Các phương pháp dự báo dân số theo dãy số thời gian

TỔNG CỤC THỐNG KÊ
VIỆN KHOA HỌC THỐNG KÊ







BÁO CÁO CHUYÊN ĐỀ:
CÁC PHƢƠNG PHÁP DỰ BÁO DÂN SỐ THEO DÃY SỐ THỜI GIAN
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
DBDS
2
1. Mở đề
Số lƣợng dân số giữ vai trò quan trọng trong đời sống kinh tế cũng nhƣ
xã hội của một quốc gia nói chung và của một vùng nói riêng. Lý do rất dễ thấy
là dân số có tác động lên các mặt của đời sống xã hội rất mạnh. Dân số đông
mức tiêu dùng nhiều, nhu cầu về việc làm cũng cao hơn dân số ít. Dân số nhiều
hay ít cũng thƣờng là cơ sở của việc phân bổ kinh phí các loại của một quốc
gia cũng nhƣ vùng, lãnh thổ. Mặt khác nó cũng là cơ sở để lập kế hoạch phát

triển cơ sở hạ tầng cũng nhƣ các vấn đề khác của nền kinh tế và xã hội. Vì vậy
biết trƣớc số lƣợng dân số là một nhu cầu có thức của các quốc gia và vùng,
lãnh thổ. Có nhiều phƣơng pháp dự báo dân số. Một trong các phƣơng pháp đó
là sử dụng mô hình dãy số thời gian để dự báo. Chuyên đề này trình bày
phƣơng pháp sử dụng mô hình dãy số thời để dự báo dân số cho một quốc gia
hoặc vùng, lãnh thổ.
2. Phương pháp luận dự báo
2.1. Khái niệm định nghĩa
Dự báo theo dãy số thời gian hiểu một cách nôm na là dựa vào các số
liệu phản ánh sự phát triển của hiện tƣợng đƣợc nghiên cứu để suy đoán sự
phát triển trong tƣơng lai của hiện tƣợng này. Sự suy đoán này có một cơ sở
khoa học là các số liệu phản ánh sự phát triển của hiện đƣợc đƣợc nghiên cứu
có hàm chứa các thông tin quyết định xu hƣớng cũng nhƣ mức độ của hiện
tƣợng. Tuy nhiên, sự suy đóan đó dựa trên một giả thiết rất cơ bản là điều kiện
phát triển của hiện tƣợng trong qusa khứ và ở thời hiện tại không thay đổi
trong tƣơng lai.
2.2. Các loại dự báo
Theo tầm hạn thời gian của dự báo, có thể phân dự báo ra: Dự báo ngắn
hạn, dự báo trung hạn, dự báo dài hạn. Sự đƣa ra kết luận về “cái sắp tới”
DBDS
3
trong tƣơng lai giới hạn khoảng 1 năm trở lại đƣợc gọi là dự báo ngắn hạn,
trong khoảng từ 1 năm đến dƣới 5 năm đƣợc gọi là dự báo trung hạn, giới hạn
từ 5 năm trở lên đƣợc gọi là dự báo dài hạn. Tuy sự phân loại nhƣ vậy rất đơn
giản và hơn nữa thƣờng phù hợp với hệ thống bắt buộc của các kế hoạch hành
động, nhất là với hoạt động kinh tế. Song rất khó xem phân loại nhƣ vậy là
hoàn toàn đúng đắn. Cần lƣu ý rằng, không phải chỉ riêng điều kiện cùng một
tầm hạn thời gian của dự báo quyết định đặc trƣng này hoặc đặc trƣng kia của
dự báo, mà còn cả hàng loạt những điều kiện khác nữa, trong đó trƣớc hết là
lớp mô hình đƣợc dùng vào dự báo và tần số đƣa ra kết quả dự báo.

