人口预测基本方法
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。
人口预测基本方法
Ⅰ.General Condition of Population Projection
1. Population projection of previous 30 years 2. Role of population projection ⑴ One important source to draw up program of development of population and social-economics
Years
2001-2005 2006-2010 2011-2015
Annual growth rate （%） Level Ⅰ
4.13 2.52 2.10
Percentage point of annual growth Level Ⅰ
1.4 0.9 0.8
Level Ⅱ
4.13 2.65 2.63
Low Urban 1.22 1.20 1.18 1.16 1.13 1.11 1.10 1.10 1.10 1.10 Rural 2.09 2.10 2.02 1.93 1.83 1.74 1.70 1.70 1.70 1.70 Total 1.66 1.66 1.68 1.72 1.75 1.79 1.80 1.80 1.80 1.80
⑵ Base of evaluation of population
statistics
One example: Under enumeration of youth and young adults – Comparison of sampling survey and evaluation
Evaluationfemale, male
Surveyfemale, male
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。
人口预测方法比较研究
人口预测方法比较研究随着全球人口的不断增长，人口预测成为了一个备受的话题。
准确的人口预测对于社会规划、经济发展和政策制定都具有重要意义。
本文将采用比较研究的方法，对常用的人口预测方法进行评估和分析，旨在为相关领域的研究和实践提供有益的参考。
人口预测的方法多种多样，其中常见的有以下四种：简单外推法、时间序列分析法、概率模型法和机器学习方法。
这些方法在不同的预测场景和需求下各有优劣。
简单外推法是最基本的人口预测方法，其基本原理是根据历史人口数据，采用线性或非线性模型进行外推。
简单外推法的优点是简单易行，适用于短期预测。
然而，该方法忽略了人口变化的复杂性和不确定性，因此在长期预测或复杂情景下的表现不佳。
时间序列分析法是一种基于时间序列数据的预测方法，其基本思想是利用时间序列数据的自相关性和季节性等进行预测。
在人口预测中，时间序列分析法可以考虑人口发展的趋势和周期性变化。
然而，该方法对数据质量和预处理要求较高，且在人口结构变化较大或未来政策影响不确定的情况下，预测结果可能不准确。
概率模型法是一种基于概率论的人口预测方法，其基本思想是建立人口变化的概率模型，并利用历史数据进行参数估计。
概率模型法能够考虑各种不确定因素对人口预测的影响，并提供置信区间。
然而，该方法需要大量的历史数据，且计算复杂度较高，对数据质量和算法要求较高。
机器学习方法是一种基于人工智能的人口预测方法，其基本思想是利用机器学习算法对历史数据进行学习，并建立预测模型。
机器学习方法具有强大的自适应能力和非线性拟合能力，可以处理复杂的和非线性的人口变化趋势。
然而，该方法需要大量的历史数据和计算资源，且对算法的选择和参数调整具有较高的要求。
比较这四种方法可以得到，每种方法都有其优点和局限性，适用于不同的预测场景和需求。
简单外推法适用于短期和简单情境下的预测，时间序列分析法适用于具有时间相关性的数据预测，概率模型法考虑了不确定性和置信区间，适用于长期和复杂情景下的预测，而机器学习方法则适用于处理复杂和非线性趋势的数据预测。
预测10年后人口数量的多元回归模型
预测10年后人口数量的多元回归模型人口预测模型1.人口预测需要考虑因素人口预测也就是某区域某段时间内的人数的预测。
往大的方面通常需要考虑“生”、“死”、“迁”。
往小的方面通常需要考虑“年龄段”，再细究可能要考虑更多因素，需要具体问题具体分析。
2.人口预测方法人口预测方法主要有四大类：推算法、队列法、线性回归法、非线性模拟法。
2.1推算法这类方法可以对人口变动的基本趋势进行判断，但对于比较复杂的情况无法进行准确的预测。
2.2队列法队列法：也称为要素预测法，主要是将未来人口数据看作一个随时间变化的队列，根据此建立一个离散的时间模型，主要是考虑人口年龄分布效应的一种预测方法。
