关于中国人口老龄化问题的分析与预测.doc

1、关于中国人口老龄化问题的分析与预测浙江农林大学 陈婷、徐丽丽、陈晓静目 录一、问题的提出 2二、模型构建前的准备 3（一）数据的来源、变量说明和预处理 4（二）若干假设 5三、人口老龄化模型的构建与求解 5（一）相关分析 51、相关分析简介 .52、相关分析的分析结果 .6（二）回归分析及多元线性回归模型 71、回归参数的估计 .72、回归方程的显著性检验 .83、多元线性回归分析的输出结果分析 .9（三）老年人口总数和老龄化系数的预测 111、灰色数列预测简介 .112、模型的预测结果 .13四、模型评价及政策建议 14参考文献 15附录 17- 1 -摘要：本文研究了中国人口老龄化问题。用

2、相关分析法，从 014 岁人口总数、1564 岁人口总数、总人口数、人口出生率、人口死亡率、人口自然增长率、卫生总费用、人均 GDP、城市化水平、总育龄妇女人数这 10 个影响因素中找出对老年人口总数和老龄化系数显著影响的因素，结果只有人口死亡率对对老年人口总数和老龄化系数没有显著影响。用回归分析法，建立老年人口总数和老龄化系数分别关于 014 岁人口总数、1564 岁人口总数、总人口数、人口出生率、人口自然增长率、卫生总费用、人均 GDP、城市化水平、总育龄妇女人数的数学表达式，通过各项检验后，最终得到了老年人口总数和老龄化系数分别关于 014 岁人口总数和总育龄妇女人数的回归模型，而其他因

3、素通过 014岁人口总数和总育龄妇女人数间接对老年人口总数和老龄化系数产生影响。用灰色数列预测法，预测出 2010 年2050 年 014 岁人口总数和总育龄妇女人数，将其代入回归模型，得到 2010 年2050 年老年人口总数和老龄化系数的预测数据。从预测数据可知，我国老龄化程度在逐年递增；由回归模型可知，增加014 岁人口总数，可以减缓我国人口老龄化程度，因而建议国家对现有的计划生育政策进行调整。关键词：人口老龄化 相关分析 回归分析 灰色数列预测 - 2 -一、问题的提出人口老龄化给社会和经济发展带来的影响是巨大的。它既有积极的一面，也有消极的一面。积极的一面是人口老化遏制了人口的过快增

4、长，有利于人口素质的提高等；消极的一面是劳动力抚养系数的增大，国家财政负担加重，劳动力供给不足等。同时，人口老龄化还会对产业结构的调整产生重大影响，会对现行的养老保险制度、社会福利制度等提出新的要求。因此，如何能准确地预测人口老龄化的发展趋势，掌握人口变化发展的规律，以便赢取更多的时间来应对因人口老龄化所带来的一系列社会、经济等问题，就显得尤为重要了。据联合国统计 1，19502000 年期间世界老年人口增长为 176%，而中国则为 217%；据联合国预测 1，20002025 年，世界老年人口增长为 90%，中国增长为 111%。美国有关统计表明 1，65 岁及以上人口比例从 7%上升到 1

5、4%需要的时间是：法国为 85 年，美国为 66 年，英国为 45 年，中国老龄人口达到这一比例大约只要 25 年。据联合国预测 2，我国老年人口增长将分为三个阶段：第一个阶段是平缓加速阶段（20002028 年） ，65 岁及以上人口将从不足 1 亿增加到并超过 2 亿，平均每年增加近 400 万；第二个阶段是急速增加阶段（20282038 年） ，65 岁及以上人口将由 2 亿增加到并超过 3 亿，平均每年增加1000 万；第三个阶段是基本平稳阶段（20382050）年，65 岁及以上人口将由3 亿增加到 3.34 亿，平均每年增加 280 万。从上世纪末开始，人口老龄化问题不断受到我国学

