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论文方法介绍-黑龙江省人口年龄结构分布模型研究

2021-06-15 09:57:24

  人口年龄结构是人口研究的重要指标之一,它的发展趋势预报对人口政策的制定有着非常重要的作用。目前黑龙江省老龄化、少子化严重,为了缓解这种问题,政府不断提出相应政策,自2016年1月1日起,“二胎政策”在我国正式实施,黑龙江省人口年龄结构也随之发生了变化。

  为了更好地把握和预测这种变化,我们利用1995-2019年黑龙江省统计年鉴现有的人口年龄结构的数据,从统计学的角度研究发现黑龙江省最佳的人口年龄结构分布模型为正态分布模型。并利用现有数据和时间序列模型对未来黑龙江省的人口年龄结构分布进行预测显示,黑龙江省少子化、老龄化会更加严重。

  人口是一个动态系统,人口变化对未来经济、社会的发展有着直接的影响。而人口年龄结构是人口研究的重要指标之一,人口年龄结构发展趋势的预报对人口政策的制定有着非常重要的作用。20世纪70年代,我国人口基数大,人口增长速度过快,给社会经济的发展带来了巨大的压力,为缓解这种压力,我国实行了长期的计划生育,以确保生育水平的降低。计划生育实行的独生子女政策,使我国的经济发展在特定时期得到了飞跃,也维持特定时期社会人口结构的正常比例。但是,长期的独生子女政策负面影响逐渐突出,导致老年人口数量的增加、青年劳动力的短缺,会对社会和经济的发展带来许多负面影响。为了避免这些负面问题的加重,我国在2013年提出了单独二孩政策,并于2016年1月1日开始实施单独二孩政策。通过全面放开二孩政策,不仅可以使我国人口结构的发展向人口金字塔的正向结构倾斜,而且可以对我国经济的发展起到相关的促进作用。这些国家政策的变化和社会经济的快速发展,极大地改变了黑龙江省人口年龄结构的分布。

  目前,黑龙江省正处于出生率不断下降的时期。自2002年以来,黑龙江省65岁以上的老年人口比例已超过总人口的7%,尽管总抚养比有所下降,但老年人的抚养比已大幅提高,至2018年老年人已上升到16.8%。65岁的老年人口比例正在增加,而14岁以下的儿童比例逐年下降。又随着出生率、死亡率的不断下降,自然增长率在在2015年达到负值,这将不可避免地导致人口年龄结构更严重的失衡。这样必然会导致人口年龄结构失衡问题愈加严重。

  根据联合国划分人口年龄结构的标准,国内外学者对人口年龄结构进行了一些研究。但我国关于人口年龄结构方面的研究还远远不足,研究方法也非常有限,特别是关于人口年龄结构预测模型的选择,非常值得深入的研究和探讨。

  1.2研究目的与意义

  1.2.1研究目的

  人口是指在特定的社会历史阶段具有一定的社会关系,一定数量的人和一定的生活质量,居住在特定时间和地区,一个不断变化的社会群体的个人,用来反映当前的状况。人口指标通常具有人口规模,人口结构分布和人口素质。人口状况的变化反映了该地区经济发展的质量和社会进步的程度,以及社会稳定和基本的国家政策制定。生产安排、劳动就业、社会福利事业以及资源的可持续利用。本文的目的是在充分了解黑龙江省人口年龄结构的前提下,研究人口年龄结构模型并做出预测。,为黑龙江省相关部门制定人口发展战略提供精确可靠地参考数据。结合文化,社会,经济等因素,分析影响黑龙江省当前人口年龄结构的问题,为黑龙江省适时调整均衡的人口结构政策和未来黑龙江省的服务产业提出针对性的意见和建议,更有效地促进社会的可持续发展,建设和谐,美丽,健康的社会。

  1.2.2研究意义

  (1)理论意义:

  人口结构作为经济社会可持续发展的重要载体,将为未来人口结构科学预测的宏观经济和社会规划提供重要参考价值。人口年龄结构是一个国家或地区人口发展的基础,它在促进或阻碍社会和经济发展中也发挥着作用。作为世界上人口最多的国家,中国一直受到大多数学者的关注,而黑龙江省作为中国的重要省份,在研究人口问题方面具有更大的意义。从研究方法上讲,本文选择对黑龙江省人口年龄的结构进行以五岁为年龄段的划分,从1994年到2018年的人口年龄结构分布进行模型研究和检验,构建时间序列模型预测未来几十年黑龙江省人口年龄结构的情况,用准确的数字说话,更加有说服力。并且能够丰富黑龙江省关于人口方面的研究,能够从实际情况出发来适时调整人口政策提供必要的理论上的支持和黑龙江省经济长期发展计划的制定提供了一定的理论参考。通过对黑龙江省人口年龄结构的现状进行分析,有助于总结黑龙江省人口结构中存在的问题,为政府决策提供数据支持。

  (2)现实意义:

  《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划》明确提出了人口发展的要求,要求控制总人口,提高人口素质,优化人口结构,促进人口的长期均衡发展。人口的年龄结构正在老龄化,劳动人口在总人口中的比例正在下降。社会将面临日益增加的养老负担和劳动力无法满足社会长期发展的问题。

  黑龙江省人口年龄结构正在发生变化,这种变化将对黑龙江省经济社会发展产生一定程度的影响。李仲生在《人口经济学》中也得出结论,老年人口的增加肯定会引起消费结构和需求的变化。在社会层面,人口年龄结构的分布影响着家庭结构的变化、子女的抚养和老年人的赡养方面,对社会计划生育的制定、养老体系的改善、劳动人口的需求、学习教育的规划等方面都有着重大的影响。

  1.3国内外研究现状

  1.3.1国外研究现状

  人口年龄结构分布的差异长期以来一直引起国内外学者的关注。人口的年龄结构影响着社会经济的发展,Federico Benassi,Luca Salvati[[[]Federico Benassi,Luca Salvati.Economic downturns and compositional effects in regional population structures by age:a multi-temporal analysis in Greek regions,1981–2017[J].Quality&Quantity,2019,53(5).]](2019)研究人口结构演变与经济衰退之间的关系是经济学中的关键问题,以希腊为例,人口老龄化对希腊地区经济从危机中复苏的能力产生了负面影响。Gamelon Marlène[[[]Gamelon Marlène,Vriend Stefan J G,Engen Steinar,Adriaensen Frank,Dhondt AndréA,Evans Simon R,Matthysen Erik,Sheldon Ben C,Saether Bernt-Erik.Accounting for interspecific competition and age structure in demographic analyses of density dependence improves predictions of fluctuations in population size.[J].Ecology letters,2019,22(5).]](2019)认为物种共存是一种生态学的一个主要目标,研究表明,个体的竞争取决于他们的年龄。

