【摘 要】
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在过去的一个世纪,人类死亡率显著下降,人口老龄化愈发严重,因此人口死亡率研究对人口政策制定、退休计划安排和社会保障等方面问题都影响重大。2014年Geng Niu第一次将外部因素加入随机死亡率模型,将可观测变量人均GDP加入LC模型中形成LCG模型,模型延伸了经典LC模型从历史数据中提取出年龄和时间因子的方法,弥补了LC模型时间因子含义不清晰的不足,但是人均GDP增长对降低中心死亡率的具体影响并不
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在过去的一个世纪,人类死亡率显著下降,人口老龄化愈发严重,因此人口死亡率研究对人口政策制定、退休计划安排和社会保障等方面问题都影响重大。2014年Geng Niu第一次将外部因素加入随机死亡率模型,将可观测变量人均GDP加入LC模型中形成LCG模型,模型延伸了经典LC模型从历史数据中提取出年龄和时间因子的方法,弥补了LC模型时间因子含义不清晰的不足,但是人均GDP增长对降低中心死亡率的具体影响并不明确,缺少同时包含年龄和时间因子的队列效应。本文基于LCG模型中已存在问题进行研究,主要工作和发现有:（1）在Geng Niu提出的LCG模型的基础上,将LC模型和LCG模型进行对比,分析LCG模型中人均GDP与LC模型时间因子的变动趋势,解释了方差比例以及二者协整性,据此得出人均GDP与LC模型时间因子在对死亡率的影响上有较大的一致性,人均GDP可以解释LC模型时间因子90%以上的信息。分析发现除了人均GDP之外,死亡率还受到一些非线性因素的影响;（2）通过将滞后处理的人均GDP数据代入到LCG模型分析发现,人均GDP滞后数据模型在各方向表现良好,尤其在0～14岁效果显著。通过模型计算出的人均GDP与中心死亡率对数的相关系数佐证了人均GDP的增长与中心死亡率的下降并不是同步的,人均GDP增长促进死亡率下降的途径是缓慢发生作用的,可根据各国真实情况解释模型结果,并对中国应对人口老龄化提出建议;（3）计算死亡率改善率分析队列效应,发现队列效应对中心死亡率的影响主要发生在老年,这个影响不会随着经济增长而得到消除,根据APC模型和LCG模型的思想,提出APCG模型,弥补了 LCG模型缺少队列效应的不足,并在不同年龄段进行实证,结果表明模型在60～89岁的拟合性要高于LCG模型,为后续死亡率模型提供了一个新的研究思路。
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