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浙江省人口老龄化预测分析

第4卷第3期杭州电子科技大学学报(社会科学版)

Vol.4No.3 2008年09月

JOURNAL OF HANGZ HOU DIANZ I UNI VE RSI TY(Social Sci ences)

Se p.2008

浙江省人口老龄化预测分析

余 倩,吕盛鸽

(杭州电子科技大学财经学院,浙江杭州310018)

收稿日期:2008-07-01

作者简介:余 倩(1985-),女,浙江建德人,本科生,社会经济统计.

摘要:本文针对浙江省老龄化突出的现状,根据浙江省1992年至2006年有关人口数据,用格兰杰因果检验确定影响浙江总人口数和老年人口数变化的主要因素,通过建立向量自回归模型对2007年至2015年浙江省总人口和老年人口数据进行预测,并得出结论:浙江总人口数和老年人口数主要由性别比及它们的1 3阶滞后期解释,它们三者之间存在长期的均衡关系,2007年至2015年浙江省老龄化速度将有所加快。关键词:老龄化,向量自回归模型,协整

中图分类号:C921 文献标识码:B 文章编号:1001-9146(2008)03-0020-05

浙江省比全国其他省份大约提前十年步入老年型社会,是人口老龄化问题最突出的省份之一。人口老龄化将会给浙江的社会经济发展和人口发展带来深远影响,及时研究这些影响,未雨绸缪,对浙江省人口老龄化的未来趋势做出预测分析,提出相应的对策措施,对实现浙江经济又好又快发展具有重要意义。

本文将采用向量自回归模型预测浙江省总人口数和老年人口数(60岁以上人口数),利用时间序列分析中的协整检验,分析浙江省老年人口数与总人口数之间的长期关系。文中统计检验的结果及模型系数的估计均由Eviews 软件运算得到。

一、向量自回归模型

(一)数据及变量的选取

本文选用的浙江省1992年至2006年有关人口数据均来自浙江省统计年鉴,利用这些数据研究浙江省总人口数和老年人口数的变动规律及其变化趋势,从而预测老龄化系数的变动趋势。用变量Y 1t 、Y 2t 、Y 3t 、Y 4t 和Y 5t 分别表示浙江省总人口数、老年人口数、男女性别比、出生率和死亡率等时间序列数据(见表1),用Y j,

t -i 表示

Y jt 的第i 阶滞后期(j =1,2,3,4,5;i =1,2, ),Y jt 的一阶差分记为 Y jt =Y jt -

Y j ,t -1(j =1,2,3,4,5),Y jt 的二阶差分记为 2Y jt = Y jt - Y j ,t -1(j =1,2,3,4,5)。

(二)格兰杰因果检验

在建立向量自回归模型之前,应找出对浙江省总人口数、老年人口数的变化直接有影响的因素。下面采用格兰杰因果检验方法来检验浙江总人口数、老年人口数、男女性别比、出生率和死亡率等时间序列之间的相互因果关系。由于因果关系检验对滞后期非常敏感,在现有样本条件下,文中对可能的滞后期都进行检验,取接受概率最小的。序列Y 1t 、Y 2t 、Y 3t 、Y 4t 和Y 5t 因果检验结果如表2所示。

表1 浙江省1992年至2006年人口数据

年份总人口数(万人)

老年人口数(万人)

男女性别比(%)

出生率(%)死亡率(%)1992

4285.91467.98107.331.4720.65719934313.30486.06107.311.3610.65819944341.20503.52107.251.3240.66419954369.63515.00107.081.2660.67519964400.09527.64106.911.2090.65819974422.28539.18106.701.1410.64819984446.86553.19106.491.1150.63319994467.46572.11106.371.0640.63520004501.22580.76106.041.0300.61320014519.84589.52105.821.0020.62520024535.98604.99105.650.9980.61920034551.58620.44105.400.9660.63820044577.22640.83105.081.0710.57620054602.11652.67104.731.1100.6082006