2.3. Dự báo dài hạn
Đặc trƣng của loại dự báo này thể hiện ở chỗ, mô hình hóa động đóng
vai trò lớn. Nó là sự tất yếu phát sinh từ sự xuất hiện tính không ổn định của
các quan hệ đƣợc mô hình hóa, cái đƣợc biểu thị bằng sự thay đổi giá trị tham
số cấu trúc, hoặc cũng vậy bằng sự thay đổi dạng phân tích mối quan hệ. Với
dự báo dài hạn, mô hình mô tả - nguyên nhân rất hay đƣợc sử dụng (mặc dầu
cũng sử dụng mô hình xu hƣớng khi đối tƣợng đƣợc dự báo tỏ ra đặc biệt ổn
định trong vận động). Tần số dự báo dài hạn nói chung là thấp.
Với dự báo dài hạn, cần phải lƣu ý đến sự khác nhau thƣờng hay xảy ra
giữa thực tế diễn ra và kết quả dự báo. Điều này không phải do không thể đƣa
ra kết luận về “cái sắp tới” trong tƣơng lai xa hay do không nắm vững đƣợc
các phƣơng pháp thích hợp, mà là do khả năng triển khai, thông qua những
ngƣời quyết định, các hoạt động nhằm hiệu chỉnh xu hƣớng không có lợi của
biến đƣợc dự báo đƣợc đề ra dƣới ảnh hƣởng của kết quả dự báo dài hạn tác
động tới. Đây có thể xem là nguyên nhân cơ bản của sự khác nhau đƣợc đề cập
đến.
Dự báo dài hạn phải liên kết hàng loạt các điều kiện bổ sung cho khoảng
thời gian dài mà kết luận đƣa ra về “cái sắp tới” trong tƣơng lai xa. Trong số
DBDS
4
các điều kiện này, quan trọng nhất là phải tính đến việc dựa vào mô hình động
xem xét tính quy luật dài hạn, phải lƣu ý đến khả năng xuất hiện sự thay đổi
cấu trúc và tính quy luật số lƣợng thích hợp trong khoảng thời gian giữa khởi
đầu xây dựng kết quả dự báo và tiếp sau kỳ đƣợc dự báo.
Dự báo dài hạn còn thu hút sự chú ý khi đề cập đến khía cạnh phƣơng
pháp luận cũng nhƣ khía cạnh thực hành. Về khía cạnh thực hành, cần phải
quan tâm đến đặc trƣng chiến lƣợc. Điều này có nghĩa rằng, kết quả dự báo dài
hạn là một trong những yếu tố nhất thiết phải đƣợc nhìn nhận đến của công
việc xây dựng các kế hoạch và chƣơng trình hành động dài hạn. Kết quả dự
báo dài hạn mang tính chiến lƣợc liên quan tới hai lớp vấn đề. Lớp thứ nhất là