6、者的关注。曲海波 3（1989）用模拟的方法研究了生育、死亡和初始年龄结构对中国人口老龄化的作用，研究表明：生育率下降是中国人口老龄化的根本原因。杜鹏 4（1992）应用人口预测方法对出生率、死亡率和人口年龄结构在中国人口老龄化过程中各自所起的作用进行量化分析，研究表明：生育率下降对中国人口年龄结构的变动有突出的作用；死亡率的下降对老年人口上升的影响逐步加大；期初人口年龄结构构成对中国人口年龄结构变动有很大影响。乔晓春 5（1999）认为，中国人口老龄化的根本原因是生育率的迅速下降和人均寿命的延长。乔晓春通过对人口老化模型研究认为，在分析人口老化影响因素时不能只看到出生率、- 3 -死亡率，而

7、看不到现实人口年龄结构对人口老化的巨大作用。从现实看，年龄结构对人口老化的作用可能比出生率和死亡率的作用还要大（虽然历史上年龄结构最终也是由出生率和死亡率决定的） 。过去往往只重视出生率、死亡率对人口老化的影响，而忽视了现实存在着的年龄结构的作用。由此可知杜鹏和曲海波研究的方法虽然不同，但是把人口年龄结构作为研究人口老龄化的影响因素是合理的。在有关老龄化的预测方面，国内外学者从不同角度对预测模型进行了研究。Lutz6等建立年龄移算模型，通过设定不同综合生育率水平来预测总人口数；邱旭辉、吕盛鸽 7通过格兰杰因果检验，建立 VAR 模型来预测人口老龄化系数，他认为老龄化系数的变动趋势与老年人口基本

8、同步。石琳，刘甜 8通过建立微分方程人口控制模型，采用实际人口数据，利用 MATLAB 数学软件和数值计算方法对中国人口增长趋势和年龄结构变化作出分析和预测，预计老龄化指数将在本世纪 40 年代形成老龄人口高峰平台，且中国老年人规模比例在迅速上升，但是该文只考虑了出生、死亡和迁移，没有考虑其他的因素。张柏琴 9等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 20052050 年我国老龄化系数，并以此预测出我国老年人口数量多、老龄化速度快、高龄趋势明显的特点，但是该文根据经验模型，建立数学模型，用最小二乘法求得系数后，并未对各系数进行显著性检验。以上虽然用不同的方法来预测人口老龄化

9、，但是结论有一个共同点，就是人口老龄化正在加速。在对社会、经济等的影响方面，廖晓燕 10认为人口老龄化会导致人口短缺和劳动适龄人口比率下降。郑勇 11在其论文中指出，老龄化使医疗保障供给减少，支出增加，使养老金费用加大并使保险基金不堪重负。宁宇 12等认为老龄化的加速会使疾病谱发生较大变化，大约 80%的老年人口至少患有一种慢性疾病，包括呼吸系统疾病、脑血管疾病、恶性肿瘤和心脏病。但是李小平 13认为中国人口老龄化恰恰是一件大好事，它会加速人均收入水平的提高，并将产生多方面有利的社会经济效果。人口老龄化是中国的福音，也是世界的福音。加速人口老龄化就是加速优化人口年龄结构，有助于提高老年保障水平

10、。- 4 -二、模型构建前的准备人口老龄化对国家的经济、医疗保险等政策都有一定的影响，一些学者通过各种方法来研究人口老龄化程度，但由于数据来源不同，建立的模型不同，得出的结论也不完全相同。曲海波和杜鹏认为出生率、死亡率和人口结构是影响人口老龄化的主要因素，张柏琴、高孝成等认为时间对人口老龄化有影响。我们根据对文献资料的分析，并结合有关的统计资料数据，我们在下面建立统计模型分析人口老龄化问题时，着重考虑出生率、死亡率和人口结构、卫生总费用、人均 GDP、城市化水平和总育龄人数等有可能影响人口老龄化的因素。根据前面的分析，在收集相关数据时，有些数据有所缺失，故做了以下的变量说明、预处理以及若干假设

11、。（一）数据的来源、变量说明和预处理本文使用数据主要来自中国统计年鉴（2010）中 19902009 年的各项数据。由于 60 岁以上人口数和其占总人口比重难以统计，因此选取 65 岁及以上人口数和占总人口比重作为研究指标。考虑到前面所介绍的模型没有考虑外部因素的老龄化的影响作用，我们选取 014 岁人口数、1464 岁人口数、总人口数、出生率、死亡率、卫生总费用、人均 GDP、城市化水平和总育龄人数作为自变量。其中总育龄人数的数据来自人口与劳动绿皮书 13。表示我国各年 65 岁及以上人口总数（万人）1y表示我国各年老龄化系数65 岁及以上人口占总人口的比重（%）2表示我国各年 014 岁人

