基于ARIMA和年龄移算模型分析人口结构对经济发展的影响论文.docx

摘 要
基于我国人口现状和国家相关生育政策，我们建立模型预测2017-2030人口总数和2020-2030人口结构，并分析人口结构对经济发展的影响。
针对问题一，在全面实行二孩政策下，出生人数在一定时间内会有较大的增长。此外我们查阅国务院发布的《国家人口发展规划（2016-2030年）》文件，得知预期在2020年全国总人口数将达14.2亿人，并在2030年达到峰值14.5亿人。我们建立了ARIMA(3,3,1)模型，通过1996年-2015年年末总人口数来预测2017-2030年总人口数。模型预测得到的2020年年末总人口数为14.0959亿人，比文件中预期14.2亿人少0.73%；2030年年末总人口数为14.6032亿人，比文件预期14.5000亿人多0.71%。
针对问题二，在还没有全面实行二孩政策下，我们根据1996-2015年人口数变化趋势图可以看出，0-14岁的人口数逐渐下降，15-64岁的人口数逐渐上升，65岁以上的人口数缓慢上升。题目要求我们根据2020-2030年人口结构来衡量其对经济发展影响，我们选择衡量经济发展的指标为国内生产总值(GDP)作为因变量，把人口年龄结构、人口城镇结构、社会总抚养比作为自变量，其中，人口年龄结构按少年期(0-14岁)，成年期(15-64岁)，老年期(65岁及以上)划分。建立线性回归模型，得到的回归函数如下：
然后再利用ARIMA模型预测得到2020-2030年三个自变量的数据，带入回归函数即可得到对应的国内生产总值GDP，可以发现老年期人口数越多，对经济发展造成负影响越大。
针对问题三，我们利用第六次人口普查的数据，以2010年作为基年，建立年龄移算预测模型，预测得到2020-2030年三个年龄段的人口数。在2030年，65岁以上的人口数占总人口数的23%，2050年65岁以上的人口数占总人口的37%，通过与第二问的结论对比可知，在全面二孩政策下，人口结构对经济发展的正面影响会更多。在2030-2050年之间，我国老龄化增长速度会缓慢下降，劳动年龄(15-64岁)人口略微增加，经济可持续稳定发展。
针对第四问，结合前三问的结果，我们发现到2050年我国老龄化程度仍保持较低速度增加，故决定在2050年继续施行全面二孩政策一段时间，在老年人口比例有所下降后，才开始限制全面二孩生育。

关键词：ARIMA模型；线性回归模型；年龄移算预测模型；人口结构；二孩政策；
一、 问题重述
1.1问题背景
中国是世界人口最多的国家，但是过重的人口负担制约了我国的发展水平。自新中国成立以来，我国的人口政策不断变化，从一开始的严格执行计划生育政策到逐步开放生育政策再到全面实行二孩政策，人口数量和自然增长率不断变化，人口结构的特点也不断变化。

1.2问题的提出
从我国的国情和生育政策出发，分析我国的人口结构情况，完成以下问题：
(1)建立全面二孩政策下我国人口数量的数学模型，并预测2017-2030年每年人口总数。
(2)不实施全面二孩政策的条件下，建立数学模型分析2020-2030年我国人口结构对经济发展的影响。
(3)实施全面二孩政策的条件下，预测2020-2030年我国人口结构状况，建立数学模型分析2030-2050年我国人口结构对经济发展的影响。
(4)结合已得结果，给出我国人口发展合理化的生育政策建议。

二、 问题分析
1.针对问题一题目要求我们建立全面二孩政策下我国人口数量的数学模型，并对2017-2030年我国每年人口总数做出预测。对此在全面二孩政策下，每年出生率自然会较大上升。我们根据时间序列ARIMA模型，再结合国务院发布的《国家人口发展规划（2016-2030年）》文件，知道在2020年我国总人口数将达到14.2亿人，在2030年我国总人口数达到1.5亿人作为估计值，建立了ARIMA（3,3,1）进行预测。

2.针对问题二，我们根据1996-2015年我国人口结构情况分析0-14岁、14-65岁、65岁及以上人口占总人口数的比率来分析。在不实施全面二孩政策，我们选择了人口年龄结构、人口城镇结构、社会总抚养比等建立数学模型，分析2020-2030年我国人口结构对经济发展的影响。

