政策生育率对未来人口数量和人口老龄化的影响资料.docx
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政策生育率对未来人口数量和人口老龄化的影响资料
目录
1前言1
2数据分析与模型建立1
2.1引入数据1
2.2建立人口数据模型、人口老龄化模型3
2.2.1新生人口数的计算3
2.2.2育龄妇女数量的计算4
2.2.35-60岁各年龄段人口计算4
2.2.460岁以上各年龄段老龄化人口数量的计算4
2.2.5总人口和老龄人口计算4
3编程实现4
4分析实验数据并提出建议7
4.1分析实验数据7
4.2提出初步建议9
参考文献10
附录113
附录215
政策生育率对未来人口数量和人口老龄化的影响
摘要本文针对人口和老龄化问题，收集了第六次人口普查中的有关数据，利用递推计算各年龄段人口数的办法，编程计算了不同政策生育率下各关键年份的人口总数、老龄化人口数、老龄化率，结合我国预定的人口控制目标，确定了我国现阶段政策生育率应取在[1.8,2.0]中，以后应逐步调整到2.4左右。
最后根据老龄化不可避免的现实，给出了采取积极老龄政策，发展老龄经济的建议。
关键词政策生育率、人口老龄化、人口增长
1前言
上世纪70年代，我国便开始全面推行了计划生育政策，1982年又将计划生育政策定为基本国策，2001年更是完善了计划生育方面的法律。
自实行计划生育政策以来，我国的人口增长速度大大降低，人口素质也得到了较大提高，为缓解全球人口的压力、为中国的现代化建设都创造了有利条件。
但在现阶段，计划生育政策带来的一些负面影响也开始显现：
如性别比例失调、家庭规模缩小、人口老龄化①等。
其中人口老龄化问题最为突出，人口结构呈现倒金字塔形，养老问题突出，社会负担加重，甚至已经开始影响到了社会的和谐、稳定。
因此，研究计划生育政策对未来人口数量和人口老龄化的影响有着非常现实的意义。
2数据分析与模型建立
2.1引入数据
本文使用的原始数据是2010年的全国第六次人口普查的数据，其中各年龄段人口数见表1。
因为要根据各年龄段妇女的人数、各年龄段妇女的生育率②、结合考虑一定的不孕率，来计算新出生人口数，所以这里需要的各年龄段妇女数见表2。
在计算死亡人口时，需要各年龄段人口的死亡率，本文用的死亡率数据如表3所示。
表1：
2010年各年龄组人数
年龄组
人数（万人）
年龄组
人数（万人）
年龄组
人数（万人）
0-4
7874
35-39
11733
70-74
3701
5-9
7985
40-44
12731
75-79
2449
10-14
6897
45-49
10914
80-84
1300
15-19
9014
50-54
7940
85-89
524
20-24
12540
55-59
8585
90-94
131
25-29
10303
60-64
5764
95+
32
30-34
9456
65-69
4454
表2：
2010年0-39岁女性人数表
年龄组
人数（万人）
年龄组
人数（万人）
0-4
3612
20-24
6005
5-9
3663
25-29
5015
10-14
3132
30-34
4664
15-19
4185
35-39
5763
表3：
各年率段死亡率表
年龄组
死亡率
年龄组
死亡率
60-65
5%
80-84
31%
65-69
9%
85-89
46%
70-74
12%
90-94
61%
75-79
25%
95+
66%
数据显示，我国老年人口规模呈现总量扩张、增量提速的发展态势，人口赡养负担正逐步加重。
2010年中国60岁以上人口数量达到18355万人，占全国比重13.3%。
2010年中国老龄化情况，见表4，本表来源为国家统计局。
表4：
2010年中国人口总数及其构成分析
指标
年末人口数（万人）
比重（%）
全国总人口
133281
100.0
0-15岁（含不满15周岁）
22132
16.8
15-59岁（含不满60周岁）
93390
69.9
60周岁及以上
18355
13.3
2.2建立人口数据模型、人口老龄化模型
显然影响人口数量和老龄化的两个关键因素：
一是新生人口数量，二是死亡人口数量。
利用上述数据，综合考虑新出生人口，各年龄段死亡人口、不孕等问题，建立了如下的数学模型，用于分析生育率与人口增长、人口老龄化的关系。
2.2.1新生人口数的计算
本文以五岁为一个抽样间隔，通过计算新生儿数来计算每个年龄段人口数的变化。
计算新生0-4岁人口数，需要适孕女性数量、各年龄段女性生育的百分比等，选择20-39岁作为适孕年龄。
这里需用到的育龄妇女用数，一胎、二胎、三胎生育年龄及分布见表5。
表5：
各年龄段女性生育率
胎数
年龄
20-24岁
25-29岁
30-34岁
35-39岁
一胎
30%
50%
20%
二胎
15%
55%
20%
10%
三胎
45%
35%
20%
综合如上考虑，得到如下模型:
New0-4=（30%*N20-24+50%*N25-39+20%*N30-34）*R2+
（15%*N20-24+55%*N25-39+20%*N30-34+10%*N35-39）*R1*R2+
（45%*N25-39+35%*N30-34+20%*N35-39）*（R1-2）*R2公式
（1）
其中New0-4表示新出生儿童数量，N20-24、N25-39、N30-34、N35-39表示相应年龄段育龄妇女数。
R1表示政策生育率，R2表示不育调整系数。