12、口总数（万人） 1x表示我国各年 1564 岁人口总数（万人）2表示我国各年总人口数（万人）3x表示我国各年人口出生率（%）4表示我国各年人口死亡率（%）5x表示我国各年人口自然增长率（%）6- 5 -表示我国各年医疗卫生水平卫生总费用（亿元）7x表示我国各年人均 GDP（元）8表示我国各年城市化水平城镇人口占总人口的比重（%）9x表示我国各年总育龄妇女人数（亿人）10考虑到 65 岁及以上人口总数、65 岁及以上人口占总人口的比重、014 岁人口总数、1564 岁人口总数在 1991 年到 1994 年有缺失，总育龄妇女人数在2006 年到 2009 年有缺失，卫生总费用在 2009 年也有

13、缺失，故分析时利用线性趋势法和线性插值法对缺失值进行替换。（二）若干假设在对影响老年人口数和老龄化系数变化的因素进进行分析时，用到了相关分析和回归分析的方法，因此，对一些变量做如下假设：（1）对于有缺失值的解释变量矩阵，我们通过 SPSS 软件进行替换缺失值，假设经过填补的数值能够正确地反映发展趋势；（2）各影响因素均服从正态分布；（3）选取的样本间相互独立；（4）随机干扰项 服从均值为零的正态分布。i三、人口老龄化模型的构建与求解（一）相关分析1、相关分析简介“相关”是指两个测量点数据或随机变量的波动方式是否一致 14。相关分析主要研究的是两个变量之间的不准确、不稳定的线性关系，这种关系即称

14、为相关关系。要考察两个变量之间的线性关系，就要从两个方面来分析，一是相关的强度；二是相关的方向。在实际中，我们通常采用相关系数 来判断两个随机变量之间的线性相关关r- 6 -系，它的取值范围在-1+1 之间。从 的正、负号以及绝对值的大小可以表示两r个变量的变化方向及密切程度。正号表示变化方向一致，即正相关；负号表示变化相反，即负相关。 的绝对值表示两个变量之间的相关强度，绝对值越接r近于 1，表示两个变量的关系越密切越接近于 0，则表示两个变量之间的关系越不密切。2、相关分析的分析结果利用 SPSS 软件对各个变量进行相关分析，从 中找出对 ， 有影10x1y2响的因素，结果见表一。表一：P

15、earson 相关系数矩阵1x23x45x67x89x10相关系数 r-.919* .993* .989* -.959* .386 -.974* .958 .946* .993* .998*1yP值 .000 .000 .000 .000 .093 .000 .000 .000 .000 .000相关系数 -.926* .992* .983* -.951* .411 -.968* .965* .954* .994* .996*2P值 .000 .000 .000 .000 .072 .000 .000 .000 .000 .000相关系数 r-.938* 1 .986* -.965* .357

16、 -.978* .951* .929* .995* .992*2xP值 .000 .000 .000 .123 .000 .000 .000 .000 .000相关系数 -.867* .986* 1 -.983* .264 -.989* .916* .894* .976* .993*3P值 .000 .000 .000 .260 .000 .000 .000 .000 .000相关系数 r.836* -.965* -.983* 1 -.144 .998* -.863* -.823* -.954* -.965*4xP值 .000 .000 .000 .544 .000 .000 .000 .00

17、0 .000相关系数 -.544* .357 .264 -.144 1 -.214 .582* .652* .378 .3665P值 .013 .123 .260 .544 .365 .007 .002 .100 .112相关系数 r.864* -.978* -.989* .998* -.214 1 -.893* -.859* -.969* -.979*6xP值 .000 .000 .000 .000 .365 .000 .000 .000 .000相关系数 -.945* .951* .916* -.863* .582* -.893* 1 .980* .959* .951*7P值 .000 .

