基于系统动力学的江苏省人口预测仿真研究

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　　摘要：人口是社会经济活动的主体，对人口数量的研究有利于把握经济的发展。本文以江苏省为研究对象，通过Vensim软件建立系统动力学仿真模型，研究在不同城镇化发展水平下江苏省人口在2017-2035年间的变化。仿真结果表明：在江苏省现行人口政策不变的情况下，高情景下，江苏省总人口将在2022年达到峰值8032.25万人之后缓慢下降。中情景下，江苏省人口一直缓慢增加，并且在2024年达到峰值8032.46万人之后缓慢下降。低情景下，江苏省人口缓慢增加并且在2031年达到峰值8032.53万人之后缓慢下降。
　　关键词：系统动力学;城镇化水平;人口规模;人口预测
　　中图分类号：C92-03 文献标识码：A
　　1江苏省人口预测
　　江苏省位于中国东部沿海地区，是我国重要经济圈的组成部分，2016年底常住人口7998.6万人，占全国5.78%的人口量，其当年地区生产总值是85900.94亿元，约占国内生产总值的10.38%，这就相当于江苏省一个人口能够创造出两个人的贡献。人口规模是反映一个地区基本情况的重要指标，它受该地区基础设施、功能布局、环境、经济等因素的影响，因此，讨论江苏省人口发展趋势能对区域经济发展规划有较大的作用。
　　人口预测是根据人口现状历史发展趋势以及对影响人口发展的各种因素的假说，对未来人口规模、水平和趋势所做的测算。在人口预测的过程中需要注意要对目标对象的现有人口水平，影响人口规模的因素以及各要素之间的联系这几个方面进行综合了解，以提高预测的精确度。相关学者在人口预测方面尝试采用多种方法，主要有线性回归法、logistic曲线模型法、灰色模型法、系统动力学方法等。人口是一个复杂的系统，它需要考虑多方面因素，介于此，本文选用系统动力学方法对江苏省人口进行仿真预测。该方法可以从系统的角度，综合考虑影响到人口数量的诸多可能性因素，用计算机进行系统模拟，得出由多项指标组合而成的预测值后，然后根据需要与可能选择最优预测值，而模型方程形式灵活，能够有效进行系统的动力研究，有助于进行多方案比较分析，它可以对未来人口发展趋势进行更为科学合理的预判。
　　在查找文献的过程中，有关江苏人口预测的文献大致可以分为两类，一类是人口老龄化预测方面，王欢（2015）通过测算出生率、死亡率和净迁移率去研究人口老龄化进程，蒋良俊（2014）构建leslie方程去预测江苏人口和老龄化程度等，另一类是人口变化趋势研究，文可佩（2010）用灰色模型预测江苏人口，贾晓峰（2009）用自回归模型预测江苏人口总量，黄健元（2007）从出生率、死亡率的角度研究江苏人口变化趋势等等，可以发现这类文献时限都比较早，缺少近期研究，因此本文选择对近期江苏人口数量预测研究，考虑影响总人口的关键因素，构建有关江苏人口预测的系统动力学模型，以城镇化水平为主要影响因素，预测高、中、低三种城镇化水平增量的情境下江苏省2017-2035年人口数量的变化趋势，从而反映江苏未来不同发展程度下人口的变化，为相关部门的规划提供一定参考。
　　2模型构建
　　2.1构建系统动力学流图
　　城镇化是地区现代化水平的标志之一，城镇化过程会引起人口与人口结构的变化。城镇化水平的变化和地区经济水平有着密切的关系，地区经济发展水平会带来水资源，能源，大气污染物排放等变化，直接影响一个地区的经济空间结构、社会生活方式和人类居住模式等。因此本文选取城镇化水平为主要因素，设置为系统中的存量，同时设城市化增量为系统中的流量，目标变量为总人口，其他为一般统计变量。通过对江苏省历史城镇化率数据逐年变化的分析，首先设定城镇化增量13个百分点为基准情景，这个基准情景和目前的城镇化水平比较贴近，然后建立系统动力学模型，见图1。
　　2.2模型中变量间函数关系
　　系统动力学模型依据模型中变量之间的关系，从整体上去影响人口总量，因此要合理确定因素问的函数关系。本文依据流图，遵循原始数据的特征，构建了各变量间的数量关系，具体可以分为一下三类：状态变量方程部分，涉及城镇化水平1个状态变量，方程中提供了初始值41;城镇化增量1个流量，根据三种情景，分别设置此变量的数值为1.5、1.3和1;回归方程部分，本文利用SPSS软件对历史数据进行回归分析，包括农业用水量，工业用水量等变量.主要方程式，见表1。
　　2.3模型检验
　　在设定好以上系统动力学中的参数后，需要检验模型的模拟精度，以保证模型预测能力。本文选取2000-2016年江苏省人口历史数据，使用系统动力学模型对该阶段进行人口仿真，将模型模拟的结果与实际历史数据进行比较。
　　首先，可观察拟合数据和历史数据的趋势（见图2），由Vensim擬合得到的总人口数据趋势与实际历史数据趋势基本吻合。进一步可以通过测算相对误差绝对值的均值来进行检验。江苏省相关要素的历史数据和模型模拟数据（见表2）。从系统综合的角度看，真实值和模拟值之间的平均相对误差均在允许范围，表明本文所建模型较为稳健，由此可以选取此模型进行模拟预测。
　　2.4模型预测
　　本文的预测思路是通过调整每年城镇化增量水平来预测人口变化趋势，具体有三种方案：设定高情景下城镇化增量是每年增长1.5个百分点，中情景是每年增长13个百分点，低情景为每年增长1个百分点，见图3、表3。
　　从预测结果可以看出，江苏省人口的峰值将出现在2025年左右。高的城镇化发展情景下江苏省人口规模最先达到峰值，在2022年，高情景下人口达到8032.25万人，中情景下人口达到8022.29万人，低情景下人口7955.09万人。中情景下，人口峰值出现在2024年，达到8032.46万人。低情景下，人口峰值出现在2031年，达到8032.53万人。
　　3结束语
　　实践表明，运用系统动力学模型对人口进行仿真研究是可行的，该方法可以从系统的角度出发，考虑涉及人口发展的主要因素。然而，因为影响人口规模的因素多且复杂，而且不能保证在此过程中政策的变动对人口规模的影响。所以说，人口规模预测是一项复杂的工作，对人口预测模型的探索需要长期持久的努力。
　　根据预测结果来说，相关部门在进行城市规划的过程中要综合考虑到人口增长规模的变化，随着城镇化水平提高，要加强对城镇的资源配置，改变功能布局和城镇化建设，为更多农村人口转为城镇人口而增加的劳动力提供机会，只有促进人口、资源、环境和社会经济的全面协调可持续发展，才能构建和谐的新江苏。
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