python数据分析-老龄化分析

一、研究背景介绍和分析安排

中国作为世界上人口最多的国家，其人口结构的变化对国内外经济都有着深远的影响。近年来，中国的老龄人口比例不断上升，这一变化引起了广泛的社会关注和政策讨论。老龄化带来的挑战包括劳动力市场紧缩、养老金负担增加以及医疗保健需求上升等。这些变化不仅影响了个人和家庭的福祉，也对经济增长和区域发展模式产生了影响。

为了更好地理解和应对这些挑战，本研究围绕以下几个关键方面展开：

数据处理：通过数据清洗和预处理，确保分析的准确性，为政策制定提供可靠的数据支持。预测分析：运用时间序列分析和机器学习技术对老龄人口占比进行预测，以便为长期规划提供依据。相关性研究：探索老龄化与经济发展指标之间的联系，包括地区生产总值、第三产业增加值和人均GDP等，了解老龄化对经济的具体影响。地域比较：将长江经济带与非长江经济带省份在老龄化和经济发展上的表现进行对比，分析区域协调发展的问题和机遇。地域特征分析：深入研究中国东部、中部、西部不同地域在应对老龄化以及推动经济发展方面的特点和策略差异。

二、研究意义

这项研究的意义在于：对政策制定的指导：通过准确预测和深入分析，为政府在人口老龄化和经济发展领域的政策制定提供科学依据。经济可持续发展：研究老龄化对经济的影响，帮助制定策略以实现经济的长期可持续发展。

社会稳定和福祉改善：提出解决方案，减轻老龄化对社会保障系统的压力，提高老年人的生活质量。区域均衡发展：通过对比分析，促进区域经济均衡发展，缩小地域发展差距。

总体而言，本研究将有助于中国更好地理解和应对老龄化挑战，制定适应性强的经济和社会政策，以及推动包容性和平衡性的区域发展。

三、实证分析

为了进行老龄人口占比预测和老龄化与经济数据的多视角分析，我们可以按以下步骤进行：

首先，让我们开始对数据进行清洗和预处理，检查是否存在缺失值或需要处理的异常值。

import pandas as pd

# Load the uploaded Excel file
file_path = '论文数据 - 副本.xlsx'
data = pd.read_excel(file_path)

# Display the first few rows of the dataframe to understand its structure
data.head()

数据清洗和预处理的结果显示，数据集中不存在缺失值和重复值，因此我们可以直接进入下一步：老龄人口占比预测（以北京市为例）。

我们使用线性回归模型对老龄人口占比进行了预测，并得到以下结果：

均方误差（MSE）: 0.4923

决定系数（R²）: 0.9117

这表明模型对于训练数据具有相当高的拟合度。接下来，模型预测未来几年的老龄人口占比如下：

该图更清晰的展示了北京市2011年至2022年的实际老龄人口占比，以及2023年至2027年的预测老龄人口占比。通过线性回归模型预测，我们可以看到未来几年老龄人口占比预计将继续增长的趋势。蓝色线条代表历史数据中的实际老龄人口占比。红色虚线表示预测的老龄人口占比。

老龄化与经济数据的相关性分析：研究老龄人口比例与经济指标（如地区生产总值、第三产业增加值、人均GDP等）之间的关系。

# Calculate the correlation matrix to understand the relationship between aging population and economic indicators
economic_indicators = ['地区生产总值_亿元', '第三产业增加值(亿元)', '第三产业增加值占GDP比重', '人均GDP_元_人', '老龄人口占比']
correlation_matrix = data[economic_indicators].corr()

correlation_matrix

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']  #中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #负号
import numpy as np

# 特征名称
features = ['地区生产总值_亿元', '第三产业增加值(亿元)', '第三产业增加值占GDP比重', '人均GDP_元_人', '老龄人口占比']

# 创建相关系数矩阵
data = np.array([
    [1.000000, 0.979208, 0.121099, 0.528037, 0.420952],
    [0.979208, 1.000000, 0.298751, 0.644667, 0.446364],
    [0.121099, 0.298751, 1.000000, 0.693806, 0.247771],
    [0.528037, 0.644667, 0.693806, 1.000000, 0.492713],
    [0.420952, 0.446364, 0.247771, 0.492713, 1.000000]
])