18、000 .000 .000 .007 .000 .000 .000 .000相关系数 r-.931* .929* .894* -.823* .652* -.859* .980* 1 .935* .938*8xP值 .000 .000 .000 .000 .002 .000 .000 .000 .000相关系数 -.945* .995* .976* -.954* .378 -.969* .959* .935* 1 .987*9P值 .000 .000 .000 .000 .100 .000 .000 .000 .000相关系数 r-.904* .992* .993* -.965* .366 -.

19、979* .951* .938* .987* 110xP值 .000 .000 .000 .000 .112 .000 .000 .000 .000- 7 -从表一中可看出， 对 、 的影响不显著，其他自变量对 、 的影5x1y2 1y2响显著，所以接下来的分析中，只考虑 ， ， ， ， ， ， ， 和1x234x678x9对 、 的影响作用。10xy2（二）回归分析及多元线性回归模型回归分析起源于生物学研究，是由英国生物学家兼统计学家高尔顿研究遗传学特征时首先提出，并在其 1889 年发表的著作自然的遗传中提出了回归分析，此后很快应用到经济学领域来。回归分析是处理变量 与 之间的关系xy的一

20、种统计方法和技术，它研究的主要是回归模型的参数估计、假设检验、模型选择等理论和有关计算方法。根据设随机变量 与一般变量 ， ， 的线性回归模型为y1x2px（1） ttttt 0其中， ， ， 是 个未知系数， 称为回归常数， ，01p 0称为回归系数。p1、回归参数的估计对于矩阵形式表示的多元回归模型 ，所谓最小二乘法，就是寻找Xy参数 ， ， 的估计值 ， ， ，使离差平方和01p01p达到极小，即寻找 ，ni iiiip xxyQ1 2210)(),( 0， ， 满足12210110 )(),( ipiiniip xxy = （2）ni ipiip1 2210,m210依据（2）式求出的

21、 ， ， 就称为回归参数 ， ， 的最小二01乘估计。这些回归参数应满足下列方程组- 8 -（3） 0)(2 )( 02 )(1 210 21 2102 111 2100 ipni ipiiip ini ipiii ii iiiini ipiii xxyQxxyQp 以上方程组经整理后，得用矩阵形式表示的正规方程组 ，移)X(y项得。当 存在时，即得回归参数的最小二乘估计为yX1（4）yX称（5）pxxy210为经验回归方程。2、回归方程的显著性检验（1） 检验F它利用总离差平方和的分解式，即 ，简写为 SST=SSR+SSE。构建 统计 niiiniinii yyy121212 )()()(

22、 F量如下（6）)1,()1/(pnFpnSERF当 时，拒绝原假设 ，认为在显著性水平 下， 对 ，,(p 0Hy1x， ， 有显著的线性关系，也即回归方程是显著的；反之，当2x，则认为回归方程不显著。)1,(nF- 9 -（2）回归系数的显著性检验由于 ，记 ， 。构造 统计)(,12NX)(1ijc p,210, t量如下：（7）jjct其中（8）niiini ypep1212 )(是回归标准差。当 时拒绝原假设 ，认为 显著不为零，自变量 对因变量 的2/tjjH0jjxy线性效果显著；当 时，则认为自变量 对因变量 的线性效果不显著。2/tjjxy（3）拟合优度检验利用样本决定系数

23、的大小进行拟合优度检验，决定系数 反映了因变2R2R量的变异中能用自变量解释的比例。（9）niiiiyST122)(其数值在 01 之间，如果决定系数 越接近于 1，说明因变量不确定性的绝大R部分能由回归方程解释，即回归方程的拟合优度就好；反之，如果 不大，说2R明回归方程的效果不好，应进行修改，可以考虑增加新的变量或者使用曲线回归。3、多元线性回归分析的输出结果分析根据相关分析的结果，虽然能够说明哪些因素对老龄化系数和老年人口总数产生影响，但由于变量间存在共线性现象，难以解释到底是哪几个变量的变化引起了这两项指标的改变，因此分别建立关于 与 ， ， ， ， ，1yx234x6- 10 -，