phải định hƣớng ngƣời sử dụng vào kiến tạo trƣớc những biến hội sinh (độc lập
với ngƣời sử dụng), đồng thời quyết định với mức độ rất lớn về các điều kiện
và các tổ chức hoạt động có chủ đích. Thứ hai là lớp vấn đề phải định hƣớng
vào sự hình thành tƣơng lai các biến là những số đo mục đích đƣợc thực hiện,
đồng thời những kết quả dự báo khác nhau phải phù hợp với những phƣơng án
đƣợc xem xét và cho phép khác nhau.
Cũng cần phải thừa nhận rằng, công việc kế hoạch hóa dài hạn có lý trí
không thể thiếu những kết quả dự báo thích hợp. Những kết quả dự báo đó phải
đƣợc soạn thảo trƣớc khi xây dựng kế hoạch. Tầm hạn thời gian của dự báo
phải đủ dài để kết quả dự báo có thể vƣơn tới tận cùng của thời kỳ kế hoạch
hoặc thậm chí vƣợt xa hơn cả thời kỳ ấy.
Nhìn chung dự báo dài hạn có một số tính chất đáng lƣu ý sau:
- Tính đồng bộ ở dự báo dài hạn cao hơn hẳn so với ở dự báo ngắn hạn
và ở dự báo trung hạn. Sự đƣa ra kết luận về “cái sắp tới” trong tƣơng lai xa
thƣờng là hệ thống những “cái sắp tới” có quan hệ với nhau một cách lô gíc và
cả ngẫu nhiên nữa. Yêu cầu của tính đồng bộ là do kết luận đƣa ra cho tƣơng
DBDS
5
lai xa về từng “cái sắp tới” riêng biệt ít bản chất hơn so với về cả hệ thống
những cái sắp tới gắn bó với nhau.
- Kết quả dự báo dài hạn có đặc trƣng chiến lƣợc, cho nên việc đƣa ra
liên tiếp kết quả dự báo có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Tính chính xác của
chuỗi kết quả dự báo liên tiếp đƣợc xem xét trên toàn bộ tầm hạn thời gian mà
kết luận đƣa ra về “cái sắp tới” trong tƣơng lai xa đề cập đến quan trọng hơn
nhiều so với đƣợc xem xét ở một thời kỳ riêng biệt bất kỳ nào trong toàn bộ
tầm hạn thời gian dự báo dài hạn quan tâm đến.
- Với dự báo dài hạn, đặc biệt hữu dụng là hai lớp mô hình trắc lƣợng,
đó là những mô hình nguyên nhân mô tả và những mô hình trong số các mô
hình cổ điển về xu hƣớng phát triển mà chúng chứa cả xu hƣớng lẫn giao động
thời kỳ dài của đối tƣợng đƣợc dự báo. Trái lại, có lẽ ít hữu dụng hơn cả là

những lớp mô hình khác, đặc biệt là lớp những mô hình các quá trình ngẫu
nhiên hoặc lớp những mô hình thích nghi.
Việc thực hiện dự báo dài hạn nói chung thƣờng hay gặp những khó
khăn sau:
- Khả năng xuất hiện những thay đổi bất ngờ dạng phân tích các quan hệ
đƣợc phản ánh qua mô hình dùng cho các mục đích của dự báo.
- Tính không chắc chắn về dạng phân tích thực tế các mối quan hệ đƣợc
phản ánh qua mô hình.
- Tính khó so sánh các dữ liệu thống kê dùng để xây dựng mô hình dự
báo.
- Nhƣng thay đổi về giá trị các thông số đƣợc dùng vào mô hình trong
suốt cả tầm hạn thời gian dự báo đề cập đến.
- Những trở ngại trong việc xác định các biến giải thích đƣợc hình thành
nhƣ thế nào của mô hình dùng vào dự báo.
DBDS
6
Dự báo dài hạn thƣờng kém sát thực hơn các loại dự báo khác lý do dễ
thấy là trong một khoảng thời gian dài điều kiện ngoại cảnh rất dễ bị thay đổi
và vì vậy vi phạm lớn tới giả thiết “điều kiện phát triển của hiện tƣợng trong
tƣơng lai giống nhƣ hiện tại và quá khứ” nhƣ đã trình bày.
2.3. Mô hình dự báo
Trong dự báo theo dãy số thời gian ngƣời ta thƣờng xây dựng một mô
hình để sử dụng làm công cụ dự báo. Mô hình thƣờng là một hoặc một vài
phƣơng trình toán học có khả năng mô tả sát thực sự phát triển theo thời gian
của hiện tƣợng đƣợc nghiên cứu. Hơn thế nữa, các hệ số của phƣơng trình
đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào các dãy số liệu phản ánh sự phát triển của hiện tƣợng.
Các phƣơng trình toán học đƣợc sử dụng thƣờng bao gồm
+ Phƣơng trình đƣờng thẳng: Y= ax+b;
+ Phƣơng trình bậc hai: Y= ax
2

+ bx+ c;
+ Phƣơng trình bậc hai: Y= ax
3
+bx
2
+ cx+ d;
+ Phƣơng trình hàm số mũ: Y= ab
x
;
+ Phƣơng trình hàm lũy thừa: Y=x
a
;
+ Phƣơng trình hàm lôgistic:
ax
e
K
Y


