河南省人口负担系数与经济增长实证分析

人口结构对经济持续增长有着非常重要的作用,不同的人口负担对于一地区经济的发展有着不同的贡献.通过对河南省人口负担系数与经济增长之间的关系进行实证分析,得出了少儿负担系数的增长有利于促进经济发展、老年负担系数的增长对经济发展产生阻碍作用的结论.由此可以推论,河南省单独二胎政策的出台实施将会极大地促进河南省经济的持续增长.     

基于县域单元的河南省人口经济密度空间差异研究

以河南省108个县(市)为研究单元,利用河南省相关统计数据,选取度量县域人口经济密度的9个指标,运用SPSS 17.0软件,对其进行主成分分析和系统聚类分析,并运用ARCGIS 10.2软件将河南省县域人口经济密度可视化表达,对河南省县域人口经济密度的地域空间分布进行研究,并提出相应的对策.结果表明:(1)人均非农业经济密度、人均信息化经济密度和人均农业经济密度是影响河南省县域人口经济密度的三大因子;(2)按照人口经济密度的差异对其聚类分析,可知河南省县域人口经济密度可划分为4种类型,分别为高水平区、较高水平区、中等水平区和低水平区;(3)通过对其可视化表达可以看出河南省人口经济密度总体上处于中等以下水平,占据河南省面积的2/3,且不同区域单元水平差距较大.     

基于神经网络和时间序列的河南省老年人口系数的预测

基于河南统计年鉴2001—2013年老年人口系数的数据,利用BP神经网络模型对河南省老龄化指标进行预测,训练效果不理想.因此采用时间序列二次指数平滑法对老年人口系数进行预测,预测结果的相对误差均值为4.97%.为了更加精准地预测老年人口系数,采用时间序列和BP神经网络结合的模型对其进行预测,此方法解决了老年人口系数的非线性的映射关系,预测结果的相对误差基本控制在1%左右,因此这个模型是最优的,更加适合预测河南省老年人口系数.预测结果表明河南省人口老龄化趋势是逐渐上升的.     

河南省劳动力数量发展分析模型

针对河南省劳动力数量问题,使用基于 Leslie 矩阵的人口增长模型及改进模型,通过女性人口的变化,预测河南省劳动力数量的发展变化趋势.结果表明,河南省的劳动力数量在2014年达到最大6379.9万人,以后呈逐年下降趋势,而且下降的速度越来越快.预计到2030年河南省的劳动力数量变为5416.3万人     

河南省PM2.5暴露人口时空特征及影响因素研究

研究河南省2000、2005、2010、2015年4年的PM_2.5质量浓度和人口密度的栅格数据,计算得出PM_2.5暴露人口;借助全局空间自相关、热点分析等方法,在对河南省PM_2.5暴露人口的时空特征进行分析的基础上,使用面板数据模型探讨其影响因素.结果显示:河南省暴露人口规模表现为先增后减的变化特征,整体规模上升,空间呈现扩散和向中部移动的特征.对河南省PM_2.5暴露人口具有影响的指标主要为:房屋竣工面积、公路客货运总量和气温.     

1998-2007年河南省城市体系规模序列结构及其分形特征研究

以1998-2007年河南省城镇的非农业人口为特征量,运用级别分类、位序-规模法则、城市首位度指数和分形理论对河南省城市体系的规模序列进行了分析.研究表明:河南省城市体系首位城市的影响力不够,中间位序城镇数目较多,小城市人口规模低水平发育;规模序列结构的变化正处于波动起伏状态,属于发展的中级阶段;城市体系的规模分布属于位序-规模分布型,变化态势明显,但最大城市影响力仍需提高,没有形成稳定的过渡趋势.最后根据河南省规模序列的特征提出了河南省城市体系发展的建议.     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省农村劳动力预测

基于河南省统计年鉴2006—2013年的数据,运用灰色预测理论,建立了河南省农村总人口以及农村劳动力的灰色预测模型.结果显示:在未来几年,河南省农村总人口及农村劳动力人口将有所减少,劳动力的比重呈现下降趋势,但是供应规模依然较大.     

河南省人口结构的灰色关联分析及对策

本文通过灰色系统理论和灰色关联分析,收集了影响河南省人口结构的24个指标的数据,建立了灰色关联分析模型,找出了影响河南省人口结构问题的主要因素,提出了相应的对策,为河南省人口系统的建模、预测、决策、规划、管理和控制提供参考依据。     

河南人口压力转化为人才优势的对比研究

河南省作为全国第一人口大省，如何把人口压力变成人口优势，从人口大省转化为人才强省，是个值得思索的问题。本文作者从河南省与广东省人口、经济的发展的对比角度，剖析出历年来河南省人口发展实践所要面对的问题，并针对问题总结出河南省应该如何采取科学的措施来促进人口发展．开发人才优势。     

基于灰色GM(1,1)模型的河南省城镇化水平预测

首先根据河南省人口城镇化数据的特点,将2008—2012年的城镇化水平作为原始数据,建立河南省人口城镇化水平灰色预测模型;其次采用残差估计进行模型检验,结果表明该模型的预测结果较好;最后,根据GM(1,1)模型预计2020年河南省城镇化水平将达到58%左右.