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多维家庭人口预测方法创新与应用研究

作者：曾毅等著

出版社：科学出版社出版时间：2021-11-01

开本： 24cm 页数： 13,706页

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多维家庭人口预测方法创新与应用研究版权信息

ISBN：9787508858777
条形码：9787508858777 ; 978-7-5088-5877-7
装帧：平脊精装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
社会科学
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多维家庭人口预测方法创新与应用研究内容简介

本书共分为四篇。**篇介绍方法创新、所需数据及其估算、精度评估、小区域家庭户和居住安排预测以及退休金缺口率预测的简易方法等。第二篇介绍在中国的应用, 包括全国和五大区域及分省城乡家庭户和居住安排预测、老年家庭结构及照料需求/成本预测和对策探讨、家庭人口和生育政策分析、延迟退休年龄对人力资本的影响、住房和家庭户能源需求及家庭金融预测等。第三篇介绍在美国全国、50个州、华盛顿特区和南加州六个县、奥地利、加拿大、巴西和伊朗的家庭人口预测及应用, 包括未来残障老人家庭照料需求/成本、老年宜居住房需求、家庭人口老化对未来碳排放和环境保护的影响、家用汽车需求预测分析等。第四篇介绍如何使用多维家庭人口预测ProFamy软件。

多维家庭人口预测方法创新与应用研究目录

目录篇家庭户与居住安排预测方法创新、所需数据和评估章绪论：家庭户与居住安排预测的重要意义和传统方法综述 3 1.1 引言 3 1.2 家庭和家庭户的定义 4 1.3 为何需要预测家庭户和居住安排？ 4 1.4 为什么家庭户预测需要用到人口事件发生/风险率？ 7 1.5 家庭户预测和模拟方法的简要综述 11 1.6 小结：关于家庭户预测和模拟三类方法的比较 15 第2章 ProFamy多维家庭人口预测方法创新：拓展的队列要素法 16 2.1 引言 16 2.2 家庭户与居住安排状态辨识和分析单元 16 2.3 ProFamy多维家庭人口预测的核心理念和计算方法 19 2.4 家庭人口状态转换方程 28 2.5 ProFamy方法同时进行家庭户规模结构与人口年龄性别分布预测 33 2.6 男女两性模型和代际模型的一致性 33 2.7 多维家庭人口预测模型的基本假设 36 本章附录 37 第3章 ProFamy多维家庭人口预测所需数据和估算 46 3.1 引言 46 3.2 所需数据 46 3.3 分年龄、性别的人口事件发生/风险率标准模式的定义和估算 49 3.4 合并多个调查数据来估算分年龄、性别的人口事件发生/风险率标准模式的合理性 50 3.5 估算婚姻/同居、生育、迁移、死亡等人口要素的综合参数 51 本章附录 52 第4章 ProFamy多维家庭人口预测方法的评估及其与户主率方法的对比分析 64 4.1 引言 64 4.2 评估：国家和地区层面应用ProFamy多维家庭人口预测方法得到的预测数和人口普查登记数的比较 64 4.3 户主率方法和ProFamy多维家庭人口预测方法的比较 71 4.4 户主率方法与ProFamy多维家庭人口预测方法在美国住房需求预测中的误差比较 76 本章附录 79 第5章小区域家庭户和居住安排预测 82 5.1 引言 82 5.2 结合ProFamy模型和比例法预测小区域家庭户和居住安排的基本思路 82 5.3 恒定比例法和变动比例法 84 5.4 实证评估和应用 85 第6章退休金缺口率预测的简易方法和应用 88 6.1 引言 88 6.2 应用ProFamy多维家庭人口预测模型预测退休金缺口率的简易方法 89 6.3 退休金缺口率预测的简易方法在中国的应用 91 6.4 讨论和相关政策建议 99 6.5 结合多维家庭人口预测模型预测未来年份退休金缺口率简易方法的评估 100 本章附录 101 第二篇多维家庭人口预测方法在中国的应用第7章全国和各省区市家庭人口预测的数据来源、年龄别标准模式及综合参数估算 107 7.1 引言 107 7.2 预测起点年份家庭人口基数矩阵的数据来源及估算 107 7.3 城乡总和生育率和年龄孩次别生育频率的数据来源及估算 108 7.4 城乡男女年龄别初婚、离婚和再婚发生/风险率的估算 115 7.5 城乡男女迁移率年龄别标准模式和综合参数的数据来源和估算 121 7.6 全国和分省区市城乡2010年男女0～100岁单岁生命表的数据来源和估算 124 7.7 31个省区市相关综合参数估测并保持协调一致性的方法 126 7.8 全国和31个省区市分城乡综合参数的估测 129 本章附录 133 第8章中国全国分城乡的多维家庭人口预测 137 8.1 引言 137 8.2 数据估算与参数假设 138 8.3 预测结果分析 141 8.4 讨论和相关政策建议 150 