4629.43

674.26

104.44

1.029

0.542

表2 格兰杰因果检验结果

零假设

观察值个数

滞后阶数

F 统计量接受概率Y 1t 不是Y 2t 的格兰杰原因1322.19200.1742Y 2t 不是Y 1t 的格兰杰原因13

2

6.82890.0186Y 1t 不是Y 3t 的格兰杰原因1415.20640.0434Y 3t 不是Y 1t 的格兰杰原因1322.86960.1150Y 2t 不是Y 3t 的格兰杰原因1234.63430.0660Y 3t 不是Y 2t 的格兰杰原因1233.61130.1004Y 4t 不是Y 1t 的格兰杰原因1411.65490.2247Y 5t 不是Y 1t 的格兰杰原因1140.80850.6182Y 4t 不是Y 2t 的格兰杰原因1411.55840.2378Y 5t 不是Y 2t 的格兰杰原因1321.70670.2414Y 4t 不是Y 3t 的格兰杰原因1142.50990.3047Y 5t 不是Y 3t 的格兰杰原因

13

2

1.6148

0.2576

由表2可以看出,序列Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 两两互有双向因果关系,序列Y 4t 和Y 5t 均不是Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 的格兰杰原因。人们一般认为总人口数和老年人口数往往与出生率和死亡率有关,而格兰杰因果检验结果告诉我们,浙江省的总人口数和老年人口数主要由性别比及它们的1 3阶滞后期解释。

(三)向量自回归模型

格兰杰因果检验结果表明,序列Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 是相互影响、相互制约的,而且主要体现在它们自身1 3阶滞后期解释上。由此,我们建立Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 的向量自回归(简记为V AR )模型,并且在VAR 模型中只须考虑有3个内生变量(Y 1t 、Y 2t 和Y 3t )、无外生变量的情况。针对V AR 系统整体而言,赤池信息量(AIC)当最大滞后期取2时最小(-2.39978),此时模型整体的似然函数对数值L 1=27.42389;施瓦兹信息量(SC)在滞后1期时最小(-1.655650),此时模型整体的似然函数对数值L 2=36.56086。由于滞后期难以确定,因此考虑用LR 检验进行取舍。

检验的原假设H 0:VAR 模型的最大滞后期p =1,备择假设H 1:V AR 模型的最大滞后期p =2。检验统计量

LR =-2 (L 1-L 2)=-2 (27.42389-36.56086)=18.27394由Eviews 软件可得检验统计量LR 的相伴概率为pval =1-@cchisq(18.27394,9)=0.032125

表明在5%显著性水平下应拒绝原假设,即采用滞后期为2的情况。记Y t =(Y 1t ,Y 2t ,Y 3t )T ,则求得浙江省总人口数、老年人口数、男女性别比年度数据的二阶向量自回归模型为

21第3期 余 倩等:浙江省人口老龄化预测分析

Y t =0.1530.6732932.719-0.7810.648-6165.6260.000-0.0000.443Y t -1+0.1470.911-405.402

0.6740.0333353.1540.000-0.0000.082

Y t -2

+-415.3043668.393

0.411

(1)

对模型(1),结果见表3。

表3 向量自回归模型中各方程的检验结果

回归方程决定系数调整决定系数

F 统计量值相伴概率

第一个方程0.99940.99881647.51400.0000第二个方程0.99850.9970670.84020.0000第三个方程

0.9992

0.9985

1298.1020

0.0000

从表3中可以看出,三个方程的决定系数均大于0.998,调整后的决定系数均大于0.997,且F 统计量对应的相伴概率均为零,可知这三个方程拟合的效果均十分显著。

二、协整检验与分析

(一)变量数列的平稳性检验

讨论序列协整性的前提是各序列都是同阶单整的,因而研究序列Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 之间的协整关系,应先对各序列及其差分做平稳性检验。文中采用Phillip Peron(PP )单位根检验法,分别对序列Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 及其一阶差分和二阶差分进行单位根检验,结果见表4。

表4 PP 单位根检验结果

变量检验形式(c ,t,k)

PP 检验统计量临界值存在单位根零假设

结论Y 1t (c,t,2)-1.8725-4.8025*存 在不平稳Y 2t (c,t,2)-1.7402-4.8025*存 在不平稳Y 3t (c,t,2)-1.9919-4.8025*存 在不平稳 Y 1t (c,t,2)-2.8755-4.8870*存 在不平稳 Y 2t (c,t,2)-3.1499-4.8870*存 在不平稳 Y 3t (c,t,2)-4.3248-4.8870*存 在不平稳 2Y 1t (c,t,2)-5.4497-4.9893*不存在平 稳 2