# 使用Seaborn绘制热力图
plt.figure(figsize=(10, 8),dpi=300)
sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f", linewidths=0.5, xticklabels=features, yticklabels=features)
plt.title('Correlation Heatmap')
plt.show()

地区生产总值（GDP）与老龄人口占比：有中等正相关（系数为0.421），这表明随着老龄人口比例的增加，地区GDP也倾向于增加。这可能反映了老龄人口较高的省份往往经济更发达，或者随着社会的整体老龄化，经济规模在扩大。。。。

长江经济带与非长江经济带省份的比较分析

# Aggregate data for Yangtze River Economic Belt and non-Yangtze 
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']  #中文
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #负号
yangtze_data = data[data['长江经济带'] == 1].groupby('年份').mean()
non_yangtze_data = data[data['长江经济带'] == 0].groupby('年份').mean()

# Plotting
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(12, 6))

color = 'tab:red'
ax1.set_xlabel('年份')
ax1.set_ylabel('老龄人口占比', color=color)
ax1.plot(yangtze_data.index, yangtze_data['老龄人口占比'], label='长江经济带老龄人口占比', color=color, marker='o')
ax1.plot(non_yangtze_data.index, non_yangtze_data['老龄人口占比'], label='非长江经济带老龄人口占比', color=color, marker='x', linestyle='--')
ax1.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

ax2 = ax1.twinx()  # instantiate a second axes that shares the same x-axis
color = 'tab:blue'
ax2.set_ylabel('地区生产总值_亿元', color=color)  # we already handled the x-label with ax1
ax2.plot(yangtze_data.index, yangtze_data['地区生产总值_亿元'], label='长江经济带地区生产总值', color=color, marker='o')
ax2.plot(non_yangtze_data.index, non_yangtze_data['地区生产总值_亿元'], label='非长江经济带地区生产总值', color=color, marker='x', linestyle='--')
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

fig.tight_layout()  # otherwise the right y-label is slightly clipped
fig.legend(loc="upper left", bbox_to_anchor=(0.1,0.9))
plt.title('长江经济带与非长江经济带省份老龄人口占比和地区生产总值比较')
plt.show()

从图表可以看出，长江经济带与非长江经济带在老龄人口占比和GDP方面都存在一定的差异，这可能反映了不同区域经济发展水平和人口结构的变化趋势。长江经济带由于其经济发展较快，可能在吸引年轻劳动力方面有一定优势，但同时也面临着老龄化问题。

接下来，我们将通过地域分析，进一步探讨东部、中部、西部地域在老龄化和经济发展方面的特点和差异。我们将聚焦于人均GDP和老龄人口占比这两个指标进行可视化比较。

关联分析：老龄化可能对人均GDP产生影响。例如，东部在两张图上均表现最强，这可能意味着尽管老龄化速度快，但经济增长强劲，可能有足够的资源来应对老龄化带来的挑战。

地域分析

上图展示了人均GDP与老龄人口占比之间的关系，不同颜色代表不同的地域（东部、中部、西部）。通过散点图，我们可以观察到人均GDP与老龄人口占比之间似乎存在一定的正相关性，尤其是在一些经济发达地区（如东部地区），老龄人口占比较高。

四、结论

综上所述，通过实证分析可以得出以下结论：

老龄人口占比预测：采用线性回归模型对北京市老龄人口占比进行预测，结果显示未来几年老龄人口占比将持续增长，这反映了当前的老龄化趋势。

老龄化与经济数据的相关性：分析表明老龄人口占比与经济指标（如地区生产总值、第三产业增加值、人均GDP等）之间存在一定的相关性。特别是在第三产业的发展和人均GDP方面表现出较为显著的正相关，这可能反映了服务业对老龄社会的适应性以及经济水平对老龄化程度的影响。

地域分析：从地域分析可以看出，不同地域的老龄人口占比增长趋势和经济发展水平存在差异。东部地区老龄人口占比增长速度较快，但同时也具有较高的人均GDP增长，表现出较强的经济活力和应对老龄化挑战的能力。

综合以上观察结果，我们可以得出结论：老龄化趋势对经济发展产生一定影响，但经济发展水平也可以影响老龄化趋势的演变。因此，未来应注重在经济政策和社会福利方面的调整，以应对老龄化带来的挑战，并确保经济的持续健康发展。