第9章东北地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 152 9.1 引言 152 9.2 主要参数假设 152 9.3 预测结果分析 154 9.4 思考和相关政策建议 159 本章附录 160 0章东部地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 165 10.1 引言 165 10.2 主要参数假设 166 10.3 预测结果分析 167 10.4 主要结论与对策思考 171 本章附录 173 1章中部地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 190 11.1 引言 190 11.2 主要参数假设 191 11.3 预测结果分析 192 11.4 思考和相关政策建议 197 本章附录 198 2章西南地区分省家庭人口预测分析 208 12.1 引言 208 12.2 主要参数假设 208 12.3 预测结果分析 210 12.4 思考和相关政策建议 213 本章附录 215 3章西北地区分省家庭人口预测分析与对策探讨 225 13.1 引言 225 13.2 主要参数假设 225 13.3 预测结果分析 227 13.4 思考和讨论 233 本章附录 234 4章五大区域家庭人口预测的比较分析 243 14.1 引言 243 14.2 主要参数假设 243 14.3 五大区域家庭人口预测结果分析 246 14.4 讨论和政策思考及建议 255 5章重庆家庭人口中长期变动趋势研究及其应用 257 15.1 引言 257 15.2 重庆家庭人口预测应用的方法 258 15.3 数据来源和家庭人口预测模型检验 258 15.4 重庆家庭人口预测结果分析 261 15.5 重庆家庭与人口发展面临的问题 272 15.6 促进重庆家庭与人口发展对策 274 6章我国未来老年家庭照料需求成本变动趋势预测分析 278 16.1 引言 278 16.2 老年家庭照料需求成本预测方法 280 16.3 数据来源、估算及预测方案设计 283 16.4 估测结果及讨论 286 16.5 讨论和相关对策思考 296 7章各大区域分省老年家庭照料需求成本变动趋势预测分析 299 17.1 引言 299 17.2 方法、数据来源与引入“地理区域”要素 299 17.3 估算结果与讨论 301 17.4 结论与相关政策建议 315 8章我国一人户变动趋势及其特征分析 318 18.1 引言 318 18.2 方法、数据来源和假设 319 18.3 预测结果分析 322 18.4 小结和思考讨论 325 9章进一步完善人口政策并提倡尊老爱幼代际互助家庭模式 328 19.1 引言 328 19.2 我国人口快速老化和低生育水平社会经济环境 328 19.3 我国家庭价值观逐渐弱化的状况和新加坡成功经验的借鉴 330 19.4 赴河北省灵寿县调研的启示 333 19.5 促进国家发展和提高应对灾害突发事件能力 333 19.6 改善亿万家庭福祉 339 19.7 提升我国国际竞争综合实力 340 19.8 相关政策建议 342 第20章京津冀家庭人口老化趋势与特色小镇建设 344 20.1 引言 344 20.2 京津冀地区家庭人口快速老龄化的变动趋势 344 20.3 京津冀养老一体化发展协同应对家庭人口老龄化严峻挑战 347 20.4 协同建设一批旅游和养老产业结合的特色小镇 348 20.5 高度重视家庭养老健康服务行业与养老机构的协同发展 348 本章附录 349 第21章河北省家庭户住房需求预测 351 21.1 引言 351 21.2 方法和数据 351 21.3 结果和讨论 354 21.4 相关政策思考 364 21.5 成果、局限和未来研究展望 365 第22章河北省家庭户能源消费预测分析及政策建议 367 22.1 引言 367 22.2 研究家庭户能源消费的重要意义 367 22.3 数据来源和方法 368 22.4 预测分析结果 369 22.5 相关政策建议 372 第23章我国未来家庭金融资产和负债需求规模及结构预测分析 374 23.1 引言 374 23.2 研究方法 375 23.3 数据来源及变量选取 376 23.4 基于中国家庭金融调查（2017年）数据的分析 377 23.5 预测结果分析 383 23.6 结论与政策建议 392 第24章延迟退休年龄对我国人力资本的影响 393 24.1 引言 393 24.2 预测方法 396 24.3 预测结果 397 24.4 结论和讨论 403 第三篇多维家庭人口预测方法在美国和其他国家的应用第25章美国家庭户惯性与动态变化 409 25.1 引言 409 25.2 数据来源、估算和参数假设 409 25.3 中方案多维家庭人口预测 412 25.4 家庭户惯性 414 25.5 家庭户和居住安排高、低方案预测区间 415 25.6 家庭户和居住安排动态变化的种族差异 416 25.7 小结和相关思考 418 本章附录 