1
;
+
Nguyên tắc xác định mô hình dự báo
Nhƣ đã trình bày, có nhiều phƣơng trình có thể chọn để làm mô hình dự
đoán. Tuy nhiên, chọn phƣơng trình nào thì phải tuân theo nguyên tắc sau đây:
phƣơng trình nào mô tả sát nhất sự phát triển của hiện tƣợng đƣợc dự báo
DBDS
7
phƣơng trình đó sẽ đƣợc chọn làm mô hình dự báo. Để lựa chọn phƣơng trình
làm mô hình dự báo, thƣờng tuân theo các bƣớc sau đây;

+ Bƣớc 1: dựa vào cơ sở phƣơng pháp luận của hiện tƣợng đƣợc dự đoán
để xác định xem nó phát triển theo đƣờng thẳng, hay đƣờng nào.
+ Bƣớc 2: sau khi xác định đƣợc phƣơng trình đƣợc cho là phản ánh
quy luật phát triển theo thời gian của hiện rồi, tiến hành ƣớc lƣợng các hệ só
của phƣơng trình.
+ Bƣớc 3: đánh giá mức độ sát thực của mô hình dựa vào số dƣ ƣớc
lƣợng đƣợc.
Nếu phƣơng trình mô tả tốt sẽ sử dụng để dự báo.
3. Phương pháp luận dự báo dân số
Vào thế kỷ thứ 18, Malthus, một ngƣời Anh khi nghiên cứu các ghi chép
về sinh đẻ trong nhà thờ đã đƣa 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 ngƣời tác động rất mạnh tới quá trình sinh đẻ, song quy luật phát
triển này của dân số vẫn không bị mất ý nghĩa. Đây là phát hiện rất cơ bản của
Malthus và đã trở thành cơ sở để lựa chọn mô hình trong dự báo dân số theo
dãy số thời gian.
3.1. Mô hình dự báo dân số theo dãy số thời gian
Với phát hiện trên của Malthus, không thể sử dụng mô hình đƣờng thẳng
để mô tả sự phát triển của dân số mà phải chọn phƣơng trình mô tả sự phát
triển theo cấp số nhân để dự báo dân số. Vào trƣớc những năm trƣớc 1990, các
cán bộ của Tổng cục Thống kê đã sử dụng phƣơng trình sau làm mô hình dự
báo dân số theo dãy số thời gian:
DBDS
8
(1)
t
t
rPP )1(
0


, trong đó P
t
là dân số thời kỳ báo cáo, P
0
là dân số thời kỳ gốc, r
là tốc độ tăng dân số, t là thời gian.
Mô hình này đảm bảo đặc trƣng dân số phát triển theo quy luật của cấp
số nhân. Mặt khác nó mô tả một quá trình phát triển rời rạc.
Một mô hình khác cũng mô tả sự phát triển của dân số theo phát hiện của
Malthus có dạng:
(2)
rt
t
ePP
0

, trong đó P
t
là dân số thời kỳ dự báo, P
0
là dân số thời kỳ gốc, r là tốc
độ tăng dân số, t là thời gian.
Mô hình này cũng đảm bảo đặc trƣng dân số phát triển theo quy luật của
cấp số nhân. Tuy nhiên nó khác mô hình (1) ở chỗ nó mô tả một quá trình phát
triển liên tục. Thực tế cho thấy, dân số là một hiện tƣợng phát triển liên tục vì
vậy mô hình (2) mới là mô hình mô tả đúng nhất sự phát triển của dân số. Thật
vậy, về mặt bản chất, công thức (2) là một biến thể của công thức (1). Lý
thuyết toán học cho thấy khi P
t
là biến liên tục thì thông qua phép tính giới hạn

công thức (1) sẽ chuyển về thành công thức (2).
Để dự báo dân số theo phƣơng pháp mô hình, các nƣớc có dân số lớn
(nƣớc ta cũng có thể đƣợc coi là nƣớc có dân số lớn) còn sử dụng mô hình
loogistic để dự báo. Mô hình này có dạng:
(3)
rt
t
e
K
P