常见的方法有：莱斯利矩阵模型（ L e s l i e Leslie Leslie 矩阵模型）、凯菲茨矩阵模型等。
这类方法可以对人口变动有较好的预测，也是现在比较常见的，但对于数据的要求比较高，需要分年龄人口数据、生育率、死亡率、迁移率等多方面的数据。
（需要根据自己的情况选择需要的数据）2.3线性回归法线性回归法：根据影响因素建立回归模型，进行线性回归预测，主要是在控制其他条件不变的情况下，考察因变量与自变量之间的关系。
常见的方法有：ARMA模型（时间序列模型）、多元回归模型等。
这类方法预测效果相较于队列法会差些，而且由于人口变动不是线性的，所以长期效果并不理想，适合短期的预测。
2.4非线性模拟法非线性模拟法：通过建立非线性模型来模拟人口数量在未来的变化，主要是解决变量之间无法建立线性模型，或者是变量之间的关系无法完全确定，或面临“小样本”、“贫信息”的情况。
常见的方法有：神经网络、灰色预测等。
这类方法适用于数据不完整，或者影响因素无法确定的情况，预测结果可能不会很理想，但有较好发展前景。
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。
常住人口城镇化率预测方法
常住人口城镇化率预测方法1. 看趋势预测法呀！就好像看股票走势一样，我们观察常住人口城镇化率过去的变化趋势，从而推测未来会怎么发展呢。
比如说，过去几年城镇化率一直在稳步上升，那是不是很有可能接下来也会继续向上呢？2. 经济发展关联预测法也很重要哎！城镇化率和经济发展可不是毫无关系的，就像牙齿和嘴唇一样紧密相连呀！比如一个地区经济快速发展，那城镇化率是不是也会跟着涨呀！比如深圳，经济那么厉害，城镇化率也很高啊！3. 政策影响预测法可不能忽视啊！政策就像是给城镇化这辆车加油或者刹车，哇塞！政府出台鼓励城镇化的政策，那城镇化率不就可能快速上升嘛。
像一些新城建设政策，不就推动了大量人口进入城镇嘛！4. 人口迁移分析预测法呢！人口的流动就像水流一样，哪里低就往哪里流呀！通过分析人口迁移的情况，不就能知道城镇化率会怎么变啦。
比如好多农村人都跑去城里打工然后定居了，城镇化率不就上来啦！5. 产业布局考虑预测法呀！产业就像磁铁，会吸引人口聚集呢。
如果一个地方大力发展某些产业，那肯定会吸引很多人过去呀，城镇化率不也就随之变化啦！比如发展高科技产业园区，好多人都跑过去啦！6. 基础设施评估预测法也很关键哦！基础设施好的地方不就像块大磁铁一样吸引人嘛！如果一个城镇各种设施都很棒，那大家不就都愿意去啦，城镇化率能不高嘛！比如交通便利、学校医院都好的地方！7. 社会心理因素分析预测法呢！人们的想法和心态也会影响城镇化呢！就好像有些人就是喜欢大城市的热闹，那他们就会去呀，城镇化率也就变啦。
好多年轻人不就向往城市的繁华嘛！8. 比较借鉴预测法也挺有用的呢！我们可以看看其他国家或地区的城镇化过程呀，从他们的经验里吸取教训和灵感呢。
别的地方城镇化率是怎么变化的，我们也能参考参考嘛，也许会有新发现哟！我的观点结论就是：这些方法都各有各的用处，综合运用起来，就能更好地对常住人口城镇化率进行预测啦！。
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
城市人口规模预测的方法
1、综合平衡法：适用于基本人口(或生产性劳动人口)的规模难以确定的城市，需要有历年来城市人口自然增长和机械增长方面的调查资料。
2、时间序列法：这种方法要求城市人口要有较长的时间序列统计数据，而且人口数据没有大的起伏。
适用于相对封闭、历史长、影响发展因素缓和的城市。
3、相关分析法(间接推算法)：适用于影响因素的个数及作用大小较为确定的城市，如工矿城市、海港城市。
4、区位法：该方法适用于城镇体系发育比较完善、等级系列比较完整、接近克里斯泰勒中心地理论模式地区的城市。
5、职工带眷系数法：适用于新建的工矿小城镇。
广州陶粒厂广东陶粒厂 编辑:ejdnchh。
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。
常用方法预测城市人口规模的原理及实例
常用方法预测城市人口规模的原理及实例方法一：线性回归模型常用方法之一是线性回归模型。
线性回归模型基于统计学原理，通过分析城市人口规模与其它相关因素的关系来预测城市人口规模。
线性回归模型的基本原理是假设人口规模与一些自变量（如城市面积、GDP、人口密度等）之间存在线性关系，然后通过拟合这些自变量的数值来预测人口规模。
例如，我们可以收集一组城市的数据，包括城市的面积、GDP、人口密度等自变量，以及对应的城市人口规模。
然后，我们可以使用线性回归模型来拟合这些数据，并得到一个线性方程，例如：人口规模=a*面积+b*GDP+c*人口密度。
最后，我们可以使用这个线性方程来预测其他城市的人口规模。
