基本信息
- 项目名称：
- 生态江西的人口预测与控制策略的优化研究
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”作品
- 小类：
- 社会
- 简介：
- 文章的主旨是通过对线性回归，Logistic 增长模型和修正的马尔萨斯等数学模型的应用来得出江西省未来40年的估计值，用matlab对各个模型进行拟合，再与真实值比较，得出平均相对误差，考虑到人口影响因素并不是单一的，而是有多种因素影响控制，故最后对三种模型采用最优组合模型，得出各个模型相应的权重值，人口预测的结果为对各个模型采用加权平均和得出.最后以人口的预测值为依据，给出了具体对策.
- 详细介绍：
- 人口问题一直是21世纪江西省所面临的最重大的问题之一，无论是对江西省目前经济发展状况的认识，还是对未来经济发展的预测，人口问题的研究都具有十分重要的意义.再联系当前江西省的鄱阳湖生态经济区的建设等，建立一个真实有效的人口增长数学模型对江西人口增长的中短期和长期趋势做出预测就显得尤为重要. 目前，人口预测模型有很多，主要有线性回归模型、指数模型、幂函数模型、自然回归模型、灰色系统GM（1，1）等模型.本文采用普遍反应较好，且较易理解、认识的线性回归，Logistic 增长模型和修正的马尔萨斯人口模型分析方法，在合理假设的基础上，利用《江西统计年鉴》和《中国统计年鉴》的人口数据对江西省2010～2050 年的人口做出预测.首先，分别使用这三种模型利用已有的数据对每年的人口做出预测，再应用三种模型1990年至2009年拟合的值与实际值对比得出相对误差，平均相对误差分别为0.81 %，0.95 % ，0.75%.考虑到人口影响因素并不是单一的，而是有多种因素影响控制，故最后对三种模型采用最优组合模型，赋予三种方法最合适的权值（0.2880，0.1573，0.5547），对3种模型使用加权平均，得出相应的实验预测结果（文中所有拟合与预测均用MATLAB编程得出）.当前江西省人口发展还存在人口增长率较高、出生性别比失衡、老龄化加快、平均受教育程度以初中为主等人口问题，这些影响因素在文中也有粗略的考虑. 本论文最后在得出预测结果、给出相应相对误差的基础上对江西省人口控制给出了几点优化建议（如：可以在一定程度上放松对计划生育的要求，但要控制人口增长速度在一定的区间内、优化人口结构、在控制人口增长速度适度的前提下不断提高人口素质等），为江西省在新的历史机遇期制定相关社会经济发展战略与规划提供相应的依据.
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 运用三种人口模型分析方法，对江西省人口规模在未来41年的发展做出预测，旨在为江西省政府制定社会经济发展战略计划提供参考依据，为鄱阳湖生态经济区的建设提供一个人与自然和谐相处的环境.在合理的假设条件下，把用三种方法预测1990年到2009年的人口与实际人口相比，做出误差分析.为进一步提高精确度，赋予三种模型最优权值，预测出江西省今后41年人口.最后对模型给出评价，提出控制人口一些建议.
科学性、先进性及独特之处
- 1 利用马尔萨斯修正模型预测，比传统的模型更准确. 2 Logistic 模型考虑到了限制人口增长的环境约束因子，是中长期预测尤其是长期预测中比较理想的人口模型. 3 为了避免单一模型预测所带来的局限性，降低预测的误差，运用最优化原理，赋予三种方法最合适的权值，从而实现模型的优化. 4这次预测的数据用第六次人口普查的最终准确的数据来检测，比较误差发现模型的精确程度较高.
应用价值和现实意义
- 人口、资源、环境是影响经济社会可持续发展的基本因素.为实现鄱阳湖生态经济区人口、资源、环境的协调，需要了解江西人口的现状.该作品运用线性回归，Logistic 增长模型和修正的马尔萨斯模型分析方法，利用统计年鉴的人口数据对江西省未来41年的人口做出预测.发现当前江西省人口发展还存在问题.由此启发出解决矛盾的新思路，走出一条有江西特色的人口与社会经济可持续发展的新路子，提出了一些具体的对策.
作品摘要
- 人口、资源、环境是一个国家的基本国情，是影响经济社会可持续发展的基本因素.为实现鄱阳湖生态经济区人口、资源、环境的协调，需要了解江西人口的现状，更要对以后的人口发展趋势做出科学预测. 本研究运用线性回归、Logistic 增长模型和修正的马尔萨斯模型分析方法，利用《江西统计年鉴》和《中国统计年鉴》的人口数据对江西省2010～2050年的人口做出预测.预测结果显示，3 种模型均取得了较好的模拟效果，并根据1990年至2009年的实际人口，通过数据拟合得出相对误差，最后利用最优组合预测模型，算出2010年的人口预测数是4449.620万，而江西省第六次人口普查的人口数是4456.748万，误差比为0.16%； 当前江西省工业化、城镇化加速发展过程中存在人口增长率较高、出生性别比失衡、老龄化加快、平均受教育程度较低等人口问题，这些问题严重制约着鄱阳湖生态经济区的建设.由此本研究根据江西人口预测的结果，提出了一些解决人口问题的具体对策，即实行适当计划生育政策、控制人口增长与提高人口素质相结合、关注老龄化问题等，走出一条有江西特色的人口与社会经济可持续发展的新路子.
获奖情况及评定结果
- 无
参考文献
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调查方式
- 书报刊物 统计报表
同类课题研究水平概述
- 目前，人口预测模型有很多，主要有线性回归模型、指数模型、幂函数模型、自然回归模型、灰色系统GM（1，1）等模型.线性回归模型是将各个时期的人口发展速度看成是不变的，即在人口发展过程曲线上每一点斜率基本是一个定量，如果人口数量在后期的变化受到前期人口数据的影响，且后期的人口数量与前期的人口数量呈一定的线性关系，可以用自然回归模型来预测后期的人口数量，如果人口数量的发展先是缓慢增长，随着时间的推移，增长的速度越来越快，在这种情况下，可以用指数模型来预测，有些人口发展曲线开始时斜率较大，增长速度很快，后期增长比较缓慢，此时应该选择幂函数模型.在现实世界中，并不是所有的人口发展都是以简单的线性或非线性曲线来显示，无规律可循或资料不是很全的情况下可以用灰色系统GM（1，1）模型进行预测，灰色系统GM（1，1）模型克服了最小二乘法对资料的随机波动完全盲目的被动局势，对于预测对象不全和资料波动太大不平稳的人口发展趋势效果较好，但是灰色模型预测的几何曲线往往呈单调递增或递减趋势，对人口总量变化的随机波动则反映较弱；logistic模型考虑到人口的增长是有限的，且提出人口总数的增长规律随着人口数量的增多，人口增长率是逐渐下降的，logistic模型体现了自然生态的平衡，克服了用其他模型预测表现出人口无限增长趋势，其缺点在于短期内人口增长可能受到政策等因素的影响等无法准确描绘. 各种单一模型都有其自身的优点和缺陷，为了避免单一模型预测所带来的局限性，降低预测的误差，以便较好地预测未来人口的实际情况， 本课题首先把传统的马尔萨斯模型修正，然后用修正后的三种模型的最优权值综合来预测江西省人口，从而实现模型的优化，预测精度较高.