24、， ， 和 与 ， ， ， ， ， ， ， ， 之间的回归7x8910x2y12x346x789x10方程，其间采用逐步回归方法剔除不显著的变量，用方差扩大因子法消除变量间的共线性并用迭代法消除自相关，得到的输出结果见表二。表二：模型的输出结果Model 变量系数 t值 P值 VIF(Constant) -3.502E-16 0.000 1.0001x-0.089 -3.362 0.004 5.48500.918 34.814 0.000 5.4851F 值=3935.097 P 值（F 值） =0.000 R（相关系数）=0.999 R2（判决系数）=0.998 DW 值（自相关检验） =1

25、.684 残差平方和=0.041(Constant) 3.245E-16 0.000 1.0001x-0.137 -3.746 0.002 5.48500.872 23.751 0.000 5.4852F 值=2026.672 P 值（F 值）=0.000 R（相关系数） =0.998 R2（判决系数）=0.996 DW 值（自相关检验） =1.579 残差平方和=0.079表三：Spearman等级相关系数矩阵 1x101ie2i相关系数 1.000 -.806* .174 -.0771xP值 . .000 .462 .748相关系数 -.806* 1.000 -.256 -.07710P值

26、 .000 . .277 .748相关系数 .174 -.256 1.000 .662*1ieP值 .462 .277 . .001相关系数 -.077 -.077 .662* 1.000Spearmans rho 2iP值 .748 .748 .001 .从表二的输出结果可以看出，模型通过了F检验和T检验，也有较高的拟合- 11 -优度。根据回归方程所得到的等级相关系数见表三，这些结果说明模型中不存在多重共线性、自相关和异方差，说明模型拟合效果较好。因此，我们最终得到可用于预测的模型为：（1）预测老年人口总数的模型：（10）10184.362.xxy（2）预测老龄化系数的模型：（11）101

27、275（三）老年人口总数和老龄化系数的预测从回归分析中，我们得出人口年龄结构和育龄妇女人数对老年人口总数和老龄化系数的影响显著，并给出了相应的预测模型。若要预测老年人口总数和老龄化系数，就必须先预测出其后若干年的人口年龄结构和育龄妇女人数的变化。我们通过灰色数列来预测这两个变量的变化情况。1、灰色数列预测简介灰色数列预测模型 1518（Grey Dynam-ics Model, GM）是以时间序列性为基础，用数列建立方程，将无规律的原始数列经过转换，使之成为较有规律的生成数列后再建模的一种预测方法。设由 个原始数据组成的原始数列为 ，其模型的建立步1n ),210(ntX骤如下：1、累加生成通

28、常原始数据呈现离乱现象，灰色理论将无规律的原始数据按（12）式累加生成，使其变为较有规律的生成数列 。tY（ tiitX0),21nt（12）2、移动平均数生成对累加生成数据 按（12）式作移动平均数生成 。tYtZ- 12 -)(211tttYZ),2(nt（13）3、建立 GM（1,1）模型的一阶线性微分方程：tY（14）ttYd此式即为 GM(1,1)模型，按微分方程的求解方程得到：（ （15）tteX)(0 ),210nt式中 为初始时刻（ 时）的原始数据， 、 为待定系数，根据最小二乘0t 法估计参数向量，按矩阵运算法则得到其表达式为：（16）DXZnXntttt/)()(11（17

29、）Zntttnttt /)()(112其中 2112)()(ntntD4、计算 的估计值tXt（18）1tttY),2(n5、计算后验差比值 C 和小误差概率 p若数列 和残差数列 的标准差分别为 和 ：tX),1(tXtt 1s2（其中 ） （19）nsntt12)( nXntt1（其中 ） （20）stt122)(t1则 ， （其中 为 的12/Cnkspt16745.0K16745.0st- 13 -总倒数） 。一般来说，C 值越小，P 值越大，则模型的精度就越高。6、外推预测根据 C、P 值的计算结果，按表四的方法进行预测精度的等级判定。若预测精度的等级达到一定要求，可按下式进行外推预

