Các phương pháp dự báo dân số

Xác định và lựa chọn các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu để tiến hành dự báo ngắn hạn. 2. Nghiên cứu và lựa chọn một số phương pháp và mô hình dự báo ngắn hạn; 3. Đánh giá thực trạng công tác dự báo và thực trạng số liệu dùng cho dự báo ngắn hạn về các chỉ tiêu thống kê xã hội ở Việt Nam; 4. Thử nghiệm dự báo các chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu; 5. Đánh giá khả năng và lộ trình áp dụng một số phương pháp và mô hình dự báo lựa chọn;

TỔNG CỤC THỐNG KÊ VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ

BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:

CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO DÂN SỐ

Thuộc đề tài: Nghiên cứu ứng dụng các phương pháp dự báo để dự báo một số chỉ tiêu thống kê xã hội chủ yếu ở Việt nam

HÀ NỘI, 6/ 2009

2 Phương pháp luận dự báo dân số

Vào thế kỷ thứ 18, Malthus, một người Anh khi nghiên cứu các ghi chép

về sinh đẻ trong nhà thờ đã đưa ra một luận thuyết nổi tiếng đó là: dân số phát triển theo cấp số nhân còn của cải vật chất phát triển theo cấp số cộng Cho dù ngày nay con người tác động rất mạnh tới quá trình sinh đẻ, song quy luật phát triển này của dân số vẫn không bị mất ý nghĩa

2.1 Mô hình dự báo dân số

a Mô hình theo dãy số thời gian

Với lý do đó, không thể sử dụng mô hình đường thẳng để mô tả sự phát triển của dân số Mô hình mô tả sự phát triển của dân số theo thời gian theo phát hiện của Malthus có dạng:

t P e

P  0 , trong đó Pt là dân số thời kỳ báo cáo, P0 là dân số thời kỳ gốc, r là tốc

độ tăng dân số, t là thời gian.

Trong thực tế có người sử dụng công thức sau đây để mô tả sự phát triển của dân số theo thời gian:

(2) t

P  0( 1  ) , trong đó Pt là dân số thời kỳ báo cáo, P0 là dân số thời kỳ gốc, r

là tốc độ tăng dân số, t là thời gian.

Tuy nhiên, về bản chất công thức (2) và công thức (1) đều giống nhau

Mộ mô hình mô tả quá trình rời rạc (mô hình (2)), còn một mô hình mô tả quá trình liên tục (mô hình (1)) Về mặt toán học, khi t tiến đến vô cùng mô hình (2) sẽ trở về mô hình (1) Với lý do đó và trong thực tế sự phát triển của dân số

là một quá trình liên tục, nên mô hình (1) được sử dụng để dự báo dân số theo dãy số thời gian

Một mô hình khác hay được nước Mỹ sử dụng để dự báo dân số là hàm

số Logistic:

(3) t rt

e

K P

+ Thông thường việc áp dụng phương pháp này dựa chủ yếu vào kết quả của hai cuộc tổng điều tra dân, vì vậy ngoài việc phụ thuộc vào độ chính xác của hai cuộc điều tra nó cò phụ thuộc vào khoảng cách của hai cuộc tổng điều tra dân số Thế nhưng, do tổng điều tra tốn kém nên thường 10 năm mới tổ chức một lần Khoảng cách giữa hai cuộc tổng điều tra dài như vậy chắc chắn

sẽ làm cho tốc độ tăng dân số ước lượng được từ mô hình sẽ kém sát thực, vì vậy kết quả dự báo cũng kém sát thực

+ Dự báo dân số theo mô hình này không cho được cơ cấu dân số theo giới tính và nhóm tuổi Thế mà, nhu cầu dân số theo giới tính và nhóm tuổi lại rất cao trong công tác lập kế hoạch phát triển kinh tế xã hội

b Mô hình cân bằng dân số

Một mô hình đơn giản khác được dùng để dự đoán dân số là mô hình cân bằng dân số Mô hình này có dạng:

(4) P t P0 B0 ,t D0 ,t IM0 , 1 OM0 , 1, trong đó Pt là dân số ở thời điểm t (thời điểm dự báo), P0 là dân số kỳ gốc, B0,t là số sinh trong kỳ, D0,t là số chết trong kỳ, IM0,1 dân nhập cư trong kỳ, OM0,1 là dân xuất cư trong kỳ

2.2 Phương pháp dự báo thành phần

Một phương pháp khác hay được sử dụng trong dự báo dân số là phương pháp thành phần Về mặt cơ bản, phương pháp thành phần áp dụng mô hình cân bằng dân số Tuy nhiên, mô hình này được biến đổi về dạng:

(5) P t  (P0D0,t) B0,1NM0,1, trong đó các ký hiệu giống như ở mô hình (4), riêng NM0,1 là di cư thuần túy

Ở mô hình (5), dân số (Pt) được biểu diễn bằng ba thành phần chính: thành phần thứ nhất (P0-D0,t) biểu thị dân số ở thời kỳ gốc còn tồn tại ở thời kỳ

dự báo Thành phần thứ hai (B0,t) biểu thị số người mới được sinh ra trong thời

kỳ dự báo Thành phần thứ ba (NM0,t) biểu thị di cư thuần túy trong thời kỳ dự báo

Ở phương pháp thành phần, khi tiến hành dự báo thành phần thứ nhất người ta sử dụng cơ cấu dân số theo giới tính và độ tuổi ở thời kỳ gốc, sau đó nhân cơ cấu này với hệ số sống tương ứng của thời kỳ này để có dân số còn tồn tại ở thời kỳ dự báo Do giữa nam và nữ có hệ số sống khác nhau và ngay trong

một giới thì ở độ tuổi khác nhau cũng có hệ số sống khác nhau nên khi dự báo (chuyển tuổi cho dân số gốc) thành phần thứ nhất người ta sử dụng hai bộ hệ số sống khác nhau cho hai giới

Để dự báo thành phần thứ hai (B0,t) người ta dự báo tỷ lệ sinh đặc trưng theo nhóm tuổi của phụ nữ trong thời kỳ dự báo sau đó sử dụng chúng để tính tổng số trẻ em được sinh ra trong thời kỳ dự báo

Để dự báo cho thành phần thứ ba cần thu thập thông tin (qua cơ quan chức năng) về số người di cư quốc tế (xuất cư và nhập cư) của dân số Tuy nhiên, do hầu hết các nước đều có chính sách cấm nhập cư nên lượng người xuất và nhập cư quốc tế ít vì vậy khi tiến hành dự báo dân số thường người ta giả thiết thành phần này không xuất hiện (NM0,t=0)

3 Thử nghiệm dự báo theo mô hình (1)

Để dự báo dân số theo mô hình (1), cần ước lượng được tốc độ tăng dân

số r Thông thường, r được ước lượng dựa vào kết quả của hai cuộc tổng điều tra dân số Khi có dân số của hai cuộc tổng điều tra dân số P0 và P1, r sẽ được ước lượng theo công thức:

t

P P

r ln 1  ln 0

, trong đó t là khoảng thời gian giữa hai cuộc tổng điều tra

Ví dụ, Kết quả của hai cuộc tổng điều tra dân số cho biết:

Dân số ngày 1/4/ 1989 là 64412 nghìn người

Dân số ngày 1/4/ 1999 là 76323 nghìn người

Khoảng cách giữa hai cuộc điều tra này là 10 năm;

10

64412 ln 76323 ln







r

Dựa vào kết quả này ta có thể dự báo dân số Việt Nam vào 1/4/2009 như sau:

4 Quy trình dự báo theo phương pháp thành phần

Các bước khi tiến hành dự báo dân số theo phương pháp thành phần như sau:

+ Bước 1: Để tiến hành dự báo dân số của một nước theo phương pháp

thành phần đòi hỏi phải có các loại số liệu cơ bản là cơ cấu dân số theo giới tính và nhóm 5 độ tuổi ở thời điểm xuất phát, bảng sống của nam và nữ, tỷ lệ sinh đặc trưng theo 7 nhóm tuổi sinh đẻ của phụ nữ và nếu có tình trạng di cư quốc tế mạnh thì cần có cả tỷ lệ di cư thuần túy theo giới tính và nhóm tuổi Tuy nhiên, do nhiều nước đóng cửa với di cư quốc tế nên thành phần này thường coi như không xuất hiện Như vậy bước đầu tiên khi tiến hành dự báo theo phương pháp thành phần là thu thập thông tin về cơ cấu dân số theo giới tính và nhóm tuổi ở thời điểm khởi đầu của dự báo, thu thập thông tin về tỷ lệ sinh đặc trưng theo nhóm tuổi, thu thập và tính toán thông tin về hệ sống của dân số

Bước 2: Sau khi đã thu thập thông tin cần tiến hành đánh giá chất lượng

số liệu và hiệu chỉnh chúng nếu thấy cần thiết Ở bước này có một số kỹ thuật

về nhân khẩu học được áp dụng Ví dụ như để đánh giá hiện tượng báo tuổi sai

sử dụng chỉ số Mayer (cho độ tuổi) hoặc chỉ sô UN Joint Score (cho nhóm 5 độ tuổi) Để đánh giá mức độ thiếu hụt của dân số có thể sử dụng tỷ lệ giới tính,

Bước 3: Thiết lập bảng cơ sở dữ liệu gốc sau:

Bước 4: Thực hiện việc dự báo số người ở thời điểm gốc hiện còn sống

sau 5 năm, 10 năm, 15 năm, (Thực hiện phép chuyển tuổi)

Để tiến hành ước này cần phải xác định mức chết của dân số trong thời

kỳ dự báo thông qua chỉ tiêu tuổi thọ bình quân lúc sinh hoặc tỷ lệ chết của trẻ

sơ sinh (dưới 1 tuổi) Sau đó sử dụng bảng sống mẫu của Coale Demeny để tính hệ số sống sử dụng cho công việc chuyển tuổi của dân số gốc để dự báo số người ở thời điểm gốc hiện còn sống sau 5 năm, 10 năm, 15 năm,

Bước 5: Dự báo số sinh ở các thời kỳ dự báo Để dự báo được số trẻ

được sinh ra trong thời kỳ dự báo, cần dự báo tỷ lệ sinh tổng cộng (TFR) ở thời

kỳ này và dạng sinh đẻ của phụ nữ (được xác đinh thông qua tỷ lệ sinh đặc trựng theo nhóm tuổi của phụ nữ) Có được tỷ lệ sinh đặc trưng theo nhóm tuổi của phụ nữ và biết được số phụ nữ ở các nhóm tuổi trong độ tuổi sinh đẻ ta nhân chúng với nhau sẽ có được số trẻ được sinh ra trong thời kỳ dự báo

5 Thử dự báo dân số 1-4-2009 dựa vào dân số của Tổng điều tra dân

số 1- 4- 1999

Để minh họa cho phương pháp dự báo dân số theo phương pháp thành phần chúng tôi thử nghiệm dự báo dân số 1/ 4/ 2009 dựa vào kết quả của Tổng điều tra dân số 1/ 4/ 1999

Thông qua Tổng điều tra dân số 1999 ta có các thông tin sau đây:

Bảng 1: Dân số cả nước tại thời điểm 1/4/1999 phân theo giới tính và độ tuổi

Tuổi Tổng số Nam Nữ Tỷ lệ giới tính

Tuổi Tổng số Nam Nữ Tỷ lệ giới tính

Tuổi Tổng số Nam Nữ Tỷ lệ giới tính

Bảng 2: Dân số cả nước tại thời điểm 1/4/1999 phân theo giới tính và nhóm tuổi

a Đánh giá mức độ dồn tuổi

Trước khi tiến hành dự báo cần đánh giá chất lượng các thông tin thu được, đặc biệt là đánh giá chất lượng của dân số gốc Có hai chỉ số cơ bản được sử dụng để đánh giá chất lượng của dân số gốc Chỉ số thứ nhất là chỉ số Myer Chỉ số này được sử dụng để đánh giá mức độ dồn tuổi của dân số, tức là mức độ người ta thích báo cáo tuổi ở độ tuổi nào Kết quả tính toán của chỉ tiêu này cho thấy: chỉ số Myer của nam giới bằng 2,94 còn của nữ giới bằng 2,80 Kết quả tính toán này cho thấy dân số Việt Nam không có hiện tượng báo cáo dồn tuổi nặng nề (chỉ số Myer lớn hơn 30 chứng tỏ có hiện tượng dồn tuổi nặng nề)

b Đánh giá mức độ báo cáo sai tuổi

Do dự báo sẽ sử dụng dân số theo nhóm tuổi nên ở đây còn tính chỉ số

UN Joint Score Kết quả tính toán như sau:

Tỷ số tuổi của nam

Chênh lệc

so với

100

Tỷ số tuổi của nữ

70-74 500522 710582 70.4 -8.3 69.0 -31.0 77.1 -22.9 75-79 307069 514680 59.7 -10.8 61.3 -38.7 72.4 -27.6

Nhóm

tuổi

Nam Nữ Sex ratio Chênh

lệch liên tiếp

Tỷ số tuổi của nam

Chênh lệc

so với

100

Tỷ số tuổi của nữ

Chênh lệc

so với

100 80-84 144203 274041 52.6 -7.0 47.0 -53.0 53.2 -46.8 85-89 64672 146412 44.2 -8.4 44.8 -55.2 53.4 -46.6 90-94 16075 43107 37.3 -6.9 24.9 -75.1 29.4 -70.6

Chỉ số UN Joint Score của Tổng điều tra dân số năm 1999 bằng 68,4 đơn

vị Chỉ số này nhỏ hơn 100 nên có thể coi chất lượng số liệu về dân số theo giới tính và nhóm tuổi cũng thuộc loại chấp nhận được

c Đánh giá mức độ thiếu, thừa của dân số

Để kiểm tra mức độ chính xác của số liệu, một chỉ tiêu khác được sử dụng đó là tỷ lệ giới tính Về mặt lý thuyết, tỷ lệ giới tính theo độ tuổi có dạng đường cong đều đi xuống Lý do là xác suất chết ở tất cả các độ tuổi của nam đều cao hơn của nữ Vì vậy tỷ lệ giới tính sẽ giảm dần theo sự tăng lên của độ tuổi và nếu không có sự đột biến (do chiến tranh chẳng hạn) thì đường cong này sẽ là đường trơn (không có lồi lõm) Đồ thị tỷ lệ giới tính theo độ tuổi 1/4/

1999 cho thấy có sự bất hợp lý Đồ thị cho thấy về mặt xu thế của tỷ lệ giới tính thì đúng, song tỷ lệ giới tính ở các độ tuổi từ 15 đến 25 tự nhiên bị tụt xuống một cách bất bình thường Hiện tượng này cũng xảy ra đối với các độ tuổi từ trên 50 đến trên 60

Đồ thị : Tỷ lệ giới tính theo độ tuổi 1/4/ 1999

Phân tích trên cho thấy, để dự báo dân số sát hơn với thực tế, trước khi tiến hành dự báo cần hiệu chỉnh số liệu Đồ thị tỷ lệ giới tính cho thấy ở nhóm tuổi thanh niên và một số độ tuổi trung niên có sự thiếu hụt nam giới vì vậy cần phải “bổ sung” số nam giới cho các độ tuổi này Phương pháp bổ sung thích hợp là chỉnh sửa tỷ lệ giới tính ở các nhóm tuổi này cho phù hợp quy luật (sử dụng đồ thị để xác định) sau đó coi số nứ là đúng và dùng tỷ lệ giới tính để tính cho số nam Kết quả hiệu chỉnh được trình bày ở phần phụ lục (Phụ lục 1)

