河南省新蔡县常住人口年龄结构数据分析报告2019版
河南省新蔡县常住人口年龄结构数据分析报告2019版
报告导读
本报告借助数据对新蔡县常住人口年龄结构进行深度剖析，从常住人口总数量，0-14岁常住人口数量，15-64岁常住人口数量，65岁及以上常住人口数量，0-14岁人口比重，15-64岁人口比重，65岁及以上人口比重等方面进行阐述，以全面、客观的角度展示新蔡县常住人口年龄结构真实现状及发展脉络，为需求者制定战略、为投资者投资提供参考和借鉴。
新蔡县常住人口年龄结构数据分析报告知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需注明出处。
新蔡县常住人口年龄结构分析报告的数据来源于权威部门如中国国家统计局、重点科研机构及行业协会等，数据以事实为基准，公正，客观、严谨。新蔡县常住人口年龄结构数据分析报告旨在全面梳理新蔡县常住人口年龄结构的真实现状、发展脉络及趋势，相信能够为从业者、投资者和研究者提供有意义的启发和借鉴。
目录
第一节新蔡县常住人口年龄结构现状 (1)
第二节新蔡县常住人口总数量指标分析 (3)
一、新蔡县常住人口总数量现状统计 (3)
二、全省常住人口总数量现状统计 (3)
三、新蔡县常住人口总数量占全省常住人口总数量比重统计 (3)
四、新蔡县常住人口总数量（2016-2018）统计分析 (4)
五、新蔡县常住人口总数量（2017-2018）变动分析 (4)
六、全省常住人口总数量（2016-2018）统计分析 (5)
七、全省常住人口总数量（2017-2018）变动分析 (5)
八、新蔡县常住人口总数量同全省常住人口总数量（2017-2018）变动对比分析 (6)
第三节新蔡县0-14岁常住人口数量指标分析 (7)
一、新蔡县0-14岁常住人口数量现状统计 (7)
二、全省0-14岁常住人口数量现状统计分析 (7)
三、新蔡县0-14岁常住人口数量占全省0-14岁常住人口数量比重统计分析 (7)
四、新蔡县0-14岁常住人口数量（2016-2018）统计分析 (8)
五、新蔡县0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动分析 (8)
六、全省0-14岁常住人口数量（2016-2018）统计分析 (9)
七、全省0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动分析 (9)
八、新蔡县0-14岁常住人口数量同全省0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动对比分析
(10)
第四节新蔡县15-64岁常住人口数量指标分析 (11)
一、新蔡县15-64岁常住人口数量现状统计 (11)
二、全省15-64岁常住人口数量现状统计分析 (11)
三、新蔡县15-64岁常住人口数量占全省15-64岁常住人口数量比重统计分析 (11)
四、新蔡县15-64岁常住人口数量（2016-2018）统计分析 (12)
五、新蔡县15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动分析 (12)
六、全省15-64岁常住人口数量（2016-2018）统计分析 (13)
七、全省15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动分析 (13)
八、新蔡县15-64岁常住人口数量同全省15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动对比分
析 (14)
第五节新蔡县65岁及以上常住人口数量指标分析 (15)
一、新蔡县65岁及以上常住人口数量现状统计 (15)
二、全省65岁及以上常住人口数量现状统计 (15)
三、新蔡县65岁及以上常住人口数量占全省65岁及以上常住人口数量比重统计 (15)
四、新蔡县65岁及以上常住人口数量（2016-2018）统计分析 (16)
五、新蔡县65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动分析 (16)
六、全省65岁及以上常住人口数量（2016-2018）统计分析 (17)
七、全省65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动分析 (17)
八、新蔡县65岁及以上常住人口数量同全省65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动
对比分析 (18)
第六节新蔡县0-14岁人口比重指标分析 (19)
一、新蔡县0-14岁人口比重现状统计 (19)
二、全省0-14岁人口比重现状统计 (19)
三、新蔡县0-14岁人口比重占全省0-14岁人口同类比重统计 (19)
四、新蔡县0-14岁人口比重（2016-2018）统计分析 (20)
五、新蔡县0-14岁人口比重（2017-2018）变动分析 (20)
六、全省0-14岁人口比重（2016-2018）统计分析 (21)
七、全省0-14岁人口比重（2017-2018）变动分析 (21)
八、新蔡县0-14岁人口比重同全省0-14岁人口比重（2017-2018）变动对比分析 (22)
第七节新蔡县15-64岁人口比重指标分析 (23)
一、新蔡县15-64岁人口比重现状统计 (23)
二、全省15-64岁人口比重现状统计分析 (23)
三、新蔡县15-64岁人口比重占全省15-64岁人口同类比重统计分析 (23)
四、新蔡县15-64岁人口比重（2016-2018）统计分析 (24)
五、新蔡县15-64岁人口比重（2017-2018）变动分析 (24)
六、全省15-64岁人口比重（2016-2018）统计分析 (25)
七、全省15-64岁人口比重（2017-2018）变动分析 (25)
八、新蔡县15-64岁人口比重同全省15-64岁人口比重（2017-2018）变动对比分析 (26)
第八节新蔡县65岁及以上人口比重指标分析 (27)
一、新蔡县65岁及以上人口比重现状统计 (27)
二、全省65岁及以上人口比重现状统计分析 (27)
三、新蔡县65岁及以上人口比重占全省65岁及以上人口同类比重统计分析 (27)
四、新蔡县65岁及以上人口比重（2016-2018）统计分析 (28)
五、新蔡县65岁及以上人口比重（2017-2018）变动分析 (28)
六、全省65岁及以上人口比重（2016-2018）统计分析 (29)
七、全省65岁及以上人口比重（2017-2018）变动分析 (29)
八、新蔡县65岁及以上人口比重同全省65岁及以上人口比重（2017-2018）变动对比分析
(30)
图表目录
表1：新蔡县常住人口年龄结构现状统计表 (1)
表2：新蔡县常住人口总数量现状统计表 (3)
表3：全省常住人口总数量现状统计表 (3)
表4：新蔡县常住人口总数量占全省常住人口总数量比重统计表 (3)
表5：新蔡县常住人口总数量（2016-2018）统计表 (4)
表6：新蔡县常住人口总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (4)
表7：全省常住人口总数量（2016-2018）统计表 (5)
