基于Leslie模型分析“全面二孩”政策对人口数量影响

利用Leslie模型对人口数量以及其他各项指标在实行原计划生育政策与实行"全面二孩"新政策的两种不同条件下进行预测,并通过MATLAB编程软件,得到相应的人口数据和画出有关人口各项指标的图形,通过分析,得出全面二孩新政策对未来人口及社会各方面影响的预测。

基于leslie和logistic模型的人口数量研究--以朝阳市为例

人口问题是由于人口在分布、数量、结构等方面迅猛变化,造成的人口与社会、经济以及资源、环境之间的冲突矛盾。未来的人口政策要在人口数量增长的同时提高人口素质,调整年龄结构。故文章针对朝阳市人口的增长现状,运用线性回归和数据拟合的方法,在leslie和logistic种群增长模型中引入适当形式的函数进行参数估计并对地区人口进行分析和预测。结合近30年朝阳市人口数量推测出未来几年朝阳市的人口增长情况。以给社会建设和发展提供重要的信息。

灰色系统模型在我国人口数量预测中的应用

一、基本理论与方法 灰色系统建模的思想是直接将时间序列转化为微分方程,从而建立起抽象系统发展的动态模型,对于原始序列X(t),t=0,1,2,……,N;最常用的预测模型是GM(1,1)模型:

新疆人口数量变化能否促进经济增长?——基于VEC模型的动态实证研究

为了研究新疆人口数量变化能否促进经济增长,本文在生态环境承载力、劳动力边际产出和人口理论方面论述了人口数量变化与经济增长的相互作用机理,在此基础上通过VEC模型对人口数量、人均GDP和财政预算收入进行动态研究,结果为:长期人均GDP和人口数量成正向关系,弹性为0.33,但财政预算收入却因人口数量的增加而呈现小幅度降低,弹性为0.09。短期内人均GDP与人口数量成反向关系,财政预算收入的增加反而能够促进人口数量的增加。

基于灰色GM(1,1)模型的城市人口数量预测

本文主要研究未来几年内人口数量组成变化的相关问题。对于该问题，我们在灰色GM（1，1）模型的基础上对部分算法进行了优化，考虑到常住人口和流动人口等类型，结合已有的连续5～10午的人口数量，最终给出了人口数量的预测结果。经检验证明，改进的灰色GM（1，1）模型能够有效解决人口数量预测问题。

基于Leslie模型不同生育政策下的人口预测

人口对中国经济发展影响巨大,而生育政策直接影响着人口的发展趋势。本文通过建立Leslie人口预测模型,研究了在计划生育政策下总和生育率取1.4和全面二孩政策下总和生育率取1.6我国中长期的人口总量变化趋势以及老龄化发展趋势。结果表明,在全面二孩政策下,至2088年,我国人口将稳定在13.5亿左右,短期内依旧面临着巨大的人口压力;同时,全面二孩政策有助于减缓人口老龄化的程度,但是短期内无法做到避免老龄化程度加剧。进一步地,为了更好地研究影响人口变化的因素,本文针对总和生育率,选取了生育政策、经济发展水平、城镇化水平这三个因素建立了总和生育率的线性回归模型,显著性检验表明三个因素的影响是显著的,并预测了至2053年的总和生育率。

我国人口数量及老龄化趋势预测研究

结合第6次人口普查统计数据,在不同总和生育率水平假设下,运用Leslie模型对我国2015～2050年期间的人口数量及人口结构进行预测。预测结果显示,我国人口数量呈现"先缓慢上升、后较快下降"的变化特征,预计在2025年左右我国人口数量将达到蜂值;与此同时,我国人口老龄化进程呈现"先加速、后放缓"变化趋势,在2020～2035年期间我国60岁及以上人口占比上升速度较快,在2035～2050年期间该群体占比上升速度放缓。

基于Leslie模型的人口预测分析——以北京市为例

文章以2020年第七次全国人口普查(以下简称“七普”)数据为基础,利用Leslie模型预测北京市2020—2035年的人口数量。研究发现,未来北京市人口总量先增加后保持在235万人左右,其中,劳动力人口比重在逐年减小,少儿和老年人口比重都在逐年增大,北京市的育儿养老负担不断增加,在短中期内将一直处于老龄化社会。北京市人口结构的变动反映了未来社会需求的变动,未来10年至15年,北京市需要加大社会福利政策的实施力度,加大育儿养老的医疗保障,努力实现教育资源在各区的均衡,提高劳动生产率等。

分析及改进阻滞增长模型及对人口数量和结构的预测

目的改进阻滞增长模型及对深圳人口进行预测,为计划生育政策以及"单独二胎"政策提供有效的理论依据。方法通过建立阻滞增长模型,利用统计数据资料,求出了模型中的参数,并对1970—2010年的人口数量进行了预测。通过与实际人口数量进行比较,发现阻滞增长模型人对口数量的预测是较符合真实情况的。本文第二部分建立了Leslie模型。结果得到1990年人口11.433亿与真实值11.106亿十分接近,预测了2015—2030年人口数量的变化与人口年龄结构的变化,预测得出了2030年人口老龄化更加严重。结论发现Leslie模型不仅可以对人口总量进行准确预测,也可以反映人口变化的深层次因素。

基于灰色GM(1,1)模型对我国老年人口数量的预测研究

随着经济的发展,我国的人口问题越来越突出,尤其是人口老龄化问题。人口问题是制约许多国家发展的重要因素,论文对我国目前的人口老龄化的发展现状进行了分析,通过GM(1,1)模型对未来我国65岁及以上老年人口数量进行预测,对我国应对人口老龄化问题制定合理的人口控制政策,同时提出相应的应对养老问题的措施。