1
, trong đó P
t
là dân số thời kỳ dự báo, K là dân số tới hạn (mức cao
nhất dân số có thể đạt tới, số này thƣờng đƣợc các chuyên gia ƣớc định), r là tốc độ tăng dân
số, t là thời gian
Phƣơng pháp dự báo dân số theo thời gian có ƣu điểm là đơn giản, dễ
thực hiện, song có một số nhƣợc đểm sau:
DBDS
9
+ Phải sử dụng kết quả của hai cuộc điều tra mới tính đƣợc tộc độ tăng
của dân số, vì vậy độ chính xác của phƣơng pháp dự báo này phụ thuộc rất
nhiều vào độ chính xác của thông tin thu đƣợc từ hai cuộc điều tra.
+ Thông thƣờng việc áp dụng phƣơng 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 nhƣng, do tổng điều tra tốn kém nên thƣờng 10 năm mới tổ
chức một lần. Khoảng cách giữa hai cuộc tổng điều tra dài nhƣ vậy chắc chắn

sẽ làm cho tốc độ tăng dân số ƣớc lƣợng đƣợc 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 đƣợc 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.
3.2. Vấn đề ước lượng các thông số của mô hình
Thông thƣờng, để ƣớc lƣợng các thông số của mô hình theo dãy số thời
gian ngƣời ta sử dụng phƣơng pháp bình phƣơng tối thiểu. Nội dung cơ bản
của phƣơng pháp này là tìm các thông số của mô hình sao cho tổng bình
phƣơng độ lệc giữa giá trị thực tế và giá trị lý thuyết tính đƣợc từ mô hình là
nhỏ nhất. Tức là phƣơng trình sau đây thỏa mãn:
min)(
2
1
^



n
t
tt
yy
, trong đó
t
y
là giá trị thực tế, còn
^
t
y
là giá trị lý thuyết tính

đƣợc từ mô hình sau khi đã ƣớc lƣợng đƣợc các thông số của mô hình; n là độ dài của dãy
số thời gian.
Trong dự báo dân số, do số liệu không có đƣợc theo thời gian hoặc giả
các số liệu có đƣợc cũng chỉ là các số ƣớc tính do vậy sử dụng phƣơng pháp
trên sẽ đem lại kết quả thiếu chính xác. Trong bối cảnh nhƣ vậy ngƣời ta sử
DBDS
10
dụng phƣơng pháp 2 điểm để ƣớc lƣợng tốc độ tăng của dân số (r). Tức là sử
dụng dân số thu đƣợc từ hai cuộc tổng điều tra dân số để ƣớc lƣợng tốc độ tăng
của nó và sử dụng kết quả này để dự báo dân số. Trong trƣờng hợp sử dụng
công thức (1) để dự báo dân số, tốc độ tăng dân số r trong mô hình đƣợc ƣớc
lƣợng theo công thức:
1
0
1

n
P
P
r
, trong đó P
1
là dân số thời kỳ báo cáo đã biết, P
0
là dân số ở thời kỳ gốc
đƣợc lấy làm cơ sở tính r, n số năm giữa thời kỳ gốc và thời kỳ báo cáo. Trong thực tế P
1
và
P
0

là dân số của hai cuộc tổng điều tra dân số vì tổng điều tra dân số đƣợc coi là cung cấp
dân số chính xác hơn so với các nguồn thông tin khác.
Trong trƣờng hợp sử dụng công thức (2) để dự báo dân số, tốc độ tăng
dân số r trong mô hình đƣợc ƣớc lƣợng theo công thức:
n
P
P
r
)ln(
0
1