表8：全省常住人口总数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (5)
表9：新蔡县常住人口总数量同全省常住人口总数量（2017-2018）变动对比统计表 (6)
表10：新蔡县0-14岁常住人口数量现状统计表 (7)
表11：全省0-14岁常住人口数量现状统计表 (7)
表12：新蔡县0-14岁常住人口数量占全省0-14岁常住人口数量比重统计表 (7)
表13：新蔡县0-14岁常住人口数量（2016-2018）统计表 (8)
表14：新蔡县0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (8)
表15：全省0-14岁常住人口数量（2016-2018）统计表 (9)
表16：全省0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (9)
表17：新蔡县0-14岁常住人口数量同全省0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动对比统计
表（比上年增长%）10表17：新蔡县0-14岁常住人口数量同全省0-14岁常住人口数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (10)
表18：新蔡县15-64岁常住人口数量现状统计表 (11)
表19：全省15-64岁常住人口数量现状统计分析表 (11)
表20：新蔡县15-64岁常住人口数量占全省15-64岁常住人口数量比重统计表 (11)
表21：新蔡县15-64岁常住人口数量（2016-2018）统计表 (12)
表22：新蔡县15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (12)
表23：全省15-64岁常住人口数量（2016-2018）统计表 (13)
表24：全省15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (13)
表25：新蔡县15-64岁常住人口数量同全省15-64岁常住人口数量（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (14)
表26：新蔡县65岁及以上常住人口数量现状统计表 (15)
表27：全省65岁及以上常住人口数量现状统计表 (15)
表28：新蔡县65岁及以上常住人口数量占全省65岁及以上常住人口数量比重统计表 (15)
表29：新蔡县65岁及以上常住人口数量（2016-2018）统计表 (16)
表30：新蔡县65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (16)
表31：全省65岁及以上常住人口数量（2016-2018）统计表 (17)
表32：全省65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (17)
表33：新蔡县65岁及以上常住人口数量同全省65岁及以上常住人口数量（2017-2018）变动
对比统计表（比上年增长%） (18)
表34：新蔡县0-14岁人口比重现状统计表 (19)
表35：全省0-14岁人口比重现状统计表 (19)
表36：新蔡县0-14岁人口比重占全省0-14岁人口同类比重统计表 (19)
表37：新蔡县0-14岁人口比重（2016-2018）统计表 (20)
表38：新蔡县0-14岁人口比重（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (20)
表39：全省0-14岁人口比重（2016-2018）统计表 (21)
表40：全省0-14岁人口比重（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (21)
表41：新蔡县0-14岁人口比重同全省0-14岁人口比重（2017-2018）变动对比统计表 (22)
表42：新蔡县15-64岁人口比重现状统计表 (23)
表43：全省15-64岁人口比重现状统计表 (23)
表44：新蔡县15-64岁人口比重占全省15-64岁人口同类比重统计表 (23)
表45：新蔡县15-64岁人口比重（2016-2018）统计表 (24)
表46：新蔡县15-64岁人口比重（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (24)
表47：全省15-64岁人口比重（2016-2018）统计表 (25)
表48：全省15-64岁人口比重（2017-2018）变动统计表（比上年增长%） (25)
表49：新蔡县15-64岁人口比重同全省15-64岁人口比重（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (26)
表50：新蔡县65岁及以上人口比重现状统计表 (27)
表51：全省65岁及以上人口比重现状统计分析表 (27)
表52：新蔡县65岁及以上人口比重占全省65岁及以上人口同类比重统计表 (27)
表53：新蔡县65岁及以上人口比重（2016-2018）统计表 (28)
表54：新蔡县65岁及以上人口比重（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (28)
表55：全省65岁及以上人口比重（2016-2018）统计表 (29)
表56：全省65岁及以上人口比重（2017-2018）变动分析表（比上年增长%） (29)
表57：新蔡县65岁及以上人口比重同全省65岁及以上人口比重（2017-2018）变动对比统计表（比上年增长%） (30)
河南省驻马店西平县常住人口数量情况数据分析报告2019版
河南省驻马店西平县常住人口数量情况数据分析报告2019 版
引言 本报告针对驻马店西平县常住人口数量情况现状，以数据为基础，通过数据分析为大家展示驻马店西平县常住人口数量情况现状，趋势及发展脉络，为大众充分了解驻马店西平县常住人口数量情况提供重要参考及指引。 驻马店西平县常住人口数量情况数据分析报告对关键因素年末总户数，年末总人口数量，常住人口总数量等进行了分析和梳理并进行了深入研究。 报告力求做到精准、精细、精确，公正，客观，报告中数据来源于中国国家统计局、相关行业协会等权威部门，并借助统计分析方法科学得出。相信驻马店西平县常住人口数量情况数据分析报告能够帮助大众更加跨越向前。
目录 第一节驻马店西平县常住人口数量情况现状 (1) 第二节驻马店西平县年末总户数指标分析 (3) 一、驻马店西平县年末总户数现状统计 (3) 二、全省年末总户数现状统计 (3) 三、驻马店西平县年末总户数占全省年末总户数比重统计 (3) 四、驻马店西平县年末总户数（2016-2018）统计分析 (4) 五、驻马店西平县年末总户数（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省年末总户数（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省年末总户数（2017-2018）变动分析 (5) 八、驻马店西平县年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节驻马店西平县年末总人口数量指标分析 (7) 一、驻马店西平县年末总人口数量现状统计 (7) 二、全省年末总人口数量现状统计分析 (7) 三、驻马店西平县年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计分析 (7) 四、驻马店西平县年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (8) 五、驻马店西平县年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (9)