  人口年龄结构分布影响人们生活的方方面面,所以学者们采取不同的方法研究人口年龄结构模型并预测未来人口年龄结构分布的情况,Daifeng Duan,Ben Niu,Junjie Wei.[[[]Daifeng Duan,Ben Niu,Junjie Wei.Local and global Hopf bifurcation in a neutral population model with age structure[J].Mathematical Methods in the Applied Sciences,2019,42(14).]]研究了具有一种中性泛函数微分方程形式的年龄结构人口模型,最后通过数值算例对主要结构进行了验证。通过对文献的查阅总结常见的人口预测模型有时间序列分析方法,此方法通过建立人口数量与其有关因素之间的时间序列相关函数来预测人口将来的变化[[[]Preston.Samuel and Coale Ansley.Demographic Analysis[M].Aldine Publishing Company,1972.]]。二十世纪四十年代末,Leslie建立了在与外界隔绝的封闭系统内,通过初始人口的数量及其年龄分布预测该系统未来某时刻人口的数量及年龄分布的数学模型[[[]Leslie P H.On the use of matrices in certain population mathematics[J].Biometrika,1945,20(3):156-168]]。人口发展过程前段期间的斜率较大,以后斜率逐渐减少是,选择幂函数效果较好[[[]United Nations.World Population Monitoring[J].Population Studies,2001]]。人口年龄结构也受死亡率影响死亡率能直接说明出居民健康程度和社会卫生医疗的水平,这个函数一般情况下是通过人口普查的统计数据来估算的,估算的精度越高人口发展的定量计算就越精确[[[]Asha A.Bhenda and Tara Kanitkar.Principles of Population Studies[M].Himalaya Publishing House,1996,67-130]]。人们Yigang Wei,Zhichao Wang,Huiwen Wang,Yan Li,Zhenyu Jiang[[[]Yigang Wei,Zhichao Wang,Huiwen Wang,Yan Li,Zhenyu Jiang.Predicting population age structures of China,India,and Vietnam by 2030 based on compositional data[J].PLOS ONE,2019,14(4).]]创新性地应用成分数据预测方法,基于1996-2016年的数据,预测2030年中国、印度、越南三国的人口年龄结构变化。

  1.3.2国内研究现状

  国内人口年龄结构的研究发展较晚,但随着我国人口年龄结构分布对经济增长起副作用的程度越来越大,如宋琪[[[]宋琪.中国人口年龄结构变动的经济效应实证研究[D].辽宁大学,2016.]](2016)在《中国人口年龄结构变动的经济效应实证研究》当前人口年龄结构对经济发展的积极效应正逐渐消失,消极效应悄然显现。籍翔[[[]籍翔.吉林省人口老龄化对消费结构的影响研究[D].东北师范大学,2017.]](2017)选取取吉林省1992-2015年时间序列数据,实证分析人口老龄化对消费结构的影响。结果表明,老年人口的增加对医疗保健和居住产生了积极影响,对食品消费产生了消极影响。对服装,文化和教育娱乐,运输和通讯以及家用设备的影响不大。为了调整我国人口年龄结构,促进经济快速发展,近年来,我国人口发展趋势预测研究取得了重大突破,具有借鉴意义和创新意义。

  李菲雅[[[]李菲雅,蒋若凡.基于主成分和支持向量机模型在人口预测中的应用[J].西北人口,2012,33(01):29-32.]]等人(2012)基于支持向量机模型和主成分分析模型,用MATLAB和SPSS软件相结合,预测了我国未来人口不会超过14.5亿;席玮[[[]席玮,于学霆.我国人口年龄结构的预测与分析[J].统计与决策,2015(03):112-116.]](2015)等人以第六次人口普查数据为基础,应用队列要素法对我国2013-2035年的人口年龄结构变动情况进行预测,探索未来人口结构演变的趋势;薄文[[[]薄文.中国人口年龄结构预测[D].东北财经大学,2016.]](2016)以离散的队列要素人口预测模型为主模型,结合分参数平滑的思想,将一种基于连续随机人口预测模型的函数型数据分析方法应用在我国人口年龄结构研究中,从而可以得到未来各年龄的人口数量;贺光辉[[[]贺兴辉,韩添,佟庆,梁文凯.基于时间预测模型预测全面二胎政策下未来我国人口的数量[J].课程教育研究,2017(36):247-248]](2017)等人根据修正后的2006-2015年的人口数据,通过建立时间序列模型对人口进行预测,得到2017-2030年的人口总数;冯丽敏[[[]冯丽敏.基于Leslie模型对“全面二孩”政策下四川省的人口结构分析[D].成都理工大学,2018.]](2018)选用Leslie模型为基础,利用BP人工神经网络模型训练这些数据的潜在规律,进而构建“全面二孩”政策下的人口结构预测模型;阮厚松[[[]阮厚松,邵亦巍,王云,朱家明.“全面二孩”政策下的人口数量与年龄结构预测[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2018,34(05):626-629+634.]](2018)等人综合分析人口总数与人口年龄结构等数据,建立阻滞增长模型与Leslie模型,使用Matlab软件编程求解,对人口总数与人口年龄结构进行预测。

  但是在以往的人口预测模型研究中,大多数的研究仅限于定性分析,对年龄结构具体分布形态的研究还较少。而随着对人口规划精度要求的提高,定量测量人口年龄结构日益得到重视。

  1.4研究内容与研究方法

  1.4.1研究内容

  本文在黑龙江省少子化和老龄化叠加日益加重的背景下,研究黑龙江省人口年龄结构的模型,并预测未来黑龙江省人口年龄结构的分布情况,最后,根据本文的预测结果,得出研究结论,并针对黑龙江省有关部门提出了对策建议。本文分为五个部分,具体内容如下:

  第一章的主要内容是绪论。主要介绍了本文的研究背景和意义,研究内容和方法,并对国内外相关文献研究成果进行了总结和梳理。

  第二章的主要内容是理论阐述和现状分析。介绍了相关人口年龄结构的相关概念,分析了黑龙江省人口年龄结构分布的现状,为以后的研究奠定了基础。

  第三章的主要内容是模型研究。本文将黑龙江省的人口年龄结构分为19个组,并找到每个组的人数频率。分别建立正态分布和泊松分布模型,并采用相应的检验方法检验模型的拟合优度,选择与黑龙江省人口年龄结构分布相匹配的最佳模型。

