基于SPSS分析的对云南省人口预测.docx

云南大学滇池学院经济学院经济学专业20142015学年SPSS应用统计软件 实验论文题目基于spss分析的云南省人口预测模型姓名杨仲书学号20112102036年级2011专业经济学成绩合分人基于spss分析的云南省人口预测模型摘 要本文利用云南省2011年统计年鉴中云南总人口数的历史数据，借助统计软件SPSS分别建立了线性回归模型和Logistic人口模型，根据模型首先对云南省20082009年总人口数进行了预测，并与实际值进行了对比，结果显示模型拟合效果很好，然后运用模型对20122014年云南省总人口数进行了预测，两个模型得到的预测结果分别为（10192.27，10252.615，10312.96）和（10007.86，10058.41，10120.73），最后结合预测结果对云南省人口增长和经济建设协调发展提出建议。 关键字：线性回归 Logistic人口模型 协调发展AbstractIn this paper, the use of historical data Yunnan 2011 Statistical Yearbook of the total population in Yunnan, with the statistical software SPSS linear regression models were established and Logistic population model, the first of a total population of Yunnan Province in 2008-2009 were predicted based on models and values were compared with the actual results show that the model works well fitted, and then use the model of the total population in Yunnan Province in 2012-2014 were predicted, predicted results were obtained in two models (10192.27,10252.615,10312.96) and (10007.86,10058.41,10120.73), the final results of the combined forecasts of population growth and economic development of Yunnan coordinated development proposals.Keywords: Logistic regression model for the coordinated development of population一、问题的提出云南是少数民族的重要集聚地，自古以来人口密集。新中国成立后人口的增长速度进一步提高。1953 年第一次人口普查时云南省总人口为4 425万人， 2009 年增加到9 967万人， 2010 年7 月云南的总人口破千万大关，成为我国重要人口增长的省份。人口是经济发展的基础，但也可能成为经济发展和实现社会和谐的包袱。改革开放以来，云南省的人口压力不仅始终存在，而且持续增大。计划生育政策的实施，目前云南人口形势依然不乐观。解决好人口可持续发展问题，依然是云南省今后许多年的重点工作之一。人口是制约经济发展的一个重要因素，如何协调人口发展与经济建设之间的关系，实现中原崛起有着重要的现实意义。下面将利用云南省2011年统计年鉴中云南总人口数的历史数据，通过建模对20122014年云南省总人口数进行预测。二、模型的基本假设及数据预处理基本假设：(1)行政区域保持不变；(2)社会经济平稳发展；(3)所研究人口为封闭人口（不考虑流动人口）；(4)未来人口的死亡模式不变（不考虑战争、瘟疫及自然灾害等灾难的影响）。数据的预处理：由于19581978年之间的历史数据不连续，另外由于1978年以来实行家庭联产承包制导致人口快速增加，因此建立模型时没有使用19581977年之间的数据。三、模型的建立与求解（一）线性回归模型1 1、线性回归模型的建立 人口发展的某一短暂时期会呈现线性增长，即每年的自然增长率大致一直，因此可以用一元线性回归模型对未来短期进行人口预测。一元线性回归模型如下： （1）其中t为年份，为t年的人口总数，a、b为模型参数。 2、线性回归模型参数的确定 一元线性回归模型的求解比较简单，根据历史数据利用最小二乘法就可以确定a、b的值： （2） （3）其中n为样本容量，其余与（1）式中一样。 利用附录中云南省历年总人口数据，分别以19882007年（20个样本）、19982007年（10个样本），借助SPSS软件拟合出两个个云南省人口一元线性回归模型，结果见表一：表一：一元线性回归模型模型数据序列模型表达式模型一19882007年0.978模型二19982007年0.987由拟合优度可以看出两个模型都比较好，在此选取模型二对云南省20082009年的人口进行预测并与实际值进行比较，结果如表二：(单位:万人)表二：20082009年人口实际值与预测值年份实际值预测值200899189950.892009996710011.235由上可以看出预测结果比较合理，可以用此模型进行预测，表三为用该模型对云南省20122014年人口总数的预测：(单位:万人)表三：20122014年云南省总人口预测年份201220132014预测值10192.2710252.61510312.96（二）Logistic人口模型 1、Logistic人口模型的建立 Logistic曲线是荷兰生物学家Verhulst为研究人口发展过程于1837年提出的，Logistic人口模型考虑到了人口发展的有限性及人口增长规律：随着人口增加，增长率逐渐下降。