2019年大数据云计算行业分析报告
2019年大数据云计算行业分析报告 2019年8月
目录 一、流量数据爆发，大数据时代正式来临 (6) 1、移动设备加速普及，移动流量正值爆发 (6) （1）移动设备渗透率持续提升 (6) （2）高速网络用户群体不断扩大，移动流量爆发可期 (7) （3）分地区来看，西部地区流量需求巨大 (7) 2、固定宽带纵向横向同步发展 (8) （1）固定宽带逐渐普及，农村宽带用户增长明显 (8) （2）网络提速加快，高速宽带渗透率提升 (9) （3）大数据时代正式来临 (10) （4）大数据分析挖掘商机决定企业未来 (11) 二、摩尔定律或将失效，云计算成有力支撑 (11) 1、摩尔定律出现与失效 (11) 2、云计算成优秀解决方案 (12) 3、云计算优势明显，政府大力推动 (14) （1）云计算在商业应用上优势明显 (14) （2）云计算对社会发展贡献不可忽略 (16) （3）政策体系日趋完善，助力云计算产业高速发展 (16) 三、云计算市场空间广阔，IaaS领域快速成长 (18) 1、公有云市场仍是主力军，混合云有望快速增长 (18) （1）全球：云计算市场增长趋于稳定 (19) （2）公有云市场仍是主力军 (19) （3）混合云有望异军突起 (20) 2、SaaS占据主要份额，IaaS快速增长 (21) （1）根据云计算服务类型可分为三种：IaaS、PaaS、SaaS (21)
（2）全球范围内SaaS占比最大，IaaS增速最快 (22) （3）IaaS成我国公有云主力军，云主机需求旺盛 (23) 四、西学东渐看我国发展趋势，并购外延时代拉开序幕 (24) 1、我国与美国云计算产业存在差距 (24) 2、并购持续活跃，补齐短板抢占份额 (26) （1）领先集团加速扩张布局 (26) （2）云计算领域并购活动持续活跃 (27) （3）场内场外并购抢占云计算市场 (27) 3、IDC设备需求增加，IDC成云计算公司竞争热点 (28) （1）IT巨头介入云计算产业拉动数据中心设备需求上升 (28) （2）基础设施服务价格战出现 (29) （3）数据中心资源成云计算公司竞争焦点 (29) 4、企业生态形成数字产业竞争力 (30) （1）企业生态形成数字产业竞争力 (30) （2）应用生态形成 (31) （3）业务拓展与整合 (31) （4）合作伙伴形成 (31) 五、透析云计算产业链 (32) 1、上游产业 (33) （1）通信网络运营 (33) （2）通信设备制造 (34) （3）数据运维产业 (34) 2、中游产业 (35) （1）IaaS：从全球的市场份额看，亚马逊排名第一 (35) （2）PaaS：微软的市场份额在全球范围内排名第二 (35) （3）SaaS：SAP是世界上最大的企业信息管理体制解决方案提供商 (36) 3、下游产业 (36)
河南省新乡原阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告2019版
河南省新乡原阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告 2019版
前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读新乡原阳县城镇常住人口数量情况现状及趋势。 新乡原阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。 新乡原阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告深度解读新乡原阳县城镇常住人口数量情况核心指标从年末总户数，年末总人口数量，常住人口总数量，城镇常住人口数量等不同角度分析并对新乡原阳县城镇常住人口数量情况现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现新乡原阳县城镇常住人口数量情况价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。
目录 第一节新乡原阳县城镇常住人口数量情况现状 (1) 第二节新乡原阳县年末总户数指标分析 (3) 一、新乡原阳县年末总户数现状统计 (3) 二、全省年末总户数现状统计 (3) 三、新乡原阳县年末总户数占全省年末总户数比重统计 (3) 四、新乡原阳县年末总户数（2016-2018）统计分析 (4) 五、新乡原阳县年末总户数（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省年末总户数（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省年末总户数（2017-2018）变动分析 (5) 八、新乡原阳县年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节新乡原阳县年末总人口数量指标分析 (7) 一、新乡原阳县年末总人口数量现状统计 (7) 二、全省年末总人口数量现状统计分析 (7) 三、新乡原阳县年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计分析 (7) 四、新乡原阳县年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (8) 五、新乡原阳县年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (9)
中国人口年龄结构现状与思考
中国人口年龄结构现状与思考 人口年龄结构指一定时点、一定地区各年龄组人口在全体人口中的比重。又称人口年龄构成，通常用百分比表示。人口年龄结构是过去几十年、甚至上百年自然增长和人口迁移变动综合作用的结果，又是今后人口再生产变动的基础和起点。它不仅对未来人口发展的类型、速度和趋势有重大影响，而且对今后的社会经济发展也将产生一定的作用。 在高中的课本中，也有关于人口迁移的描述，在世界大战期间的迁移以及工业革命时的迁移。人口迁移会导致人口结构的变化。比如现在长三角，珠三角就有很多人口迁移过去，我们来南京上学有部分就把户口迁移过来了。这也会引起人口结构的变化。 当人们关注着快速增长的中国人口给社会经济带来的巨大压力时，中国人口的年龄结构也在悄然老化，使我们又面临另一个严峻的挑战：人口老龄化问题。 1953年和1964年第一、第二次人口普查时，中国的人口年龄结构基本属于年轻型，进入20世纪70年代以后，尤其是大力推行计划生育政策后，伴随人口出生率和总和生育率急剧下降，少儿人口比重下降，老年人口比重升高，使人口年龄结构类型的转变加快。到1982年第三次人口普查，人口年龄结构已初步进入成年型，到1990年的第四次人口普查，人口年龄结构已变为典型的成年型。