人口结构预测

人口结构预测人口结构，又称人口构成，是指将人口以不同的标准划分而得到的一种结果。其反映一定地区、一定时点人口总体内部各种不同质的规定性的数量比例关系，主要有性别结构和年龄结构。构成这些标准的因素主要包括年龄、性别、人种、民族、宗教、教育程度、职业、收入、家庭人数等。人口预测就是根据现有的人口状况并考虑影响人口发展的各种因素，按照科学的方法，测算在未来某个时间的人口规模、水平和趋势。人口预测为社会经济发展规划提供重要信息，预测的结果可以指明经济发展中可能发生的问题，借以帮助制订正确的政策。人口预测始于1696年，当时英国社会学家G·金使用简单的数学方法对英国未来600年的人口发展进行了粗略的计算，虽然这一结果与以后的实际情况相差甚远，但他的思想却对后人的工作很有启发。摘要这部分主要介绍你需要研究的问题、采用的方法或所建模型的思路、求解的结果。由于建模竞赛中有的问题分为几个子问题，因此摘要可以分问题例如：对于问题一，本论文采用……方法，…，最后求解的结果是…对于问题二，本论文…想参加美赛的同学，需要再写英文摘要，放在中文摘要的前面。关键词一般4至5个，主要为模型方法、问题的关键词。以上三部分单独成一页。简介或问题重述阐述你需要解决的问题，尽量不要抄题目。问题分析人口预测是人口研究中重要课题,准确的人口预测为制定合理的社会经济发展规划提供了合理的科学依据。近年来中国的人口发展出现了一些新的特点，例如，老龄化进程加速、出生人口性别比持续升高，以及乡村人口城镇化等因素，这些都影响着中国人口的增长。人们通常只做粗线条的总人口趋势的定性分析，而没有分析年龄结构具体形态。理论上，任何时点上人口结构都是历史上人口结构生育、死亡、迁徙的结果，也是未来研究人口过程的基础。事实上，要制定生育计划就要知道未来女性生育率，要改善社会保障体系就要知道未来老年人口数，要确定人才引进策略和户籍管理制度就要知道城镇化迁徙人口年龄分布。政府可以根据未来人口年龄分布信息状况制定宏观经济政策，进行社会产业调整，使劳动力资源得到充分利用。根据不同时期不同地点，专家学者建立了各种人口预测方法来模拟人口发展过程。但相对于我们现拥有的数据，自回归、幂函数、指数函数都要求人口数据具有明显规律性，只有对于特定地区、特定人口状况才适用。多元回归模型涉及较多影响因素，而如何对这些因素进行定量分析是研究难点。灰色系统、时间序列、神经网络、人口发展偏微分模型适用于不同类型的人口数据，具体操作比较复杂。模型假设假设一每一年的人口总数，人口结构及分布和其他有关各量仅在年末发生变化，变化顺序是：一部分人先死亡，然后一部分人生小孩，最后一部分人迁移假设二本文中所提到的婴儿出生率指的是婴儿出生且在一岁前存活的概率假设三生育妇女一年只生一胎假设四九十岁以上的人口变化对总人口变化影响不大，因此不予以考虑假设五环境是稳定的，死亡率在一定时间内保持不变，不考虑生存空间等自然资源的制约，不考虑意外灾难等因素对人口变化的影响定义与符号说明后文中用到的定义或者符号的说明需要列在此处，方便读者查看，未说明的符号可以在下文的叙述中补充。模型的建立与求解本表是2013年全国人口变动情况抽样调查样本数据，抽样比为0.822‰。年龄人口数(人)占总人口比重(%)性别比男女男女(女=100)0-46349034273292185.683.062.61117.305-96244633890285565.583.032.55118.6810-145756231141264225.152.782.36117.8615-196871536177325386.143.232.91111.1820-249740650961464468.714.564.15109.7225-299313646693464438.334.174.15100.5430-348267741986406917.393.753.64103.1835-398433443057412777.543.853.69104.3140-4410377153017507539.284.744.54104.4645-499812949884482458.774.464.31103.4050-546953335355341786.223.163.06103.4455-597071935892348276.323.213.11103.0660-645825629230290265.212.612.60100.7065-693921619577196383.511.751.7699.6970-742790513748141572.491.231.2797.1175-792125310054111991.900.901.0089.7880-8412769575970111.140.510.6382.1485-895256210431520.470.190.2866.7590-94155855510030.140.050.0955.3395+304772270.030.010.0234.05总计1118433573428545005100.0051.2748.73105.22注：由于各地区数据采用加权汇总的方法，全国人口变动情况抽样调查样本数据合计与各分项相加略有误差(以下表同)。模型评价评价模型的优缺点。模型改进如果能够改进模型可以写在此处，如果只有想法但没求解出结果也可以写出来，模型改进在国赛中比较看重，最好有。参考文献注释附录如果结果过于复杂，可以在附录中列出（一般正文有页数限制），模型的代码也可以附在这里。