根据2009年在北京召开的不孕不育高峰论坛上，一份《中国的不孕不育现状调研报告》公布的数据显示，中国的不孕不育比例已达到7.5%到10%，这里假设8%的不孕率，使用的不孕调整系数为0.92，比较符合实际情况。
2.2.2育龄妇女数量的计算
在计算人口数的同时，由于各年龄段适孕女性数量也在变化，需要计算新生女婴数量。
这里还需要用到统计预估的新生人口的男女比例为118:
100，因此得到0-4岁新生女婴数量为：
N0-4=New0-4*100/218公式
（2）
再经过五年后5-9岁女性人数，N5-9即为上一次抽样或计算的N0-4，由于适孕女性年龄只需维护到39岁，所以不需要考虑死亡率。
2.2.35-60岁各年龄段人口计算
有了表1中或按公式
（1）计算的新生儿数量New0-4，每隔五年就更新表1中5-60岁的数据。
例如2015年时，0-4岁人口即为上文计算出来的New0-4，5-9岁人口就为上一个五年的0-4岁人口数（即2010年0-4岁人口经过五年变成5-9岁），这里0-59岁都不考虑死亡率，所以依次类推即可。
2.2.460岁以上各年龄段老龄化人口数量的计算
这里只需考虑各不同年龄老龄人口存活率，到60岁以上要考虑到死亡率，所以2015年65-69岁人口可以用60-64岁人口数乘以这一年龄段的存活率来算以后各年龄段的计算依次类推得到，其中存活率=1-死亡率。
例如：
New65-69=N60-64*（1-0.05）=New60-64*0.95公式（3）
2.2.5总人口和老龄人口计算
每隔五年的总人口数就可以用更新的表1中各年龄段的人口和来计算，而计算老龄人口就将60岁以上各年龄段人口相加即为所得。
通过选择不同的政策生育率，经下面程序计算得到2030年、2035年、2050年以及2090年的人口数量和老龄人口数，并量化分析它们三者之间的关系。
3编程实现
综合2.2中公式
（1）建立的模型，本文使用matlab对其进行仿真计算，程序代码如下：
%计算新增人口，应用文章中给出的模型，单位为（亿人）
num=[0000000000000];
%人口总数，单位为万人，每一个生育率对应一个人口总数，用来比较生育率和人口总数的关系
old=[0000000000000];
%60岁以上的人口数量，用于计算老龄化
rate=1:
0.2:
3.4;
%生育率死亡人口从60岁以上开始计算
fiveyear=[45816];
row=1;
col=1;
figure
（1）
fory=1:
1:
4
forj=1:
1:
13
A=[0.78740.79850.68970.90141.25401.03030.94561.17331.27311.09140.79400.85850.57640.44540.37010.24490.13000.05240.01310.0032];
%各年龄段人口数,五岁为一段
B=[0.36120.36630.31320.41850.60050.50150.46640.5382];
%各年龄段女性人数，从0-39岁
temp=fiveyear（y）;
fori=1:
1:
temp%从2010年开始，五年计算一次，8次循环，得到2050,这个8可以修改，相应的就可以计算不同年限的值new=（B（5）*0.3+B（6）*0.5+B（7）*0.2）*0.92+（B（5）*0.15+B（6）*0.55+B（7）*0.2+B（8）*0.1）*0.92+（B（6）*0.45+B（7）*0.35+B（8）*0.2）*（rate（j）-2）*0.92;%新生儿数量,0.92为不孕调整系数
forindex=8:
-1:
2
B（index）=B（index-1）;
%更新各年龄段妇女数量
end
B
（1）=new*100/218;%根据男女比例更新各年龄段人口数量
A（20）=A（20）*0.33+A（19）*0.39;%95岁以上
A（19）=A（18）*0.54;%90-94
A（18）=A（17）*0.69;%85-89
A（17）=A（16）*0.75;%80-84
A（16）=A（15）*0.88;%75-79
A（15）=A（14）*0.91;%70-74
A（14）=A（13）*0.95;%65-69;
forindex2=13:
-1:
2%这部分只能从这里开始用循环，上边乘的系数不同不能用
A（index2）=A（index2-1）;%60-64
end
A
（1）=new;
end
old（j）=sum（A（13:
1:
20））;%未来老龄化人口总数
num（j）=sum（A（1:
1:
20））;%未来人口总数
end
figure（y）
plot（rate,num,'r-+'）%从x轴1到3.4区间绘制图形，坐标以0.2为步长；将num数组的数据画出来；线条格式为红色的带有+号的线
title（'政策生育率与人口数量的关系'）;
xlabel（'政策生育率'）;
ylabel（[int2str（2010+temp*5）,'年人口数量单位（亿）']）;
holdon
figure（y+4）
plot（rate,old./num,'b-o'）
title（'政策生育率与老龄化的关系'）;
xlabel（'政策生育率'）;
ylabel（[int2str（2010+temp*5）,'年老龄化人口比例']）;
holdon
row=row+1;
end
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