人口预测方法
人口预测的几种方法
人口预测的几种方法附录A 重要技术方法附表A1 土地需求预测的步骤与方法一、人口预测在调查分析规划期间人口数量、构成及动态变化趋势的基础上，测算总人口、城镇人口、农村居民点人口增长变化规模。
（一）总人口预测1、人口变动比较稳定地区的人口预测法在人口变动比较稳定的地区，可采用自然平均增长法预测。
计算公式如下：ＰN＝Ｐ0（１＋Ｋ）n±ΔＰ式中：ＰN──规划目标年总人口（人）Ｐ0──规划基期年总人口（人）Ｋ──规划期间人口自然增长率（%）N ──规划年限（年）ΔＰ──规划期间人口机械增长数（人）人口自然增长率应根据计划生育指标，分析人口年龄与性别构成状况予以确定。
人口机械增长，宜按平均增长法计算，依公安部门统计的多年人口净迁入（出）量计算平均值，并分析影响机械增长的因素予以确定。
2、人口变动不稳定地区的人口预测法在人口变动不稳定的地区，应分析人口变动因素，采用适当方法测算。
计算公式如下：ΔＰ＝A〔W c（1- W双/2）〕C + W单式中：ΔＰ──新建项目人口机械增长数A ──新建项目迁入职工总数W c──带眷职工占职工总数的比例（%）W双──双职工占带眷职工的比例（%）C──带眷系数W单──单身职工人数3、受资源、生态条件严重制约地区的人口预测方法应按环境容量法确定适宜的人口规模。
计算公式如下：P MAX=MIN{P1max，P2max，P3max，…，P imax，…}式中：P MAX──城市的极限人口P imax──自然资源、生态条件供给能力和某项基础设施支持能力的最大值（二）城镇与乡村人口预测1、一般预测方法城镇人口是指城市、建制镇建成区范围内常住人口。
常住人口指实际居住在某地区一定时间（指半年以上）的人口，包括：除离开本地半年以上（不包括在国外工作或学习的人）的全部常住本地的户籍人口；户口在外地，但在本地居住半年以上者，或离开户口地半年以上而调查时在本地居住的人口；调查时居住在本地，但在任何地方都没有登记常住户口，如手持户口迁移证、出生证、退伍证、劳改劳教释放证等尚未办理常住户口的人。
人口预测方法
人口预测方法人口预测是指通过各种统计方法和模型来预测未来其中一地区或全球的人口规模及其结构的变化趋势。
人口预测对于制定政府的经济、社会和城市规划等方面具有重要意义。
下面将综述几种常用的人口预测方法。
1.经验法（目测法）经验法是最简单的人口预测方法，通常是通过从过去的数据中观察到的趋势来推测未来的人口变化。
这种方法主要是基于历史数据和经验知识，没有复杂的统计和推理模型。
往往被用于近期短期的人口预测。
2.简单线性回归法简单线性回归法是基于线性回归模型的一种方法。
这种方法认为人口和时间是呈线性关系的，通过拟合历史数据的线性回归方程来进行预测。
然而，这种方法并未考虑到时间序列数据的非线性特征。
3.复杂线性回归法与简单线性回归法类似，复杂线性回归法采用更多的变量来构建回归模型。
这些变量可以是经济指标、社会指标、环境指标等。
通过考虑更多的因素，人口预测的准确性可以得到一定提高。
4.ARIMA模型ARIMA模型是一种基于时间序列分析的方法，其模型包括自回归（AR）、差分（I）和滑动平均（MA）三个部分。
这种方法相对来说更为复杂，但可以更好地处理时间序列数据中的趋势、季节性和随机性。
5.灰色关联度预测模型灰色关联度预测模型是一种非线性、非统计的预测方法。
它通过建立灰色模型，将历史数据和未知因素进行内部关联和外部关联计算，得到一个相对准确的预测结果。
这种方法适用于样本数据不多，变化规律较为复杂的情况。
6.基于机器学习的方法随着机器学习的发展，越来越多的人口预测方法开始采用机器学习的算法。
例如，支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和决策树等。
这些方法可以通过更大规模的数据和更多的特征来进行预测，提高预测的准确性。
总结起来，人口预测方法可以分为经验法、线性回归法、ARIMA模型、灰色关联度预测模型和基于机器学习的方法等。
每种方法都有其适用的场景和局限性，需要根据具体情况选择合适的预测方法。
随着数据的增多和技术的发展，人口预测的准确性也将不断提高，这对于社会经济的发展和规划具有重要意义。
常用方法预测城市人口规模的原理及实例(4章人口预测)
预测步骤
1、收集近期至少5年连续的人口 国内生产总值； 2、确定其他参数（Y、β、EL、K0、Kn）； 3、将值带入上述公式计算即可。
4、劳动力需求法
实例
已知某城市2003年，城市人口64.23万人，国内生产总值669348 万元。经济增长率Y综合考虑在人口预算经济增长率中近期取10%，远期 取7%，劳动力弹性系数取建议值0.7，；劳动贡献率近期预测为10%， 远期预测为20%，根据人口普查的年龄结构推测K0 / Kn 在近期取1.10， 远期取1.00。 预测该城市在2010、2020年的城市人口规模。