因此可以很好的对人口总数进行预测，Logistic人口模型的一般表达式为： （4）式中q为约束参数，对上式求解并进行数学变换后得到如下表达式： （5）式中为t年的人口总数，为人口上限，a、b为模型参数。 2、模型参数值的确定 在Logistic 模型的参数求解过程中， 合理地确定极限人口规模是模型拟合精度的关键。从式中可以看出，Logistic 模型有三个参数， 普通的回归无法实现数据的拟合。一个比较简单常用的Logistic模型求解方法是三点法，但是三点法存在模型拟合精度较低的问题。另一个有效的办法是估计一个初始的人口极限规模，将其带入（5）式进行回归分析，然后反复调整Pm值，直到模型的拟合优度接近最大值，如优选法、0.168 搜索法。 根据云南省人口历史数据大致可以确定云南省人口上限在1000012000万人之间，利用SPSS软件反复选值拟合，知当=10450时达到最优，输出结果如下：模型描述模型名称MOD_13因变量1人口总数方程1Logistica,b自变量YEAR_常数包含其值在图中标记为观测值的变量未指定a. 该模型要求所有非缺失值为正数。b. 对于所有因变量，理论上限设置为 10450。模型汇总和参数估计值因变量:人口总数方程模型汇总参数估计值R 方Fdf1df2Sig.常数b1Logistic.9979452.592128.0001.957.929自变量为 YEAR_。上述模型的拟合优度达到99.7%，用模型表达式为： （6）利用上述模型，对云南省20082009年的人口总数进行预测并与实际值进行对比，结果如表四：表四：云南省20082009年的人口总数预测值与实际值年份实际值模型预测值200899189915.24200999679969.78可以看出，拟合效果很好，用此模型对云南省20122014年人口总数进行预测结果如表五：表五：云南省20122014年人口总数预测值年份201220132014预测值10007.8610058.4110120.73四、对云南人口增长与经济建设协调发展的建议2未来二十年是我省人口转变、经济转轨、社会转型的关键时期,为最大限度地利用人口转变带来的人口“红利”和历史机遇,积极应对可能产生的风险和矛盾,促进人口与经济社会协调和可持续发展,为全面建设小康社会、实现中原崛起创造良好的人口环境,就必须积极探索新时期解决人口与发展问题的新思路、新措施。1.树立“优先投资于人”的新人口发展观2.确保控制人口的投入规模不断增长3.进一步完善计划生育管理和服务工作4.实施人力资源综合开发战略5.建立和完善利益导向机制 参考文献 1 胡科，石培基 区域研究中的常用人口预测模型 西北人口2009年第1期第30卷 2 欧继中，刘殿敏 人口增长对经济发展的影响教育学院学报（哲学社会科学版）2006年第3期第25卷附录云南省历年人口总数4-1 历年总人口(年底数)Total Population over the Years (Year-end)单位:万人(10 000 persons)年 份Year总人口数按性别分性别比按城乡分By Sex(女=100)By Residence男女Sex Ratio城镇乡村Total(Female=PopulationMaleFemale100)UrbanRural1957484024692371104.144943911962494024852455101.251844221965524026482592102.158546551970602630552971102.873052961975675834363322103.488358751978706735993468103.896361041979718936623527103.899461951980728537103575103.8102162641981739737683629103.8105063471982751938353684104.1108464351983763239023730104.6111165211984773739603777104.9113766001985784740223825105.2116466831986798540973888105.4119667891987814841843964105.5123269161988831742724045105.6126970481989849143664125105.9130871831990864944404209105.5134273071991876345014262105.6138973741992886145544307105.7143474271993894646024344105.9147774691994902746434384105.9152075071995910046514449104.5156475361996917247154457105.8168774851997924347514492105.8181174321998931547874528105.7193773781999938748254562105.8206473232000948848954593106.622017287200195554915464010