此后，人口年龄结构继续老化，特别是进入20世纪90年代后，人口老龄化进程加快，人口年龄结构开始向老年型转变。到2000年第五次人口普查，中国65岁以上人口达到8811万，占总人口的6.96%，意味着中国已经进入了老龄化国家行列。据2008年人口变动抽样调查结果推算，2008年我国65岁及以上人口已占总人口的8.3%，与2000年第五次人口普查相比，又上升了1.3百分点，表明我国的人口老龄化仍在进一步发展。由于人口出生率的降低滞后于死亡率的下降，产生了人口年龄金字塔的凸出部分。随着时间的推移，这个凸出的部分也在移动，从未成年到成年，最后到老年。这就造成了中国的人口年龄结构从年轻型、成年型到老年型的转变。 人口年龄结构与人口转变密切相关。世界上大多数国家的人口年龄结构，都是随着人口转变以及社会经济发展，逐渐从年轻型、成年型到老年型转变的。西方发达国家的人口转变是伴随着工业化和现代化逐步深化的渐进过程，经历了大约150多年的时间。我国则是在经济不发达的条件下进行的，且明显带有人为的痕迹，经历着更加迅速的人口转变，人口年龄结构也发生了比较快的变化，即从相对年轻型人口结构，直接转变为相对老年化的人口结构。 目前，虽然中国已步入老年型社会，但尚处于人口老龄化的早期，未来中国人口类型将从轻度老龄化转变成深度老龄化，进而转化成重度老龄化，银发浪潮将成为21世纪我国主要的人口问题之一。如何在应对人口老龄化和促进经济社会发展之间架起一座桥梁，达成双赢的局面，是我们亟待研究思考的问题。而这 需要广大人民的实施。 由于人们的寿命延长而产生老龄化。这是人们生活水平和保健水平提高的必然结果，是民富国强的标志。要解决的问题，不是如何防止老龄化，而是如何应对由此造成老龄化后所带来的养老金不足和养老服务不足的问题。主要措施是延迟退休和加强养老服务。此外，还需要大量的适合老年人心理、医学等诸多方面的专业护理服务。
人口预测方法简要
直线趋势外推预测法，是时间序列预测中用以测定长期趋势的一种方法。 它依据时间数列所反映出来的变动趋势，运用数学方法配合直线以预测未来发展变化的趋势。直线趋势外推预测法，是把时间数列中的时间顺序作为自变量，把数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，数列中每项数值作为因变量，按某种方法，求出线性方程，并以此进行预测。 回归分析法预测是利用回归分析方法，根据一个或一组自变量的变动情况预测与其有相关关系的某随机变量的未来值。进行回归分析需要建立描述变量间相关关系的回归方程。依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析 回归分析法在分析多因素模型时，更加简单和方便； 回归分析可以准确地计量各个因素之间的相关程度与回归拟合程度的高低，提高预测方程式的效果； 一元回归分析法适用确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量是使用。多元回归分析法比较适用于实际经济问题，受多因素综合影响时使用。 灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时间 灰色预测模型所需要的数据量比较少，预测比较准确，精度较高。样本分布不需要有规律性，计算简便，检验方便。灰色预测模型适用于中长期预测。 年龄移算法是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。 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 时间序列法是利用按时间顺序排列的数据预测未来的方法，是一种常用的预测方法。
中国人口预测模型(精)
中国人口预测模型 天津师范大学数学科学学院 1003班 刘瑶（10505135）周丽（10505110） 2013年6月17日星期一
中 国 人 口 预 测 模 型 摘 要 为了加快中国的经济建设进程，全面落实科学的发展观，按照构建社会主义和谐社会的要求，实现人口与经济社会资源环境的协调和可持续发展。我们确定人口发展战略，必须既着眼于人口本身的问题，又处理好人口与经济社会资源环境之间的相互关系，构建社会主义和谐社会，统筹解决人口数量、素质、结构、分布等问题。 本文是以《中国人口统计年鉴》公布的部分人口数据为基准（其他部分数据通过网站查询得到），通过合理的假设和数学模型得到了对于中国人口增长预测的统计模型。对Leslie 人口模型改进，构建了反映生育率和死亡率变化率负指数函数。基于leslie 的改 进模型： (t)X B B B +(t)X A A A =t)▽n +X(t 22) -(n 3 2112) -(n 3 21 此模型考虑到了生育率的变化，并是针对总人口分布处理的，克服了leslie 模型的不足，很适合做长期预测。得到结论：人口数量先增大后减小，峰值出现在2040年，届时人口数量将达到最大，为15.869亿。 关键词: 人口预测, Leslie 人口模型改进 , 长期预测 一 问题的背景 中国是世界上人口最多的发展中国家，人口多，底子薄，耕地少，人均占有资源相对不足，是我国的基本国情，人口问题一直是制约中国经济发展的首要因素。新中国成立50多年来，我国人口发展经历了前30年高速增长和后20年低速增长两大阶段：从建国初期到上世纪70年代初，中国人口再生产由旧中国的高出生、高死亡率进入高出生、低死亡率的人口高增长时期，1950-1975年人口出生率始终保持在30‰以上, 最高达到37‰（附录1）。70年代以后，人口过快增长的势头得到迅速扭转，人口出生率、自然增长率、妇女总和生育率有了明显下降，人口出生率由70年代初的33‰大幅度下降到80年代的21‰, 妇女总和生育率也由6下降到2.3左右。90年代以来，随着我国经济高速发展，人民文化和健康水平逐步提高，计划生育工作的不断深入，在20-29岁生育旺盛人数年均超过1亿的情况下, 人口出生率依然呈现大幅下降的趋势，到2000年底人口出生率从1990年的21.06‰下降到14.03‰，自然增长率由1990年的14.39‰下降到7.58‰, 妇女总和生育率也下降到2以下。进入90年代末期, 我国人口再生产实现了低出生、低死亡、低增长的历史性转变，我国用20多年时间完成了国外近200年的历程。到2000年底全国总人口为12.6743亿, 成功实现了“九五”计划将人口控制在13亿的奋斗目标。 中国政府自1980年在全国城乡实行计划生育基本国策以来成果卓著，据国家计生委“计划生育投入与效益研究”课题组的研究成果，20年共少生2.5亿个孩子。若从70年代算起，至今至少少生3亿人口，这有效地控制了人口的快速增长，为中国现代化建设、全面实现小康打下坚实的基础, 这同时也是对世界人口的增长和控制做出了杰出贡献。但是由于中国人口基数大，人口增长问题依然十分严峻，1990-1999年每年平均净增人口约1300万，这仍然对我国社会和经济产生巨大的压力。在我国现代化进程中，必须实现人口与经济、社会、
大数据时代的财务经营分析