3.针对问题三，我们建立了年龄移算预测人口结构模型来预测2020-2030年我国人口结构情况。我们对年龄划分成0-20岁、21-24岁、25-29岁、30-34岁、35-39岁、40-44岁、45-49岁、50-64岁、65岁及以上，得到了2020年-2030年年龄分布情况，再结合问题二的模型指标分析在全面二孩政策下2020-2030年对经济的影响。

4.针对问题四，得到上述结果后，结合有关资料对我国人口发展合理化的生育政策给一些合理建议。

三、 模型假设
1.假设在实施二孩政策中不再实施影响出生率的政策；
2.假设没有战争爆发或者毁灭性灾难；
3.假设0-20岁和65岁以上的生育率忽略不计；
4.假设移民人数忽略不计。

四、 符号说明
符号 定义

年末人口总数
年份
时间序列的广义自相关函数
自回归项数
差分
移动平均项数
国内生产总值(GDP)
0-14岁人口数
15-64岁人口数
65岁及以上人口数
人口城镇结构(城镇率)
社会总抚养比

五、 模型的建立与求解
5.1 ARIMA模型
5.1.1 数据来源
我们从国家统计局网站上收集到1996年-2015年年末人口总数、男性人 口(万人)、女性人口(万人)、城镇人口(万人)、乡村人口(万人)、人口出生 率(‰)、人口死亡率(‰)、人口自然增长率(‰)、 0-14岁人口(万人)、15-64 岁人口(万人)、65岁及以上人口(万人)、总抚养比(%)、少儿抚养比(%)、老 年抚养比(%)、男性/女性人口、国内生产总值(亿元)、国民总收入(亿元)、 城镇化率、生育率等数据。（见附录）

5.1.2 模型的建立
在全面二孩政策下建立ARIMA模型预测2017-2030年我国每年人口总数。 在最小均方误差预测原理下，ARIMA模型的预测和ARMA模型的预测方法非 常相似，利用每一年的年末人口总数随时间的变化构造ARIMA模型。

其中ARIMA(p, d, q)模型的原理如下：
(1)
可以用随机扰动项的线性函数表示它：
(2)
式中，的值由如下等式确定：
(3)
如果把记为广义自相关函数，有
(4)
那么，的真实值为：
(5)
由于的不可获得性，所以的估计值只能为：
(6)
所以在均方误差最小原则下，预报值为：
(7)
即可用得到2017-2030年人口总数的预测结果。

下面先确定ARIMA（p，d，q）的参数
首先做了1996年-2015年总人口数的时序图如下:

图1. 1996-2015总人口时序图
可以看出人口总数随时间不断上升，增长趋势略微减弱。
由于全面实施二孩政策，在《国家人口发展规划（2016-2030年）》文件中指出在2015年-2030年人口总规模增长惯性减弱，2030年达到峰值，预期在2020年人口总数达到14.2亿，在2030年人口总数达到14.5亿，且在2030年0-14岁少儿约占17%，15-64岁的人约占58%，65岁以上的人约占25%。则可以利用这些限制来调整ARIMA（p,q,d）的参数。
先建立一个人口总数随时间的线性回归函数，
表1. 模型摘要b
模型
R
R 平方
调整后的 R 平方
标准估算的错误
1
.996a
.991
.991
429.691
a. 预测变量：（常量），YEAR, not periodic
b. 因变量：年末总人口(万人)

表2. 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
显著性
B
标准错误
贝塔
1
（常量）
-1393485.911
33417.170

-41.700
.000
YEAR, not periodic
759.996
16.663
.996
45.611
.000
a. 因变量：年末总人口(万人)
回归函数如下：
(8)
表3. 预测值
年份
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
年末人口总数（万人）
123466.6
124226.6
124986.6
125746.6
126506.6
127266.6
128026.6
128786.6

2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
129546.6
130306.6
131066.5
131826.5
132586.5
133346.5
134106.5
134866.5
135626.5

2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
136386.5
137146.5
137906.5
138666.5
139426.5
140186.5
140946.5
141706.5
142466.5

