老年人口预测模型与中国应用
作者: 王红漫  来源: 光明网  2020-09-17


  面对当前我国老龄化趋势现状,老年人口规模的预测对于我国老龄相关社会政策,尤其是养老、健康、住房等政策的制定具有重要参考意义。在有关老龄化的预测方面,学者从不同角度对预测模型进行了研究。目前多数机构和学者,包括联合国,均利用历次全国人口普查的资料和近年《中国统计年鉴》公布的人口资料,根据不同的人口政策目标参数假设,即今后可能的人口政策取向,对未来我国人口老龄化的变化趋势进行预测。由于使用的方法或选取的生育率、死亡率、迁移率的参数不同,人口预测结果往往并不一致。采用的方法主要有灰色预测模型、VAR模型、微分方程人口控制模型、多元回归方程模型、队列要素法等。比如,有学者用我国人口预测系统(CPPS)和人口生命表,对2001-2050年我国人口老龄化的变化趋势进行了预测。还有学者通过建立微分方程人口控制模型,采用实际人口数据,对我国人口增长趋势和年龄结构变化做出分析和预测。亦有学者利用最小二乘法构造了我国人口老龄化的二元回归预测模型,得到2005-2050年我国老龄化系数,并以此预测出我国老年人口数量变化趋势。

  常见的问题主要表现在如下几个方面:其一是简单的趋势外推假定区域人口按照一定的增长率变化,这相当于线性增长。尽管线性模型可以拟合短期时间序列,但区域人口变化曲线从来都不是线性延伸。其二是模型的选择没有依据。采用一个常用的模型给出预测结果,但没考虑该模型是否符合区域人口变化规律。其三是多种结果的加和平均,这是最常见的一种错误处理方式,将多种预测模型不分青红皂白地全都套搬而上,给出一系列的预测结果,然后取平均,这种做法会使结果带来很大出入。

  在人口预测的诸多研究方法中,标准模式之一是队列要素法,它是一种分要素预测方法,其工作原理主要是人口自身变动要素和人口学原理。由我国人口与发展研究中心开发的预测软件PADISINT就是在队列要素法的基础上开发的,预测结果可以通过用户设置预测参数计算得出,例如预测期间的分性别分年龄人口数、出生人数和死亡人数等,目前已在全球多个国家得到应用推广,并获得了很多国际权威机构的高度认可,诸如联合国、美国人口普查局、普林斯顿大学等。使用预测软件PADIS-INT需要进行以下参数的设置:基年分性别分年龄的人口数、期间的死亡水平预测、选择模型生命表、期间的生育水平预测、生育模式、预测期间的出生性别比、预测期间的迁移水平、迁移模式等参数。

  另一种使用比较广泛的方法是灰色预测建模,目前,在我国已经成为经济、社会和科学技术等诸多领域进行预测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模的重要方法之一。特别是它对时间序列短、统计数据少、信息不完全系统的分析与建模,具有独特的功效,因此得到了广泛的应用。通过灰色建模可以有效地挖掘和发现这种内在的规律,从而为预测和控制提供了新途径。灰色预测最常用的模型为GM(11)GM1n)。

  通过对不同人口预测模型的使用,即便基于同一批数据,其结果也各不相同,甚至相差较大,这就提示我们,在实际人口预测过程中,一定要重视人口预测模型的选择,根据不同预测类别的需要,选择更为合适的人口预测模型。同时,也需要注意不同人口预测模型的特征,从而在预测参数的选择上更加准确有效。

  总体来说,人口规模预测是社会学领域及整个学科体系建设中的重要部分,同时也是国际上老年相关研究的关键领域。当前,人口预测已不仅是简单的学理研究,更为重要的意义在于其研究结果对于国家或地区人口发展战略、社会保障、教育、企业发展、金融投资等多个领域的重要参考价值。同时,目前我国老年人口预测相关研究积累尚不够深厚,且现有人口预测研究多为按行政区域划分的区域性研究,缺乏跨地区或多个地圈的人口预测研究。因此,在社会经济发展和全球化浪潮的推动下,人口预测的内容应被进一步拓展,不仅要考虑某一地区,同时也可考虑多个地区群,特别是当前人口流动和迁移的频繁性使得对于老龄人口的预测需要打破原有的地域局限,更加灵活,比如由于人口内部流动导致的如候鸟老人、随迁老人等;由于人口外部流动如家庭移民、子女移民导致的空巢老人等。

  此外,从现有的人口预测模型来看,我国人口预测模型的创新还是比较多的,比如BP神经网络预测模型、时间序列模型、非线性动力学方法等,但是对于模型的适用性研究较少。模型创新的目的在于针对实际数据的特异性更为精确地进行预测,从而更好地指导实际工作,由于数据类型、预测目的等方面的差异,往往会造成不同模型预测结果的差异性,因此,明确模型的适用条件和数据分析优势对于分析结果的精准性有重要影响。还需注意的问题是,许多模型研究成型后并没有进一步实际应用以指导现实工作,呈现出理论研究与实证研究脱节的现象,模型的创新与理论研究的确非常重要,但是在模型形成后,应更多地投入现实研究,利用实证数据来不断验证模型的精确性,在实证研究中不断调整和优化模型。要知道,人口预测模型的核心价值和根本意义在于,根据模型进行人口规模预测,为将来的政策制定、产业发展、战略规划等方面提供重要的决策参考,从而推动社会、经济更为科学、合理、可持续地发展。

  结合当前我国老龄人口规模和相关政策、产业现状来看,老龄人口的科学预测将为我国未来积极应对人口老龄化提供重要的科学支撑。同时,未来需要进一步加强的是我国老龄人口的跨区域预测,这是由于社会经济结构转变下人口流动和迁移以及区域融合发展等变化导致老龄人口将出现区域性流动。此外,还需要重视的是老龄人口的社会经济特征的预测,这将对我国养老政策乃至相关产业的发展具有重要的指导意义,例如,对老龄人口健康状况的预测将影响老龄人口医疗保障、医疗服务供给、老龄人口康复护理器械产销等方面的政策与发展规划;对老龄人口经济水平的预测将影响老龄人口养老金调整、老龄服务收费等方面的政策制定;对于老龄人口婚姻及家庭支持的预测将影响老龄人口社会服务供给、养老服务供给等方面的政策应对举措,这是人口预测未来发展的必然趋势,也是老龄人口需求和社会经济发展的必然结果。

                                                                                                                                                       

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