6、GM（1，1）灰色模型法 ★
实例
7、经济弹性系数法
基本原理
′ Pn = P0 (1 +ν ) ′ ′ V 其中：ν = K n
Pn-规划期城市人口规模； P0-基准期城市人口规模； n-规划期； ν′-规划期内的人口增长 平均速度。
预测步骤
1、收集至少连续5年内的人口和GDP 数据，并确定其平均增长速度； 2、根据人口和经济平均增长速度，确定K值； 3、确定规划期内的经济增长平均速度，得到规划期内的人口增长平均 速度； 4、按上述公司将值代入，预测城市人口规模。
4、劳动力需求法
基本原理
E × Y K0 Pn = P0 × 1 + L × K β n 关键是科学合理的确定Y、 、 、 关键是科学合理的确定 、β、 EL、 K0 / Kn ！
Pn-规划末期人口规模； P0-规划基年人口规模； n-规划年限； EL-劳动贡献率； Y-经济增长率； β-劳动力产出弹性系数； K0-规划基年劳动力系数； Kn-规划末期劳动力系数。
关键是科学合理的确定a、带眷比！ 关键是科学合理的确定 、带眷比！
人口预测模型 (2)
人口预测模型引言人口预测是社会经济规划和发展的重要因素之一。
了解和预测人口的变化趋势对于制定战略、决策政策和规划城市发展至关重要。
传统的人口预测方法可以基于历史数据和统计模型来进行，但随着数据科学和机器学习的发展，人口预测模型已经变得更加准确和可靠。
人口预测模型简介人口预测模型是一种使用统计学和机器学习等方法来预测人口变化的模型。
它可以通过分析历史数据和当前的人口特征来预测未来的人口趋势。
人口预测模型可以帮助政府、城市规划者和经济学家等决策者做出更准确的人口规划和发展决策。
常用的人口预测模型方法线性回归模型线性回归模型是一种常见的人口预测模型方法。
它基于历史数据，通过建立一个线性方程来描述人口变化的趋势。
线性回归模型可以通过拟合历史数据来预测未来的人口变化。
时间序列模型时间序列模型是一种常用的人口预测模型方法，它基于时间变量和历史数据来预测未来的人口变化情况。
时间序列模型可以考虑人口的季节性、趋势性和周期性等因素，从而提高预测的准确性。
基于机器学习的人口预测模型随着机器学习的发展，越来越多的人口预测模型开始采用机器学习算法来进行预测。
基于机器学习的人口预测模型可以通过学习历史数据和自动调整模型参数来进行预测，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
人口预测模型的应用城市发展规划人口预测模型可以帮助城市规划者制定更科学和有效的城市发展规划。
通过预测人口变化的趋势，城市规划者可以合理安排城市的建设和改造，提前做好基础设施建设和公共服务的规划，从而更好地满足人口增长的需求。
经济发展决策人口预测模型可以为经济发展决策提供有力的参考依据。
通过预测人口的变化，决策者可以制定更精确的经济发展政策和战略，合理安排资源配置，促进经济的健康发展。
社会政策制定人口预测模型可以帮助政府制定更合理和有效的社会政策。
通过对人口变化的预测，政府可以及时调整社会福利、教育、医疗等社会政策，提前做好相关准备，更好地满足人口的需求。
结论人口预测模型是一种重要的工具，可以帮助政府、城市规划者和决策者做出更准确和科学的决策。
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。
城市规划中人口预测
4、劳动力需求法
实例
已知某城市2003年，城市人口64.23万人，国内生产总值669348 万元。经济增长率Y综合考虑在人口预算经济增长率中近期取10%，远期 取7%，劳动力弹性系数取建议值0.7，；劳动贡献率近期预测为10%， 远期预测为20%，根据人口普查的年龄结构推测K0 / Kn 在近期取1.10， 远期取1.00。
8、城市等级—规模法
实例
已知某城市都市圈包含了7个城市，2001年都市圈各个城市的人口规 模如下表。
城市A 城市B 城市C 城市D 城市E 城市F 城市G
人口 209 134 63
48
37
35
22
规模
位序 1
2
3
4
5
6
7
预计2020年城市A的人口规模为430万人，预测2020年城市F的人口规 模？
V-农村转移劳动力带眷系数； F-农业劳动力人口占农村总人口比例； P1-城市周围现状农村总人口；
2、确定其他参数（k、m、Z、V、f、b）；m-城市周围农村人口的自然增长率；
s-农村耕地面积；
3、将值带入上述公式计算即可。
b-每个劳动力额定担负的耕地面积；
n-规划年限。