Y 2t

(c,t,2)-5.6116-4.9893*不存在平 稳 2Y 3t

(c,t,2)

-5.5158

-4.9893*

不存在

平 稳

注:检验形式由各序列的形态确定,c 和t 表示带有常数项和趋势项,k 表示滞后期;*表示1%置信水平临界值。

由表4可见,Y 1t 、Y 2t 和Y 3t t 均是非平稳序列,它们的一阶差分 Y 1t 、 Y 2t 和 Y 3t 也是非平稳序列,而它们的二阶差分 2Y 1t 、 2Y 2t 和 2Y 3t 均是平稳序列,说明Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 均是二阶单整序列I (2)。

(二)协整检验与分析

协整理论是分析非平稳时间序列之间长期均衡关系的有效方法。以上分析表明,Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 都是I (2)序列,满足进行协整检验的条件。本文采用约翰森(Johansen)协整检验方法,基于向量自回归模型(1)进行协整检验。根据向量Y t =(Y 1t Y 2t Y 3t )T 各分量序列的特征,采用有线性趋势而协整方程只有截距情况的协整检验,结果如表5所示。

表5 约翰森协整检验结果

特征值似然比统计量5%水平临界值

1%水平临界值

协整零假设0.827141.669429.6835.65r =0*0.692018.852915.4120.04r 10.2386

3.54337

3.76

6.65

r 2

注:r 表示协整关系个数。

由表5可见,序列Y 1t 、Y 2t 和Y 3t 在1%的显著性水平下,存在唯一的长期协整关系,其表达式为Y 2t =0.388059411Y 1t -1921.998506Y 3t +876.8544+u t (2)其中u t 是误差项。

22 杭州电子科技大学学报(社会科学版) 2008年

将协整关系式(2)中的误差项u t 记为Vecmt,得到误差修正项Vecm t =u t =Y 2t -0.388059411Y 1t +1921.998506Y 3t -876.8544

(3)

对序列Vecm t 进行单位根检验,在1%显著性水平下它是平稳序列,其取值在0的附近上下波动,进一步验证了协整关系的正确性。

反映长期均衡关系的协整方程(2)或(3)表明,老年人口数与总人口数之间是正相关关系,老年人口数与男女性别比之间是负相关关系。由协整方程(2)各变量系数可以看出:总人口数每增长(减少)1万人,同期对应的老年人口数增长(减少)约0.388万人;男女性别比每增长(减少)1个百分点,同期对应的老年人口数减少(增长)约19.22万人。

三、预测

利用模型(1)可以得到1992年至2015年浙江省总人口数、老年人口数、男女性别比的预测值(见表6)。

表6 浙江省总人口数、老年人口数、男女性别比各年预测值

年份总人口(万人)老年人口(万人)

性别比(%)年份总人口(万人)老年人口(万人)

性别比(%)19924285.91467.98107.3320044580.48638.32105.0519934313.30486.06107.3120054604.33654.72104.7519944338.46503.79107.2720064628.94671.75104.4319954373.42517.03107.0620074654.54689.62104.1019964401.69526.93106.8820084681.14708.26103.7519974425.40539.53106.7220094708.90727.79103.3819984446.75552.31106.5420104737.85748.20103.0019994468.99565.99106.3320114768.11769.57102.6020004490.98579.21106.1020124799.72791.93102.1820014513.08593.22105.8620134832.79815.35101.7420024534.99607.54105.6120144867.37839.85101.272003

4557.47

622.70

105.34

2015

4903.56

865.51

100.79

由1992年至2006年总人口数、老年人口数和男女性别比的实际数据(见表1)和预测数据(见表6),可以求得各模型的绝对平均百分误差(见表7)。由表7中不难看出,三个模型的绝对平均百分误差数值都很小,说明模型(1)的预测精度较高。

表7 绝对平均百分误差(%)

