基于gm(1_1)模型、logistic模型、leslie模型的单独二胎政策影响研究毕业论文

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1、基于GM(1,1)模型、Logistic模型、Leslie模型的“单独二胎”政策影响研究目录摘要11问题背景和重述22问题分析23模型的假设与符号说明33.1模型的假设33.2符号说明33.3名词解释34问题一44.1模型分析44.2模型建立与求解54.2.1模型一：灰色GM(1,1)预测模型54.2.2模型二：Logistic模型的建立64.2.3模型三：Leslie人口模型85问题二145.1模型分析145.2模型建立145.3模型求解146问题三177问题四197.1模型分析197.2模型建立197.3模型求解19

2、8问题五219模型的评价与改进238.1模型优点238.2模型缺点2310参考文献23附录24附表：24代码：26基于GM(1,1)模型、Logistic模型、Leslie模型的“单独二胎”政策影响研究摘要人口问题一直是我国面临的一大严峻考验。在人口问题中，人口数量、人口结构则是人们关注的焦点。人口的数量和结构是影响社会经济发展的重要因素。从20世纪70年代后期我国实施计划生育政策以来，有效控制了人口的过快增长，对经济发展和人民生活改善做出了积极贡献。但其负面影响也开始显现，劳动人口绝对数量开始步入下降通道，人口老龄化显

3、现。因此，党的十八届三中全会提出开放单独二孩政策，许多省、市、自治区也相继出台了具体方案。针对以上现实问题，本文以全国人口普查数据为基础，依次建立灰色GM(1,1)模型、Logistic模型和Leslie模型，逐步深入地研究了原计划生育政策、单独二胎政策、全面二胎政策下未来我国人口总量与结构的特征。针对问题一，采用灰色GM(1,1)模型和Logistic模型就原计划生育政策下人口数量进行预测，再采用Leslie模型进行人口数量和结构的预测。结果表明，GM(1,1)模型和Logistic模型在短期内预测较准确，长期预测时前

4、者偏大，后者偏小。而Leslie模型不仅能够准确的预测短、长期的人口数量，还能预测人口结构，故之后的问题将采用其进行预测评价。三个模型对2020年人口数量的预测分别为14.32亿、13.92亿、14.68亿，对2050年人口数量的预测分别为17.180亿、14.41亿、15.09亿。Leslie模型表明，人口总量峰值为15.17亿，人口总量变化趋势为先大幅上升再小幅波动最后缓慢下降。老龄化趋势为持续上升，到2030年老龄人口将超过少儿人口。性别比较稳定，其中男性占比0.512，女性占比0.488。针对问题二，运用Lesl

5、ie模型预测单独二胎政策对未来人口数量和结构的影响。利用第六次全国人口普查数据对未来40年人口进行预测，得到了2010-2050年各年人口数量和各年龄段人口数量的数据。结果表明，人口数量持续上升，2020、2030、2040、2050年人口数量分别为15.03亿、15.75亿、16.08亿、16.65亿。老龄人口先上升，到2040年开始缓慢下降，劳动人口持续缓慢下降，少儿人口先升后降，最后超过老龄人口。针对问题三，本文对问题一、二的结果进行了对比分析。单独二胎政策的实施对我国的人口数量和结构产生了重要影响。该政策的实施会

6、增加我国人口数量、推迟人口拐点到来、延缓老龄化步伐、缓解养老保障压力、延长人口红利和增强家庭稳定性。针对问题四，全面放开二胎，生育率出现大幅上升，直接影响我国未来人口总量的大小。放开全面二胎政策对于人口红利的影响不言而喻，人口总量到2050年将达到18.96亿，劳动人口稳定在10.33亿左右，老龄化比例降低。针对问题五，综合以上模型结果分析，提出以下建议。实施单独二胎政策，逐步放开生育条件；适时取消社会抚养费；重视和落实优生优育政策；采取措施改善人口结构。关键词：单独二胎；GM(1,1)模型；Logistic模型；Les

7、lie模型；全面二胎11问题背景和重述人口问题是关乎国家生存与发展的重大战略问题。人口的增长取决于各种环境政策因素，合理的人口预测是一个非常重要的课题。上世纪90年代初，我国人口总量虽然保持持续增长，但惯性趋弱．如果维持现行计划生育政策不变，总人口在达到峰值后将快速减少。随着经济社会的发展和群众生活水平的提高，少生优生、优育优教的生育观念正在形成。2013年十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》对外发布，其中提到“坚持计划生育的基本国策，启动实施一方是独生子女的夫妇可生育两个孩子的政策”，这标

8、志着“单独二孩”政策将正式实施。单独二胎政策实施对我国人口的数量、结构将产生较大影响。因此，预测放开二胎对我国人口增长的影响是当前我国宏观人口政策研究的一个重要课题。该课题需要解决的问题如下：问题一，根据近20年的全国人口普查数据，通过查找各年份的人口数据、出生率、死亡率、生育率等资料，然后建立Logistic模型以