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多維家庭人口預測方法創新與應用研究 版權信息
- ISBN：9787508858777
- 條形碼：9787508858777 ; 978-7-5088-5877-7
- 裝幀：平脊精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多維家庭人口預測方法創新與應用研究 內容簡介
本書共分為四篇。**篇介紹方法創新、所需數據及其估算、精度評估、小區域家庭戶和居住安排預測以及退休金缺口率預測的簡易方法等。第二篇介紹在中國的應用, 包括全國和五大區域及分省城鄉家庭戶和居住安排預測、老年家庭結構及照料需求/成本預測和對策探討、家庭人口和生育政策分析、延遲退休年齡對人力資本的影響、住房和家庭戶能源需求及家庭金融預測等。第三篇介紹在美國全國、50個州、華盛頓特區和南加州六個縣、奧地利、加拿大、巴西和伊朗的家庭人口預測及應用, 包括未來殘障老人家庭照料需求/成本、老年宜居住房需求、家庭人口老化對未來碳排放和環境保護的影響、家用汽車需求預測分析等。第四篇介紹如何使用多維家庭人口預測ProFamy軟件。
多維家庭人口預測方法創新與應用研究 目錄
目錄
篇 家庭戶與居住安排預測方法創新、所需數據和評估
章 緒論：家庭戶與居住安排預測的重要意義和傳統方法綜述 3
1.1 引言 3
1.2 家庭和家庭戶的定義 4
1.3 為何需要預測家庭戶和居住安排？ 4
1.4 為什么家庭戶預測需要用到人口事件發生/風險率？ 7
1.5 家庭戶預測和模擬方法的簡要綜述 11
1.6 小結：關于家庭戶預測和模擬三類方法的比較 15
第2章 ProFamy多維家庭人口預測方法創新：拓展的隊列要素法 16
2.1 引言 16
2.2 家庭戶與居住安排狀態辨識和分析單元 16
2.3 ProFamy多維家庭人口預測的核心理念和計算方法 19
2.4 家庭人口狀態轉換方程 28
2.5 ProFamy方法同時進行家庭戶規模結構與人口年齡性別分布預測 33
2.6 男女兩性模型和代際模型的一致性 33
2.7 多維家庭人口預測模型的基本假設 36
本章附錄 37
第3章 ProFamy多維家庭人口預測所需數據和估算 46
3.1 引言 46
3.2 所需數據 46
3.3 分年齡、性別的人口事件發生/風險率標準模式的定義和估算 49
3.4 合并多個調查數據來估算分年齡、性別的人口事件發生/風險率標準模式的合理性 50
3.5 估算婚姻/同居、生育、遷移、死亡等人口要素的綜合參數 51
本章附錄 52
第4章 ProFamy多維家庭人口預測方法的評估及其與戶主率方法的對比分析 64
4.1 引言 64
4.2 評估：國家和地區層面應用ProFamy多維家庭人口預測方法得到的預測數和人口普查登記數的比較 64
4.3 戶主率方法和ProFamy多維家庭人口預測方法的比較 71
4.4 戶主率方法與ProFamy多維家庭人口預測方法在美國住房需求預測中的誤差比較 76
本章附錄 79
第5章 小區域家庭戶和居住安排預測 82
5.1 引言 82
5.2 結合ProFamy模型和比例法預測小區域家庭戶和居住安排的基本思路 82
5.3 恒定比例法和變動比例法 84
5.4 實證評估和應用 85
第6章 退休金缺口率預測的簡易方法和應用 88
6.1 引言 88
6.2 應用ProFamy多維家庭人口預測模型預測退休金缺口率的簡易方法 89
6.3 退休金缺口率預測的簡易方法在中國的應用 91
6.4 討論和相關政策建議 99
6.5 結合多維家庭人口預測模型預測未來年份退休金缺口率簡易方法的評估 100
本章附錄 101
第二篇 多維家庭人口預測方法在中國的應用
第7章 全國和各省區市家庭人口預測的數據來源、年齡別標準模式及綜合參數估算 107
7.1 引言 107
7.2 預測起點年份家庭人口基數矩陣的數據來源及估算 107
7.3 城鄉總和生育率和年齡孩次別生育頻率的數據來源及估算 108
7.4 城鄉男女年齡別初婚、離婚和再婚發生/風險率的估算 115
7.5 城鄉男女遷移率年齡別標準模式和綜合參數的數據來源和估算 121
7.6 全國和分省區市城鄉2010年男女0～100歲單歲生命表的數據來源和估算 124
7.7 31個省區市相關綜合參數估測并保持協調一致性的方法 126
7.8 全國和31個省區市分城鄉綜合參數的估測 129
本章附錄 133
第8章 中國全國分城鄉的多維家庭人口預測 137
8.1 引言 137
8.2 數據估算與參數假設 138
8.3 預測結果分析 141
8.4 討論和相關政策建議 150
第9章 東北地區分省家庭人口預測分析與對策探討 152
9.1 引言 152
9.2 主要參數假設 152
9.3 預測結果分析 154
9.4 思考和相關政策建議 159