  第四章的主要内容是人口年龄结构的预测。利用1994年至2018年黑龙江省人口年龄数据,建立了时间序列模型,预测了黑龙江省未来人口年龄结构的分布,其置信区间分别为95%和80%。

  第五章的主要内容是本文提出的结论和对策。首先,总结并总结了本文的基本结论。其次,根据得出的基本结论,结合黑龙江省的基本情况,提出了相关对策和建议。

  1.4.2研究方法

  在本文的研究过程中,主要采用文献综述法,定性分析法,模型构建法和实证分析法研究黑龙江省人口年龄结构的分布。

  (1)文献综述法:

  在网上渠道的帮助下,通过查找和整理学校各种期刊,杂志及有关文件和书籍的资料,全面,系统地梳理存在的问题,得出主要结论,明确运用主要方法研究年龄结构分布黑龙江模式奠定了一定的基础。

  (2)定性分析法:

  从《黑龙江省统计年鉴》中查找人口年龄结构数据,从理论上分析了黑龙江省的年龄结构分布,然后利用图表等详细阐述了黑龙江省人口年龄结构分布状态。

  (3)模型构建法:

  将所选数据分组并计算每个年龄组的人口频率,使用R软件将分组好的数据进行模型构建并检验,挑选出最优模型即可。

  (4)实证分析法:

  使用R软件建立时间序列模型,以预测黑龙江省未来人口年龄结构的分布,并计算黑龙江省未来任何年龄的人口年龄结构的分布,并基于得出的结论提出相关的政策建议。

  2理论基础及现状分析

  人口年龄结构分布不仅是生育率、死亡率、迁入率、迁出率变动的直接结果,还是随着时间人口自然的增长和人口迁移综合作用的形成,而且是社会、经济问题研究的起点和基础。因此,在讨论黑龙江省人口年龄结构分布模型的研究之前,有必要在本章中梳理相关的人口年龄结构概念。并且对黑龙江省人口年龄结构分布的现状进行清晰描述和分析,这些都将为本论文的研究打下基础。

  2.1理论基础

  目前,不仅使用人口年龄结构来描述人口年龄结构,而且人口抚养系数也是经常使用的指标。衡量人口年龄结构的指标主要包括少儿的抚养比,老年人口的抚养比,总人口的抚养比和中位年龄。本节将详细描述人口年龄结构的相关概念和类型,并为本文的后续研究提供理论基础。

  2.1.1人口年龄结构的相关概念

  (1)人口年龄结构:目前,不仅使用人口年龄结构来描述人口年龄结构,而且人口抚养系数也是经常使用的指标。衡量人口年龄结构的指标主要包括儿童的抚养比,老年人口的抚养比,总人口的抚养比和中位年龄。本节将详细描述人口年龄结构的相关概念和类型,并为本文的后续研究提供理论基础。

  (2)总抚养比:也称总负担系数。指人口总体中非劳动年龄人口数与劳动年龄人口数之比。通常用百分比表示,说明每100名劳动年龄人口大致要负担多少名非劳动年龄人口,用于从人口角度反映人口与经济发展之间的基本关系,计算公式如(2-1):

  (2-1)

  其中:GDR为总抚养比;

  P0~14为0~14岁少年儿童人口数;

  P65+为65岁及65岁以上的老年人口数;

  P15~64为15~64岁劳动年龄人口数;

  (3)老年人口抚养比:也称老年人口抚养系数。指某一人口中老年人口数与劳动年龄人口数之比。通常用百分比表示。用以表明每100名劳动年龄人口要负担多少名老年人。老年人口抚养比是从经济角度反映人口老化社会后果的指标之一。计算公式(2-2):

  (2-2)

  其中:ODR为老年人口抚养比;

  (4)少年儿童抚养比:也称少年儿童抚养系数。指某一人口中少年儿童人口数与劳动年龄人口数之比。通常用百分比表示。以反映每100名劳动年龄人口要负担多少名少年儿童。计算公式(2-3):

  (2-3)

  其中:CDR为少年儿童抚养比;

  (5)年龄中位数:为了按年龄对社会总人口进行排序,将总人口分成相等部分的年龄值。与儿童人口系数和老年人口系数相一致,中位数年龄也是描述人口统计学中人口年龄结构的主要指标,反映了人口的总体年龄特征和发展趋势。

  2.1.2人口年龄结构的类型

  人口年龄结构的划分也经历了长期的变化和发展过程。此前,瑞典人口统计学家桑德巴提出的“三分法”,他以50岁为老年人口起点将人口划分为“增长型”、“静止型”和“缩减型”三种类型;《世界人口》艺术的作者介绍了波兰人口学家罗赛特的观点,将人口年龄结构的发展辩护分为四个时期:“人口青年时期”、“老年时期接近开始”、“老年时期开始”和“人口老年时期”;日本人口学家黑田俊夫则以65岁以上老年人口占总人口比例7%以下、7%-10%和10%以上为标准对人口进行界定;联合国在1956年发表《人口老龄化及其社会经济后果》一文,正式提出按少儿人口比重、老年人口比重、老少比及年龄中位数的不同指标值将人口年龄结构分为三个阶段表2-1:年轻型、成年型、老年型。

  表2-1联合国针对人口年龄结构的具体划分标准

  少儿人口比重老年人口比重老少比年龄段中位数

  年轻型社会>40%>4%<15%<20岁

  成年型社会30%—40%4%—7%15%—30%20岁—30岁

  老年型社会<30%15%—30%>30%>30岁

  资料来源:联合国:《人口老龄化及其社会经济后果》,1956

  目前采用都会倾向于最后一种,将人口年龄结构划分为三种类型:年轻型、成年型、老年型。这种划分比较简单清晰容易理解分析,进而解决问题,也符合人们的习惯,重点是这种划分体现出了人口年龄结构变动的自然性。在中国,人口年龄结构最常用的群体是儿童年龄段为0-14岁,成人年龄段为15-65岁,老年人年龄段为65岁以上。为了满足发展中国家和地区的特定条件的需求,1982年在维也纳举行的世界老龄大会上,也将60岁的老人作为老年人的起始年龄。因此,60岁及以上的老年人口也可以作为划分年龄结构的标准。当一个国家或地区60岁及以上的老年人口比例达到10%以上时,也属于老年人口。