2022
2023
2024
2025
2026
2027
2028
2029
2030
143226.5
143986.5
144746.5
145506.5
146266.5
147026.5
147786.5
148546.5
149306.5

预测的数据在2030年总人口数达到149306万人，发现预测误差较大。
再做年末总人口数的差分图像如下：

图2. 年末总人口数差分图
结合相关性和图像可以看出蓝色的线更加平稳，可以更有效对时间序列进行拟合，故确定ARIMA模型中d=3，即三阶差分。
再做年末总人口数的自相关和偏相关函数图如下，

图3. 年末总人口数自相关图 图4. 年末总人口数偏相关图
可以看出在1之后几乎全都为0了，则判断出是一阶截尾，三阶差分的自相关图像如下，

图5. 三阶差分自相关图
可以确定ARIMA模型中自相关p=3。
由基本图像可以看出年末总人口数是逐渐上升的，故q=1。于是确定建立ARIMA(3，3，1)的时间序列模型。

5.1.3 ARIMA（3,3,1）模型的求解——问题一

表4. 模型描述

模型类型
模型标识
年末总人口(万人)
模型_1
ARIMA(1,3,1)

模型
预测变量个数
模型拟合度统计信息
平稳的 R 方
R 方
RMSE
MAPE
MAE
MaxAPE
MaxAE
标准化的 BIC(L)
年末总人口(万人)-模型_1
1
.649
1.000
27.546
.013
17.396
.035
45.520
7.632

预测出来的图像如下：

图6. 年末总人口数预测图
预测出的数据在2020年 年末总人口数为140959万人 比预期142000万人相差0.73%，在2030年 年末总人口数为146032比预期145000万人相差0.71%。
在全面二孩政策下 2017年-2030年我国人口每年总数：
表5. 问题一预测值
年份
年末人口总数（万人）
年份
年末人口总数（万人）
2017
138860
2024
143564
2018
139563
2025
144135
2019
140263
2026
144657
2020
140959
2027
145119
2021
141643
2028
145510
2022
142309
2029
145819
2023
142952
2030
146032

5.2 建立线性回归模型分析人口结构对经济发展的影响—问题二
题目二和题目三均要求我们建立合适的指标来描述我国人口结构对经济发展的影响，根据国家统计网站关于我国人口在1996到2015年间的各类数据，并查阅相关资料，我们确定了描述我国人口结构的三个指标：人口年龄结构，人口城乡结构和社会总抚养比，对于这三个变量，我们选取中国统计局网站中的以下数据进项量化描述：
1.人口年龄结构：各年龄段人口占总人口的比重：。根据联合国标准，15到64岁的人口为劳动年龄人口，其余人口认为是非劳动年龄人口，故：0到14岁人口比重；：15到64岁人口比重；：65岁及以上人口比重。
2.人口城乡结构：城镇人口占总人口的比重：。人口城乡结构可以反映城市化进程。
3.社会总抚养比：（0-14岁人口数+65岁以上人口数）/15-64岁劳动年龄人口数：。社会总抚养比对国家储蓄、投资等经济行为有直接和重要影响。

图7. 1996-2015年人口结构变化趋势图
然后根据1996年-2015年人口数变化趋势图可以得到0-14岁的人口数逐渐下降，15-64岁的人口数逐渐上升，65岁以上的人口数缓慢上升。
对于描述我国经济发展的指标，我们选用人均国内生产总值即GDP（G）。本文认为，GDP对我国经济发展的描述包括内容最为全面，用来衡量经济增长较为合理。
对国家统计局网站中相关人口数据的选取和处理，我们建立了我国国内生产总值和上文三个人口结构指标的之间的线性回归方程：

表6. 模型摘要
模型
R
R 平方
调整后的 R 平方
标准估算的错误
更改统计量
R 方变化
F 更改
df1
df2
显著性 F 更改
1
.998a
.996
.995
15317.533
.996
699.944
5
14
.000
a. 预测变量：（常量），城镇化率, 总抚养比(%), 0-14岁人口(万人), 65岁及以上人口(万人), 15-64岁人口(万人)

表7. 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
显著性
B
标准错误
贝塔
1
（常量）
3113257.493
4391457.073