本章附錄 160
0章 東部地區分省家庭人口預測分析與對策探討 165
10.1 引言 165
10.2 主要參數假設 166
10.3 預測結果分析 167
10.4 主要結論與對策思考 171
本章附錄 173
1章 中部地區分省家庭人口預測分析與對策探討 190
11.1 引言 190
11.2 主要參數假設 191
11.3 預測結果分析 192
11.4 思考和相關政策建議 197
本章附錄 198
2章 西南地區分省家庭人口預測分析 208
12.1 引言 208
12.2 主要參數假設 208
12.3 預測結果分析 210
12.4 思考和相關政策建議 213
本章附錄 215
3章 西北地區分省家庭人口預測分析與對策探討 225
13.1 引言 225
13.2 主要參數假設 225
13.3 預測結果分析 227
13.4 思考和討論 233
本章附錄 234
4章 五大區域家庭人口預測的比較分析 243
14.1 引言 243
14.2 主要參數假設 243
14.3 五大區域家庭人口預測結果分析 246
14.4 討論和政策思考及建議 255
5章 重慶家庭人口中長期變動趨勢研究及其應用 257
15.1 引言 257
15.2 重慶家庭人口預測應用的方法 258
15.3 數據來源和家庭人口預測模型檢驗 258
15.4 重慶家庭人口預測結果分析 261
15.5 重慶家庭與人口發展面臨的問題 272
15.6 促進重慶家庭與人口發展對策 274
6章 我國未來老年家庭照料需求成本變動趨勢預測分析 278
16.1 引言 278
16.2 老年家庭照料需求成本預測方法 280
16.3 數據來源、估算及預測方案設計 283
16.4 估測結果及討論 286
16.5 討論和相關對策思考 296
7章 各大區域分省老年家庭照料需求成本變動趨勢預測分析 299
17.1 引言 299
17.2 方法、數據來源與引入“地理區域”要素 299
17.3 估算結果與討論 301
17.4 結論與相關政策建議 315
8章 我國一人戶變動趨勢及其特征分析 318
18.1 引言 318
18.2 方法、數據來源和假設 319
18.3 預測結果分析 322
18.4 小結和思考討論 325
9章 進一步完善人口政策并提倡尊老愛幼代際互助家庭模式 328
19.1 引言 328
19.2 我國人口快速老化和低生育水平社會經濟環境 328
19.3 我國家庭價值觀逐漸弱化的狀況和新加坡成功經驗的借鑒 330
19.4 赴河北省靈壽縣調研的啟示 333
19.5 促進國家發展和提高應對災害突發事件能力 333
19.6 改善億萬家庭福祉 339
19.7 提升我國國際競爭綜合實力 340
19.8 相關政策建議 342
第20章 京津冀家庭人口老化趨勢與特色小鎮建設 344
20.1 引言 344
20.2 京津冀地區家庭人口快速老齡化的變動趨勢 344
20.3 京津冀養老一體化發展協同應對家庭人口老齡化嚴峻挑戰 347
20.4 協同建設一批旅游和養老產業結合的特色小鎮 348
20.5 高度重視家庭養老健康服務行業與養老機構的協同發展 348
本章附錄 349
第21章 河北省家庭戶住房需求預測 351
21.1 引言 351
21.2 方法和數據 351
21.3 結果和討論 354
21.4 相關政策思考 364
21.5 成果、局限和未來研究展望 365
第22章 河北省家庭戶能源消費預測分析及政策建議 367
22.1 引言 367
22.2 研究家庭戶能源消費的重要意義 367
22.3 數據來源和方法 368
22.4 預測分析結果 369
22.5 相關政策建議 372
第23章 我國未來家庭金融資產和負債需求規模及結構預測分析 374
23.1 引言 374
23.2 研究方法 375
23.3 數據來源及變量選取 376
23.4 基于中國家庭金融調查（2017年）數據的分析 377
23.5 預測結果分析 383
23.6 結論與政策建議 392
第24章 延遲退休年齡對我國人力資本的影響 393
24.1 引言 393
24.2 預測方法 396
24.3 預測結果 397
24.4 結論和討論 403
第三篇 多維家庭人口預測方法在美國和其他國家的應用
第25章 美國家庭戶慣性與動態變化 409
25.1 引言 409
25.2 數據來源、估算和參數假設 409
25.3 中方案多維家庭人口預測 412
25.4 家庭戶慣性 414
25.5 家庭戶和居住安排高、低方案預測區間 415
25.6 家庭戶和居住安排動態變化的種族差異 416
25.7 小結和相關思考 418
本章附錄 419
第26章 美國50個州和華盛頓特區的家庭戶和居住安排預測 422
26.1 引言 422
26.2 數據和參數假定 422
26.3 各州家庭戶和居住安排高、中、低預測方案 423