30、测：（ ） (21)1tttYXknnt,2,1表四 预测精度的等级判定Degree of predicted presion P CGood 0.95 0.8 0.7 0.65Disqualification 0.7 0.65从 GM(1，1)模型的外推预测可以看出，P 值比较大，C 值比较小，说明用该模型预测 20102050 年的我国各年 014 岁人口总数和各年总育龄妇女人数精度是较高的。2、模型的预测结果在 Excel 中输入原始数据，即 19902009 年的 014 岁人口总数和育龄妇女人数及对应的年份，分别计算出这两个变量的变化情况，将得到的数据分别代入已给出的回归方程（10）

31、及（11） ，即得到 20102050 年的老年人口总数和老龄化系数如表五。从表五中可以看到未来 40 年内，中国的人口老龄化将一直保持上升趋势。从 1990 年到 2009 年，以及预测的数据可以看出，老年人口总数和老龄化系数有递增的趋势，为了有效减少老年人口总数和降低老龄化系数，国家应该制定相关法律，采取相应措施，主要严格控制我国各年 014 岁人口总数我国各年总育龄妇女人数这两个显著影响人口老龄化的因素，当然也要适当注意其他影响因素。表五 我国 20102050 年老年人口总数及老龄化系数年份 2010 2015 2020 2025 2030老年人口总数（万人） 11725.2 1356

32、8.4 15701.3 18169.5 21025.6老龄化系数（%） 8.68 9.68 10.80 12.04 13.44- 14 -年份 2035 2040 2045 2050老年人口总数（万人） 24330.8 28155.5 32581.4 37703.1老龄化系数（%） 14.99 16.73 18.67 20.82四、模型评价及政策建议根据前面的统计分析可知，显著影响人口老龄化程度的因素是 014 岁人口总数和总育龄妇女人数，且从模型（10）与（11）得到进一步的结论：随着014 岁人口总数的增加，老年人口总数和老龄化系数会减少；随着育龄妇女人数的增加，老年人口总数和老龄化系数会

33、增加。从表一的相关性分析结果可以看出 ， ， ， ， ， ， 与 和 存在线性相关，所以 1564 岁人2x346x789x10口总数、总人口数、人口出生率、城市化水平、人口自然增长率、卫生总费用、人均 GDP、人口死亡率对老年人口总数和老龄化系数会的影响是间接通过 014岁人口总数和龄妇女人数体现出来。我们用灰色数列模型预测了 20102050 年 014 岁人口总数和育龄妇女人数，进而对老年人口总数和老龄化系数进行预测，这样会对预测的准确度有一定的影响。由于找到的数据中间有部分缺失，通过缺失值替换，存在一定的误差，从而一定程度上影响了数据的可靠性；由于时间仓促，本文选用的是 65 岁及以上

34、人口总数作为老年人口总数。一般情况下，我国实行的是 60 岁退休制，因此，如果采用 60 岁及以上人口总数为老年人口总数，会使模型更有实际意义。从得出的预测数据可以看出，从 20102050 年，我国老年人口总数和老龄化系数有逐年递增的趋势，从回归方程（10）及（11）可知，要有效地减少时刻 的老年人口总数和降低老龄化系数，需增加 时刻 014 岁人口总数和减少t t总育龄妇女人数，而现有的总育龄妇女人数是无法改变的，且 时刻 014 岁人t口总数直接影响了 时刻后若干年的育龄妇女人数，因此，建议国家对目前的计t划生育政策作出相应的调整，增加 014 岁人口总数，从而减缓我国的人口老龄化程度。

35、进而优化社会结构，减少社会矛盾，增加人民福利。- 15 -参考文献1佟新. 人口社会学（第四版）M. 北京: 北京大学出版社, 2010： 178179.2李建新. 中国人口结构问题M. 北京: 社会科学文献出版社 2009：3943.3曲海波. 中国人口老龄化的人口学原因J. 人口研究，1989，（4）：8-164杜鹏. 中国人口老龄化主要影响因素的量化分析J. 中国人口科学，1992，(6)：618.5乔晓春，陈卫. 中国人口老龄化世纪末的回顾与展望 J. 人口研究，1999， （6）.6Lutz W，ONeill BC，Scherbov S. Europes population at