基于ARIMA模型的陕西省老年人口数量的分析

老龄化是当前我国人口发展中的一个主要问题,本文选取1990-2014年陕西省老年人口数量的时间序列数据,利用ARIMA模型得出陕西省老年人口数量的发展趋势,并对陕西省未来老年人口数据进行短期预测。

基于Leslie矩阵模型的中国人口总量与年龄结构预测

选用Leslie矩阵人口模型能够较全面地考虑到影响人口总量与年龄结构的各种主要因素,预测得到:在现行计划生育政策不变的情况下,中国人口总量将在2024年前后达到峰值14.2亿左右,这与国家人口发展战略研究课题组预测的在2033年前后达到人口峰值15.2亿左右有较大差别;中国人口老龄化有加速发展的趋势。

单独二孩政策对人口数量及老龄化的影响研究

文章研究"单独二孩"政策实施对人口的数量和老龄化的影响。人口政策的改变主要影响总和生育率,通过建立Leslie矩阵人口结构模型,预测我国未来不同年份各年龄人口数量。得出实施"单独二孩"政策后所增加的生育量,2015—2017年平均每年为192万,2018—2040年平均每年为29.2万,2041—2050年平均每年为48.69万人,人口在2022年达到人口峰值13.844亿人。"单独二孩"政策的实施基本不会改变我国老龄化趋势,但却能缓解我国老龄化问题。

人口对中国经济增长的影响研究--基于R&D模型、RR模型和Leslie模型的讨论

1978年以来,中国经济高速增长,一跃成为世界第二大经济体,人口红利是中国经济保持长期平稳增长的重要因素。随着时间的持续推进,未成年人口占比下降、老年人口占比上升的不利方面逐渐显现出来,中国的人口红利正在消失。本文使用研发与增长模型和岭回归模型研究了人口对经济增长的重要作用,并使用Leslie模型对中国未来的人口进行了预测,研究发现,按照目前的趋势,中国的老龄化会越来越严重,人口的结构问题将对中国经济增长产生巨大影响,未来应当采取适度鼓励人口增长、充分发挥劳动人口的作用、实施积极老龄化策略、全面提高人口素质等措施。

改进的Leslie离散型人口模型在我国人口预测中的应用

针对我国人口发展的新特点,建立了改进的Leslie离散型人口模型,对我国未来人口数量进行预测,并用MATLAB编程计算,预测效果良好.

“全面放开二孩”政策对中国未来人口数量、结构及其影响的研究

本文首先整理出第六次全国人口普查数据,利用Excel表格统计出各年龄段人口比例,建立Leslie模型,结果显示中国总人口数及0-14岁人口数先增加后减少,2030年左右将达到最大值,65岁以上人口比例先减少后增加.综合考虑延迟退休年龄这个政策,又会对中国人口生育率有所影响,进而得出"全面放开二孩"只是短期缓解人口问题的结论.

计划生育政策调整对人口数量和结构影响的研究

计划生育政策的提出有效地控制了我国的人口增长,改善了经济发展和人民生活。但其产生的负面影响也逐渐加剧,迫使国家提出了开放"单独二孩"政策。从本国具体国情出发,综合考虑影响人口数量、结构的多方面因素,通过分别建立年龄别生育模型、优化阻滞增长模型、年龄别死亡率模型、Leslie矩阵模型,最终形成反映我国实际情况的具年龄结构的人口增长模型。研究在低生育水平下,实施计划生育调整政策对未来人口数量、结构及其对教育、劳动力供给与就业、养老等方面的重要影响。

基于LASSO变量选择方法的人口数量模型构建

人口数量模型对自然环境和经济等方面的影响重大,为寻找合适的人口数量模型,分别使用LASSO方法和逐步回归方法进行变量选择,再使用简单线性回归模型分别对LASSO方法和逐步回归方法挑选出来的变量进行拟合分析,发现两个模型的拟合效果都较差;故使用部分线性可加模型对挑选出来的影响因子进行拟合分析,得到LASSO方法挑选出的变量进行回归拟合结果较理想,并得到最优人口数量模型.由部分线性可加模型结果发现,人口数量主要由普通高中毕业生数、就业人数和医疗卫生机构数表达.此外,普通高中毕业生数与人口数量呈线性正相关关系;就业人数和医疗卫生机构数与人口数量呈非线性关系;就业人数呈先加速上升后减速上升的情形,医疗机构数总体上随着人口数量增长,数量有所上升,但上升的速度缓慢,直至后面逐渐趋于饱和,所得结果基本与现实情况相符.

基于Leslie矩阵模型的黑龙江未来人口总量与年龄结构预测

本项目以黑龙江省2010年人口普查数据为原始数据,运用leslie模型对人口总量和年龄结构进行预测。得黑龙江人口总量在2020年下降到3689.2万人,60岁以上占人口总量的比重上升到24.14%,到2060年状况进一步恶化,人口总量下降到1722.5万人,60岁以上人口所占的比重上升到73.13%。

基于不同政策对未来人口数量及结构的预测

针对不同生育政策下的人口结构,综合分析了蚌埠市的人口数据,建立了Leslie离散人口模型、灰色预测模型和Logistic人口预测模型,运用Matlab软件,得出了蚌埠市在不同生育政策下未来人口总数、年龄结构和性别结构的预测.对三种生育政策进行比较,最终得出二孩政策对当前人口结构优化效果最好.