方法二：人口增长模型另一种常用方法是人口增长模型，这些模型基于城市人口增长的趋势和模式来预测城市人口规模。
人口增长模型可以分为几种类型，例如指数增长模型、递减增长模型、饱和增长模型等。
以指数增长模型为例，这种模型假设城市的人口增长速度与当前的人口规模呈正比。
根据这个假设，我们可以使用历史数据来预测未来的人口规模。
例如，如果一个城市的人口规模在过去几年里呈指数增长，我们可以使用这个增长趋势来预测未来的人口规模。
方法三：地理信息系统（GIS）另一个常用方法是使用地理信息系统（GIS）来预测城市人口规模。
GIS是一种将地理数据和空间分析技术相结合的工具，可以帮助我们分析城市的空间分布和人口规模。
使用GIS方法预测城市人口规模的一种实例是基于空间插值技术。
这种方法通过收集已知地理位置和人口规模的点数据，然后使用插值算法来推断其他地区的人口规模。
插值算法可以基于点数据的空间分布规律来推测未知地区的人口规模。
例如，我们可以使用GIS收集一组城市的地理位置和人口规模的数据。
然后，我们可以使用空间插值技术来推断未知地区的人口规模，例如使用反距离加权法或克里金插值法来预测其他地区的人口规模。
综上所述，常用方法预测城市人口规模的原理可以是基于线性回归模型、人口增长模型或地理信息系统等。
人口规模预测简介
人口规模预测方法根据预测学一般分类方法，本文将人口规模预测方法划分为时间预测分析、因果预测分析和定性预测分析三类。
一、时间预测分析法从人口增长与时间变化的关系中找出两者的规律，建立数学公式来进行推算。
这种方法要求城市人口要有较长的时间序列统计数据，而且人口数据没有大的起伏。
这种方法适用于相对封闭、历史长、影响发展因素缓和的城市。
1、回归模型通过选用某种适当的曲线或直线函数，拟合城市人口过去的发展变化，建立回归模型，预测城市人口未来的变化趋势。
如（1）直线模型法，（2）二次曲线模型法，（3）Logist曲线模型法。
评价：回归预测方法计算简单，便于使用，结论也有相当的可信度。
目前在规划中广泛应用。
但不足之处是假定人口变动模式始终比较稳定，而未来城市人口发展未必能满足这一前提。
2、综合增长率法将城镇发展分成若干个阶段，根据不同阶段以及对人口发展影响因素的变化，分别确定增长率，逐段向前递推预测。
综合增长率的确定考虑人口增长的历史情况以及未来人口发展的政策性因素。
城镇总人口=基年人口数*（1+综合增长率）年数评价：综合增长率法定性与定量分析相结合，关注影响人口发展的主要因素，计算简单，但不如回归分析方法严密，目前在规划中广泛应用。
二、因果预测分析法在人口预测时，考虑经济和社会等相关因素对人口的影响。
1、社会经济单因素相关分析法根据经济发展促进城市发展的基本原理进行城市化水平预测。
在经济发展及人口和生产力布局政策比较稳定的前提下，经济发展水平和城市人口呈高度相关性。
一般可以选用GDP、人均GDP、投资总量或者财政收入等经济指标与城市人口进行曲线拟合。
尽可能收集比较长时期内历史数据，选择合适的曲线，如一元回归、二元回归、多元回归模型等，然后用历史数据对已经建立的数学模型进行修正。
2、劳动力需求法分析城镇人口增长与经济增长速度和劳动生产率之间的关系。
首先，根据国民经济发展目标、结构以及劳动生产率计算三次产业结构的就业岗位。
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SR0 (t ) L(0) / I (0)
P0 (t ) SR0 (t ) B(t )
按男女婴儿留存率计算
t 年出生人数 （分男女）
Cohort-component Method
3、Projection of population of all ages (各年龄人口预测)
Low Urban 1.22 1.20 1.18 1.16 1.13 1.11 1.10 1.10 1.10 1.10 Rural 2.09 2.10 2.02 1.93 1.83 1.74 1.70 1.70 1.70 1.70 Total 1.66 1.66 1.68 1.72 1.75 1.79 1.80 1.80 1.80 1.80
⑴Urban population by age-sex, 2000 ⑵Urban survival rate by age-sex or model life table, 2001-2050 ⑶Urban age-specific fertility rate, 2001-2050 ⑷Net migration rate by urban-rural, 2001-2050 ⑸Net migration rate by province, 2001-2050 International migration may ignore in national population projection.