36、a turning pointJ. Science 2003, 299(5675)：1991-19927邱旭辉，吕盛鸽. 基于 VAR 模型的浙江省老龄化系数预测J. 中国老年学杂志，2010， （24）： 38243826.8石琳，刘甜. 中国人口老龄化预测与分析N. 内蒙古科技大学学报，2010，29（4）： 385388.9张柏琴，高孝成，么焕民. 中国人口老龄化问题的分析与预测 N. 哈尔滨师范大学自然科学学报，2009, 25（3）： 2324.10廖晓燕. 我国人口老龄化与经济发展 N. 湖北农学院学报，2002, 22（4）： 356358.11郑勇.论人口老龄化对我国社会保障制

37、度的影响J.金卡工程经济与法，2011， （2）.12宁宇，李波，方芳，田丽君，王雪，高远，刘娅. 人口老龄化与老年人口健康及疾病问题的研究进展N. 吉林大学学报，2008, 34（6）： 11021105.13李小平. 加速人口老龄化就是加速优化人口结构EB/OL.http:/ 14魏后凯，孙承平 . 我国西部大开发战略实施效果评价J. 开发研究，2004,10（3）：2125.- 16 -15蔡昉. 人口与劳动绿皮书M. 北京：社会科学文献出版社, 2006. 07.16齐显影. 灰色系统残差 GM(1,1)模型在传染病预测中的应用J. 疾病控制杂志, 1999, 3(3) ：235.17

38、张天良. GM 模型在预测人口出生率研究中的应用J. 中国卫生统计, 2000, 17(2)：8990.18李秀英，李振洪，蔡雪霞. 用 EXCEL 实现灰色数列模型 GM（1,1）的预测J. 数理医药杂志, 2000,13(4)：296297.- 17 -附录附录 A. 原始数据：年 份65 岁及以上人数/万人65 岁及以上人口比重/%0-14岁人口数14-64岁人口数总人数/万人出生率/%死亡率/%自然增长率/卫生总费用/亿元人均gdp/元城市化水平/%育龄妇女人数/亿人1990 6368.0 5.6 31659 76306 114333 21.06 6.67 14.39 747.39 1

39、644 26.41 3.09 1991 115823 19.68 6.70 12.98 893.49 1893 26.94 3.13 1992 117171 18.24 6.64 11.60 1096.86 2311 27.46 3.18 1993 118517 18.09 6.64 11.45 1377.78 2998 27.99 3.22 1994 119850 17.70 6.49 11.21 1761.24 4044 28.51 3.26 1995 7510.0 6.2 32218 81393 121121 17.12 6.57 10.55 2155.13 5046 29.04 3.2

40、9 1996 7833.0 6.4 32311 82245 122389 16.98 6.56 10.42 2709.42 5846 30.48 3.33 1997 8085.0 6.5 32093 83448 123626 16.57 6.51 10.06 3196.71 6420 31.91 3.37 1998 8359.0 6.7 32064 84338 124761 15.64 6.50 9.14 3678.72 6796 33.35 3.40 1999 8679.0 6.9 31950 85157 125786 14.64 6.46 8.18 4047.50 7159 34.78 3

41、.42 2000 8821.0 7.0 29012 88910 126743 14.03 6.45 7.58 4586.63 7858 36.22 3.45 2001 9062.0 7.1 28716 89849 127627 13.38 6.43 6.95 5025.93 8622 37.66 3.49 2002 9377.0 7.3 28774 90302 128453 12.86 6.41 6.45 5790.03 9398 39.09 3.53 2003 9692.0 7.5 28559 90976 129227 12.41 6.40 6.01 6584.10 10542 40.53

42、3.56 2004 9857.0 7.6 27947 92184 129988 12.29 6.42 5.87 7590.29 12336 41.76 3.59 2005 10055.0 7.7 26504 94197 130756 12.40 6.51 5.89 8659.91 14185 42.99 3.61 2006 10419.0 7.9 25961 95068 131448 12.09 6.81 5.28 9843.34 16500 43.90 2007 10636.0 8.1 25660 95833 132129 12.10 6.93 5.17 11573.97 20169 44.