大数据时代的财务经营分析 主讲教师：侯振兴 1．传统供应链分析 供应链从企业的范围，可以分为内部供应链和外部供应链。内部供应链是指企业内部产品生产和流通过程中所涉及的采购部门、生产部门、仓储部门、销售部门等组成的供需网络。外部供应链是指与企业同处一个利益链条上的上下游企业，供给原来的上游企业，销售企业产品的下游企业。 内部供应链和外部供应链的关系：二者共同组成了企业产品从原材料到成品到消费者的供应链。可以说，内部供应链是外部供应链的缩小化。 （1）供应链分析的目的是满足客户需求，降低成本，实现利润： ①提高客户满意度。这是供应链管理与优化的最终目标，供应链管理和优化的一切方式方法，都是朝向这个目标而努力的，这个目标同时也是企业赖以生存的根本。 ②提高企业管理水平。供应链管理与优化的重要内容就是流程上的再造与设计，这对提高企业管理水平和管理流程，具有不可或缺的作用。同时，随着企业供应链流程的推进和实施、应用，企业管理的系统化和标准化将会有极大的改进，这些都有助于企业管理水平的提高。 ③节约交易成本。结合电子商务整合供应链将大大降低供应链内各环节的交易成本，缩短交易时间。 ④降低存货水平。通过扩展组织的边界，供应商能够随时掌握存货信息，组织生产，及时补充，因此企业已无必要维持较高的存货水平。比如：丰田零库存。 ⑤降低采购成本，促进供应商管理。由于供应商能够方便地取得存货和采购信息，应用于采购管理的人员等都可以从这种低价值的劳动中解脱出来，从事具有更高价值的工作。
⑥减少循环周期。通过供应链的自动化，预测的精确度将大幅度的提高，这将导致企业不仅能生产出需要的产品，而且能减少生产的时间，提高顾客满意度。 ⑦收入和利润增加。通过组织边界的延伸，企业能履行它们的合同，增加收入并维持和增加市场份额。 ⑧网络的扩张。供应链本身就代表着网络，一个企业建立了自己的供应链系统，本身就已经建立起了业务网络。 （2）供应链管理涉及的基础理论 供应链管理是企业组织生产、采购、销售的基础，是实行产品增值的关键环节，其中涉及很多管理学基础理论。 库存管理：循环库存的部署策略，安全库存的部署策略，季节库存的部署策略。 运输管理：运输方式的选择如何，路径和网络选择如何，自营与外包，反应能力和盈利水平的权衡。 生产方式管理：订单生产，按库存生产。 信息传递：与进行供应链协调与信息共享。 （六）预算分析 1．《企业内部控制应用指引第15号——全面预算》 【文件摘要】 第一章总则 第二条本指引所称全面预算，是指企业对一定期间经营活动、投资活动、财务活动等作出的预算安排。 第三条企业实行全面预算管理，至少应当关注下列风险： （一）不编制预算或预算不健全，可能导致企业经营缺乏约束或盲目经营。 （二）预算目标不合理、编制不科学，可能导致企业资源浪费或发展战略难以实现。 （三）预算缺乏刚性、执行不力、考核不严，可能导致预算管理流于形式。 第四条企业应当加强全面预算工作的组织领导，明确预算管理体制以及各预算执行单位的职责权限、授权批准程序和工作协调机制。 企业应当设立预算管理委员会履行全面预算管理职责，其成员由企业负责人及内部相关部门负责人组成。
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研报告
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方向建议报告 中国产业信息网
什么是行业研究报告 行业研究是通过深入研究某一行业发展动态、规模结构、竞争格局以及综合经济信息等，为企业自身发展或行业投资者等相关客户提供重要的参考依据。 企业通常通过自身的营销网络了解到所在行业的微观市场，但微观市场中的假象经常误导管理者对行业发展全局的判断和把握。一个全面竞争的时代，不但要了解自己现状，还要了解对手动向，更需要将整个行业系统的运行规律了然于胸。 行业研究报告的构成 一般来说，行业研究报告的核心内容包括以下五方面：
行业研究的目的及主要任务 行业研究是进行资源整合的前提和基础。 对企业而言，发展战略的制定通常由三部分构成：外部的行业研究、内部的企业资源评估以及基于两者之上的战略制定和设计。 行业与企业之间的关系是面和点的关系，行业的规模和发展趋势决定了企业的成长空间；企业的发展永远必须遵循行业的经营特征和规律。 行业研究的主要任务： 解释行业本身所处的发展阶段及其在国民经济中的地位 分析影响行业的各种因素以及判断对行业影响的力度 预测并引导行业的未来发展趋势 判断行业投资价值 揭示行业投资风险 为投资者提供依据
2015-2020年中国大数据行业市场深度调研及投资方 向建议报告 【出版日期】2015年 【交付方式】Email电子版/特快专递 【价格】纸介版：7000元电子版：7200元纸介+电子：7500元 【报告编号】R331187 报告目录： 前言 继物联网、云计算之后，大数据已经成为当前信息技术产业最受关注的概念之一。大数据是为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。人们普遍将该定义概括为四个“V”，即更大的容量（Volume，从TB级跃升至PB级，甚至EB级）、更高的多样性（Variety，包括结构化、半结构化和非结构化数据），以及更快的生成速度（Velocity）。前面三个“V”的组合推动了第四个因素——价值（Value）。 云计算、物联网、智慧城市、移动互联，新技术与应用的不断涌现，加速了“大数据”时代的到来。大数据，已经超越数据本身，转向数据的资产化和服务化，转向挖掘与分析数据带来新商业价值，转向以技术维护国家安全利益，并为信息服务产业和传统商业模式带来了巨大的机遇与挑战。 2013年，大数据应用带来了令人瞩目的成绩。作为新的重要资源，
四川省各市县人口统计
＝＝＝＝＝＝常住人口＝户籍人口＝净流入 江安县＝＝＝39.69＝＝53.9＝＝＝-26% 南部县＝＝＝93.45＝＝125＝＝＝＝-25% 平昌县＝＝＝74.84＝＝97.1＝＝＝-23% 营山县＝＝＝71.70＝＝90.9＝＝＝-21% 西充县＝＝＝49.93＝＝63.1＝＝＝-21% 岳池县＝＝＝92.52＝＝116＝＝＝＝-20% 蓬安县＝＝＝55.21＝＝68.8＝＝＝-20% 长宁县＝＝＝34.59＝＝43＝＝＝＝-20% 富顺县＝＝＝82.33＝＝101.6＝＝＝-19% 筠连县＝＝＝31.98＝＝39.4＝＝＝-19% 万源市＝＝＝46.31＝＝56.9＝＝＝＝-19% 广安区＝＝＝101.17＝＝123.3＝＝＝-18% 三台县＝＝＝119.80＝＝145.8＝＝＝-18% 泸县＝＝＝＝86.04＝＝104.5＝＝＝＝-18% 开江县＝＝＝46.50＝＝5[***]＝＝＝-18% 武胜县＝＝＝68.10＝＝＝82.5＝＝＝-17% 大安区＝＝＝36.64＝＝＝44.3＝＝＝-17% 高县＝＝＝＝41.84＝＝＝50.5＝＝＝-17% 阆中市＝＝＝71.42＝＝＝85.8＝＝＝-17% 元坝区＝＝＝19.84＝＝＝23.8＝＝＝-17% 巴州区＝＝＝108.21＝＝＝129.6 ＝＝-17% 合江县＝＝＝72.17＝＝＝85.7＝＝＝＝-16% 井研县＝＝＝35.04＝＝＝41.4＝＝＝＝-15% 安岳县＝＝＝130.08＝＝153.5＝＝＝-15% 邻水县＝＝＝82.92＝＝＝97.6＝＝＝-15% 荣县＝＝＝＝58.38＝＝＝68.7＝＝＝-15% 中江县＝＝＝120.14＝＝＝141.2＝＝-15% 仪陇县＝＝＝90.75＝＝＝106.6＝＝＝-15% 仁寿县＝＝＝133.46＝＝＝155.9＝＝＝-14% 剑阁县＝＝＝57.44＝＝＝66.8＝＝＝-14% 沿滩区＝＝＝33.52＝＝＝38.9＝＝＝＝-14% 华蓥市＝＝＝30.42＝＝＝35.1＝＝＝＝-13% 宜宾县＝＝＝85.03＝＝＝97.9＝＝＝＝-13% 乐至县＝＝＝75.43＝＝＝86.8＝＝＝＝-13% 通江县＝＝＝63.42＝＝＝72.6 ＝＝＝＝-13% 大竹县＝＝＝92.59＝＝＝106＝＝＝＝＝-13% 南溪县＝＝＝36.02＝＝＝41.2＝＝＝＝-13% 渠县＝＝＝＝120.83＝＝＝138.2＝＝＝-13% 雁江区＝＝＝93.21＝＝＝106.6 ＝＝＝＝-13% 兴文县＝＝＝38.64＝＝＝43.9＝＝＝＝-12% 简阳市＝＝＝125.00＝＝＝142＝＝＝＝-12% 宣汉县＝＝＝103.71＝＝＝117.6＝＝＝-12% 嘉陵区＝＝＝59.60＝＝＝＝67.5＝＝＝-12%