3、剩余劳动力转移法
实例
预测步骤
1、收集至少连续5年内的人口和GDP
Pn-规划期城市人口规模； P0-基准期城市人口规模； n-规划期； ν′-规划期内的人口增长
平均速度。
ν′-规划期内的人口增长平均速 度；
V′-规划期内的经济增长平均速 度；
K-经济增长的人口弹性系数。
数据，并确定其平均增长速度；
2、根据人口和经济平均增长速度，确定K值；
城市规划编制过程中的采用办法
人口预测方法
均为 已知 数
口 预 测 通 常使 用 的 方 法
,
是 根 据现 死 亡率
。 、
解 联立方 程式
“ 二
,
求得
“
:
有 人 口 的年 龄
、 门 子 犷
性 别 构成
、
出生率
、
艺 X 互Y
一
E X 叉X Y
夕
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迁移 率
来 推测 未 来 人 口 发 展 趋 势 的 方 法
、
此
O
厄 乞 灭刃一 一灭 玄又 万丈
乏 乏
求出
,
a
、
b
、
c
求出
年人 可
。
、
后
,
即 可 建立 直 线 模型
预 测某
测 某 年人 口 总 数 型 即可
。
口
总数
,
将该 年年 次 X 的数 值代 入模型 即
只 有在 人 口 动 态 数 列 中
在采 用 直 线 模型 预 测 人 口 时 应 先 根 据 人
口
年人 口 增 长 量 之 差 )
图 近 似 抛物 线 时
采 用 最 小平
,
切 实控 制 人 口 的 增 长 一胎 化”
, ,
全 国 育龄 妇 女
方法 的
。
( 即历年 实际数 和相 应的趋 势值 差的平 方
,
尽快 实 现
争 取 在本 世 纪 末 把 人 口
和 为最 小)
列 出 二 元联 立 方 程 式
来 计算
自然 增 长 率 降 低到零
十二亿 以 内
。
把 全 国 人 口 总 数 控 制在
、
一
一
低中高方案预测人口
低中高方案预测人口引言人口预测是人口学研究的重要领域之一。
通过对历史人口数据的分析和统计，可以预测未来的人口数量和趋势。
人口预测在社会规划、经济发展和公共政策制定等方面具有重要的参考价值。
本文将介绍三种不同的方案：低、中、高方案。
低方案低方案是一种保守的人口预测方案。
它基于当前的人口增长趋势和预计的人口变化因素，预测未来的人口数量会保持较低的增长速度。
在低方案下，政府可以参考以下因素进行人口预测：•出生率：根据近年来的出生率趋势，预测未来的出生率将继续下降。
这可能是由于社会经济发展、计划生育政策和家庭结构的变化等因素所导致。
•死亡率：随着医疗技术的不断进步和生活水平的提高，预计未来的死亡率将继续下降。
这意味着人口的老龄化趋势将加强。
•移民：低方案假设未来的移民人口将保持稳定或下降，这是考虑到移民政策的变化和国际社会的种种因素。
根据以上因素，低方案预测未来的人口增长率将放缓。
政府可以根据这个预测来规划社会福利、医疗资源、教育投资等方面的政策。
中方案中方案是一种基于当前人口趋势和预计变化的中等人口预测方案。
与低方案相比，中方案考虑到一些可能对人口数量产生影响的因素。
在中方案下，政府可以考虑以下因素进行人口预测：•出生率：中方案预测，尽管出生率有可能继续下降，但有一定的稳定或回升的可能性。
这可能是由于改善的医疗条件、教育水平的提高、计划生育政策的调整等因素所导致。
•死亡率：与低方案类似，中方案假设未来的死亡率将继续下降，导致人口老龄化趋势加强。
•移民：中方案假设未来的移民人口将保持稳定或略微增加。
这可能是由于国际社会的变化和经济发展导致的。
中方案预测未来的人口增长速度将略有放缓，但仍然维持在一个相对稳定的水平。
政府可以在规划教育、就业、社会保障等方面的政策时参考这一预测结果。
高方案高方案是一种乐观的人口预测方案。
它基于一些可能对人口数量产生积极影响的因素。
高方案下，政府可以考虑以下因素进行人口预测：•出生率：高方案预测，未来的出生率可能会有所回升，甚至超过历史水平。
规划人口预测方法
规划人口预测方法
人口预测是基于现有的人口数据和一定的假设条件来预测未来人口数量和结构的变化。
以下是一些常见的人口预测方法：
1.基于趋势分析：根据历史人口数据的变化趋势，通过统计分析和数学模型来预测未来的人口走势。
2.基于复发方法：根据人口出生率、死亡率和迁移率等指标，结合历史数据和概率模型，来预测未来的人口变化。
3.基于整体模型：根据国民经济、社会发展和政策变化等因素，构建数学模型，通过模拟和推演预测未来的人口变化。
4.基于区域模型：考虑到不同地区的人口变化趋势可能存在差异，根据区域特定的经济、社会和环境因素，建立区域性的人口模型来预测未来的人口走势。