, trong đó P
1
là dân số thời kỳ báo cáo đã biết, P
0
là dân số ở thời kỳ gốc
đƣợc lấy làm cơ sở tính r, n số năm giữa thời kỳ gốc và thời kỳ báo cáo. Ở đây
1
P
và
0
P

cũng thƣờng là dân số của hai cuộc tổng điều tra dân số chứ không lấy từ các nguồn khác vì
các nguồn khác có chất lƣợng thấp hơn so vơi của tổng điều tra dân số.
3.3. Tiến hành dự báo
a. Dự báo số lượng dân số
Sau khi đã ƣớc lƣợng đƣợc tốc độ tăng của dân số, có thể tiến hành dự
báo dân số cho các thời điểm tiếp theo. Các làm đơn giản chỉ là thay các giá trị

(P, r và t (ở đây t là tầm dự báo và bằng 1, 2,3, )) vào mô hình và tính. Tuy
nhiên chọn P và t nhƣ thế nào? Thực tế có thể chọn
1
P
hoặc
0
P
. Nhƣng kinh
nghiệm cho thấy chọn
1
P
tốt hơn vì đây là số lƣợng dân số mới nhất có đƣợc.
DBDS
11
Tầm dự báo có thể chọn đến mƣời, song vì tầm dự báo càng xa kết quả càng
thiếu chính xác nên chỉ nên chọn t=1, 2, ,5.
b. Dự báo số lượng của các bộ phận của dân số
Trong thực tế, nhiều khi ngƣời ta muốn có số lƣợng dân số chi tiết theo
một số cấu trúc nhƣ trong độ tuổi đi học phổ thông (6-18), trong độ tuổi lao
động (15-59), trong độ tuổi già (60+) để lên kế hoạch chi tiết. Để có thể dự báo
đƣợc theo hƣớng ấy thƣờng ngƣời ta lấy cơ cấu cũ đã tính đƣợc từ các cuộc
tổng điều tra để xem xét sự biến động về mặt cơ cấu sau đó dự đoán cho cơ cấu
này và dùng nó để phân bổ tổng dân số đã dự đoán đƣợc bằng các công thức
trên. Nhƣ vậy công thức sau đây đƣợc sử dụng trong trƣờng hợp này:
dbtptp
PwP 
, trong đó P là dân số, tp là thành phần, w là tỷ trọng, db là dự báo.
Ví dụ, để có đƣợc số trẻ em ở độ tuổi đi học phổ thông của năm dự báo
ta lấy tỷ trọng của lứa tuổi này đã dự báo đƣợc nhân với dân số đã dự báo đƣợc
của năm dự báo.

4. Thử nghiệm dự báo bằng mô hình
Để xem xét khả năng dự báo của dân số bằng các mô hình, chúng tôi đã
sử dụng chúng để dự báo bằng. Kết quả đƣợc trình bày dƣới đây.
4.1. Thử nghiệm dự báo dân số cho các năm 2000-2009 bằng mô hình
(1) và (2)
Theo kết quả của Tổng điều tra dân số 1999, vào 1/4/ 1999 dân số Việt
nam đạt mức 76,32 triệu ngƣời và tốc độ tăng dân số bình quân hàng năm là
1,85% năm nếu coi dân số có quá trình phát triển rời rạc, còn bằng 1,70 nếu coi
dân số có quá trình phát triển liên tục. Vậy dựa vào mô hình (1) và (2) ta có các
số dự báo về dân số ở các thời điểm 1-4 ở các năm từ 2000-2009 nhƣ sau:
DBDS
12
Bảng 1: Kết quả dự báo dân số cho giai đoạn 2000-2009 bằng các mô
hình khác nhau

t
Dự báo
bằng công
thức (1);
r=0.0185
Dự báo
bằng công
thức (2);
r= 0.017
1999
0
76.32
76.32
2000
1

77.73
77.24
2001
2
79.17
78.17
2002
3
80.63
79.12
2003
4
82.13
80.07
2004
5
83.65
81.04
2005
6
85.19
82.02
2006
7
86.77
83.01
2007
8
88.37
84.01

