楊紅云 彭霞 韓延萌
摘 要:一個國家或地區人口老齡化過程的可行性預測,是制定相應宏微觀政策的具體根據。本文通過運用灰色預測GM(1.1)模型,對青島市2020年老齡人口數量進行預測。結果表明,2020年青島市老年人口將達到184.7萬人,幾乎翻了2000年一番,老年人口的比重也將高達23.2%。針對預測結果,本文進一步分析人口老齡化嚴重的成因,并提出了相應的對策建議。
關鍵詞:青島市老齡化;GM(1,1)灰色預測模型;人口預測
人口老齡化是現代社會發展的一個重要組成部分,一方面,它是社會經濟發展的一個極難避免的過程,世界上大多數的發達國家都進入了老齡化社會;另一方面,它必然帶來一部分急需解決的社會問題,本文主要研究社會問題中的老齡化問題,關于老年人增加,進而使他們對社會經濟的影響增強,是從人類社會經濟發展的范疇下來理解老齡化問題。老齡化問題的研究關鍵是預測老齡人口的變動。截止2013末,青島市60歲以上的老齡人口已達138.78萬人,占全市總人口18.9%,老齡化程度的不斷加深勢必會給青島市經濟發展帶來沉重壓力。
作為中國的一個經濟發展較快的沿海對外開放城市,2013年山東省青島市60歲以上的老年人口已達138.78萬人,占總人口的18.9%。預測未來青島市人口結構變動,對幫助青島市市政府各相應的職能部門及時采取對口有效的對策有重要意義。本文所應用的模型是灰色預測GM(1,1)模型,灰色預測是把隨機過程當成是與時間有關的,在一定范圍內變動的灰色過程。該模型具有對信息的數量和分布要求不高,不需要原始數據分布的優點。并且,應用其所建立數學模型準確度較高。通過對青島市歷年老年人口的數據進行建模分析和預測,希望能為青島市市政府相應各部門,制定修改有關的政策,提過科學依據和數據支持。
一、灰色預測GM(1,1)模型的介紹
本文應用的灰色預測GM(1,1)模型,是由華中理工大學鄧聚龍教授提出并加以發展,是在社會、經濟、科學技術等諸多領域進行預測、決策、評估、規劃控制、系統分析與建模的重要方法之一。本文運用灰色預測GM(1,1)模型預測了至2020年,即未來7年青島市的老年人口數量。利用灰色時間序列進行預測,是用觀察到的反映預測對象特征的時間序列來構造灰色預測模型,預測未來某一時刻的特征量,或達到某一特征量的時間。
二、GM(1,1)模型模型的擬合
本章主要是對上章所介紹的灰色預測GM(1,1)模型進行進一步的應用。通過對模型的計算擬合,得出未來青島市老年人口的預測數據,從而對青島市人口結構變化進行預測分析,為下一步針對未來青島市人口構成和老齡化程度變動提出的建議和對策提供有力的數據支持。
現根據青島市2006—2012年60歲以上的老年人口數據系列(見表3.1.1),按照之前所提到的灰色預測GM(1,1)模型的建模理論,建立2013—2020年老年人口數量預測模型。
(一)2013年青島市老年人口數的預測。>> x2(8)=(x0(1)
-b/a)*exp(-a*7)+b/a;x3(8)=x2(8)-x2(7);x3 =111.7000 114.7050
118.9840 123.4226 128.0267 132.8026 137.7567 142.8956;
>> x3(8) ans =142.8956。即2013年青島市60歲以上老年人口的預測值為142.8956萬人。2013年青島市老齡委統計的青島市60歲以上老齡人口數是146萬人,預測誤差為2.1%,所以較為準確。同理可預測出到2020年青島市60歲以上老年人口數為184.7萬人。
(二)2013年青島市總人口數的預測。運用GM(1,1)灰色預測模型同理可預測2013年青島市總人口為771萬人。而由青島市老齡委發布的146萬人與占總人口18.9%的比例推出來的772.5萬人,預測誤差為0.2%,由于單位是萬人,所以還算是較為精準的。同理可預測出到2020年青島市總人口數為795.9萬人。
三、GM(1,1)模型的結論
通過模型預測結果,可以把2006—2020分為兩個階段:第一個階段為2006—2010年階段,是人口老齡化發展的相對緩慢階段,此時青島市60歲老年人口占青島市總人口比例的平均增長率為0.425%,一部分原因是由于這段時間總人口增長相對與老年人口增長較快,所以導致這一階段青島市人口老齡化發展相對而言是比較緩慢的。當然,所謂緩慢,對其它地市來說也是比較快的。第二階段為2010—2020年階段,是人口老齡化發展速度較快的階段,這幾年青島市60歲老年人口占青島市總人口比例的平均增長率為0.655%,至2020年,青島市的人口年齡結構將會達到更高程度的老齡化。這一老齡化高速發展時期,恰好是五、六十年代兩次人口出生高峰時期出生的人口開始進入老年人口的行列,再加上總人口增長變緩和人均壽命的提高,為二十一世紀二、三十年代高度老齡化進程的加快創造了條件。
參考文獻:
[1] 李子奈、潘文卿,計量經濟學,高等教育出版社,2010.
[2] 李子奈、潘文卿,計量經濟學學習指南與練習,高等教育出版社,2010.