5.基于专家判断：借助专家的经验和知识，结合相关指标和数据，通过专家评估和判断来预测未来的人口情况。
需要注意的是，人口预测方法的选择取决于可用的数据、研究目的和预测的时间范围等因素。
同时，人口预测结果也受到多个外部因素的影响，如经济发展、社
会政策、自然灾害等。
因此，在进行人口预测时，需要综合考虑各种因素和不确定性，并持续更新和修正预测模型。
人口预测方法(常见三种)
规划城市人口发展规模的方法主要有三种:（1）劳动平衡法。
中国城市规划中经常采用的一种推算城市发展规模的计算方法。
用劳动平衡法计算城市发展规模,首先要根据国民经济发展的远景规划对城市提出的任务，确定城市的发展方向、性质和职能，然后根据城市的职能及远景发展规模，推算基本人口，服务人口，再按照被抚养人口参数推算被抚养人口，最后计算出城市总人口。
计算公式如下：规划期末城市人口发展规模＝{规划期末基本人口数／[1-（服务人口的％十被抚养人口的％）]}＝规划期末基本人口数／基本人口百分比（2）劳动比例法。
确定规划期末各物质生产部门的职工总数和劳动人口占总人口的比例，进而推算出城市的总人口。
运用这种方法，首先应将城市人口按其是否参加社会劳动，划分为就业人口和非就业人口两类。
然后再根据城市职工分类统计，将就业人口按行业分类，如工业企业、基本建设、交通邮电、农林水利、商业服务、城市公用事业、科教文卫（生）、财政金融、国家机关、人民团体等类。
前四类一般为物质生产部门的职工，后五类为非物质生产部门的职工。
其次再确定就业人口与全体人口的比例，以推算出规划期末城市总人口。
计算公式如下：规划期末城市总人口＝规划期末物质生产部门职工人数／规划期末物质生产部门职工占职工总数％*就业人口占总人口％＝规划期末物质生产部门职工人数／规划期末物质生产部门职工占总人口％（3）职工带眷系数法。
根据平均每个职工所带眷属数规划城市人口规模的方法。
这种方法多用于推算新建小城镇的人口规模。
它根据规划期内所确定的厂矿企业、对外交通运输等建设项目及其预定规模，确定物质生产部门职工人数，再从整个城镇着眼，根据生产与生活配套的要求与规定，确定物质生产部门职工与非物质生产部门职工的比例，推算规划期末职工总数，然后再根据单身职工，带眷职工与带眷系数，推算出城市总人口。
其公式如下：规划期末城镇人口发展规模＝（带眷职工*带眷系数）＋单身职工。
数学模型在人口预测中的应用
数学模型在人口预测中的应用人口是一个国家的重要组成部分，人口数量和结构对国家的社会经济和政治发展都有着至关重要的影响。
随着我国经济不断发展，人口结构和规模也在逐步发生变化，因此准确预测人口变化趋势对于决策者制定相应政策非常必要。
这时就需要运用数学模型对人口进行预测分析。
人口预测的常用方法常用的人口预测方法有生命表法、推移概率法、时间序列分析法等等。
其中，生命表法是最老、最简单且最常用的人口预测方法之一，它的核心思想是根据特定时期内人口的死亡率和出生率推算出未来人口的数量。
这种方法的精度较低，但在缺乏其他数据的情况下仍然具有一定的应用价值。
更为复杂和精确的方法则是推移概率法和时间序列分析法。
推移概率法是一种基于人口转移情况的方法。
它考虑到出生、死亡和迁移等因素，通过一定的数学公式或数值方法，推算每年(或每月)的出生、死亡和迁移人口数，从而预测未来人口变化的趋势。
这种方法可改变不同年龄层的不同转移概率，使预测结果更为准确，但是需要输入大量的历史数据，用公式计算较为复杂。
时间序列分析法则是一种更加动态的预测方法，其基本思路是利用历史人口数据建立数学模型，然后对模型进行拟合，最后得到未来人口数量的预测结果。
与推移概率法不同的是，时间序列分析法更加关注人口数据的变化规律和趋势，因此将过去的数据用来预测未来数据时，还需要对数据中的一些不稳定因素进行校正。
虽然这种方法比生命表法和推移概率法更复杂，但它所得出的预测结果更为准确，并且更能反映出人口变化的节律和趋势。
运用数学模型进行人口预测的优点运用数学模型进行人口预测的优点主要在于：(一)能够更加准确地预测人口趋势。
在运用数学模型的过程中，可以充分考虑历史数据、人口结构、政策变化以及经济发展等重要因素，从而得出更加准确的人口预测结果。
(二)可更加全面地分析人口变化的影响因素。
因为考虑到历史数据、人口结构、政策变化等诸多因素，数学模型可以更全面地分析人口变化的影响因素，从而为决策者制定相应的政策提供更为科学的依据。
人口数量及结构预测模型
人口数量及结构预测模型人口数量预测模型的关键是通过对过去的人口数量变化趋势进行分析和建模，找出相关的影响因素，并将其用来预测未来的人口数量。
常见的人口数量预测模型包括指数增长模型、线性增长模型、自回归移动平均模型等。
