机器学习视角下出生率与地区经济发展研究

发布时间：2021-01-27 19:03

　　使用LassoCV方法和聚类分析机器学习模型,将我国31个省市根据出生率和地区经济发展水平聚分为五类。研究发现,地区经济发展水平对出生率的影响是动态的,呈现出"抑制—促进—再抑制"的特征,出生率则呈现出"下降—上升—再下降"的趋势;人均地区生产总值、人均可支配收入及商品房平均销售价格是影响出生率的共同关键因素。 

【文章来源】：时代经贸. 2020,(24)

【文章页数】：2 页

【文章目录】：
一、问题提出
二、聚类分析及特征变量识别
三、出生率与地区经济发展互动关系及作用机理


【参考文献】：
期刊论文
[1]抚养负担与储蓄关系再检验:基于年轻人储蓄视角的研究[J]. 曹阳,徐升.  人口与发展. 2018(05)
[2]城镇化、外部性与生育水平[J]. 杨华磊,吴义根,张冰鑫.  人口与发展. 2018(04)
[3]老年照料、人口出生率与社会福利[J]. 严成樑.  经济研究. 2018(04)
[4]人口老龄化、出生率与储蓄率的关系研究——兼论对中国“二孩政策”的启示[J]. 高冉,蔡雯霞,张冲.  武汉金融. 2018(01)
[5]城市火灾次数与气象因素的Adaptive-Lasso分析[J]. 谭常春,谭景宝,朱华亮.  应用数学与计算数学学报. 2013(03)
[6]中国低生育率水平的形成及其对长期经济增长的影响[J]. 都阳.  世界经济. 2005(12)
[7]人口转变的经济效应及其对中国经济增长持续性的影响[J]. 都阳.  中国人口科学. 2004(05)
[8]战后发达国家人口自然增长率长期下降的原因及其利弊[J]. 曾德国.  武汉大学学报(社会科学版). 1982(01)



本文编号：3003572