⑶ Migration
Assumption of migration from rural to urban
migration rate by age
0.04 0.03 0.02 0.01 0.00
0 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 56 60 64 68 72 76 80
Medium Urban 1.22 1.20 1.26 1.33 1.40 1.48 1.50 1.50 1.50 1.50 Rural 2.09 2.11 2.10 2.10 2.10 2.10 2.10 2.10 2.10 2.10 Total 1.66 1.66 1.74 1.84 1.95 2.06 2.10 2.10 2.10 2.10
5. Scenario of projection
⑴ Life expectancy at birth
Comparison of Life Expectancy at Birth of National Population with Different Scenario: 2001-2050
Years 2000 2005 Low Total 71.4 73.0 Male 69.6 70.8 Female 73.3 75.3 Total 71.4 73.0 Medium Male 69.6 70.8 Female 73.3 75.3 Total 71.4 73.0 High Male 69.6 70.8 Female 73.3 75.3
male female
84 88
92 96
age
100
4. Time range
Short term: 10 years less Mid-term: 10-20 years Long term:• 20 years above
Population projection of China involves in short，medium and long term
Rural age-sex of year T
T=T+1
Urban pattern of death
Urban pattern of birth
Urban age structure
Urban deaths
Urban births
Urban-rural age of year T+1
Cohort-component Method
0.7
0.6 0.6 0.5 0.5 0.5 0.4
0.9
0.8 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5
Integrated Scenario (example)
6 Integrated Scenario of Population Projection with Life Expectancy at Birth of Mid-level, 2030
Years
2001-2005 2006-2010 2011-2015
Annual growth rate （%） Level Ⅰ
4.13 2.52 2.10
Percentage point of annual growth Level Ⅰ
1.4 0.9 0.8
Level Ⅱ
4.13 2.65 2.63
72.4
74.0 75.5 77.1 78.3 79.4 80.5 81.5 82.5
76.8
78.2 79.6 80.9 82.2 83.4 84.6 85.6 86.6
⑵ TFR by urban-rural
TFR by Urban-Rural with Different Scenario: 2001-2050
sex(t )
出生婴儿性别比
Cohort-component Method
2、0 year old population prediction ( 0岁人口预测)
P0 (t )
SR0 (t )
t 年0岁人口，分男女性别 t 年出生婴儿留存率（0岁留存率）
L(0) 生命表中0岁的平均生存人数，分男女性别
POPULATION PROJECTION OF CHINA
Feng Nailin Department of Population & Employment Statistics National Bureau of Statistics of China
Population Projection of China General Condition of Population Projection Method of Projection Results of Projection
Years Total 2001-2005 2006-2010 2011-2015 2016-2020 2021-2025 2026-2030 2031-2035 2036-2040 2041-2045 2046-2050 1.66 1.65 1.60 1.54 1.48 1.42 1.40 1.40 1f Population Projection
1. Population projection of previous 30 years 2. Role of population projection ⑴ One important source to draw up program of development of population and social-economics
2010
2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050
73.8
74.7 75.4 76.2 77.0 77.6 78.3 78.9 79.4
71.8
72.8 73.6 74.4 75.2 75.8 76.4 77.0 77.6
76.0
76.7 77.4 78.1 78.7 79.4 80.1 80.8 81.5
⑵ Base of evaluation of population
statistics
One example: Under enumeration of youth and young adults – Comparison of sampling survey and evaluation
Evaluationfemale, male
B (t ) ( Fi (t ) Fi (t 1)) 0.5 ATFRi (t )
ATFR i (t ) BTFR i (t ) TFR(t )
ATFRi (t )
BTFRi (t )
TFR(t )
i 15
49 i 15
1、Birth (出生人口预测) 49 population prediction
Level Ⅱ
1.4 1.0 1.0
2016-2020
2021-2025 2026-2030 2031-2035 2036-2040 2041-2045 2046-2050
1.67
1.32 1.08 0.88 0.68 0.44 0.21
2.02
1.56 1.24 0.99 0.74 0.48 0.23
1. Basic steps (example: chart of projection of urban-rural population)
Estimation of age, death, birth and migration
T=T+1
Urban age-sex of year T
Migration pattern: R to U
P (t 1) P (t ) Pi1 (t ) SRi1 (t ) Q(t 1)
1 1 0 i i
2
100
P (t 1) P (t ) Pi (t ) SR (t ) Pi 2 (t ) QRi2 (t )
2 2 0 i 1 2 i i 0
Surveyfemale, male
Ⅱ. Method of Projection
Cohort-component Method : Produce projection of age structure 1. Basic steps 2. Base data 3. Assumptions about births, deaths and migration 4. Time Range 5. Scenario of projection