指数增长模型假设人口数量以指数形式增长，线性增长模型则假设人口数量以线性形式增长，自回归移动平均模型则利用时间序列的特征来进行预测。
人口结构预测模型则是通过对人口年龄、性别、教育程度等指标进行分析和建模，来预测未来的人口结构。
这些模型通常基于现有的人口统计数据和对人口变化的认识，结合经济、社会等因素进行预测。
其中常见的模型包括人口迁移模型、人口纵向演替模型等。
人口迁移模型基于人口迁移的统计规律来进行预测，人口纵向演替模型则基于对人口年龄变化的认识来进行预测。
人口数量及结构预测模型的构建需要依赖大量的数据和对人口变化规律的认识。
因此，建模者需要对各种数据进行收集、整理和分析，并结合研究结果和经验知识来构建模型。
此外，模型在应用过程中还需要不断地进行校准和验证，以提高预测的准确性和适用性。
人口数量及结构预测模型的应用广泛，可以用于国家、地区、城市等不同空间尺度的人口预测。
其应用领域包括人口政策的制定、社会保障的规划、经济发展的预测等。
例如，政府可以利用人口预测模型来规划基础设施建设、优化教育资源配置等；社会保险机构可以利用人口预测模型来评估养老保险的财政可持续性；企业可以利用人口预测模型来开展市场营销和产品创新等。
总之，人口数量及结构预测模型是一种重要的工具，可以帮助我们了解未来人口数量和结构的变化趋势，以支持决策和规划。
随着数据收集和分析技术的发展，这些模型将会越来越准确和全面，为社会发展提供更多有价值的信息和指导。
常用方法预测城市人口规模的原理和实例(4章人口预测)
Pn
642331 1
0.1 0.1 0.7
1.10
万人
75.5万人
Pn
757532 1
0.1 0.2 0.7
1.00
万人
92.34万人
2010年城市人口规模75.75万人，2020年城市人口规模92.34万人！
城市A 城市B 城市C 城市D 城市E 城市F 城市G
人口 209 134 63
48
37
35
22
规模
位序 1
2
3
4
5
6
7
预计2020年城市A的人口规模为430万人，预测2020年城市F的人口规 模？
P7
P1 R
430 6
71.7万人
预测城市F在2020年的城市人口规模为71.7万人！
9、帕克曼定律
2、确定其他参数（k、m、Z、V、f、b）；m-城市周围农村人口的自然增长率；
s-农村耕地面积；
3、将值带入上述公式计算即可。
b-每个劳动力额定担负的耕地面积；
n-规划年限。
3、剩余劳动力转移法
实例
已知某城市2000年的城镇人口P0为142.52万人，人口增长率k为 5‰，农村人口P1为411.06万人，人口增长率m为4‰，综合考虑规划末 期农业人口的劳动力比例f为60%，规划末期综合考虑其农村耕地总面积 s为533333公顷，人均负担耕地b为0.5公顷，预计2020年农村剩余劳 动力转移比例Z为40%，其带眷系数为2.5,预测该城市2020年的人口规 模。
4、劳动力需求法
实例
城市人口预测方法
城市人口预测方法人口预测是指以人口现状为基础，对未来人口的发展趋势提出合理的控制要求和假定条件，即参数条件来获得对未来人口数据提出预报的技术或方法。
城市人口预测是城市总体规划的首要工作，它既是城市规划的目标，又是确定总体规划中的具体技术指标与城市合理布局的前提和依据，因此合理预测城市人口对城市的总体规划和城市的可持续发展有着十分重要的意义。
1、含义城市人口预测（urban population forecast）是对未来一定时期内城市人口数量和人口构成的发展趋势所进行的测算。
2、传统人口预测方法传统的人口预测方法包括平均增长率法、带眷系数法、剩余劳动力转化法和劳动平衡法等。
1）平均增长率法在城市进行总体规划时，对人口规模预测的常见方法之一为平均增长率法，计算时应分析近年来人口的变化情况，确定每年的人口增长率。
人口规模预测公式为：P = P0 (1 + K1 + K2)n。
式中，P为规划期末城市人口规模，P0 为城市现状人口规模，K1 为城市年平均自然增长率，K2 为城市年平均机械增长率，n 为规划年限。
这种方法适合初步经济发展稳定的城市，人口增长会逐步增加，人口增长率变化不大。
但是随着人口基数的增大，人口结构逐步趋于老龄化，人口增长的速度将会越来越慢，不可能都以平均的速度增长。
若要考虑到未来社会经济发展等因素对人口变动的影响，则可按预见的趋势改变人口增长率进行测算。
该方法具有普遍的适用性，但它对人口增长率的精度要求较高。
2）带眷系数法带眷系数法是根据新建工业项目的职工数及带眷情况计算的。
当建设项目已经落实，规划期内人口机械增长稳定的情况下，宜按带眷系数法计算人口发展规模。
计算时应分析从业人员的来源、婚育、落户等状况以及城镇的生活环境和建设条件等因素，确定增加的从业人员及其带眷系数。
