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人口老龄化影响因素的灰色关联分析

发布时间:2015-11-07 11:19

论文导读::人口老龄化将成为必然的结果。人口老龄化影响因素的灰色关联分析。
论文关键词:影响因素,灰色关联,人口老龄化

  0. 前言
  人口老龄化是经济社会发展到一定阶段的产物。中国的人口老龄化是当前正处于崛起过程中的所有发展中国家问题最为严峻的国家[1]。截至2008年底,全国65岁及以上人口10956万人,占全国总人口的8.3%,比上年上升了0.2个百分点。60岁及以上人口15989万人,约占全国总人口的12%,比上年上升了0.4个百分点。根据有关预测,2014年,60岁以上老年人口将达2亿,2026年达3亿,2037年超过4亿本科毕业论文格式,2051年达到最大值,届时,中国人口中将有1/3达到60岁或者更大,4.38亿的老年公民将超过美国的人口总数。
  影响人口老龄化的最直接因素是出生率和死亡率[2]。按照联合国的研究,人口老龄化的决定性因素是生育率下降,而不是死亡率下降所导致的平均寿命的延长。美国学者诺特斯坦(ein)认为决定生育率转变的根本因素是工业化、城市化和经济现代化期刊网。伊斯特林(lin)强调公共健康的改进、普通教育的提高、城市化、新产品的引入和家庭计划服务(lin,1985)是影响生育率转变的5个基本变量。对于相对封闭的中国人口,急速的人口老龄化过程无疑是生育率降低和平均预期寿命延长的共同作用的结果。考察国内的研究文献,系统构建影响老龄化的指标体系,定量分析人口老龄化影响因素的文献几乎没有。笔者在人口老龄化影响因素的选择与分析一文中提出了影响我国人口老龄化的五大因素,即社会公共健康、社会养老事业、普通教育、居民经济生活和人口结构。本文将运用灰色关联模型,在借鉴文献[3-5]的基础上,分析人口老龄化与这些因素的关联性,探寻人口老龄化与经济社会发展之间的内在联系,并提出一些建设性的建议,以期为政府制定相关政策,应对人口老龄化的挑战提供有益参考。
  1. 灰色关联分析方法简介
   灰色系统的关联理论[6]是从系统内多因素中确定主要因素进行优势对比的一种理论,是指系统内部主要因素随时问而变化的同步程度,它定量刻画了系统内都结构之间的联系,是动态过程发展态势的量化比较分析。
   分析过程中,设有参考数列为x0本科毕业论文格式,被比较数列为xi,(i=1,2,…,n)。且x0={x0(1),x0(2),…,x0(n)}, xi={xi(1),xi(2),…,xi(n)},(i=1,2…,n)。灰关联度分析步骤如下:
  ①原始数据变换:对原始数据消除量纲(或单位)转化为可比较的数据序列。分别用第一个数据去除后面的数据,得到新的倍数数列,即为初值化数列,量纲为一,各值大于零。且数列有共同的起点。
  ②求关联系数: 按公式①计算参考数列x0和比较数列xi的关联系数。
  (1)
  式中:ξ1(k)为x0与xi在k点的关联系数。
  称为第k点x0与xi的绝对差。称为两级最小差。其中是第一级最小差,这表示在第i条曲线上找各点与x0的最小差。是第二级最小差期刊网。表示在各条曲线中找出的最小差的基础上本科毕业论文格式,找出xi中的最小差。
  是两级最大差,其意义与两级最小差相似。
  ρ称为分辨系数,其意义是消弱最大绝对差数值太大所引起的失真,提高关联系数之间的差异,一般取ρ=0.5。
  ③综合各点的关联系数,得到整个xi曲线与参考曲线x0的关联度ri
  ri=(2)
  2. 指标体系与数据来源
  考虑人口出生率和死亡率对人口结构变化的影响,根据综合数据的可获得性并借鉴国内外相关文献,笔者筛选了人口老龄化影响因素(如图1)。
  基于本文旨在研究人口老龄化与经济社会发展之间的内在联系的目的,选取图中可定量刻化的因素16个,依次使用数据序列包括教育经费投入、初、高中升学率、妇女文盲率、卫生总费用、卫生机构数、卫生技术人员、环境污染与破坏次数、基本养老保险基金支出、人均GDP、恩格尔系数、人口城市化率、居民消费支出、人口密度、0-14岁少年人口比例。数据来源于《中国统计年鉴》(1990-2009)、《中国发展报告2009》和《WorldPopulation Prospects: The2008 Revision》。为了使本文研究有更强的解释能力,同时考虑到时间序列数据的可得性和完整性,本文将研究的时间范围限定在1999-2008年。社会养老事业中的三个具体指标卫生保健服务、生活照料服务、文化教育服务以及人口结构中的计划生育政策更适合做定性分析,因此不纳入灰色关联分析范畴,人口年龄结构(即人口惯性)是现时人口老龄化进程的最主要影响因素之一,因其影响的复杂性,对其定性定量的分析以及社会政策提出将另文发表。
  图1 人口老龄化主要影响因素
  3. 灰色关联度的计算
  经过对人口老龄化影响因素的定性判断,选取的16个影响老龄化的主要因素分别命名为x1、x2…x16(见表1),历年的>65人口比的数据为参考数列x0,根据灰色建模理论和程序[7]本科毕业论文格式,建立灰色关联分析。
  表1 1999~2008年老龄化主要影响因素的原始数据
  

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影响

因素

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

X0

6.9

7

7.1

7.3

7.5

7.6

7.7

7.9

8.1

8.3

X1

3349

3849.1

4637.7

5480

6208.3

7242.6

8418.8

9815.3

12148

14500

X2

50

51.2

52.9

58.3

59.6

62.9

69.7

75.7

79.3

83.4

X3

63.8

73.2

78.8

83.5

83.4

82.5

76.3

75.1

71.8

72.7

X4

21.56

13.47

15.2

16.92

15.85

14.86

16.15

13.72

12.44

11.52

X5

4178.6

4586.6

5025.9

5790

6584.1

7590.3

8659.9

9843.3

11290

12218

X6

31.1

32.48

33.03

30.60

29.13

29.75

29.99

30.9

29.84

27.84

X7

445.9

449.1

450.8

427

430.6

439.3

446

462.4

478.8

503

X8

1614

2411

1842

1921

1843

1441

1406

842

462

474

X9

1965.1

2278.5

2489

3171.5

3680

4258.4

5093.3

6309.8

7834.2

9740.2

X10

7159

7858

8622

9398

10542

12336

14053

16165

19524

22698

X11

42.1

39.4

38.2

37.7

37.1

37.7

36.7

35.8

36.3

37.9

X12

52.6

49.1

47.7

46.2

45.6

47.2

45.5

43

43.1

43.7

X13

35

36.22

37.66

39.09

40.53

41.76

42.99

43.9

44.94

45.68

X14

3.55

3.904

4.1887

4.596

5.082

5.839

7.122

8.048

9.360

11.086

X15

131

132

133

134

135

135

136

137

138

138

X16

24.01

22.89

22.89

21.29

20.34

19.3

19.55

18.47

17.87

17.32