43、94 2008 10956.0 8.3 25166 96680 132802 12.14 7.06 5.08 14535.40 23708 45.68 2009 11309.0 8.5 24663 97502 133474 12.13 7.08 5.05 25575 46.59 - 2 -原文已完。下文为附加文档，如不需要，下载后可以编辑删除，谢谢！信用社营业部经理季度个人总结一季度，在联社领导的正确领导下，我按照山西省农村信用社营业经理的相关办法，认真学习政治业务知识和金融法律法规，严格履行岗位职责和行使管理与监督职能，以贯彻落实上级的各项工作为目标，抓落实，规范财务核算，努力实现全社财务状

44、况的根本好转，同时并积极做好了各项报表与任务完成情况的上报等工作，较好地完成了各项工作任务。现就本季度主要工作述职如下：一、主要工作完成指标（一）业务指标完成情况截至 20XX 年月 31 日，我社各项存款余额*万元，（二）2、管理指标完成情况本季度我社严格按照上级联社和我社制定的全年工作要点展开工作，确保了各项业务稳健运行，员工素质进一步提高，营造了良好的内外部环境，为各项目标的顺利实现奠定了良好的基础。二、重点工作报告（一）假币的防范和处理。针对一季度发现假币较多的情况，强调柜员要提高警惕，假币一旦进入柜台就不可再次流通，应及时- 3 -盖假币章，尤其是对 M3W9 开头的假币要重点防范

45、407。（二）做好开展“自助有好礼，月月送不停”自助终端业务宣传及营销的活动。（三）让员工学习并贯彻执行“山西省农村信用社企业文化大纲”。即坚定服务三农的方向、牢记“诚信、合规、责任、团队”的企业核心价值观以及“开拓、进取、务实、创新”的企业精神。（四）积极配合检查人员的工作，准备好相关资料。包括：1、2014 年四季度开户、销户、变更人行账户资料。2、销户的所有传票。3、挂失登记薄、会出人员交接登记薄、相关大额、贷款传票等。（五）学习关于近期部分省份发生存款失踪案件风险警示的通知，加强柜员岗位管理，完善事前制约机制；规范业务操作流程，强化事中授权控制；加大财务核对力度，提高事后监督实效。（六

46、）做好春节期间的查岗登记，规定每天的值守人员必须准时到岗，早班 8：:30 到，晚班与早班见面交接后早班人员方可离岗，同时要记录好电话查岗的时间。（七）高度重视远程授权工作。要求柜员在办理业务时注意力要集中，养成良好的操作习惯，一笔一清，随时整理自己的业务凭证、把业务审核融入到业务办理中的每一个环节，真正把差错降到最低，风险防范做到最好。（八）积极响应上级机构的号召，组织消防预演以及防抢劫的预演。要求如下：1、全体人员预演火灾到来时如何逃生，应避免惊- 4 -慌，有序的进行。2、歹徒抢劫客户的演练。3、客户在 ATM 自助取款时，有歹徒如何处置。4、歹徒威胁柜台人员的处置办法。（九）做好事后监

47、督系统上线的准备工作。1、会计凭证的填写：手工填写凭证做到内容完整、清晰、书写规范。2、凭证要素必须填写在指定的位置。3、要注意保证套写凭证、复写凭证记账联次的清晰度。4、网点单证应指定专人负责打印，单独视同一个柜员凭证进行整理。5、加盖印章时要完整清晰，避免覆盖流水号、金额等重要的内容。6、当日营业终了后将传票逐一勾兑流水、核实无误后填写明细、入袋保管、封口并双人盖章。7、事后票据的整改。被替换的票据用铅笔在背后写网点号、柜员号、流水号；支取方式变动申请书上必须要填写余额；调拨单使用时应注意出入库时间，必要时联系师傅手工填写以避免差错。（十）做好“屡查屡犯”的培训安排以及整改工作。通过开展专项培训，给全体员工敲响警钟，使大家认识到改正屡查屡犯问题的必要性及迫切性，从而在工作中有效地规避这些常见问题，减少很多不必要的麻烦和错误，避免给网点及自身带来恶劣的负面影响。三、个人感受作为一名营业经理，必须要不断加强学习，熟练掌握规章制度和业务知识，时时处处发挥表率作用，不断提高业务水平，做到要统揽全局。- 5 -在全县落实党风廉政建设主体责任工作推进会的讲话同志们：今天我们专题召开全县落实党风廉政建设主体责任工作推进会，目的是正确