.709
.490
0-14岁人口(万人)
-107.529
16.985
-1.894
-6.331
.000
15-64岁人口(万人)
-33.748
43.537
-1.017
-.775
.451
65岁及以上人口(万人)
10.148
31.835
.095
.319
.755
总抚养比(%)
47448.142
33324.229
1.104
1.424
.176
城镇化率
2702955.248
2053715.327
1.039
1.316
.209
a. 因变量：GDP

线性回归函数如下：
由图中R平方即该线性回归方程的拟合度可知，我们确定的这个线性回归方程对实际情况的拟合度达99.6%，所以可以很好地描述我国经济发展（人均GDP）和人口结构（人口年龄结构，人口城乡结构和社会总抚养比）的关系。
基于得到的这个线性回归方程，我们需要确定在不全面实施二孩政策下，我国2020年到2030年的各人口结构指标的预测值，将预测值带入该回归方程，即可确定这些人口结构指标对我们经济发展的影响。
带入回归函数得到的GDP值如下：

表8. GDP预测值

在没有二孩政策下，老龄化更加严重，老龄人口会对经济发展产生较大负影响。

5.3 年龄移算预测模型
5.3.1模型的说明
在第三问我们采取年龄移算预测人口结构模型来进行预测。因为别的模 型无法很好地衡量和展现年龄随时间推移，所属年龄段是有滞后效应的。应 用这一模型，我们可以根据国家统计局官网上每年公布的最新数据进行预测 分析并结合历史统计数据，尽可能提高预测结果的准确性和时效性，而且能 够提供充分预测未来各个分年龄段的人口变化情况，对分析我国人口结构有 很好的作用。首先假设保持现行人口政策不变、不会出现战争和巨大灾难等， 并且不考虑人口流入和流出。
由于人口结构预测是非常困难，由于人口变化的影响因素很多，使人口 预测具有复杂性。且现在只有2016年前的人口结构数据，很难去准确预测 2020-2030年的人口结构。作为目前世界上人口最多的国家，而且近年来中 国人口老龄化加快，居民生活质量持续提高，庞大的人口规模和人口结构的 变化对经济发展和社会管理方式的转变提出了新的要求。在二孩政策全面实 现后，我们利用最新的人口统计信息，采用比较客观的方法，对未来中国人 口结构进行科学预测，准备建立年龄移算预测模型。
若继续使用第一问的ARIMA模型 则会出现较大误差，因为在0-14岁这 个年龄段不是永远增加的，随着时间的推移0-14岁这个年龄段会移动到 15-65岁的，则继续采用时间序列预测，误差较大，导致预测不准确。

它是指以各个年龄组的实际人口数为基数，按照一定的存活率进行逐年 递推来预测人口的方法。它是一种最基本的人口预测方法，也是一种被借鉴、 应用较多的人口预测模型，大部分人口预测模型都是建立在以年龄移算法原 理为基础的模型之上的。年龄移算法的重要原理是将人口看做时间的函数。 简单来说，这个原理就是将人口的年龄用时间来表示的，过一年人就会长一 岁。正是因为这个原理，年龄移算法可以把由某一年度或者某一年龄组的人 口数在其相应年龄组的死亡率水平条件下，通过转移到下一个年度或者下一 个年龄组，而将下一个年度或者下一个年龄组的人口数测算出来，而且具有 相当高的准确性。年龄移算法的主要优点是移算原理严谨、方法简便易行， 在人口预测研究上应用十分广泛。

5.3.2年龄移算预测模型原理
选取2010年作为基年，基本统计数据来源于第六次全国人口普查。
预测公式如下：
某年“0-20”岁的人数”=（某年出生人数+去年“0-19岁人数”）*（1-该 年“0-20死亡率”）
某年“21-24岁的人数”=前年“20-23岁的人数”*（1-该年“21-24死亡 率”）
某年“25-29岁的人数”=前年“24-28岁的人数”*（1-该年“25-29死亡 率”）
某年“30-34岁的人数”=前年“29-33岁的人数”*（1-该年“30-34死亡 率”）
某年“35-39岁的人数”=前年“34-38岁的人数”*（1-该年“35-39死亡 率”）
某年“40-44岁的人数”=前年“39-43岁的人数”*（1-该年“40-44死亡 率”）
某年“45-49岁的人数”=前年“44-48岁的人数”*（1-该年“45-49死亡 率”）
某年“50-64岁的人数”=前年“49-63岁的人数”*（1-该年“50-64死亡 率”）
某年“65岁及以上的人数=前年64岁及以上的人数”*（1-该年“65岁死亡 率”）
再利用ARIMA模型预测2016-2030年不同年龄段的死亡率及出生率。模型的流程图如下：