5.2 Xác định hệ số sống cho dự báo

Để xác định hệ số sống cần thiết cho khâu chuyển tuổi, cần biết tuổi thọ bình quân lúc sinh của dân số Trên cơ sở tuổi thọ này mượn bảng số mẫu của Cold Demeny để xác định hệ số sống cho các nhóm tuổi Tuổi thọ bình quân lúc sinh thường được dựa vào Tỷ lệ chết của trẻ sơ sinh (IMR) để xác định Tỷ

lệ chết của trẻ sơ sinh tính được qua Tổng điều tra dân số là 36,7%0 Do dự báo được tiến hành riêng rẽ cho từng giới tính, vì vậy cần xác định tỷ lệ chết của trẻ sơ sinh cho nam và nữ riêng Có thể tách 36,7%0 trên ra cho hai giới tính theo công thức sau:

7 , 36

* 483 , 0

Theo cách giải đã đề cập chúng tôi xác định được IMRM= 39,1%0; IMRF= 34,1%0

Dựa trên các kết quả này và bảng sống mẫu Coale-Demeny ước lượng được hệ số sống cần thiết cho dự báo Kết quả ước lượng hệ số sống như sau:

Nhóm tuổi IMR=0.0391 IMR=0.0341

Nhóm tuổi IMR=0.0391 IMR=0.0341

5.3 Chuyển tuổi cho dân số gốc

Sau khi đã xác định được hệ số sống cho các nhóm tuổi tiến hành chuyển tuổi cho dân số năm 1999 để có những người còn sống vào các năm 2004 và

2009 Vì hệ số sông giữa các thời kỳ không khác nhau lớn nên chúng tôi coi chúng là không đổi trong suốt thời kỳ từ 1999-2009 Kết quả chuyển tuổi được đưa ra ở bảng sau:

5.4 Xác định xu thế sinh đẻ của dân số

Dựa vào kết quả của các cuộc điều tra về dân số và nhân khẩu học xác định mức sinh của dân số Trong dự báo dân số bằng phương pháp thành phần, cần phải dự báo xu thế sinh của dân số Chỉ tiêu được sử dụng để dự báo mức sinh là TFR Dựa vào kết quả của các cuộc điều tra dân số có được tỷ lệ sinh đặc trưng và tỷ lệ sinh tổng cộng của ba thời kỳ như sau:

Bảng 3: Tỷ lệ sinh đặc trưng (ASFR) (% 0 )

Dựa vào kết quả của các cuộc Tổng điều tra dân số trước đây người ta đã ước lượng được tỷ lệ sinh tổng cộng của ác thời kỳ như sau (xem bảng dưới)

1960- 1969

1965- 1974

1970- 1979

1975- 1984

1980- 1989

1985- 1994

1990- 1999

1995- 2004

2000- 2009

2005-Census 1979 Census 1989, 1999

Nguồn: Vẽ từ bảng “Xu thế của Tỷ lệ sinh tổng cộng”

Với kết quả trên chúng tôi cho rằng vào thời kỳ 2005-2009 TFR sẽ bằng

2 Con số này sẽ là cơ sở cho việc ước lượng số trẻ em sinh ra trong thời kỳ 2005-2009

Với các giả thiết trên, số sinh dự báo được cho hai thời kỳ 1999-2004 và 2004-2009 như sau (kết quả được trình bày ở bảng dưới):