  2.2黑龙江省人口年龄结构分布现状与特点

  为了进一步探索黑龙江省人口年龄结构分布模型,首先,我们将从人口的自然变化和黑龙江省人口年龄结构的变化进行详细的分析。

  2.2.1黑龙江省人口年龄结构分布现状

  (1)黑龙江省人口自然变动现状

  一般来说,人口的出生率和死亡率是决定一个地区年龄结构的关键因素。当某个地区的死亡率下降或相对稳定时,出生率的持续下降将导致儿童和年轻人的比例下降。老年人口比例相对上升,因此当地人口的年龄结构趋于下降和老龄化。

  图2-1 1957-2018年黑龙江省人口自然变动情况

  资料来源:历年《黑龙江省人口统计年鉴》

  如图2-1所示,黑龙江省人口死亡率变动较小,自然增长率主要受出生率波动的影响。从1957年开始出生率有下降后上升的趋势,直到1965年出生率达到峰值40.38%,主要是因为1959-1961年是特殊时期,连续三年遭受自然灾害,1962年至1965年的三年间,黑龙江省的出生率急剧上升,上升了4.92%,迎来婴儿潮。但是,由于战后人口基数少,婴儿潮时期的人口增长并不大。新中国成立后,中国的政治环境稳定,经济也得到发展,人们的医疗条件和生活水平得到了改善,因此人口增长方式从高出生率,高死亡率,低增长率转变为高出生率,低死亡率和高增长率。

  人口过度增长将增加对资源和环境的压力,影响人口素质,并限制经济发展。因此,我国开始改变其人口政策。1970年开始实施计划生育政策,以控制人数并提高人口素质,提倡一对夫妇只有一个孩子或最多两个孩子,从图2.1我们可以直观的看见出生率出现大幅下降,从1970年的34.80%直线下降到1980年的13.49%。直到1980年人口出生率才开始上升,主要是因为1962年以后的婴儿潮达到了生育年龄,并且婴儿潮再次从1980年出现了。

  从1991年开始直至2018年,人口增长模式转变为低出生率、低死亡率、低增长率。出生率从1991年15.89%下降到2000年9.43%,已经到了10%以下,并继续保持下降趋势,为了改变低出生率的状况,中国逐步放开了人口政策,从双独二孩[双独二孩政策:允许夫妇双方都是独生子女的家庭生育第二个孩子。]、单独二孩[单独二孩政策:允许夫妇双方中一方是独生子女的家庭生育两个孩子。],到全面放开二孩政策[全面放开二孩政策:允许全部家庭生育第二个孩子。]。逐步开放人口政策的目的是在坚持国家计划生育基本政策的同时,积极应对人口老龄化和出生率的现状并提高出生率。我们仔细观察了三个政策时间点,在2011年,2013年和2015年,随着“两个孩子”政策的逐步放开,黑龙江省的人口出生率并未显示出明显的上升趋势,而是继续下降。在经历短暂的上升之后,然后继续下降,2018年的出生率降至5.98%。放宽的人口政策影响不大,但自2015年以来,自然人口增长率显示为负值。

  (2)黑龙江省人口年龄结构变化状况

  根据Chong-Bum和Seung-Hoom(2006),Bloom和Canning(2004)的研究发现,用三个指标来衡量人口的年龄结构,即少儿人口比例、劳动人口占比比例、老年人口比例这可以更全面地反映人口信息,即有利于更彻底地研究年龄结构。

  图2-2 1986-2018年人口占比变化

  资料来源:历年《黑龙江省人口统计年鉴》

  如图2-2所示,少儿占比变化趋势呈下降趋势,从1986年至1992年少年人口占比下降缓慢,从1992-2004年少年人口占比呈直线急剧下降,到2004年下降至14.54%,进入了超少子化[超少子化:根据人口统计学标准,少儿人口占比为15%以下。]。2002年开始黑龙江省进入严重少子化[严重少子化:根据人口统计学标准,当一个社会少儿占比15%~18%。],少年人口占比为17.00%,后继续下降。为了挽救这种局面,2011年国家提出“双独二孩政策”,2013年国家正式实施“单独二孩政策”,2015年实施“全面二孩政策”,但是到了2018年末,黑龙江省仍然处于超少子化,少儿人口占比为10.62%。

  劳动人口呈倒U型,1986-2004年劳动人口占比大体处于上升阶段,从65.90%增长到78.67%,主要是新生人口的减少及高峰期出生人口年龄的增长达到劳动年龄,这也表明黑龙江省人口正式走向成熟型。从2004年到2012年,是处于平台期,劳动力比重的波动不大。自2012年以来,劳动力比例呈下降趋势,从2012年的79.32%下降到2018年的76.52%。

  老年人口比例呈逐步上升趋势。1986年,老年人口比例为3.95%。2005年,黑龙江省老年人口比例超过7%,达到7.59%。2007年之后达到9%,第三次婴儿潮的人口达到了工作年龄,并成长为劳动人口。老年人口比例从2009-2012年下降到2012年的8.89%,然后继续上升。截至2018年底,老年人口比例达到12.86%,远高于7%。黑龙江省的老龄化问题不可忽视。

  图2-3 1986-2018年人口抚养比变化

  资料来源:历年《黑龙江省人口统计年鉴》

  如图2-3所示,根据人口总抚养比的变化趋势,将其分为四个阶段。从1986年到1992年,总抚养比呈W形下降-上升-下降-上升,从1993年到2004年迅速下降,从2004年到2010年是平稳时期,2010年波动率一直在上升。总抚养比的比例取决于老年人抚养比和子女抚养比的变化。在2010年之前老年抚养比的变化速度较慢,而少儿抚养比的变化速度较快。因此,少儿抚养比的变化趋势与总抚养比大致相同。2010年以后,随着出生率下降,老龄化和人口外流的加剧,老年抚养比开始迅速上升,总抚养比的变化曲线更加陡峭。这种变化的出现表明,黑龙江省的人口抚养负担增加了,当前人口的年龄结构有待改善。

  (3)黑龙江省人口分年龄结构情况

  为了进一步研究黑龙江省人口的年龄结构,本文对黑龙江省过去几年的统计年鉴进行了梳理,并整理出了黑龙江省25年人口的年龄结构。发现仅仅在二十多年的时间里,但是黑龙江省人口分年龄情况却变化显著,本文从25年里抽取5年进行实证研究。

