全面二孩政策下人口结构预测及其影响分析

全面二孩政策下人口结构预测及其影响分析

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1、全面二孩政策下人口结构预测及其影响分析摘要:人口问题是制定一切政策的基础,与国家经济、社会、资源、环境右着密切的联系。我国于2016年开始施行全面二孩政策,在此政策下应用灰度理论模型下的GM(1,1)模型对人口结构进行预测。再对预测数据进行图表分析,得出该政策的实施对经济发展的具体影响。模型中所用的数据全部来自国家统计局的官方数据。本文采集自网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所右,如存不愿意被转载的情况,请通知我们删除己转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键例:灰色

2、系统;GM(1,1)模型;人门结构人口结构是将人口以不同的标准划分得到的一种结果。其反映一定地区、一定时点人体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。人口指标主要有少儿(0〜14岁)人口比重、老年(65岁及以上)人口比重、劳动力年龄(15〜64岁)人口比重、男女性别比、抚养比、生育率、死亡率等。本文主要用到的指标有少儿人口比重、老年人口比重、劳动力年龄人口比重、男女性别比。我国人口的现状和特点是总人口增长速度缓慢、总和生育率一直处于超低水平、老龄化问题将表现得尤为突出、性别失衡较为严重、人口老龄化现象严重

3、、城镇人口数目上升、教育水平不断提升等特点。巾此可见:若不实施全面二孩政策,尽管能够减缓我国的人口数0峰值,但是人口性别不均衡、人口老龄化的问题持续发酵,必然会影响国内劳动力供给,使经济发展受到影响。1人U结构预测在实施全面二孩政策的条件下,通过分析政策实施前的年份的人口结构,采用上文提到的四项人口结构指标,并以二孩政策作为附加条件,改进灰色系统理论中的GM(1,1)模型实现对人门结构的预测。主要步骤是首先搜集2016年之前的官方数据并排除人为灾害和自然灾害的影响,将数据进行累加生成新数据,计算己知数据序列平均级比,其次利用缓冲算子

4、对数据进行调整,最后在MATLAB的平台上套用GM(1,1)模型处理数据,进行数据预测,进而根据预测结果应用计量模型分析对经济发展的影响。文章最后给出我国平衡人n结构与人口数量的有效生育政策的建议。通过分析往年的人U性别比,发现在2004年由于非典流行使男女性别比例骤降,这类受人为自然灾害影响的数据将其去除,避免影响数据分析。然后对数据进行初始化并调整数据,最后用GM(1,1)进行人口性别和年龄数据的预测,如图1和图2。我们可以看出考虑全面二孩政策后,人口性别比逐渐趋于平衡。从性别年龄结构图中可知,少儿人U比秉上升、老年人U比重下降

5、、劳动力年龄人口比重升高且性别趋于平衡状态。我国人口性别年龄结构比例0〜14岁和65岁及以上的结构基本一致,可见在未来人门性别比失衡问题将被大大缓解,但我国即使放幵二孩政策,人口性别年龄结构趋于均匀也需要很长时间。通过对以上全面二孩政策下人口总数和人口结构分析,得出以下结论:全面实行二孩政策后,人口总数呈持续上升趋势,但是老龄化现象减缓,少儿人U比秉同比加大,男女比例趋于平衡,青壮年人U比重同比上升。2对经济的影响我国实施全面放开二孩政策,是建立在扎实的理论基础之上的,它对我国的经济发展将会产生巨大影响。主要表现在提升经济潜在增长率

6、、消除社会不安定因素、减轻“用工荒”等多方面影响。2.1提升经济潜在增长率因为人们的生育观念的不断改变,越来越多人的关注点己经放在了下一代孩子的优质培养方面。如果选择生育二胎,针对两个孩子的教育、医疗等方面的投资都将使市场经济迎来又一次新的发展。2.2消除社会不安定因素,促进经济增长性别比失衡问题一旦缓解由此导致的“婚姻挤压”等问题也会逐步被解决。既从根本上解决了社会不安定因素滋生的原因又较好的引导了广大社会群众正确的实现自身价值,一举多得。2.3减轻“用工荒”,缓解人口老龄化压力,实现未来劳动力资源的不断供给,平衡人U性别结构综上

7、所述,本文给出平衡人口结构与人口数量的有效生育政策的建议:一方面基于我国的基本国情,支持全面的二孩政策。出于成本收益考虑,“全面二孩”政策可能会造成生育阶层化,进而影响未来我国人口素质的提高。而解决生育阶层化的有效途径是健全社会保障制度,提高社会福利水平。一方面国家可建立健全生育成本补偿机制,扩大政府在抚养孩子过程中的责任和义务,加大儿童医疗、教育等方面的资金投入,引进社会资本进入教育、婴幼儿照顾等领域,降低家抚养孩子的成本,减轻他们的压力和负担;另一方面应促进东中西部和城市乡村公共服务均等化,加大农村和西部偏远地区教育和人力资本投

8、入,提高人力资本水平,促进社会整体素质提高。另一方面,当我国人口总数给社会发展带来消极影响吋,需调整国家生育政策,以平衡人口总数与人口结构之间的关系,并与经济社会、资源环境协调发展。参考文献:[1]贾凌云.人口预测的灰色增量模型及其应

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