1999-2004 2004-2009 2004 2009 99-04 04-09

15-19 4211607 4306818 0.027265 0.024786 114829 106750 20-24 3749539 4131685 0.148547 0.135043 556983 557954 25-29 3350423 3662292 0.126923 0.115385 425246 422572 30-34 3117518 3266712 0.076154 0.069231 237411 226157 35-39 2900720 3026034 0.038547 0.035043 111814 106040 40-44 2565791 2801131 0.016923 0.015385 43421 43094 45-49 1970207 2456161 0.005641 0.005128 11114 12596

6 Xây dựng các phương án dự báo

Thông thường khi làm dự báo dân số theo phương pháp thành phần người ta xây dựng thành các phương án dự báo khác nhau Các phương án này được đặt ra dựa trên một số giả thiết nhất định Tùy theo từng điều kiện cụ thể

mà người ta đặt giả thiết theo yếu tố nào Tuy nhiên, nguyên tắc thường thấy là trong ba thành phần: chuyển tuổi (có liên quan đến tuổi thọ), sinh đẻ và di cư, thành phần nào được đánh giá là có tác động lớn nhất thì sẽ được lấy làm căn

cứ để đề ra giả thiết Trong điều kiện hiện nay của các quốc gia, phần lớn người ta lấy mức sinh làm (đại diện là chỉ tiêu TFR) căn cứ để xây dựng các phương án dự báo Trong trường hợp lấy mức sinh làm căn cứ xây dựng các

phương án dự báo người ta thường đưa ra ba phương án tương ứng với ba giả thiết: mức sinh cáo, mức sinh thấp và mức sinh trung bình

+ Giả thiết mức sinh cao: TFR giữ nguyên như trước đây;

+ Giả thiết mức sinh trung bình: TFR đi theo xu hướng giảm như đã phát hiện;

+ Giả thiết mức sinh thấp: TFR thấp hơn so với mức sinh trung bình Trong trường hợp của chúng tôi, do chỉ là để giới thiệu phương pháp nên chúng tôi chỉ lấy một phương án: phương án mức sinh trung bình: TFR giảm theo xu hướng đã phát hiện

7 Kết quả dự báo

Sau quá trình tính toán có kết quả dự báo dân số hai thời kỳ sẽ như sau:

Bảng: Kết quả dự báo dân số 1/4/ 2009

1/4/1999

Hệ số sống 1/4/2004 1/4/2009 1/4/1999

Hệ số sống 1/4/2004 1/4/2009

Số sinh 3878926 0.95426 3812621 3625165 0.96132 3563198

0-4 3682743 0.988711 3701504 3638232 3489499 0.983751 3484943 3425373 5-9 4634400 0.989423 3641167 3659717 4398762 0.986814 3432797 3428315 10-14 4654315 0.985597 4585383 3602655 4412247 0.984077 4340760 3387532 15-19 4141058 0.982664 4587277 4519338 4081222 0.981023 4341992 4271643 20-24 3430084 0.980967 4069269 4507753 3495303 0.976731 4003774 4259596 25-29 3281300 0.97911 3364801 3991821 3286874 0.975015 3413972 3910611 30-34 3003421 0.976128 3212752 3294509 3030285 0.970655 3204751 3328673 35-39 2726540 0.971889 2931723 3136057 2860080 0.965667 2941361 3110707 40-44 2180363 0.963559 2649894 2849309 2369697 0.957272 2761886 2840376 45-49 1465289 0.949047 2100909 2553330 1671969 0.942975 2268446 2643877 50-54 964240 0.922503 1390627 1993860 1140076 0.918741 1576624 2139087 55-59 782143 0.87619 889514 1282857 1004864 0.876597 1047434 1448509 60-64 759708 0.799519 685306 779383 987600 0.810997 880860 918177 65-69 725600 0.682762 607401 547915 921175 0.717790 800941 714375 70-74 500522 0.573247 495412 414710 710582 0.611232 661210 574907 75-79 307069 0.456783 286923 283993 514680 0.507647 434330 404153 80-84 144203 0.321465 140264 131061 274041 0.357481 261276 220487