总人口数老年人口数男女性别比0.0635

0.3089

0.0274

最后,利用表6中得到的预测值,根据老龄化系数计算公式

老龄化系数=(老年人口数/总人口数) 100%可以得到各年的人口老龄化系数(见表8)。

由表8可以看出,老龄化系数从1992年的10.92%逐年上升至2006年的14.51%,求得环比年均增长1.94%;老龄化系数将会在2007年和2015年分别达到14.82%和17.65%,这段时间的环比年均增长将达到1.96%。

表8 1992年至2015年的人口老龄化系数(%)

年份老龄化系数年份老龄化系数年份老龄化系数年份老龄化系数199210.92199812.42200413.94201015.79199311.27199912.66200514.22201116.14199411.61200012.90200614.51201216.50199511.82200113.14200714.82201316.87199611.97200213.40200815.13201417.251997

12.19

2003

13.66

2009

15.46

2015

17.65

23第3期 余 倩等:浙江省人口老龄化预测分析

四、结论和建议

(一)结 论

浙江省总人口数和老年人口数主要由男女性别比及它们的1 3阶滞后期解释。性别和年龄是人口的两大自然属性,总人口性别比会受到出生人口性别比、男女两性人口年龄别死亡率差异以及流动迁移人口性别年龄结构的影响,从而引起总人口数和老年人口数的变动。人口数量的变动也受其自身惯性增长作用的影响。因此,总人口数、老年人口数和男女性别比之间相互制约、相互影响。

浙江省总人口数、老年人口数和男女性别比之间存在长期的均衡关系。老年人口数与总人口数成正相关关系,说明从长期来看老年人口增长的动力主要来自总人口的增长,只有长期控制总人口数,才有可能抑制老年人口数迅猛的增长速度;老年人口数与男女性别比成负相关,总人口数与男女性别比成正相关,说明如果能让男女性别比在一定范围内趋于平衡,也有可能延缓老年人口的增长速度。

浙江省老龄化速度有所加快。老龄化系数逐年递增,从1992年的10.92%一直上升至2006年的14.51%,环比年均增长1.94%,预计将会在2007年和2015年分别达到14.82%和17.65%,环比年均增长1.96%。相比之下,2007年至2015年浙江省老龄化速度将有所加快。

(二)建议

控制总人口性别比。从社会人口结构、年龄结构和方方面面综合考虑,在继续实行计划生育的基本前提下,在现有的政策框架范围内,继续放宽部分夫妻生二胎政策。依法打击非医学需要的胎儿性别鉴定和选择性别的人工终止妊娠行为。提高生活水平,改善医疗技术条件,增加人口的平均预期寿命,缩小男性与女性的死亡率水平差距。浙江作为地处东南沿海的发达地区,不断涌入的劳动力和 外来媳妇 已经使得浙江成为了重要的人口净迁入地区,因此人口的迁移增长问题也应引起我们的重视。

完善社会保障体系。健全城镇基本医疗保障体系,落实新型农村合作医疗制度。完善城镇养老保险体系,探索农村养老保障体系。坚持家庭养老为主、社区养老为辅、社会养老为补充的养老体系。

大力发展老龄产业。人口老龄化不仅带来值得关注的社会问题,同时也带来社会服务和产业发展的契机,政府有关部门应加强这方面的研究和指导,积极培育老年消费与服务市场,将发展老龄产业作为应对人口老龄化的一项重要举措。

参考文献

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l wjx/l wjx-3.pd f.

Analysis on the Ageing Problem in Zhejiang

YU Qian,LV Sheng ge

(School of Finance,Hangzhou Dianzi University ,Hangzhou Zhe j iang 310018,China)

Abstract:This paper takes the Granger causality test to find out the dominant fac tors which effect the ageing pro

cess of the total population in Zhejiang Province,based on the population data in Zhejiang from 1992to 2006,with the establishment of Vector Autoregressive Model,predicting the total population in Zhejiang and the elderly popula tion data during the years of 2007to 2015with which it dra ws the conclusion:Zhejiang total population and the el derly population can be interpreted mainly by the sex ratio and the period of time-delay by 1-3bands,among them there exist a long-term balance,the ageing will grow faster between the years of 2007-2015in Zhejiang Province.

Key words:ageing;vector autoregressive model;cointegration

24 杭州电子科技大学学报(社会科学版) 2008年