基于情景分析法的新疆建筑业碳排放峰值预测

将人均GDP、人口数量、能源消耗量、房屋竣工面积和建筑业能源消费强度作为新疆建筑业碳排放的主要影响因素,并建立改进队列要素法模型,对新疆人口数量进行预测,引入加权MLP⁃ARIMA时间序列预测模型对新疆GDP进行预测。同时,建立改进柔性灰色多变量预测模型对新疆建筑业未来能源消费进行预测。运用情景分析法结合基于Attention机制的长短期记忆神经网络碳排放预测模型,对未来新疆建筑业碳排放趋势进行动态模拟分析。情景预测结果表明,保持经济水平与城市化水平稳步发展,严格控制建筑业能源消费量与加速优化建筑业能源消费强度是新疆建筑业最优减排路径,其将在2032年实现碳达峰。

上海市常住人口增长趋势研究:基于劳动年龄人口的情景模拟

国内外大城市的快速发展很大程度上依赖于劳动力的充分供给,制定合适的人口发展战略及政策至关重要。本文基于队列要素法,以劳动年龄人口规模作为重要变量对上海市人口规模进行情景模拟,依据结果对上海市未来常住人口发展趋势进行判断。结果显示,外来劳动年龄人口对上海市未来发展有重要支撑作用,上海应该给予外来迁入人口更多的关注和肯定,而不是盲目地限制;同时,判定上海市2040年常住人口规模将增长到3000万~3870万之间。本方法可以广泛应用于与上海具有相似人口年龄结构和人口规模变化趋势的大型城市和特大型城市,对中小型城市的人口规模模拟和政策制定也具有一定的参考意义。

城镇老年人口医疗费用需求测算模型构建及应用

目的:测算2015—2020年我国城镇老年人口医疗费用需求,为医疗保障制度改革提供基础数据。方法:运用队列要素法预测2015—2020年城镇老年人口数,运用精算建模法测算医疗费用需求。结果:2015—2020年,我国城镇老年人口医疗费用需求将从3 754.14亿元增长到7 151.47亿元,年均递增13.76%。结论:2015—2020年我国城镇老年人口医疗费用快速增长,需要通过调整医疗保障制度、改革医疗费用计算办法及优化医疗资源配置方式等予以应对。