基本信息
- 项目名称：
- 浙江省人口老龄化系数中长期预测模型研究
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 社会
- 简介：
- 本研究首先结合浙江省人口历史数据对浙江省老龄化的成因进行分析。然后，基于生命表理论，得出老年人口数趋势特性的命题。接着，根据浙江省1978～2008年户籍人口数据，结合命题建立VAR模型，设定四种不同的人口迁移和生育控制方案，预测2009～2050年的总人口数和老年人口数计算老龄化系数。最后，分析总人口数、老年人口数以及老龄化系数的变动趋势进行，结合预测结果提出政府应对人口老龄化的对策建议。
- 详细介绍：
- 本研究基于浙江省1978～2008年户籍人口数据和历次人口普查数据。首先介绍了浙江省总人口数、老年人口数和老龄化系数的发展历程，并结合历史数据对浙江省老龄化的成因进行分析。 然后，针对平均预期寿命和对应年份尚存人数之间的关系，基于生命表定理预测2010年、2020年、2030年和2040年不分性别的人口完全生命表，根据上述生命表估算2011～2050年每年的老年人口净增加数，确定老年人口数的变动路径和峰值期，并以此提出能够判断老年人口数长期变动趋势特征的命题。 接着，基于浙江省1978～2008年户籍人口数据，利用格兰杰（Granger）因果检验、ADF单位根检验和约翰森（Johansen）协整检验，找出影响总人口数或老年人口数的变量并建立人口系统，在人口系统基础上建立多个向量自回归模型；对模型进行各种统计检验后，针对省际净迁入人数和总和生育率设定四种不同的控制方案，分别预测浙江省2009～2050年的总人口数和老年人口数。 最后，根据预测的总人口数和老年人口数计算老龄化系数，对总人口数、老年人口数以及老龄化系数的变动趋势进行分析，结合预测结果提出政府应对人口老龄化的对策建议。
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作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 研究目的可概括为以下两点： （一）通过预测模型的创新研究，实现对浙江省人口老龄化发展趋势的准确预测。（二）利用预测得到的结果做出相应分析，为相关部门提供应对人口老龄化的政策建议。 为此，本项目研究思路可分为以下五个步骤： （一）指标的选取及说明。 （二）趋势性命题的提出。 （三）预测模型的确定。 （四）预测结果的分析。 （五）相关政策建议的提出。
科学性、先进性及独特之处
- 本研究提出一种了新的预测思路：针对平均预期寿命增长的惯性特点，参照联合国平均预期寿命发展模型，估算预测期内各年平均预期寿命，利用生命表理论，编制未来几个关键年份的人口完全生命表，基于生命表估算各年老年人口净增加数序列，由序列变动特性确定该地区老年人数发展趋势及峰值期。然后利用这一趋势性命题作为一个判断的区间标准，在拟合精度较高的向量自回归模型中选择符合这一命题的模型，以提高中长期预测的精度。
应用价值和现实意义
- 浙江省人口老龄化的迅速发展，不仅会增加家庭负担，而且还会增加社会负担。如果未来浙江省人口老龄化继续加剧，离休和退休人员在总人口中所占的比重将会不断增加，养老保险基金的支出缺口也将变大，这势必给浙江的社会保障机构带来巨大压力，最终影响社会的可持续发展。因此，准确地预测浙江省老龄化系数的未来变动趋势、及时采取改善人口结构的有效措施、将对浙江省的人口发展战略具有重要的理论意义和现实意义。
作品摘要
- 本研究基于浙江省1978～2008年户籍人口数据和历次人口普查数据。首先介绍浙江省总人口数、老年人口数和老龄化系数的发展历程，并结合历史数据对浙江省老龄化的成因进行分析。 然后，针对平均预期寿命和对应年份尚存人数之间的关系，基于生命表定理预测2010年、2020年、2030年和2040年不分性别的人口完全生命表，根据上述生命表估算2011～2050年每年的老年人口净增加数，确定老年人口数的变动路径和峰值期，并以此提出能够判断老年人口数长期变动趋势特征的命题。 接着，基于浙江省1978～2008年户籍人口数据，利用格兰杰（Granger）因果检验、ADF单位根检验和约翰森（Johansen）协整检验，找出影响总人口数或老年人口数的变量并建立人口系统，在人口系统基础上建立多个向量自回归模型；对模型进行各种统计检验后，针对省际净迁入人数和总和生育率设定四种不同的控制方案，分别预测浙江省2009～2050年的总人口数和老年人口数。 最后，根据预测的总人口数和老年人口数计算老龄化系数，对总人口数、老年人口数以及老龄化系数的变动趋势进行分析，结合预测结果提出政府应对人口老龄化的对策建议。
获奖情况及评定结果
- 暂无
参考文献
- 无
调查方式
- 统计报表
同类课题研究水平概述
- 1.国外研究现状 一些西方发达国家在19世纪就进入老龄化社会，所以西方学者对老龄化的研究起步早，成果多。人口问题的研究一般公认是从1662年John Graunt发表的《死亡表的观察》开始，Graunt在他提出的死亡表中引入了特定年龄时人口的生存比例，并用来预测未来人口的变化，开创了人口预测的先河。19世纪中叶荷兰生物学家Verhulst提出了阻滞增长模型，又称Logistic模型，来预测人口总数与总增长率。随着学界对人口年龄结构的重视，年龄移算法得到广泛运用，联合国人口研究报告采用的队列要素法正是基于年龄移算法原理。美国人口统计学家Keyfitz（1968）提出了Keyfitz矩阵方程，开创性地把矩阵方法应用于人口预测，相比年龄移算法，它的数理含量更高、变量描述更规范、参数定义更严格。Leslie在Keyfitz矩阵预测模型的基础上加以改进提出了Leslie矩阵方程，从不同角度对矩阵元素进行定义和描述，使得对人口发展变动过程的描述更加简明和规范。 2.国内研究现状 从文献的检索结果来看，国内对人口预测的实证研究常用的预测方法有：年龄移算模型、Keyfitz矩阵方程模型、Leslie矩阵预测模型、GM（1，1）灰色模型法、Logistic增长模型、时间序列法、回归分析预测法等。 张爱婷、朱文琦（2004）以陕西省五普数据为基础，通过年龄移算法预测陕西省未来50年的人口总量及老龄化进程。李建华、俞德怡、代云初（2004）利用四川省2000年人口普查数据，采用Keyfitz矩阵方程模型，对四川省2001-2050的人口状况进行预测。王培勋（2004）利用陕西省2000年人口普查各年龄组人口数、生育率及死亡率数据，建立陕西省人口增长的Leslie动态模型，预测陕西省2050年前的老龄化发展趋势。朱再清（2006）以湖北省2000年人口普查数据为基数，运用灰色系统模型中的GM（1，1）模型的原理及方法，预测湖北省2010、2015和2020年的人口总量。贾凌云、门可佩（2006）以1952-2004年上海市人口统计资料为基础，建立优化GM模型，并对上海市未来50年户籍人口进行预测。逢锦波、武博（2008）利用青岛市1987-2005年的常住人口数据，建立Logistic模型，分别预测2006-2020年青岛市常住人口总数和青岛市市区常住人口趋势值。