  在1994年人口年龄结构情况基本呈一侧的金字塔形状,老年人口少、少儿人口多,人口占比最多的是20-24岁之间,占11.25%。但随着少儿老年人口数量“此消彼长”态势的出现,2000年人口占比最多的是30-34岁,2005年人口占比最多的是35-39岁,而到了2010年黑龙江省人口年龄结构已经明显的出现“两头变高”的情况,随之这一年占比最多的是40-44岁,2018年占比最高的是45-49岁。这种“少子化、老龄化”的加剧给社会及经济带来的后果不容小觑,我们仅仅研究了25年中的5年,就发现每一年的峰值都在变化,从上述图我们也可以直观的发现其图形特点与正态分布和泊松分布极为相似,每一年都有其对应的均值和方差,下文我们会研究黑龙江省每一年人口年龄结构分布模型的分布情况。

  2.2.2黑龙江省人口年龄结构分布特征

  (1)少子化老龄化叠加

  黑龙江省1999年少儿占比达到18.89%,进入了少子化社会,只是三年时间到2002年黑龙江省少儿占比就为17%,进入了严重少子化状态,继续经过两年时间,2004年少儿占比14.54%,进入了超少子化状态,并且少儿占比情况一直在减少,这种程程度不断加深。

  2010年黑龙江省第六次人口普查[http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/rkpcgb/dfrkpcgb/201202/t20120228_30390.html]老年人口比重较第五次人口普查上升了2.9个百分点,达到9.42%,而全国老年人口平均占比为8.87%,黑龙江省老年人口占比较全国高0.55个百分点。自1980年以来,黑龙江省老年人口的增长率显着提高,并且增长率逐步加快。与此同时,黑龙江省的人口老龄化与经济发展程度不匹配,黑龙江省属于未老先富。

  出生率的下降将增加老龄化水平,加速人口老龄化进程,减少后备劳动力,并继续消费。随着人口寿命的延长,老年人的退休将被推迟,这将加剧家庭世代之间的工作竞争,老年人口的增加也将增加抚养费用,因此将减少家庭的可支配收入,并加速了出生率下降的过程。出生率下降和衰老之间存在相互促进的机制,导致恶性循环。

  (2)劳动人口呈倒“U”型

  劳动年龄人口的减少和老年人口的增加表明,劳动负担系数显着增加,近年来总抚养比也有所增加,这不利于经济和社会发展。黑龙江省劳动人口比重比1993年略有增加,但是与儿童人口比重的急剧下降相比,劳动人口的增加幅度较小,成年人的负担也将越来越重。

  (3)空巢老人现象严重

  空巢老人是指没有孩子或孩子由于上学或工作长时间离开家的老人。第一个原因是,随着黑龙江省城市化进程的不断加快,家庭数量趋于减少,城市生活节奏也在加快,传统家庭的养老功能被削弱。另一个原因是,随着出生率的下降,新一代年轻人的数量也在减少,而老年人的数量则逐年增加,这加剧了年轻人的压力。为了维持家庭的支持功能和支持功能,年轻人不得不选择外出谋生,导致老年人独居和空巢的比例有所增加,并且增长速度加快了。黑龙江省空巢老人现象日益严重,不利于老年人的身心健康。这也是本文的目的之一,通过构建模型方式用数据说话,根据未来老年人发展的状况,给政府或者服务行业提出有效措施。

  3黑龙江省人口年龄结构分布的模型研究及检验

  本章将1995-2019年黑龙江省统计年鉴中分年龄人口结构以5岁为一段进行分组,分成19组发现,每一年份都会有一个峰值,并且与中间相比两头低,这与我们较熟悉的正态分布、泊松分布的图形较相似。所以从统计学的角度,运用现有的数据和统计方法,对黑龙江省人口年龄结构的模型进行有效的研究,选出最佳模型。

  3.1正态分布模型

  正态分布[[[]许利可.正态分布总体中的假设检验问题[D].天津师范大学,2018.[1]]](Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,它在统计的许多方面都具有重要影响。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为:X~N(μ,σ2),则其概率密度函数为公式(3-1):

  (3-1)

  正态分布μ的期望值确定其位置,其标准偏差σ确定分布的幅度。由于曲线是钟形的,因此通常称为钟形曲线。对于特定样本,如果其分布符合正态分布,则其数学期望μ的无偏估计为样本均值,标准差为σ2的无偏估计为样本方差。

  3.1.1构建正态分布模型

  本文利用1995—2019年《黑龙江省统计年鉴》黑龙江省分年龄结构上面的数据,以年龄段为5岁进行分布,分成19组。因为所有的数据均以占比百分数来呈现,总和为1(100%),所以样本均值的大小在各个年份是一样的,为:100÷19=5.263158

  所以u的无偏估计为5.263158。计算各个年份的方差及标准差,如下表3-1:

  表3-1各个年份的方差及标准差

  1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

  方差15.13171 14.47246 13.75867 14.17103 13.54961 9.593899 14.25935 13.10669 12.99474

  标准差3.88995 3.804268 3.709268 3.764443 3.68098 3.097402 3.776155 3.620316 3.604821

  2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

  方差12.624 12.47072 11.98817 11.93873 11.59897 11.51711 11.52171 11.55762 11.35912

  标准差3.55558 3.53139 3.46239 3.45525 3.40573 3.39369 3.39436 3.39965 3.37033

  2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

  方差11.65384 11.38844 10.86579 10.42023 10.89929 9.974795 9.507123

  标准差3.41377 3.37468 3.29633 3.22804 3.30141 3.15829 3.08336

  3.1.2正态分布模型的检验

  QQ是一个散点图,横坐标是一个样本的分位数,纵坐标是另一个样本的分位数,由横坐标和纵坐标组成的散点图表示对应于同一累积概率数的分位数。如果散点图分布在直线y=x附近,则两个样本将平均分布;如果横坐标样本为标准正态分布,并且散点图分布在直线y=x附近,则纵坐标样本符合正态分布,直线的斜率表示样本标准偏差,截距表示样本均值。

  如果数据x是正态分布的,则f(x)是正态分布的概率密度函数。根据正态分布的特征,对应于数据x的标准正态分布函数的概率密度函数为(3-2):

  (3-2)

  横坐标的数据分布是标准正态分布,概率密度函数为f(n),由QQ图定义可知两者是一一对应的,直线的斜率代表标准差,截距代表均值,公式见(3-3):

  (3-3)

  因此,黑龙江省年龄结构正态分布模型的具体步骤如下:

  (1)汇总黑龙江省人口年龄结构为25年、每一年的19组数据进行矩阵化。

  (2)将每一年19组数据进行正态分布模型的检验,输入R语言代码为newpeople<-as.matrix(newpeople[1:19,1:25])