26.4 預測結果 424
26.5 討論和結語 426
本章附錄 427
第27章 美國南加州六個縣的家庭戶和居住安排預測 460
27.1 引言 460
27.2 方法、數據需求和估算 461
27.3 驗證ProFamy方法在縣級應用的可信度 463
27.4 六個縣的家庭戶和居住安排預測結果 465
27.5 討論和結論 471
第28章 家庭結構和居住安排變化對美國老年家庭照料需求/成本的影響 473
28.1 引言 473
28.2 數據來源、估算與預測參數假定 476
28.3 殘障老人及其家庭照料需求成本預測結果 477
28.4 小結和相關思考 492
本章附錄 495
第29章 美國人口老化與殘障者宜居住房需求預測研究——以猶他、佐治亞、佛羅里達和西弗吉尼亞等4個有代表性州為例 498
29.1 引言 498
29.2 按家庭戶代表年齡分類的包括至少一位殘障者的住戶比例估算 500
29.3 包括至少一位殘障者家庭戶的高、中、低方案預測 502
29.4 各州獨立式家庭住宅生命周期中至少有一位殘障者入住概率的估算 505
29.5 小結和相關討論 510
第30章 美國家庭人口老化對未來碳排放和環境保護的影響 513
30.1 引言 513
30.2 本章應用的人口環境技術模型 517
30.3 家庭戶預測 525
30.4 家庭人口老化對未來碳排放的預測結果分析 528
30.5 相關討論和思考 538
第31章 美國家庭戶汽車需求預測 541
31.1 引言 541
31.2 數據來源和考慮區域、收入和種族差異的模型設計 542
31.3 按家庭戶特征、種族和區域分的家用汽車擁有率估計 543
31.4 未來家用汽車需求預測結果 547
31.5 討論和相關思考 556
本章附錄 557
第32章 奧地利家庭戶汽車市場需求預測分析 561
32.1 引言 561
32.2 數據來源和相關變量的定義 562
32.3 汽車使用者的家庭人口構成 563
32.4 家庭戶預測 565
32.5 交通需求預測 568
32.6 結論和相關思考 575
本章附錄 577
第33章 加拿大家庭人口預測及其在社會經濟規劃中的應用 582
33.1 引言 582
33.2 相關概念 583
33.3 預測模型和基礎數據準備 584
33.4 綜合參數假設和預測方案 585
33.5 預測結果 588
33.6 討論和思考 591
第34章 巴西圣保羅州的家庭人口預測及其在社會經濟規劃中的應用 594
34.1 引言 594
34.2 數據、方法和參數假設 595
34.3 ProFamy方法應用在巴西圣保羅州的檢驗 598
34.4 預測結果分析 600
34.5 總結和討論 604
第35章 伊朗家庭人口預測及應用 606
35.1 引言 606
35.2 伊朗家庭戶1984～2018年的變遷和現狀 607
35.3 數據和預測方法 609
35.4 關于ProFamy方法在伊朗應用的檢驗 610
35.5 伊朗未來家庭戶規模和結構的預測分析 613
35.6 討論和相關思考 615
第四篇 多維家庭人口預測ProFamy軟件使用手冊
第36章 如何根據人口數據和用戶需求設置預測模型 621
36.1 引言 621
36.2 主菜單 622
36.3 創建和上傳預測起點年份的人口基礎數據 623
36.4 選定模型設計特征參數和輸入數據類別 625
第37章 輸入數據準備和計算 632
37.1 引言 632
37.2 如何準備輸入數據 632
37.3 分年齡性別的人口事件發生/風險率標準模式輸入數據和估算 637
37.4 婚姻、生育、死亡、遷移等綜合參數 641
37.5 分年齡性別和婚姻狀況的預測起始年份100%人口輸入數據 644
37.6 分年齡和性別的預測起始年份集體戶人口輸入數據 645
37.7 運行ProFamy“預測計算”子程序 645
37.8 查看和管理預測結果 645
第38章 多維家庭人口預測軟件應用練習教程 650
38.1 引言 650
38.2 步：模型設置 650
38.3 第2步：數據準備 654
38.4 第3步：預測計算和結果查看 662
第39章 結語：多維家庭人口方法創新和應用成果概述及進一步研究展望 666
39.1 引言 666
39.2 多維家庭人口預測方法的核心理念和實證評估 666
39.3 多維家庭人口預測方法在殘障老人家庭照料需求/成本和退休金缺口預測中的應用 668
39.4 小區域層面的家庭戶和居住安排預測 669
39.5 多維家庭人口預測方法在中國的應用 669
39.6 多維家庭人口預測方法在美國和其他國家的應用 671
39.7 家庭戶和居住安排預測軟件用戶指南 673
39.8 對未來進一步深入研究的展望 673
參考文獻 676
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