中国养老保障压力预测：人口结构与灰色模型分析

"基于人口年龄结构变动的中国养老保障需求预测" 这篇论文主要探讨了随着中国人口年龄结构的变动，如何预测未来的养老保障需求。作者张之弘和张忠利用数学和统计学的方法来应对日益严重的老龄化问题，旨在为中国的社会保障政策提供科学依据。 首先，论文使用了灰色模型来预测未来中国的人口总数。灰色模型是一种适用于处理不完全信息系统的预测方法，它能够通过已有的历史数据构建模型，对未来趋势进行预测。在中国老龄化加剧的背景下，准确预测人口总数对于规划养老保障体系至关重要。 其次，作者采用了成分数据降维预测方法来预测不同年龄段（0-14岁，15-64岁，65岁及以上）的人口结构比例。这种方法能够从复杂的数据中提取关键信息，减少维度，从而更精确地把握人口结构的变化趋势。这种变化直接影响到劳动力供应、养老负担以及社会经济的发展。 接着，论文利用扩展线性支出系统方法预测了未来的人均保障需求。这种方法是经济学中用于研究消费行为和消费支出的一种工具，它可以揭示居民在不同生活领域（包括养老保障）的支出模式，并据此预测未来的需求。2004年至2011年的居民消费性支出数据被用来训练模型，以得出更可靠的预测结果。 关键词包括模型介绍、人口年龄结构、灰色模型和养老需求，这表明论文的重点在于通过科学模型来研究人口结构变化对养老保障需求的影响。中图分类号则将论文归类在社会科学研究的范畴，特别是关于人口和社会保障政策的部分。 这篇“首发论文”提供了对老龄化社会下中国养老保障需求的科学预测，对于政策制定者来说，这些预测结果可以作为制定养老政策、调整社会保障体系的重要参考，以应对未来可能出现的挑战。通过这样的研究，可以更好地理解和规划应对人口老龄化所带来的经济和社会压力。