中国人口预测软件培训手册(修改)
中国人口预测软件培训手册 （CPPS） 王广州 （中国人口信息研究中心） (E_mail:wangguangzhou-cpirc@https://www.sodocs.net/doc/b54744800.html,） 国家计划生育委员会计财司 中国人口信息研究中心 2002年9月
序言 中国人口预测软件(CPPS)是在DOS版本基础上，在充分兼顾DOS版的延续性和现代主流计算机操作系统的发展而开发新一代人口预测系统。 CPPS软件的开发和研制一方面为适应中国的人口与计划生育预测和规划的迫切需要，另一方面为推动中国人口与计划生育决策科学化发挥辅助作用。 中文Windows版CPPS不仅在人口预测和分析功能上继承了DOS版的主要功能，而且在开发过程中试图全面提升软件的功能。使软件界面友好、操作简单和易于理解，使其具有： 1、易用性。CPPS通过直观、友好的界面使人口预测过程操作简单、方 便。 2、模块化。CPPS所具备的功能模块既可以相互组合使用也可以相对独 立使用。 3、灵活性。CPPS不仅考虑与其他数据源的配合，而且可以独立进行数 据管理，提供不同数据格式的兼容和相互转换。 限于笔者的学识水平，软件和手册中不妥之处在所难免，欢迎各位专家、学者和用户批评指正，任何意见将对软件和手册的进一步完善起到重要作用。 最后需要特别感谢的是，在本软件的开发和研制过程中，先后得到了国家计生委计财司郭震威、苏荣挂、俞华、王谦、姚宗桥等各位领导和同志的帮助和支持。同时，中国人口信息研究中心于学军、解振明、郭维明、庄亚儿、李伯华等同志也予以强有力的支持，在此一并表示感谢。 王广州 2002年10月于北京
1 软件安装/卸载 1.1 安装 安装CPPS计算机系统配置要求： 操作系统：Windows 9x/me/NT/2000/xp；硬盘剩余空间：>=50M；显示分辨率：600X800或更高。 CPPS软件安装方法比较简单。将CPPS光盘放入光驱后，安装程序自动运行，选定相应的选项即可实现软件安装。其过程如下： 第一步：安装向导准备。 图1.1 安装准备界面 第二步：版权信息。 图1.2 版权信息界面 第三步：许可协议。
大数据开题报告
篇一：大数据时代内部控制-论文开题报告(初稿) 本科毕业论文（设计）开题报告1200年月日 2 篇二：开题报告 1042806125沈东东 (1) 江苏科技大学毕业论文（设计）开题报告概述表 篇三：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析(开题报告) 武汉工程大学 本科生毕业设计（论文）开题报告 题目：大数据时代下微博广告的互动营销策略分析 学号 1007080128 姓名指导教师院（系）专业 日期 2014年3月23日 一、研究的背景及意义 近年来，近年来大数据（big data）一词被越来越多的人提及和热议，“数据”这个词我们都很容易理解，但“大数据”却让很多人觉得很遥远，深不可测。如今不管是大企业精英还是普通公众都在呼喊要积极适应大数据时代的变革，可真正做出成果的却寥寥无几。如何在大数据时代改革的浪潮中抢占先机，成为各行各业工作者们迫切想要解决的关键问题。 其实“大数据”并不是近几年才出现的一个专业词汇，最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 据悉，“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。而对于广告行业来说大数据时代的来临无疑带来了巨大的发展潜能。 大数据背后对消费者的精准洞察能够为广告主带来有效的决策和评估，这也是广大广告主们渴求大数据的最主要原因。近年来社会化媒体的热门特别是微博平台的火爆，给企业主们提供了一个跟消费者近距离互动交流的机会。通过微博的互动营销，深度挖掘消费者背后的行为数据，可以为企业主提供最精准的决策和评估，使广告效果最大化。 二、研究的主要内容和主要目标 主要内容 研究从当今大数据时代的背景出发，来分析微博广告的互动营销策略。首先阐释大数据时代的概念及对广告行业的影响，分析大数据时代下广告格局的变化以及广告精准决策和评估的突破。接着引出微博广告的热门，从微博平台的火热到微博广告的精准投放来论述微博广告的应用价值。同时从微博广告的营销模式中挖掘最具代表性的互动营销来进行分析，如何通过大数
河南省安阳安阳县常住人口数量情况数据分析报告2019版
河南省安阳安阳县常住人口数量情况数据分析报告2019版
引言 本报告针对安阳安阳县常住人口数量情况现状，以数据为基础，通过数据分析为大家展示安阳安阳县常住人口数量情况现状，趋势及发展脉络，为大众充分了解安阳安阳县常住人口数量情况提供重要参考及指引。 安阳安阳县常住人口数量情况数据分析报告对关键因素年末总户数，年末总人口数量，常住人口总数量等进行了分析和梳理并进行了深入研究。 报告力求做到精准、精细、精确，公正，客观，报告中数据来源于中国国家统计局、相关行业协会等权威部门，并借助统计分析方法科学得出。相信安阳安阳县常住人口数量情况数据分析报告能够帮助大众更加跨越向前。
目录 第一节安阳安阳县常住人口数量情况现状 (1) 第二节安阳安阳县年末总户数指标分析 (3) 一、安阳安阳县年末总户数现状统计 (3) 二、全省年末总户数现状统计 (3) 三、安阳安阳县年末总户数占全省年末总户数比重统计 (3) 四、安阳安阳县年末总户数（2016-2018）统计分析 (4) 五、安阳安阳县年末总户数（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省年末总户数（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省年末总户数（2017-2018）变动分析 (5) 八、安阳安阳县年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节安阳安阳县年末总人口数量指标分析 (7) 一、安阳安阳县年末总人口数量现状统计 (7) 二、全省年末总人口数量现状统计分析 (7) 三、安阳安阳县年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计分析 (7) 四、安阳安阳县年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (8) 五、安阳安阳县年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (9)
人口数量及结构预测模型