  (3)输入代码for(i in 1:25){qqnorm(newpeople[,i],ylab="频率",main=years)},生成一系列图像进行QQ检验。通过qq图[[[]陈军.数据的正态性检验及Excel/SPSS/Stata软件的实操应用[J].四川职业技术学院学报,2019,29(03):157-161.]]来判断各组数据对正态分布的拟合情况,如图3-1:

  图3-1 Q-Q图检验

  可以发现,各个年份的数据对正态分布的拟合都比较好,数据基本都分布在轴线上。

  方涛[[[]方涛,姚应生.夏皮罗—威尔克方法对不等精度观测列正态性的检验[J].矿山测量,1990(02):17-19.]](1990)等人利用夏皮罗—威尔克方法对不等精度观测列正态性的检验取得效果较好,所以我们将进一步采用夏皮罗-威尔克进一步检验数据是否符合正态分布,这个统计检验的假设是样本来自于一个正态母体,所以,如果p值小于选择的显著度水平(通常0.05),那么在更大概率下我们应该拒绝零假设,数据的证据显示我们的样本不是来自一个正态分布母体。另一方面,如果p值比选择的显著度水平大,那么我们没有证据拒绝零假设,数据来自于一个正态分布。(举个例子,如果p值是0.05,同时选择的显著度水平是0.05,那么应该拒绝零假设,数据来自与一个正态分布母体。)

  利用shapiro正态性检验,检验各个年份对正态分布的拟合P值,输入R语言代码为pvalue<-c(1:25)、for(i in 1:25){pvalue<-shapiro.test(newpeople[,i])[[2]]},计算结果如下表3-2:

  表3-2 shapiro正态性检验

  1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

  0.092708 0.05495 0.102968 0.05957 0.102213 0.14658 0.2264 0.177235 0.18589

  2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

  0.165065 0.173089 0.43469 0.511062 0.523921 0.533544 0.489379 0.339588 0.490487

  2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

  0.6660343 0.739414 0.79144 0.45227 0.64041 0.41868 0.45012

  表3-2 shapiro正态性检验的原假设H0为分布符合正态分布,备择假设H1为分布不符合正态分布,显然,上表说明所有的年份的分布都符合正态分布,说明用正态分布拟合各个年份的人口分布结构是合理的。

  3.2泊松分布模型

  Poisson分布[[[]叶小青.Python在《概率论与数理统计》教学中的应用[J].中外企业家,2020(08):226-227.]],是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布,泊松分布的概率函数为:

  (3-4)

  泊松分布的参数λ是每单位时间(或单位面积)随机事件的平均数量。泊松分布适用于描述每单位时间发生的随机事件的次数。

  3.2.1构建泊松分布模型

  泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数[[[]夏元睿,吴俊,叶冬青.泊松分布与概率论的发展——西蒙·丹尼尔·泊松[J].中华疾病控制杂志,2019,23(07):881-884.]]。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数(也就是上文公式中的k)。泊松分布的期望和方差均为λ,而λ的极大似然估计为样本频数的均值。将不同年龄段视为19个“k”,(此处设为0到18)。举例来说,将0~4岁视为0,5~9岁视为1,以此类推,直到18。对于1994年,Λ即为:

  (0*663+1*865+2*839+……18*3)/100*100=5.4903

  依此,对λ的极大似然估计如下:

  表3-3泊松分布的参数估计

  1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002

  5.4903 5.6175 5.8406 5.826265 5.997506 6.001319 6.176582 6.2646 6.374788

  2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011

  6.546509 6.680336 6.857872 6.976398 7.1989 7.337167 7.413059 7.2167 7.404

  2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

  7.555089 7.558112 7.70200 7.75200 7.97080 7.87988 7.95730

  需要说明的是,此处的λ并无实际意义,因为我们的K取值是通过对年龄段的“抽象”得到的,所以此处计算出的λ仅仅只为检验数据是否拟合对应分布。

  3.2.2泊松分布模型的检验

  依据表3-3估计出的λ值建立模型并拟合各年数据,步骤如下:

  (1)将所有数据矩阵化之后,输入R语言代码构建泊松分布模型lambida<-c(1:25)

  for(i in 1:25){lambida<-mean(rep(numpeople,newpeople[,i]*100))}

  (2)画图检测每一年符合泊松分布模型的情况,检测结构如图3-2::

  图3-2泊松分布模型的检验

  上图中,绿色代表实际观测值,粉色为对应λ的预测值(也就是对应λ的泊松分布图像)。显然从上图可以看出,各个年份对泊松分布拟合差距明显,说明人口结构的分布不符合泊松分布。

  4黑龙江省人口年龄结构分布预测

  时间序列分析[[[]刘佳.时间序列预测模型的一点讨论[J].科技经济导刊,2019,27(29):174-175.]]是一种动态数据处理的统计方法,该方法基于随机过程理论和数理统计学方法,研究统计规则,然后研究随机数据序列以解决实际问题。进而我们选出适合做短期预测的ARIMA模型对未来几年内黑龙江省人口年龄结构分布情况进行预测。

  4.1时间序列模型构建

  时间序列是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列[[[]曹嘉晟,杨太华.时间序列分析方法在上海地铁能耗预测中的应用[J].能源与环境,2019(03):35-37+40.]]。时间序列法是一种定量预测方法,也称为简单扩展方法,被广泛用作统计中常用的预测方法。时间序列的组成部分是:现象所属的时间,以及反映现象发展水平的指标值。

  时间序列的基本思想是:某些数据序列被看做是随时时间t而随机变化的变量,在诸多时间序列分析模型中,ARIMA模型是时间序列预测分析的主流方法之一,我们将使用这种方法来预测未来几十年黑龙江省的人口年龄结构。

  建立ARIMA模型的步骤包括:

  (1)确保时序是平稳的;

  (2)找到一个(或几个)合理的模型;

  (3)拟合模型;

  (4)从统计假设和预测准确性等角度评估模型;

  (5)预测。

  首先,采用ndiffs函数选取合适的差分次数并画图,检验稳定性,序列折线图如

  图4-1所示:

  图4-1序列平稳性检验

  图4-1的右侧是差分一次的结果,说明程序选取的差分次数能够使数据平稳随后,随后通过ACF图和PACF图来选择备选模型。

  图4-2差分后自相关和偏自相关图

  由上图,我们可以筛选出合适的自相关和偏自相关的阶数。通过以上分析,可以得出ARIMA模型的三个参数,用来进一步建立模型并预测。参数选取的原则如下表4-1:

  表4-1选择ARIMA模型的方法

  模型ACF PACF

  ARIMA(p,d,q)逐渐减小到0逐渐减小到0

  ARIMA(p,d,0)逐渐减小到0 P阶后减小到0

  ARIMA(0,d,q)Q阶后减小到0逐渐减小到0

  表4-1给出了模型选择的理论方法,尽管实际上ACF图和PACF图1并不一定符合表中的情况,但它仍然给我们一个大致的思路,基于以上思路我们接下来对未来黑龙江省人口年龄结构的分布情况进行预测。

  4.2人口年龄结构预测

  本文用ARIMA模型预测[[[]金艳玲.基于时间序列分析模型对基金定投分析及应用[J].太原师范学院学报(自然科学版),2019,18(04):37-39.]],通过R软件中forecast包中的auto.arima()函数实现自动选择最合适的模型,去预测黑龙江省未来几十年人口年龄结构分布情况,代码如下、预测情况如下图4-3所示:

  library(forecast)

  library(tseries)

  forecastpeople<-data.frame()

  for(i in 1:19){fit[]<-auto.arima(myseries[])

  图4-3 ARIMA模型预测结果

  上图中,黑色实线为每年的人口占比,蓝色虚线为预测的未来人口占比走势;深灰色区域是预测的95%置信区间,浅灰色区域是80%的置信区间。由上图可以看出0~14岁人口呈明显下降态势;15~34岁呈平稳趋势;35~39略微上升后稳定;40~44岁呈平稳态势;45岁以上人口呈明显上升趋势。

  由上可知,黑龙江省人口的结构虽然在过去25年中呈正态分布,但是从预测趋势来看,45岁以上人群占比快速上升,14岁以下人口占比快速下降,中年人口暂时稳定,有可能逐渐偏离正态分布的趋势,并且老化程度显着增加。

  5研究结果与对策建议

  5.1研究结果

  本文采用《黑龙江省统计年鉴》的出生率,死亡率,自然增长率,儿童人口比重,劳动人口比重,老年人口比重,总抚养比,抚养比儿童与老人抚养比分析。并且利用1994年—2018年25年间的人口分年龄结构分布的相关统计数据,对黑龙江省的各个年份人口年龄结构进行模型研究,在此基础上建立时间序列模型,预测黑龙江省人口年龄结构的分布。研究结果如下:

  第一,从《2018年黑龙江省统计年鉴》主要年份的出生率,死亡率和自然增长率的统计数据来看,黑龙江省的人口转变大致经历了六个阶段:低速增长期(1957—1962)、增长高速期(1962—1965)、低速下降期(1965—1970)、高速下降期(1970—1980)、缓慢增长期(1980—1990)、稳定发展期(1990—至今)。在过去的六十年中,黑龙江省的人口再生产类型已经从传统的“三高”类型演变为“高低高”的过渡类型。,在转向“三低”的现代性。

  第二,根据联合国划分人口年龄结构的标准,1986年黑龙江省人口的年龄结构为成年型,但现在已为老年型。21世纪之后,儿童的抚养比一直在下降,老年人的抚养比一直在稳定增长。

  第三,对黑龙江省的各个年份人口年龄结构进行模型研究显示,黑龙江省各个年份人口年龄结构呈现较为显著的正态分布。这与第二章讨论的黑龙江省人口年龄结构的现状基本相同,少儿、老年人口占比相对于劳动人口占比来说比较小。

  第四,根据第四章构建时间序列并预测黑龙江省未来人口年龄结构分布情况,我们可以明显看出。少年人口(0-14岁)正在减少,劳动人口(15-64岁)在短期内不会有太大变化,而65岁以上的老年人在未来将显着增加。

  5.2对策与建议

  通过建立时间序列模型,我们预测黑龙江省人口年龄分布不利于社会经济发展,因此本节结合文化、社会、经济等因素为黑龙江省适时调整均衡的人口结构政策和未来黑龙江省提出针对性的意见和建议,更有效地促进社会的可持续发展,构建和谐美好健康的社会[[[]伍旭川,唐洁珑.我国人口经济的现状、问题和建议[J].金融发展研究,2019(03):38-45.]]。

  5.2.1调整人口年龄结构

  一方面随着黑龙江省人口出生率的持续降低,黑龙江省全面放开二孩政策,然而并未如逾期出现二孩“扎堆儿”出生[[[]李彦彦.浅析当前社会形势下“二胎政策”遇冷[J].现代营销(信息版),2020(03):228.]]。另一方面如果黑龙江省不采取措施,我们根据黑龙江省各个年份的人口年龄结构的分布情况预测出未来几十年少儿人口将持续下降,老年人口将持续上升。因此,人口年龄结构问题突出,必须采取多种措施调整人口年龄结构。

  一是实行鼓励生育的政策,以促进出生率的提高。首先,政府应增加产妇补贴,为孕妇进行孕检,生产补贴,全民生育保险,为新生儿提供医疗补贴和教育补贴。其次,严格立法保护生育妇女的权利,扩大其生育范围。休产假,并大力支持产后妇女回国工作。解决分娩后育龄父母的后顾之忧,可以促进出生率的提高。促进黑龙江省扎实,稳定,有序地实施全面二孩政策。

  二是加大劳动年龄人口多渠道就业,减少外流[[[]张磊.黑龙江省人口流出及其影响研究[D].吉林大学,2019.]]。对于大学毕业生来说,政府部门提供了更多的基层职位。实际上大力指导大学生开办自己的企业,并留住受过高等教育的高科技人才。农村地区也有富裕的劳动力,可以提供相应的技术培训,鼓励各个城镇发展当地特色产业,创造更多的本地就业机会,从而减少劳动力的外流。。

  三是合理利用老年人口的各种好处。例如,全面实施退休延迟政策,完善再就业制度。它还可以增加老年人口的收入,丰富老年人的生活。企业可以利用老年人口的工作经验,利用老年人带动新人,从而降低培训成本,促进公司的快速发展。政府可以弥补养老金缺口,减轻政府的财务负担。

  5.2.2规范少儿市场高质量发展

  黑龙江省与少儿人口关联度最高的是文教娱乐,据调查数据统计显示,子女教育培训支出占家庭总支出最大[[[]宋美丹.吉林省人口年龄结构对消费结构的影响[D].延边大学,2019.]]。随着黑龙江省少子化加重,父母对教育重视程度的不断提高,规范少儿市场高质量发展势在必行。