具体预测公式为：P =P1 (1 + a) + P2 + P3。
式中，P为规划期末城镇人口规模，P1 为带眷职工人数，a 为带眷系数，P2 为单身职工人数，P3 为规划期末城镇其他人口数。
人口预测方法
4、灰色GM（1，1）预测模型
灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的 系统进行预测的方法,它的特点是所需信息量少,不仅能够将 无序离散的原始序列转化为有序序列,而且预测精度高,能够 保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。
第一步:对原始数据进行变换处理
灰色GM（1，1）预测模型 第二步:对原始数据列进行累加处理
双河镇人口
1.0000
地
二产产值
0.9782
0.9998
1.0000
三产产值
0.9769
0.9979
0.9966
三产产值 1.0000
1、综合增长率预测模型
P np0(1r1r2)n
P0 为基期人口数;
Pn 为预测年份人口数；
n 为预测年份距基期的年数；
r1 为预测期内的年平均人口自然增长率； r2 为预测期内的年平均人口机械增长率；
12.8 12.5-13.0
The End
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（3）人口规模预测方法
综合增长率法 一元线性回归模型 指数函数预测模型 多元回归预测模型 灰色GM（1，1）模型
·······
以双河镇为例——城镇规模发展条件分析
2008年，呼包鄂三市经济总量达到亿元，比上年增长 18.9%，增速快于全区平均水平个百分点。三市经济总量 占全区各盟市比重达53.7% ； 《呼包鄂区域经济十一五发展规划》中“两轴——多点” 的产业空间结构，托克托县位于其“沿黄河发展轴”；
P np0(1r1)np
综合增长率预测模型
近期： 2008—2010年，工业园区以及其他重点项目的建设，双河镇作为
二、三产业和城镇人口的集聚地，必然吸引大量本旗农业剩余劳动力 以及部分外来人口进入。近期内，机械增长必然成为人口增长的主要 来源。增长速度应比之前有较大幅度提高，约25‰； 中期：
常用方法预测城市人口规模的原理及实例(4章人口预测)
1991-2000年的GDP的年均增长率： V ′ 1 0 1991-2000年的人口年均增长率：
ν
′
950 163
1 9 .2 8 % 0 .6 5 %
10
562 527
7、经济弹性系数法
实例
经济增长的人口弹性系数： K =
1 9 .2 8 0 .6 5 2 9 .6 6
根据该城市国门经济发展 规划推算该城市2001-2020 年的经济增长平均速度为10%， ′ V 10% ′ 所以同期人口增长平均速度为：ν 0 .4 4 % K 2 2 .6 6 所以该城市的人口规模为：
P末 4 0 0 0 1 2 .5 6 0 0 0 2 0 0 0 人 2 2 0 0 0人
工业新镇规划末期人口规模22000人！
3、剩余劳动力转移法
适应范围
具有剩余劳动力的小城镇人口规模。
基本原理
n n Pn P0 1 k Z V f P1 1 m s / b
关键是科学合理的确定a、带眷比！
预测步骤
1、根据职工需求P1、P2及P3; 2、确定带眷系数； 3、将值带入上述公式计算即可。
Pn-规划末期人口规模； P1-带眷职工人数； a-带眷系数； P1-单身职工人数； P1-城市其他人口数。
2、带眷系数法
实例
城市人口预测方法
城市人口预测方法人口预测就是指以人口现状为基础,对未来人口的发展趋势提出合理的控制要求与假定条件,即参数条件来获得对未来人口数据提出预报的技术或方法。
城市人口预测就是城市总体规划的首要工作,它既就是城市规划的目标,又就是确定总体规划中的具体技术指标与城市合理布局的前提与依据,因此合理预测城市人口对城市的总体规划与城市的可持续发展有着十分重要的意义。
1、含义城市人口预测(urban population forecast)就是对未来一定时期内城市人口数量与人口构成的发展趋势所进行的测算。
2、传统人口预测方法传统的人口预测方法包括平均增长率法、带眷系数法、剩余劳动力转化法与劳动平衡法等。
1)平均增长率法在城市进行总体规划时,对人口规模预测的常见方法之一为平均增长率法,计算时应分析近年来人口的变化情况,确定每年的人口增长率。
人口规模预测公式为: P = P0 (1 + K1 + K2)n。
式中, P为规划期末城市人口规模, P0 为城市现状人口规模, K1 为城市年平均自然增长率, K2 为城市年平均机械增长率, n 为规划年限。
这种方法适合初步经济发展稳定的城市,人口增长会逐步增加,人口增长率变化不大。
