.5。然而超低生育率水平加快了我国老龄化的进程,对社会将会有极大的损害,不利于社会的发展。5.1.2出生性别比例 在计划生育中的严格控制人口数量的前提下,性别选择成为人们退而求其次的选择,最终导致出生人口性别比例被“人为性”破坏失调。下图为自1949年至2012年的性别比例趋势折线图,通过折线图来具体说明我国性别比例问题。图3:1980-2010年性别比例折线图由图可知:查阅资料得知正常性别比例在103:100左右。自1978年以来,随着以控制出生人口数量为主要内容的生育政策在全国范围内实施后,我国出生人口性别比例明显升高
7、。1985年以来除了个别年份以外,出生人口性别比均超过了112,明显的偏离了正常的性别比值,且从总的趋势上看男女性别比值仍呈增长趋势。出生人口性别比失衡带来的婚姻挤压、性别透支和人口结构失衡等严重社会问题,给人口安全、社会稳定带来巨大隐患,影响中国人口与经济、社会、资源、环境协调和可持续发展,甚至影响民族的繁荣和社会的长治久安。5.1.3人口红利中国经济“增长奇迹”源于多种因素,“人口红利”是其中最重要的因素【5】。中国处于人口红利期时,经济取得了巨大的进步。所谓的人口红利期是指生育率迅速下降,少儿抚养比例下降,总人口中适龄劳动人口比重上升,而老年人口比例达到较高水平之前形成的一个劳动力资源相
8、对丰富的时期。但是中国人口红利到底能持续多久或者是否已经消失,根据人口红利的定义,我们就通过用劳动人口占总人口比例的变化表示人口红利的变化,确定人口红利的变化趋势。根据上述数据可得到以下劳动人口占总人口比例年度变化的折线图:图4:2000-2011年劳动人口占总人口比例年度变化折线图根据上图可知我国的人口红利大致一直处于增长趋势,但是在2010年出现了一个拐点,所以为了解释这个问题,我们建立差分方程模型来预测接下来几十年劳动人口占总人口比例的变化趋势,进而较精确的说明人口红利在现在及未来的发展趋势。(1) 差分方程模型首先先建立差分方程模型,然后得出各年龄阶段人口的增长状况,最后求出每年年龄段
9、在15-59岁的人口数与总的人口数,算出二者的比值,通过比值画出人口红利的变化曲线图,根据图像进行分析。将人群按年龄大小等间隔地分成n个年龄组,比如每10岁或每5岁为1个年龄组。与年龄的离散化相对应,时间也离散为时段,并且时段的间隔与年龄区间大小相等,即以10年或5年为1个阶段。人口是通过女性个体的生育而增长的,所以用女性数量的变化为研究对象比较方便,下面提到的人口数量均指其中的女性。记时段第年龄组的人群数量,第年龄组的生育率为,第年龄组的死亡率为,生存率为,我们假设和不随时段变化,在稳定的环境下这个假设是合理的。的变化规律由以下的基本事实得到:时段第一年龄组人口数量是时段各年龄组生育数量之和
10、,即 (4)时段第年龄组的人口数量是时段第年龄组生存下来的数量,即 (5)计时段种群按年龄组的分布变量为: (6)由生育率和生存率构成的矩阵 (7)则(4)、(5)可表为 (8)当矩阵L和按年龄组的初始分布向量已知时,可以预测任意时段人群按年龄组的分布为 (9)(2)模型验证由上式(9)可知只要知道t=1时的人口数据就能依次得到以后每年各个年龄段的人口数据,这样进而可以预测年龄在15-59岁的劳动人口数量,我们将年龄分为4组,将全国人口分为0-14、15-49、50-59、60-90四个年龄阶段,此时有根据中国统计年鉴查得2000-2008的数据出生率及死亡率,通过死亡率求得生存率。表1:20
11、00-2008年出生率和生存率数据年份2000200120022003200420052006200720081.4031.3381.2861.2411.2291.24612.0912.1012.1493.5593.5793.5994.0093.5893.4993.1993.0792.94这样我们就可以通过2000年的数据得到15-59岁预测数据以及通过数据的拟合得到的图(单位:万)表2:2000-2008年的劳动人口真实值与预测值及平均相对误差年份20012002200320042005200620072008平均误差真实数据138071473615204153551553615717160
12、80163640.0159预测数据1387214181151491566115817158711629616695由上表经过计算知道平均相对误差为0.0159,说明该模型起到了较好的效果,符合人口发展规律,所以我们用该模型预测各年龄段的人口数量,从而得出15-59岁劳动人口数,以及总人口人数,算出比值即得到每年的人口红利数据,画图分析人口红利趋势。相关运算过程借助MATLAB实现,如下图即为预测的未来人口红利变化趋势图。图5:预测的人口红利变化趋势图根据预测出的人口红利趋势图可知:人口红利在2010-2015年呈增长趋势,在2015年左右达到顶峰,在2015年之后,如果不采取任何措施我国人口红
13、利将呈现急剧下降的趋势,将不利于经济的发展,对我国经济带来巨大的损失。5.1.4老龄化问题老龄社会是指老年人口占总数人口达到或超过一定的比例的人口结构模型。按照联合国的传统标准是一个地区60岁以上老人达到总人口的10%,新标准是65岁以上老人达到总人口的7%【3】。那我国现今的状况如何,老龄化程度怎样,我们用近几年65岁以上老年人占总人数的比例来说明。表3:2000-2011年我国65岁以上老年人占总人口的比例年份200020012002200320042005200620072008200920102011比例77.17.37.57.67.77.98.18.38.58.99.1由表中数据可知
