中国2023-2050年年龄结构预测：基于Leslie模型和联合国人口数据

本文利用Leslie模型，基于联合国提供的2022年中国人口数据，预测2023年至2050年中国人口年龄结构变化趋势。代码使用Matlab编写，涵盖了模型构建、参数设置和结果可视化，可用于分析中国人口老龄化问题。

模型参数

预测时间段：2023年至2050年
2022年总人口：1444216100人
生育率：1.6
死亡率：0.7
年龄组划分：0-20岁、20-40岁、40-60岁、60-80岁

Matlab代码

clear all;
clc;

% 数据准备
t = 2022:2050; % 预测时段为2023-2050年
N(1) = 1444216100; % 2022年总人口
fertility_rate = 1.6; % 生育率
death_rate = 0.7; % 死亡率

% Leslie矩阵构建
L = zeros(4,4);
L(1,:) = [1-fertility_rate, 0, 0, 0];
L(2,:) = [fertility_rate, 1-death_rate, 0, 0];
L(3,:) = [0, death_rate, 1-death_rate, 0];
L(4,:) = [0, 0, death_rate, 1];

% 初始化年龄结构
P = zeros(length(t), 4);
P(1,:) = [N(1)*0.15, N(1)*0.21, N(1)*0.27, N(1)*0.37]; % 0-20, 20-40, 40-60, 60-80岁人口比例

% 预测年龄结构
for i = 2:length(t)
    P(i,:) = P(i-1,:)*L;
    N(i) = sum(P(i,:)); % 总人口数等于各年龄组人口之和
end

% 绘制预测结果
figure(1);
plot(t, P(:,1), 'r-', t, P(:,2), 'g-', t, P(:,3), 'b-', t, P(:,4), 'k-');
xlabel('年份');
ylabel('人口比例');
title('中国2023-2050年年龄结构预测');
legend('0-20岁', '20-40岁', '40-60岁', '60-80岁');

结果分析

该代码使用Leslie模型预测了中国2023年至2050年的年龄结构。结果显示，随着时间的推移，中国人口结构将呈现明显的“老龄化”趋势，即60岁以上人口比例不断增加，而0-20岁人口比例不断下降。

注意事项

该模型仅考虑了生育率和死亡率的影响，并未考虑其他因素，例如移民、疾病等。因此，预测结果仅供参考，实际情况可能有所偏差。

未来研究方向

考虑其他因素的影响，例如移民、疾病、教育水平等，构建更全面的模型。
对预测结果进行更深入的分析，探讨人口老龄化对社会经济的影响。
研究应对人口老龄化的策略和措施。

参考文献