但就是随着人口基数的增大,人口结构逐步趋于老龄化,人口增长的速度将会越来越慢,不可能都以平均的速度增长。
若要考虑到未来社会经济发展等因素对人口变动的影响,则可按预见的趋势改变人口增长率进行测算。
该方法具有普遍的适用性,但它对人口增长率的精度要求较高。
2)带眷系数法带眷系数法就是根据新建工业项目的职工数及带眷情况计算的。
当建设项目已经落实,规划期内人口机械增长稳定的情况下,宜按带眷系数法计算人口发展规模。
计算时应分析从业人员的来源、婚育、落户等状况以及城镇的生活环境与建设条件等因素,确定增加的从业人员及其带眷系数。
具体预测公式为: P =P1 (1 + a) + P2 + P3。
式中, P为规划期末城镇人口规模,P1 为带眷职工人数,a 为带眷系数, P2 为单身职工人数, P3 为规划期末城镇其她人口数。
人口规模预测方法
人口规模预测方法人口规模预测是指通过对一定时期内的历史人口数据和相关因素的分析与研究，来预测未来一段时间内的人口规模变化趋势。
人口预测对于国家和地区的发展战略、社会经济发展规划以及公共政策的制定都有重要参考价值。
本文将介绍几种常见的人口规模预测方法。
一、趋势法趋势法适用于人口增长较为稳定的地区。
其基本原理是通过对历史人口数据进行统计分析，找出人口规模的增长趋势，并按照趋势来预测未来的人口规模。
常用的趋势法包括线性趋势法、指数趋势法和复合增长率法。
1.线性趋势法线性趋势法是通过线性回归分析，找到历史人口数据的最佳拟合直线，从而预测未来人口规模。
在实际操作中，可以使用Excel等软件进行线性回归计算，然后使用回归方程来预测未来人口规模。
2.指数趋势法指数趋势法是将人口增长的指数曲线与历史数据进行拟合，利用指数增长的特点来预测未来人口规模。
在实践中，可以使用Excel的趋势函数或通过对数变换来进行指数趋势分析。
3.复合增长率法复合增长率法是基于历史人口数据的增长率不断变化的特点，通过分析变化率的长期平均值来预测未来的人口规模。
复合增长率法在计算上相对简单，但对数据的选择和处理比较严格。
二、发展模型法发展模型法具有较强的理论基础，适用于有明显变化特征的地区。
该方法认为人口增长受到诸多因素的综合影响，如经济发展水平、社会政策、教育水平等，因此需要建立适合地区特点的人口发展模型来进行预测。
常用的发展模型包括人口的经济增长模型、Migration Balance模型等。
1.人口的经济增长模型人口的经济增长模型假设人口与经济增长之间存在着一定的关联性。
这种模型通常将人口增长看作是劳动力的增加，而劳动力又是经济发展的主要推动力之一、通过分析人口、劳动力和经济发展指标的关系，可以建立人口的经济增长模型，从而预测未来的人口规模。
2. Migration Balance模型Migration Balance模型是通过分析人口流动（包括迁入和迁出）的特点，建立人口流动的数学模型，从而预测未来的人口规模。
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双河镇人口
1.0000
地区生产总值
0.9785
1.0000
二产产值
0.9782
0.9998
1.0000
三产产值
0.9769
0.9979
0.9966
三产产值 1.0000
--—城市总体规划
1、综合增长率预测模型
P np0(1r1r2)n
P0 为基期人口数;
Pn 为预测年份人口数；
n 为预测年份距基期的年数；
第六步：检验 平均相对误差为2.5‰ 第七步：利用模型预测
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 2010年人口规模为8.7万人； 2015年人口规模为10.0万人； 2020年人口规模为11.27万人。
--—城市总体规划
各预测模型精度分析
一元线性回归模型由于设定未来人口增长与现在相同，没 有考虑经济发展以及城市化进程对中心城镇的影响，预测值偏 小； 指数函数模型可以考虑到未来人口增长趋势加快的可能性， 远期预测值较高； 综合增长率法综合考虑各影响因素对人口机械增长对城镇 发展的影响，增长率可以分阶段取值，灵活性较好； 灰色系统GM（1，1）模型对于近期预测精度较高。
（2）小城镇历年人口变动
集镇人口的机械增长主要来源于发展工副业和公共服务事业吸收 劳动力以及迁村并点引起人数增减等两个方面。对于资源、地理、建 设条件较优越、经济发展快的城镇，可能接纳外地人员进入本地区； 对于靠近城镇或工矿区，耕地较少，经济较落后的小城镇，可能有部 分进入城市或转至外地。
--—城市总体规划
小城镇经济及人口规模 预测方法
--—城市总体规划