2008
9
90.01
85.02
2009
10
91.67
86.05
So sánh kết quả dự báo của hai phƣơng pháp thấy tầm dự báo càng xa,
sự khác nhau về kết quả dự báo càng lớn. So với thực tế, kết quả dự báo bằng
công thức (2) sát hơn (86,05 triệu ngƣời so với 85,78
1
triệu ngƣời vào ngày
1/4/2009)
4.2. Thử nghiệm dự báo dân số cho các năm 2010-2014 bằng mô hình
(2)
Qua thử nghiệm trên, chúng tôi thấy mô hình (2) thích hợp cho dự báo.
Vì vậy sẽ sử dụng mô hình (2) làm công cụ dự báo cho thời kỳ 2010-2014.
a. Dự báo tổng số dân số
Theo kết quả của Tổng điều tra dân số 1/4/ 2009 tốc độ tăng dân số của
Việt nam là 1,2% năm. Vậy dựa vào mô hình (2) ta dự báo đƣợc dân số ở các
thời điểm 1-4 ở các năm nhƣ sau:



1
Số liệu công bố của Tổng điều tra dân số 2009.
DBDS
13
Bảng 1: Kết quả dự báo dân số cho giai đoạn 2009-2014 bằng mô

hình (2)

t
r= 0.012
2009
0
85.78
2010
1
86.82
2011
2
87.86
2012
3
88.92
2013
4
90.00
2014
5
91.08
Kết quả của bảng trên cho thấy dân số Việt nam sẽ đạt mức 86,8 triệu
ngƣời khi bƣớc vào đầu của thời kỳ kế hoạch mới (năm 2010) và đạt mức 90
triệu ngƣời vào năm 2013.
b. Dự báo một số thành phần của dân số
Để minh họa cho việc dự báo dân số thành phần chúng tôi dự báo dân số
ở độ tuổi đi học (6-18 tuổi). Theo kết quả tổng điều tra dân số 1999 dân số này
chiếm tỷ trọng là 30 % trong tổng dân số (đơn vị tính bằng triệu ngƣời), vậy có
kết quả dự đoán sau:

DS
DS 6-18 tuổi
2009
85.78
25.73
2010
86.82
26.05
2011
87.86
26.36
2012
88.92
26.68
2013
90.00
27.00
2014
91.08
27.32
5. Lời bàn
Tuy dự báo dân số theo mô hình chỉ cho đƣợc một thông tin duy nhất là
số lƣợng dân số, song đứng trên giác độ lập kế hoạch kinh tế, xã hội thì một
con số đó cũng đáp ứng đƣợc khá nhiều nhu cầu lập kế hoạch khác nhau nhƣ
cân đối lƣơng thực, lập kế hoạch sản xuất hàng tiêu dùng, nhập khẩu, Hơn
thế nữa nếu mƣợn cơ cấu dân số của năm tổng điều tra có thể tính đƣợc sơ bộ
DBDS
14
số ngƣời già, số lao động, số thanh niên, để phục vụ việc lập kế hoạch chi tiết

hơn.
Mạnh dạn sử dụng các thông tin này sẽ đỡ tốn kém rất nhiều vì không
phải tổ chức các cuộc điều tra biến động dân số hàng năm.


















DBDS
15
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Tổng cục Thống kê (Dự án VIE/ 93/ P03): Tài liệu giảng dạy những
kiến thức cơ bản về nhân khẩu học.
2. Ủy Ban Dân số và Kế hoạch hóa gia đình: Cẩm nang số X, các kỹ
thuật gián tiếp về ƣớc lƣơng nhân khẩu học, NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội
1996.
3. Ban Chỉ đạo Tổng Điều tra Dân số Trung ƣơng: Tổng Điều tra Dân số

và Nhà ở Việt Nam 1999, Kết quả điều tra mẫu; NXB Thế giới, Hà Nội 2000.
4. Tổng cục Thống kê, Tổng Điều tra dân số Việt Nam 1989: Phân tích
kết quả điều tra mẫu; Hà Nội 1991