图8. 模型流程图
5.3.3 模型的分析
我们以2010年作为基年，这一年每一个年龄段的人口数见附录。
年龄段划分 0-20岁、21-24岁、25-29岁、30-34岁、35-39岁、40-44岁、 45-49岁、50-64岁、65岁及以上。
我们查找数据已知2010年的出生率为1.19%，2011年的出生率为1.193%， 2012年的出生率为1.21%，2013年的出生率为1.208%，2014年的出生率为 1.37%，2015年的出生率为1.207%，2016年的出生率为1.295%。
在全面二孩政策下出生率肯定会有所上升，再由政策预期在2030年总人口 人数达到14.5亿人，在2020年总人口数达到14.2亿人。计算2020年到2030 年自然增长率上升了(145000-142000)/1450000=2.07%。估算2020-2030年 人口自然增长率以每年0.2%上升。
建立ARIMA（4,2,1）模型，预测得到2017-2030年出生率见下表
表9. 2017-2030出生率预测值
年份
2017年
2018年
2019年
2020年
2021年
2022年
2023年
出生率（%）
1.365
1.373
1.332
1.307
1.302
1.296
1.308
年份
2024年
2025年
2026年
2027年
2028年
2029年
2030年
出生率（%）
1.317
1.325
1.331
1.334
1.333
1.33
1.322

图9. 人口出生率图
在刚施行全面二孩政策下，前几年肯定会由很明显的新生婴儿增加。2010-2030年的死亡率见下表：

表10. 每一个年龄段的死亡率

0-20岁
21-24岁
25-29岁
30-34岁
35-39岁
40-44岁
45-49岁
50-64岁
65岁及以上
2010年死亡率（%）
0.228
0.05
0.061
0.081
0.116
0.176
0.261
0.689
4.998
2011年死亡率（%）
0.218
0.055
0.059
0.083
0.122
0.178
0.263
0.693
4.987
2012年死亡率（%）
0.22
0.056
0.066
0.079
0.111
0.179
0.265
0.694
4.962
2013年死亡率（%）
0.231
0.054
0.063
0.082
0.121
0.176
0.26
0.69
4.968
2014年死亡率（%）
0.242
0.056
0.064
0.078
0.125
0.173
0.267
0.695
4.975
2015年死亡率（%）
0.216
0.049
0.058
0.082
0.119
0.177
0.264
0.699
4.999
2016年死亡率（%）
0.211
0.051
0.057
0.084
0.117
0.17
0.269
0.696
5.011
2017年死亡率（%）
0.223
0.052
0.059
0.079
0.116
0.173
0.272
0.703
5.062
2018年死亡率（%）
0.224
0.056
0.066
0.082
0.116
0.174
0.274
0.699
5.094
2019年死亡率（%）
0.219
0.057
0.062
0.08
0.115
0.179
0.275
0.701
5.103
2020年死亡率（%）
0.217
0.051
0.055
0.078
0.119
0.17
0.272
0.704
5.046
2021年死亡率（%）
0.22
0.052
0.059
0.081
0.118
0.169
0.268
0.695
5.049
2022年死亡率（%）
0.216
0.049
0.061
0.084
0.117
0.168
0.265
0.696
5.033
2023年死亡率（%）
0.217
0.048
0.056
0.082
0.118
0.172
0.262
0.699
5.006
2024年死亡率（%）
0.213
0.053
0.058
0.078
0.119
0.174
0.261
0.705
4.997
2025年死亡率（%）
0.214
0.046
0.059
0.079
0.121
0.175
0.264
0.701
5.003
2026年死亡率（%）
0.22
0.048
0.061
0.081
0.119
0.169
0.265
0.7
4.986
2027年死亡率（%）
0.216
0.047
0.057
0.082
0.118
0.166
0.261
0.706
4.993
2028年死亡率（%）
0.213
0.046
0.055
0.083
0.116
0.168
0.269
0.695
4.972
2029年死亡率（%）
0.21
0.045
0.056
0.079
0.116
0.166
0.262
0.693
4.981
2030年死亡率（%）
0.211
0.047
0.054
0.081
0.114
0.167
0.266
0.696
4.944