419 第26章美国50个州和华盛顿特区的家庭户和居住安排预测 422 26.1 引言 422 26.2 数据和参数假定 422 26.3 各州家庭户和居住安排高、中、低预测方案 423 26.4 预测结果 424 26.5 讨论和结语 426 本章附录 427 第27章美国南加州六个县的家庭户和居住安排预测 460 27.1 引言 460 27.2 方法、数据需求和估算 461 27.3 验证ProFamy方法在县级应用的可信度 463 27.4 六个县的家庭户和居住安排预测结果 465 27.5 讨论和结论 471 第28章家庭结构和居住安排变化对美国老年家庭照料需求/成本的影响 473 28.1 引言 473 28.2 数据来源、估算与预测参数假定 476 28.3 残障老人及其家庭照料需求成本预测结果 477 28.4 小结和相关思考 492 本章附录 495 第29章美国人口老化与残障者宜居住房需求预测研究——以犹他、佐治亚、佛罗里达和西弗吉尼亚等4个有代表性州为例 498 29.1 引言 498 29.2 按家庭户代表年龄分类的包括至少一位残障者的住户比例估算 500 29.3 包括至少一位残障者家庭户的高、中、低方案预测 502 29.4 各州独立式家庭住宅生命周期中至少有一位残障者入住概率的估算 505 29.5 小结和相关讨论 510 第30章美国家庭人口老化对未来碳排放和环境保护的影响 513 30.1 引言 513 30.2 本章应用的人口环境技术模型 517 30.3 家庭户预测 525 30.4 家庭人口老化对未来碳排放的预测结果分析 528 30.5 相关讨论和思考 538 第31章美国家庭户汽车需求预测 541 31.1 引言 541 31.2 数据来源和考虑区域、收入和种族差异的模型设计 542 31.3 按家庭户特征、种族和区域分的家用汽车拥有率估计 543 31.4 未来家用汽车需求预测结果 547 31.5 讨论和相关思考 556 本章附录 557 第32章奥地利家庭户汽车市场需求预测分析 561 32.1 引言 561 32.2 数据来源和相关变量的定义 562 32.3 汽车使用者的家庭人口构成 563 32.4 家庭户预测 565 32.5 交通需求预测 568 32.6 结论和相关思考 575 本章附录 577 第33章加拿大家庭人口预测及其在社会经济规划中的应用 582 33.1 引言 582 33.2 相关概念 583 33.3 预测模型和基础数据准备 584 33.4 综合参数假设和预测方案 585 33.5 预测结果 588 33.6 讨论和思考 591 第34章巴西圣保罗州的家庭人口预测及其在社会经济规划中的应用 594 34.1 引言 594 34.2 数据、方法和参数假设 595 34.3 ProFamy方法应用在巴西圣保罗州的检验 598 34.4 预测结果分析 600 34.5 总结和讨论 604 第35章伊朗家庭人口预测及应用 606 35.1 引言 606 35.2 伊朗家庭户1984～2018年的变迁和现状 607 35.3 数据和预测方法 609 35.4 关于ProFamy方法在伊朗应用的检验 610 35.5 伊朗未来家庭户规模和结构的预测分析 613 35.6 讨论和相关思考 615 第四篇多维家庭人口预测ProFamy软件使用手册第36章如何根据人口数据和用户需求设置预测模型 621 36.1 引言 621 36.2 主菜单 622 36.3 创建和上传预测起点年份的人口基础数据 623 36.4 选定模型设计特征参数和输入数据类别 625 第37章输入数据准备和计算 632 37.1 引言 632 37.2 如何准备输入数据 632 37.3 分年龄性别的人口事件发生/风险率标准模式输入数据和估算 637 37.4 婚姻、生育、死亡、迁移等综合参数 641 37.5 分年龄性别和婚姻状况的预测起始年份100%人口输入数据 644 37.6 分年龄和性别的预测起始年份集体户人口输入数据 645 37.7 运行ProFamy“预测计算”子程序 645 37.8 查看和管理预测结果 645 第38章多维家庭人口预测软件应用练习教程 650 38.1 引言 650 38.2 步：模型设置 650 38.3 第2步：数据准备 654 38.4 第3步：预测计算和结果查看 662 第39章结语：多维家庭人口方法创新和应用成果概述及进一步研究展望 666 39.1 引言 666 39.2 多维家庭人口预测方法的核心理念和实证评估 666 39.3 多维家庭人口预测方法在残障老人家庭照料需求/成本和退休金缺口预测中的应用 668 39.4 小区域层面的家庭户和居住安排预测 669 39.5 多维家庭人口预测方法在中国的应用 669 39.6 多维家庭人口预测方法在美国和其他国家的应用 671 39.7 家庭户和居住安排预测软件用户指南 673 39.8 对未来进一步深入研究的展望 673 参考文献 676

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