（1）小城镇人口的调查与分析
调查收集人口现状和历年人口变化情况，以及各部门的发展计 划和农业剩余劳动力的转移等引起的人口机械变动情况，分析其中 规律，进行预测。 集镇人口的分类： 常住人口：长期居住在集镇内的居民，村民，集体（单身职工、寄宿 学生等）3种户籍形态的人口。 通勤人口：指劳动、学习在镇内，而户籍和居住在镇外，定时进出集 镇的职工和学生。 临时人口：出差、探亲、旅游、赶集等临时参与集镇生活的人员
--—城市总体规划
（2）小城镇历年人口变动
小城镇人口增长来源于两个方面，一个是自然增长，一个是 机械增长。二者之和便是小城镇人口的增长数值。
出生率=(年内出生人数/年内平均人口数)×100% 死亡率=(年内死亡人数/年内平均人口数)×100%
--—城市总体规划
（2）小城镇历年人口变动
--—城市总体规划
双河镇规模发展条件分析
双河镇作为托克托县的地区中心，作为全县经济发展的“增长 极”，具有优先发展性。在整个地区城市化初期，各种资源、人口、 资金、技术、信息存在向这一点集聚的特征，“集中型”城市化在 未来一段时间内占主导地位。
表1 双河镇区人口与县域经济发展相关系数表
双河镇人口 地区生产总值 二产产值
r1 为预测期内的年平均人口自然增长率； r2 为预测期内的年平均人口机械增长率；
P np0(1r1)np
--—城市总体规划
综合增长率预测模型
近期： 2008—2010年，工业园区以及其他重点项目的建设，双河镇作为
二、三产业和城镇人口的集聚地，必然吸引大量本旗农业剩余劳动力 以及部分外来人口进入。近期内，机械增长必然成为人口增长的主要 来源。增长速度应比之前有较大幅度提高，约25‰； 中期：
前期较慢，中后期逐渐提高—城市总体规划
指数函数预测模型
2010年人口规模为8.6万人； 2015年人口规模为10.5万人； 2020年人口规模为12.6万人。
--—城市总体规划
4、灰色GM（1，1）预测模型 灰色预测法是一种对既含有已知信息又含有不确定因素的 系统进行预测的方法,它的特点是所需信息量少,不仅能够将 无序离散的原始序列转化为有序序列,而且预测精度高,能够 保持原系统的特征,较好地反映系统的实际情况。 第一步:对原始数据进行变换处理
2011——2015年，地区经济进入高速发展时期，吸引大量外来人 口进入双河镇从事工业生产以及服务业，城镇人口的机械增长速度在 这时期达到最快，约35‰； 远期：
2016——2020年，随着城镇经济发展建设进入相对稳定增长阶段， 农村剩余劳动力逐渐转移完毕，城镇化的发展速度减缓，双河镇人口 的机械增长率有所回落，约15‰左右。
（3）人口规模预测方法
综合增长率法 一元线性回归模型 指数函数预测模型 多元回归预测模型 灰色GM（1，1）模型
·······
--—城市总体规划
以双河镇为例——城镇规模发展条件分析
2008年，呼包鄂三市经济总量达到4679.37亿元，比 上年增长18.9%，增速快于全区平均水平1.7个百分点。 三市经济总量占全区各盟市比重达53.7% ； 《呼包鄂区域经济十一五发展规划》中“两轴——多点” 的产业空间结构，托克托县位于其-“-—沿城黄市河总发体展规划轴”；
a为常数，是回归直线的截距；b为回归系数，是回归直线的斜率； t为自变量，即时间序列；P为因变量，即人口数量。
--—城市总体规划
一元线性回归模型预测
2010年，人口规模为8.3万人； 2015年，人口规模为9.1万人； 2020年，人口规模为10.0万人。
--—城市总体规划
3、指数函数预测模型 指数函数模型根据其本身特征适用于人口增长速度
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第二步:对原始数据列进行累加处理
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第三步:构造累加矩阵B和常数项向量Yn
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第四步：用最小二乘法求解灰参数
--—城市总体规划
灰色GM（1，1）预测模型 第五步：建立模型
规划期间，自然增长率持续控制在10‰以内。 --—城市总体规划
综合增长率预测模型
2010年，托克托县双河镇人口为8.6万人； 2015年，托克托县双河镇人口为10.8万人； 2020年，托克托县双河镇人口为12.8万人。
--—城市总体规划
2、一元线性回归模型预测
一元线性回归模型预测是统计学中回归分析结合预测理论的一种 方法，首先确定两个经济变量之间是否存在线性相关关系，然后用 最小平方法求出回归模型并进行预测，最后计算标准误差以确定回 归模型的可靠程度。