5.3.4 年龄移算预测2020-2030年人口结构模型的求解—问题三
在全面实施二孩政策后，各个年龄段的人数如下：
表11. 各阶段人数预测

0-20岁
21-24岁
25-29岁
30-34岁
35-39岁
40-44岁
45-49岁
50-64岁
65岁及以上
2010年人数
32121
12741
10101
9713
11802
12475
10559
21873
11892
2011年人数
31837
13000
10203
9593
11335
12582
11806
21247
12244
2012年人数
31920
13051
10312
9762
11495
12851
11832
21501
11567
2013年人数
31823
12675
9895
9588
11032
12648
12153
21821
12861
2014年人数
32001
12351
9710
9682
10752
12438
12292
21962
13429
2015年人数
31924
11794
9986
9574
10483
13648
11394
22486
13499
2016年人数
31223
11896
10025
9675
10221
12548
12458
23054
13990
2017年人数
32641
11694
9567
9577
11952
12798
10957
21550
14456
2018年人数
35062
11486
9267
9475
9968
12248
11764
21954
15013
2019年人数
34651
11242
9120
9301
9782
12593
11875
21864
16972
2020年人数
32921
10954
9225
9245
9931
12485
12792
22864
17934
2021年人数
33211
10682
9923
9443
9241
12375
11755
23864
19343
2022年人数
31921
12379
8572
8721
9775
12150
11792
24766
20342
2023年人数
31845
10051
8684
8463
8892
11795
12013
26954
22910
2024年人数
31569
9725
8186
8153
8593
11765
11667
27689
24924
2025年人数
31400
9483
7952
7895
8495
11320
11785
28745
26421
2026年人数
31251
9158
7721
7593
8145
10952
11894
29785
27031
2027年人数
31092
8884
7523
7395
7952
10562
10626
30525
29742
2028年人数
30827
8579
7325
7152
7726
10126
10482
31247
31040
2029年人数
30762
8253
7162
6856
7401
9851
10692
32120
32608
2030年人数
30498
8043
6924
6379
7163
9451
11532
32341
33659
（单位：万人）
在全面二孩政策下，2030年0-20岁占总人口的20.89%，21-24岁占总人口的5.51%，25-29岁占总人口的4.74%，30-34岁占总人口的4.37%，35-39岁占总人口的4.91%，40-44岁占总人口的6.47%，45-49岁占总人口的7.90%，50-64岁占总人口的22.15%，65岁及以上占总人口的23.06%。下图是做的年龄段的比列图

图10. 各年龄段的人口数对比图
可以看出0-49岁变化不是很明显，在50岁以上的人口逐渐增多，人口结构趋于老龄化，尤其是65岁以上的人再2020年后迅速上升。

再结合1996年-2015年经济GDP与0-14岁，15-64岁，65岁及以上这三个年龄段建立的线性回归模型。

表12. 模型摘要
模型
R
R 平方
调整后的 R 平方
标准估算的错误
更改统计量
R 方变化
F 更改
df1
df2
显著性 F 更改
1
.996a
.992
.990
20483.227
.992
649.645
3
16
.000
a. 预测变量：（常量），65岁及以上人口(万人), 15-64岁人口(万人), 0-14岁人口(万人)

表13. 系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
显著性
B
标准错误
贝塔
1
（常量）
4247266.049
936660.994

4.534
.000
0-14岁人口(万人)
-56.479
11.736
-.995
-4.813
.000
15-64岁人口(万人)
-40.901
6.767
-1.233
-6.045
.000
65岁及以上人口(万人)
129.204
7.127
1.206
18.130
.000
a. 因变量：GDP