基于Leslie矩阵的中国计划生育政策探讨 摘要 我国是一个人口大国,人口问题始终是关系着我国发展的关键问题,已成为经济发展中的一个重要组成部分, 对我国的经济社会发展有着越来越大的影响,人口问题也是我国的根本 问题,可是我国目前人口的发展却出现老龄化严重，男女性别比例失调等不良现象。 在本文中，我们首先针对近几年的人口数据做出了一些简要的分析，特别是自从2002年计划生育政策实施至今，我国的人口自然增长率出现一定的降低，为了考虑其以后的人口发展情况，我们在实行计划生育政策的情况下对未来人口数量和结构进行一定的预测，并评价其合理性。 从种群的方面出发，在种群的Leslie模型的基础上，我们将整个中国的年龄按阶段分成20组，通过Leslie矩阵建立起他们的相关关系，我们以最近中国第六次人口普查所得的数据进行研究，通过控制5年内总生育率的倍数来控制每个夫妇所生孩子的个数，通过多次迭代求解，最终可得到：若我国严格采用现行的计划生育政策，即每个夫妇仅生一个孩子，则50年后我国的人口将为5亿左右，可见人口老龄化现象的严重。 为了提出新的政策，我们通过改变其倍数关系来改变其人口的结构，我们发现当生育率为原总和生育率的倍数为1.8左右，也即每个夫妇大约生2个孩子时，从人口数量来看，50年后我国的人数将在10亿左右；而从人口的结构来看，男女比例也接近于1，老少比也比较合适。所以，这应该是一个我们比较容易接受的结果。关于放宽二胎政策的时间，我们通过探索两个不同总和生育率的相关人口变化情况下，发现在2015年对计划生育进行改变，其改变的内容为：在控制人口数量为10亿情况下，在最近50年里，可以对二胎政策给予一定的放宽。 在模型的检验中，在现行总和生育率与原总和生育率的倍数为1.8时，我们通过增大或减小其值时，其效果都不是往老龄化方向发展就是往人口数量急剧上升的方向发展，所以，
大数据时代的大数据管理研究报告
大数据时代的大数据管理研究 摘要：进入21世纪，信息技术成为这个时代发展的主流，大数据时代也正是信息技术下的产物，对我国各个行业的发展都起到了重要作用。但是，在大数据时代不断发展的过程中，大数据管理成为急需要解决的问题。文章就从大数据时代的发展形式出发，对大数据的管理形式，进行了简要的分析和阐述，并提出了一些建议，希望对大数据时代的发展有所帮助。 关键词：大数据时代；大数据管理；策略 信息技术作为时代不断发展的象征，不管是在我国行业的发展中，还是在人们的日常生活，都起到了重要作用。同时，在信息技术不断发展的过程中，大数据时代的应用范围也在不断的扩大，其来源渠道也非常多，数量也在不断增加。在这种情况下，大数据时代的大数据管理就显的尤为重要。由于大数据的数量不断增加，现有的管理形式已经无法满足大数据时代的发展，并且在利用计算机对大数据进行全面分析和处理的过程中，也受到了严重的影响，因此，要想有效的对大数据进行充分利用，就要对大数据管理形式给予高度重视，采取有效的措施，不断加强大数据的管理形式，最终实现有效、便捷、安全等管理性能，这也为对我国信息技术
提供了重要的发展方向。 1 大数据时代的大数据管理发展历程 近几年，在大数据管理不断发展的过程中，也取得了一定的成绩。但是，大数据管理也经历了一个漫长的过程，主要经历的人工、文件、数据库等管理阶段。同时，随着大数据时代的大数据不断增加，所管理的范围和环境也在不断的变化。并且，在大数据管理不断发展的过程中，一些管理问题逐渐的暴露出来，为大数据管理的发展带来了新的挑战和机遇，下面就大数据管理的发展历程，管理中存在的不足进行简要的分析和阐述。 1.1 大数据时代的大数据人工管理形式 在20世纪50年代，计算机技术的形成主要是针对科学计算等形式。同时，根据当时的发展技术来说，并没有磁盘、U盘等一些先进设备，将其计算的结果进行去全面的保存和整理，仅仅只是依靠纸带、卡片等形式，对大数据的进行有效的记录。大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不仅仅对大数据的记录存在着一定程度上的误差，并且在保存的过程中，也会经常发生丢失的现象，对大数据时代的大数据管理形式的发展，是没有任何的帮助。但是，依照当时的技术水平来看，也只能的依靠人工管理的形式了。 1.2 大数据时代的大数据的文件管理形式 在大数据时代的大数据管理的人员管理形式，不断发展
河南省驻马店正阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告2019版
河南省驻马店正阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告 2019版
前言 本报告主要收集权威机构数据如中国国家统计局，行业年报等，通过整理及清洗，从数据出发解读驻马店正阳县城镇常住人口数量情况现状及趋势。驻马店正阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告相关知识产权为发布方即我公司天津旷维所有，其他方引用我方报告均需要注明出处。 驻马店正阳县城镇常住人口数量情况数据研究报告深度解读驻马店正阳县城镇常住人口数量情况核心指标从年末总户数，年末总人口数量，常住人口总数量，城镇常住人口数量等不同角度分析并对驻马店正阳县城镇常住人口数量情况现状及发展态势梳理，相信能为你全面、客观的呈现驻马店正阳县城镇常住人口数量情况价值信息，帮助需求者提供重要决策参考及借鉴。
目录 第一节驻马店正阳县城镇常住人口数量情况现状 (1) 第二节驻马店正阳县年末总户数指标分析 (3) 一、驻马店正阳县年末总户数现状统计 (3) 二、全省年末总户数现状统计 (3) 三、驻马店正阳县年末总户数占全省年末总户数比重统计 (3) 四、驻马店正阳县年末总户数（2016-2018）统计分析 (4) 五、驻马店正阳县年末总户数（2017-2018）变动分析 (4) 六、全省年末总户数（2016-2018）统计分析 (5) 七、全省年末总户数（2017-2018）变动分析 (5) 八、驻马店正阳县年末总户数同全省年末总户数（2017-2018）变动对比分析 (6) 第三节驻马店正阳县年末总人口数量指标分析 (7) 一、驻马店正阳县年末总人口数量现状统计 (7) 二、全省年末总人口数量现状统计分析 (7) 三、驻马店正阳县年末总人口数量占全省年末总人口数量比重统计分析 (7) 四、驻马店正阳县年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (8) 五、驻马店正阳县年末总人口数量（2017-2018）变动分析 (8) 六、全省年末总人口数量（2016-2018）统计分析 (9)
人口预测方法(总结)
1. 人口总量预测 ⑴人口总量趋势外推模型 图1永康市1985年以来历年的人口变化 ⑵人口增长率预测模型 人口增长率预测模型是根据计划生育有关指标而进行的一种人口预测方法。 数学公式表示为： P = P 0（1 + k ）n +A P （3-2） 式中：P 表示规划期总人口（人），P 0表示规划基期总人口（人）,△ P 表示规划期间 人口机械增长数（人）, n 表示规划年期，k 表示规划期间人口自然增长率。人口 自然增长率k 可用出生率b 和死亡率d 表示： (3-3) 人 220,000 k =b -d 210,000 200,000 190,000 180,000 年份
年份永康市1989年以来历年的人口出生率、死亡率和自然增长率 % 图3永康市1989年以来历年的户籍人口迁移数量