14、:我国2000年65岁以上老人达到总人口的比例已经达到7,并一直呈现增长趋势。并且到2011年比例已经高达9.1,超出标准2.1个百分点,说明我国已经在2000年达到了老龄社会,并且老龄化程度还会继续加大。为了更加明确的说明问题,我们预测接下来的20年65岁以上老年人占总人口的比例,用以说明我国老龄化程度的变化趋势。根据建立的动态差分方程模型,可预测数老年人的人口数,然后根据预测出的老年人口数,画出老龄化趋势图,进行分析。图6:2010-2040年老龄化趋势图根据图像或者函数表达式可知:我国人口老龄化呈递增趋势。并预测出到2030年我国老龄化已经超过20%,并将一直增长下去,所以我国到20年后
15、将成为高度老龄化国家。造成上述原因可分为两方面:1、人口生育率急剧和大幅度下降2、死亡率的下降和寿命的延长。第一方面与我国计划生育政策有关,第二个方面得益于经济社会的发展、疾病的控制、卫生条件和生活质量的快速提升。人口高度老龄化使我国的养老负担迅速增加,我国对离退休职工支出额增加即抚养老人费用增多,将会导致社会总储蓄减少,进而使社会总投资下降,最终影响经济的持续增长。5.2结论通过对人口红利、人口老龄化、生育率和出生性别比例的分析,我们得出人口红利在2015年将会下降,人口老龄化程度继续加重,生育率持续降低,出生性别比例不平衡程度继续加深,这种变化趋势最终会影响我国经济的发展。所以我国的生育政
16、策急需调整,也就是说目前很有必要开放二胎政策。5.3基于灰色GM(1,1)模型的出生性别比从图3中可以看出,出生性别比的变化趋势没有什么具体的规律可循,呈现一定的小范围波动,它受经济、社会、政策等多方面因素的复杂交互影响,所以有规律的定量分析并不是很好。我们采用灰色GM(1,1)模型和定性分析相结合的方法进行预测。5.3.1灰色GM(1,1)简介灰色系统是指信息数据不明确的系统,灰色系统预测模型的构建原理是将已知的部分数据序列输入到系统中,通过某种线性或非线性的转换来预测未来指标的变化情况,在这个阶段中遵循某种规则,反复修正结果,最终得到比较明朗的变化规律,GM(1,1)模型是在灰色系统预测中
17、应用最为广泛的一种模型。5.3.2灰色模型求解 设为原始数据,为了使其成为有规律的时间序列数据,对原始数据作一次累加生成运算,从而得到新的生成数列一般近似地服从指数规律。 则生成的离散形式的微分方程具体的形式为 (10)即表示变量对于时间的一阶微分方程是连续的。求解上述微分方程,解为 (11)当=1时,即,则可根据上述公式得到离散形式微分方程的具体形式为 (12)当足够小时,变量从到是不会出现突变的,所以取与的平均值作为当足够小时的背景值,即将其值带入式子,整理得 (13)由其离散形式可得到如下矩阵:令 称为数据向量,为数据矩阵,为参数向量. 则上式可简化为线性模型: (14)由最小二乘估计方
18、法得: (15)上式即为GM(1,1)参数的矩阵辨识算式,式中事实上是数据矩阵的广义逆矩阵。将求得的,值代入微分方程的解式,则 (16)其中,上式是GM(1,1)模型的时间响应函数形式,将它离散化得 (17)对序列再作累减生成可进行预测. 即 (18)通过利用MATLAB编程求得,将的值代入微分方程的时间响应函数,5.3.3灰色模型的检验常用的方法是回带检验,即分别用模型求出各时刻值,然后求相对误差。结果如表所示:表4:精度检验实测值、残差值表GM计算值实测值残差相对残差119.25120.7097119.9481119.1913118.4393119.25 120.22120.56119.4
19、5118.0600.4897-0.6119-0.25870.379300.0041-0.0051-0.00220.0032从残差检验结果看,平均相对误差为0.003,误差较小,累计生成数列曲线拟合较好,可以用来预测。表5:2006-2038年的出生性别比预测值年份预测值实际值年份预测值年份预测值20060119.252017113.30652028105.68632007120.7097120.222018112.59162029105.01952008119.9481120.562019111.88122030104.35692009119.19131190452020111.1753203
20、1103.69852010118.4393118.062021110.47392032103.04422011117.69212022109.77692033102.39412012116.94952023109.08432034101.74802013116.21172024108.39612035101.10612014115.47852025107.71222036100.46822015114.74992026107.0326203799.83432016114.02592027106.3573203899.2044 从预测数据可以看出我国出生性别比呈下降趋势,到2038年下降到99.
21、2044。考虑到在这几十年内人们的生育观念难以发生彻底的改变,而GM(1,1)模型没有考虑到实际情况,所以在现行人口政策没有改变的情况下,可以利用GM(1,1)进行未来十年的预测。5.4基于韦伯分布的生育率数学模型根据总和生存率与年龄生育率的关系,妇女的年龄生育率的数学表达式可设为 。其中为总和生育率, 为特定的生育模式为妇女年龄别生育率, 为生育年龄,这里假设取值范围为15到49。因为任何随机分布函数的积分值为1,所以需要对年龄别生育率的统计数据进行标准化处理,用累计(分胎次)年龄别生育率除以累计(分胎次)的总和生育率,使其和为1,这样得到的标准化的年龄别生育率不会改变其本身的分布特点。反映
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