回归函数如下：

基于年龄移算预测模型，根据前文我们得到的2030年的人口数据，可以推算出到2050年我国人口结构的相关数据：
2030年0—44岁的人口在2050年将全部进入成年期（15—64岁），45岁及以上的人口在2050年将全部进入老年期（65岁及以上），2050年少年期的人口全部由2036年到2050年之间的出生人口组成。
2050年的少年期人口数：2030—2050年预测人口平均数乘以预测平均出生率再乘以20(忽略少年期人口的死亡率)：

2050年的成年期人口数：前文中2030年0-44岁的人口总数（忽略成年期人
口的死亡率）：

2050年的老年期人口总数：前文中2030年45岁及以上的人口数减去2030-2050年之间的死亡人口数，其中，死亡人口数=2030-2050年预测人口平均数乘以死亡率再乘以20：

所以，到2050年我国老年期人口所占比例为：

该数值与查阅相关资料所得的2050年预测我国老年人口比例数37%相差不多，可以认为我们做的预测与估算较为合理。

根据全面二胎政策实施前后对我国未来人口结构的预测结果可知：虽然我国的老年人人口比例在未来几十年内仍然会持续升高，尤其在2020年前后老龄化将迎来最为严峻的情况，但由于全面二胎政策的实施，我国老龄化的增长速度将逐渐下降即老年人口的增长速度将慢慢减缓，这对缓解国内由人口老龄化所带来的巨大的经济和社会压力起到了及时而有效的作用，对我国未来的经济可持续稳定发展起到了正面的促进作用。

5.4 问题四—合理计划生育政策建议
当前，很多人都会认为“全面二孩”政策的实施很有可能会带来出生率的上升，这种情况很有可能使我国本就很多的人口数量在短时间内出现暴涨。对此，人口专家王玉庆认为，随着我国几十年计划生育政策的实施，年轻人的生育观念已经发生了很大的改变，放开二胎并不意味着所有的年轻人都会要二胎，这主要是考虑到现在社会抚养孩子的成本问题。现在中国的一线大城市由于人们生育观念的变化，人口出生率一直在下降，因此，放开二胎并不会带来人口的暴涨问题。全面二孩政策是顺应社会以及家庭的需要而产生的，也是为了应对经济不断下行的一个重要的有效手段。

5.4.1 全面开放二孩政策的必要性
根据第一二三问的研究，我们发现全面二孩政策会促进消费，拉动内需， 提振经济。首先，实施全民二孩政策会促进与孕产妇相关市场的发展。生育 二孩的家庭对婴幼儿产品的需求以及由此产生的婴幼儿教育、社会培训等正 规教育方面的产业发展。其次，创造更多的就业岗位，很多生有二孩的妇女 由于家庭精力方面的原因，无法再像以前一个孩子那样照顾家庭，这就对家 政服务业的需求大增，促进了家政服务业的发展，解决了一部分剩余劳动力 的就业问题。第三，促进房地产的消费。全面二孩政策实施以后使得越来越 多的家庭对于房子的需求产生变化。以前小户型房屋、三口之家的小型房屋 已经不能满足人们对于房子的需求，开始转向大户型房子，这就刺激了房地 产行业的发展，促进房地产行业从原来的二居小户型开始向大户型转变的阶 段。第四，促进了医疗、保险等产业的发展。全面二孩实施以后，必然需要 更多地公共医疗资源，同时在孩子出生以后的每一个健康基金、教育保险等， 促进了前爱的保险行业的发展。
新生儿出生以后，必须经过十几年的时间才能转化为劳动力，在中国劳 动力整体短缺的趋势下，实施全面二孩政策有利于缓解劳动力下滑的趋势， 从长远角度来看，全面二孩政策有利于提高我国经济发展的潜力，为未来的 发展埋下伏笔。经过分析，今后几年出生的人口将在2030年左右将成为劳 动力，在全面二孩政策的实施下，2030年至2050年间中国潜在年均经济增 长率将因此提高。

自从80年代开始实行计划生育政策以来已经有30多年，我国的人口老 龄化问题日益凸显，已经对我国经济社会的发展造成了影响。主要体现在： 劳动人口比例下降；新增劳动人口供给不足；社会养老负担加重；社会整体 消费能力开始下降，投资减少等等方面。因此通过上文的研究，我们认为应 该全面开放二孩政策。

5.4.2 全面