  一是提高义务教育质量。有必要加强对私立幼儿园的监督和支持,促进私立幼儿园的发展,降低私立幼儿园的办学成本,减轻父母的经济负担。政府还应全面提高义务教育的质量,鼓励公立学校创新课程设置,为学生个性化发展提供舞台。最后,优化义务教育师资配置,加强师资队伍建设,定期培训定期考核,引进高素质人才,使义务教育高质量发展。

  二是加强少儿食品市场的管理。儿童食品行业的前途一片光明,但目前存在许多问题。为了确保儿童的健康成长和儿童的经济发展,必须加强对儿童食品市场的管理。首先完善相关法律法规的标准。我国仅规定了0-3岁婴幼儿食品的安全标准,却忽略了3岁以上的儿童群体,这对食品安全构成了隐患,因此政府部门需要制定儿童安全标准。还有一些非法商人为了赚取巨额利润不关心儿童食品的质量,因此政府应严格控制这些非法商人。

  5.2.3提升劳动人口的工作效率

  当下,我们应该严重意识到效率的重要性,提高效率对于一项工作的完成或者一项任务的圆满达成都至关重要[[[]张鹏飞.全面二孩政策、人口老龄化与劳动力供给[J].经济经纬,2019,36(03):134-141.]]。根据时间序列的预测模型,和少儿人口、老年人口相比,未来劳动人口的走势比较平稳。其中,15-44岁人口比例基本保持不变,而45-64岁人口比例略有增加,因此全面提高劳动力工作效率势在必行。

  一是培养个人的工匠创新精神,利用先进的科学技术提高机械产能,更大程度的节约公共资源,并且合理利用劳动时间,相关企业可以指定政策,使劳动人口更好更充分的在岗位上发光发热。

  二是满足劳动人口居住需求。首先,我们应该改善政府保障性住房的供应,确保为各种类型的经济适用住房提供充足的住房,并满足城市低收入家庭的住房需求。所覆盖的人口不仅限于城市低收入人群,还包括非城市中低收入居民收入群体,农民工,毕业生。其次振兴二手房市场,最近二手房也成为热点,政府可以通过重新分配住房资源来激活二手房市场。最后,为了满足不同的消费群体,房地产公司可以开发多种类型的住房,由于房价上涨,家庭规模缩小等因素,应推出更多中小型住房。

  5.2.4完善老年人口各项福利

  自2002年以来,黑龙江省65岁以上的人口已占总人口的7%以上,人口老龄化加剧。根据时间序列预测结果,我们还计算出,在2050年的95%置信区间内,老年人口比例约为17.29%。在未来30年,老年人口的占比情况只会越来越高,所以,完善老年人口的各项福利势在必行[[[]刘子婷.我国社会保障制度应对老龄化社会的对策——主要从老年人社会福利的角度分析[J].农村实用技术,2019(03):18-19.]]。

  一是深化医疗体制改革。老年人总数的增加将不可避免地增加医疗服务的消费。因此,有必要防止人们因疾病而变得贫穷。首先,政府可以鼓励个人及时购买保险,同时设立老年人专用登记,以解决登记难和难得的医疗问题。其次,要大力推进医疗护理一体化,实现养老和护理。当前,黑龙江省的老龄化问题十分严重,空巢,甚至失能等问题也很严重,有必要创新医疗保健服务并加快对老年人保健服务和护理专业人员的培训,黑龙江省要尽快实现健康老龄化。

  二是开拓老年人通讯市场。黑龙江省老年人用品市场的发展速度远远落后于人口老龄化速度。首先,我们需要开发适合老年人的交通工具,大多数老年人步行和乘公共汽车,但是,目前我省公交车的车载保护措施还不够。大多数公交车仍然是高梯子。因此,黑龙江省应改善交通运输手段,例如为老年人提供上下车的通道,并配备更安全的防护措施。还可以开发用于老年人的专用车辆并激活智能系统,以确保老年人旅行的便利性和安全性。第二,研发适合老年人的通讯设备。第42期《中国互联网发展统计报告》显示,老年人互联网用户已达到10%以上。因此,通信设备不仅要设计声音大,原始号码,操作简单,而且还要满足老年人的情感,生活和文化需求,可以配备蓝牙耳机,还应具有检测身体各项的功能等。

  5.2.5加快促进产业结构升级

  丰富的劳动力资源为黑龙江省的经济增长做出了巨大贡献。但是,随着老年人口比例的上升,我们必须加快经济增长方式的转变,逐步减少对劳动力因素的依赖,实现经济增长源泉转变,所以,加快促进产业结构升级势在必得[[[]刘成坤.人口老龄化对产业结构升级的影响研究[D].华侨大学,2019.

  致谢

  初来这个学校的样子还尚在眼前,马上就到了离别之际。转眼四年的大学生活就接近尾声了。在这四年里我收获了很多,感谢一路走来帮助我的老师们、同学们、朋友们!

  首先要感谢我的指导老师刘福香老师。遇到刘老师是我的幸运,刘老师在选题、开题、论文结构设计以及后来写作和修改方面给予我很多帮助。老师严谨求实的治学作风使我受益颇多,这份恩情我将铭记于心,永世不忘!

  感谢大学中我的所有任课老师,是他们悉心教导授我知识,在我遇到困难时指导我鼓励我,并提出了许多建设性的建议,让我有了坚持下去的信心和勇气。衷心感谢老师对我的帮助与栽培!

  我要感谢我的舍友们,两年的同吃同住,让我们从不识不知到相识相知,是缘分让我们相遇,那我们就应该感谢相遇。

  感谢经济统计学二班的同学们,四年的学习生活因你们而精彩,愿我们的友谊地久天长!

  最后感谢我的家人们一直以来对我默默无闻的照顾,时刻关心我的学业与生活,即使在我遇到困难时我也会勇敢面对,你们是我最坚强的后盾,助我前行,让我进步。

  大学四年来遇到的所有人、所有事都会成为美好的回忆。当故事散在风里,再惜别,也要告别。我会带着这份收获继续前行,愿不负时光,不负人。

  ]]。

  一是发展高新技术产业,鼓励自主创新,加大科技投入,增强知识产权保护,为企业创造更好的环境。要积极推动传统产业结构与新兴科学技术应用相结合,提高劳动生产率,加强市场竞争。

  二是要加快推进第三产业的发展,制定合理的发展计划,突出第三产业的重点领域,重点挖掘房地产、现代物流和旅游等主导型产业,优化信息服务,技术服务和金融服务等的发展。