(3)人口离散预测模型 人口离散预测模型也即人口差分方程预测模型，又称“宋健模型”，是我国 自行提出的比较成功的人口发展预测模型，能较好的运用人口普查资料对未来人口进行预测。该模型是根据分年龄的人口结构递推公式进行预测，模型的数学表 达如下： r 2 X o(t)=[1-4oo(t)] ^(t)送h i(t) k i(t) X(t) (3_6) XF(t +1)=[1-B(t)] "Xe + fe i =0,12..,m—1 式中：X o(t)为t年代O岁出生婴儿数，X i(t)为t年代之年龄组人口数，卩oo(t)为t 年出生婴儿当年死亡率，P(t)为妇女总和生育率，即社会人中平均意义下一个妇女在整个育龄时期的生育总数(「2, r1即为生育年龄的上下限)，h i(t)为生育模式，反映某一地区某一个育龄妇女生育状态分布，k i(t)为t年代之年龄组女性性别比， M(t)为t年代之年龄组人口死亡率，f i(t)为t年代之年龄组净迁移数。 在模型的具体应用中，课题组工作的重点是如何确定公式3-6中的各种参数。 ①第五次人口普查资料中的数据是2000年11月1日的数据，而规划所需的数据是年末的数据，课题组将普查的户籍人口分龄人口数按比例修正到2000年底的 统计人口总数作为X i(t);②从普查资料来看45岁以下的性别比比较稳定，为了简化模型，t年代之年龄组女性性别比k i(t)用常量k表示，即采用普查资料中的45岁以下的男女性别比=104.85(女性=100)推算，故k= 0.488326;③根据普查资料，妇女总和生育率取2000年的数据P(t)= 0.8795;④模型中出生婴儿当年死亡率Moo(t)假定与2000年出生婴儿当年死亡率的80%，即采用4OO=3.88%O。⑤从第五次人口普查资料看来，2000年分龄死亡率的数据波动较大，课题组结合1990 第四次人口普查资料，对2000年分龄死亡率的数据进行移动平均处理，并采用死亡修正80%后作为死亡模式h(t)I;⑥以第五次人口普查资料分龄生育率为生育模式 h i(t):⑦第五次人口普查统计2000年迁入人口2 032人，迁出人口5 777 人，当年人口机械增长呈负增长，而根据统计年鉴数据(图6)，2000年人口机械增长接近于零，故在本模型预测中先按封闭模型进行预测。 将上述确定的参数代入模型3-6,进行计算机模拟预测，得到如下结果：2007 年人口总数为212 648人，2020年为200 600人。另人口机械按增长率预测模型取2000~2007年间的人口机械增长数为△ P =1 OOO 7=7 OOO,取2008~2020年间为^9=2 OOO 13=26 000。则有2007 年人口总数为219 648 人,2020 年为233 600 人。 I移动平均采用公式：A=0.254I+0.5A+0.25H+I
[整理]中国人口规模与年龄结构矛盾分析
中国人口规模与年龄结构矛盾分析 作者:翟振武 在人口的变化中，规模与结构的变化最引人注目。从1973年开始的轰轰烈烈的计划生育运动，直接目的就是降低人口增长率，翟振武减缓人口规模的扩大速度。如今，经过千千万万计划生育干部的艰苦努力，中国妇女的总和生育率已降至更替水平以下。但是，由于巨大的人口惯性，中国人口总量仍然在以每年1000万以上的速度增加。与此同时，作为生育率下降的后果之一，中国人口年龄结构却出现了老龄化的趋势。无论是人口总量的继续扩大，还是人口老龄化的加速，对未来的中国都是严峻的挑战。而且，人口数量控制与人口老龄化还是一对矛盾。人口数量控制越严格，人口老龄化速度越快，老龄化状况越严重。如果放弃人口控制政策，令生育率反弹和上升，人口总量虽然会以更快的速度增加，但是，人口老龄化的进程却会因此而减慢。面对人口规模和人口老龄化的双重挑战，我们该如何清醒地认识这对矛盾，明智地选择应对政策，是一个无法回避的重大而急迫的问题。 1人口总量与人口年龄结构的矛盾
根据中国人民大学、中国人口信息研究中心、南开大学等多家单位的预测，即使保持目前生育水平不变的话，中国人口的增长还要持续40年左右，到2040年达到高峰值15.4亿左右，才能实现零增长及负增长（见表1）。也就是说，尽管资源在短缺，环境在恶化，但庞大的人口规模压力在21世纪的前40年，不仅不会减轻，反而会进一步加重。中国大陆人口总量还要在现有规模上再增加近3亿人。 值得注意的是，上述人口总量预测的假定条件之一是生育率长期保持在更替水平以下（1.86左右）。这是一个实行严格控制人口增长政策条件下的预测方案。在这个方案中，人口年龄结构加速老龄化的趋势十分明显。如果把65岁以上老年人口比例作为衡量老龄化程度的指标，我们看到，2000年65岁以上老年人口占总人口比例为7%左右，中国刚刚跨入老龄社会的门槛。以后，这个比例呈加速上升状态。2010年为8.38%，比2000年提高约1.4个百分点，而到2030年以后，老龄人口比例在10年内提高近7个百分点，从2030年的14%快速上升到2040年的20.9%。在全社会中，每5个人中就有一个65岁以上的老人，老年人口的数量从2000年的近9000万人上升到2040年的2.9亿人。这个数字几乎相当于2000年发达国家老年人口总和（1.6亿）的2倍。以致近年来，“中国将成为国际上老龄化速度最快的国
基于回归分析的人口预测.doc
统计系课程实验论文基于回归分析的人口数量预测 学号：2014962005 姓名：李洋 年级：2014级 专业：统计学 课程：回归分析 指导教师：姜喜春 完成日期：2016年6月19日
摘要 .................................................................................................................................... I 前言 .. (1) 第1章一元线性回归 (2) 1.1 指标的选择 (2) 1.2 样本确定 (2) 1.3 一元回归分析 (3) 1.3.1 绘制总人口与粮食产量的散点图 (3) 1.3.2 设定理论模型 (4) 1.3.3 回归诊断 (4) 第2章多元线性回归 (5) 2.1 数据中心化标准化 (5) 2.2 多元回归模型建立 (5) 2.3 逐步回归法 (6) 2.4 多重共线性 (7) 2.3.1 多重共线性检测 (8) 2.4 主成分分析 (9) 2.4.1 主成分分析模型建立 (9) 第3章非线性模型 (11) 3.1 曲线回归 (11) 3.1.1 曲线拟合 (11) 3.2 Logistic模型 (13) 结论 (15) 参考文献 (16)
回归分析法是在掌握大量观察数据的基础上，利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式（称回归方程式）。同时依据事物发展变化的因果关系来预测事物未来的发展走势，它是研究变量间相互关系的一种定量预测方法，又称回归模型预测法或因果法，应用于经济预测、科技预测和企业人力资源的预测等。回归分析可以说是统计学中内容最丰富、应用最广泛的分支。这一点几乎不带夸张。包括最简单的t检验、方差分析也都可以归到线性回归的类别。而卡方检验也完全可以用logistic回归代替。 众多回归的名称张口即来的就有一大片，线性回归、logistic回归、cox回归、poission回归、probit回归等等。 关键词：线性回归；非线性回归；logistic回归