计划生育政策的调整研究及绿色建筑设计公司的营销策略

2021年第四次暑假模拟承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则。我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。我们参赛选择的题号是（从A/B中选择一项填写）： 我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名：参赛队员（打印并签名）：1.23.指导教师或指导教师组负责人（打印并签名）：日期：2013年8赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2021年第四次模拟编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：赛区评阅记录（可供赛区评阅时使用）：评阅人评分备注全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：PAGE26计划生育政策的调整研究摘要针对我国人口红利逐渐消失、低生育率、人口老龄化日益加重、以及男女比例失调的现状，本文从人口增长的实际情况出发，运用GM(1,1)、最小二乘法拟合、BP神经网络、主成分分析等方法建立模型，针对如何调整计划生育政策做出相关的说明。对于问题一，我们从中国统计年鉴上查找了相关数据，用最小二乘法拟合出抚养比、生育率、人口老龄化、男女比四个指标的大致走向，并结合GM(1,1)模型对数据进行中长期预测。其中负担系数，呈上升趋势，到2021年为33.04%，预计在未来将超过50%。人口老龄化也呈上升趋势，到2021年为11.2%。而男女比，生育率呈下降趋势，到2021年分别为1.0452%，0.38%，综合这四个指标，得出我国有必要放开二胎政策。对于问题二，为了更全面地反映我国人口变化的具体情况，我们利用熵权法对负担系数、生育率、人口老龄化、男女性别比加以权重，求得权重系数分别为-0.2726，0.0119，1.0903，0.1705，然后根据这四个指标构建一个综合指标的函数。用BP神经网络预测模型对这个综合指标进行长期预测，画出趋势图。接着我们查询了四个指标的国际化标准，归一化后得出一条标准直线，选取两线相交最近的一点（2021，0.02）。最终，我们得出结论，国家应在2021年放开二胎政策。对于问题三，如何全面调整计划生育政策，我们用主成分分析法建立模型，将人口数，出生率，死亡率，增长率，男女比，以及城镇和乡村的人口数作为8个观测值，对31个省进行综合排序，然后划分成5个等级，对于排在一级的省份：贵州，重庆，广西，安徽，北京，天津应在2021年首先放开二胎政策，其他城市根据优先级别每隔2年，依次实行二胎政策。最后，我们根据模型的结论给出相关建议，并对模型做出了客观评价。关键字：二胎政策最小二乘法拟合GM(1,1)熵权法BP神经网络预测主成分分析一问题重述1、背景自1949年建国后，由于社会稳定，人民负担减小，以及社会对人口增长的问题缺乏充分的认识，为了弥补战后损失的人口，国家大力鼓励生育。于是到1995年2月15日零时，我国人口就已经达到12亿，约占世界人口的五分之一，人口问题越来越成为我国主要的问题。所以国家于20世纪70年代大力推行计划生育，多年来，计划生育在我国取得了举世瞩目的成就，中国自1971年到2021年，共计出生人口6.38亿，其中因计划生育因素所减少的出生人口数达3.38亿。计划生育政策对建设中国特色社会主义、实现国家富强和民族振兴产生了巨大影响，为促进世界人口与发展发挥了重大作用。但是随着计划生育政策在我国取得巨大成就的同时，也带来了一系列的社会问题。在经历了迅速从高生育率到低生育率的转变之后，我国人口的主要矛盾已经不再是增长过快，而是人口红利消失、临近超低生育率水平、人口老龄化、出生性别比失调等问题。如何调整我国的生育政策才能满足社会人口更替的需要，缓解20年之后的高度老龄化局面，使总人口变化更加平稳，再次获得人口红利成为目前讨论的一个热门话题。2、问题我国的人口新政策于2021年由国内20多位顶尖人口学者提出，他们指出我国应该在2021年全面放开二胎政策。但是倘若国家采纳了这个建议，则给我国带来的是“人口红利”还是“人口灾难”，目前尚未知晓。请你根据自己收集的资料，建立合适的数学模型，回答以下问题。（1）选择合适的角度，建立数学模型，评估我国目前有没有必要放开二胎政策？（2）建立数学模型，回答何时放开二胎政策比较合适。（3）建立数学模型，分析如何合理放开二胎政策才可以避免同时全部放开二胎带来的人口大起大落式的剧烈变动，也可避免放开“单独”（即夫妻双方一方是独生子的可生二胎）带来的花费时间较长、贻误时机等问题。二基本假设在进行人口统计的工作中，由于其工作难度大，费时长，国家财政支出多，因此国家统计的数据并不完整。而且在人口统计的过程中有很多不确定的因素，所以对于此题我们做了如下的假设：1、假设我们从网上查到的国家统计的数据真实、可靠；2、假设意外死亡的人数和港澳台同胞不计入统计范围；3、假设劳动人口的年龄范围为15—64岁；4、假设国内外人口的迁入、迁出不计入统计范围；5、假设在一年之内，处于育龄妇女的生育率不会改变。三符号说明：多项式的系数：多项式的项：最小二乘法拟合曲线：指标权重：指标权值：指标的差异系数：熵权法的权重：单位特征向量：主成分：综合指标：协方差矩阵：熵权法所求系数：四问题分析4.1问题一的分析对于问题一，首先，根据题目中的四个因素，作为国家是否需要放开二胎政策的指标，分别是人口红利指标、生育率指标、人口老龄化指标和性别比指标。通过中国统计年鉴和其他资料查出能反映上述指标的各种数据，利用这些数据，我们结合现阶段的实际情况和未来的发展情况来说明此问题。我们对现有的数据进行最小二乘法拟合，得到我国当前人口红利、生育率、人口老龄化、性别比的情况和大致的未来的趋势。然后，为了全面地反映我国未来人口的变化情况，我们建立了GM(1,1)模型，对以上四个指标进行预测。最后，将预测值与实际值进行比较，一方面验证预测效果的好坏，另一方面又说明了我国未来的人口变化情况，从而准确说明我国有没有必要放开二胎政策。4.2问题二的分析对于问题二，在问题一的基础上，建立出能够全面反映出我国未来人口变化的具体情况。因为在问题一中，人口红利、生育率、人口老龄化和性别比都只能反映人口变化的一个侧面，为了更全面地反映我国人口变化的具体情况。首先，拟定一个人口变化情况的综合指标，并利用熵权法得出四个指标的在综合指标中所占的权重，构建出综合指标的函数其次，将问题一中对于各指标的数值进行归一化后代入到综合指标中，得出这个综合指标在我国目前的情况，并用MATLAB程序拟合出我国现阶段综合指标的变化情况。然后，利用BP神经网络模型对综合指标进行预测，得出未来综合指标的变化情况。最后，我们从网上找出以上四个指标在国际上的标准，并于归一化后代入建立的函数中，求得综合指标在国际上应有的标准。根据标准，在预测图中作出一条作为标准的直线，其交点的横坐标即为应该放开二胎政策的时间。4.3问题三的分析问题三是建立在问题二的基础上分析如何合理放开二胎政策才可以避免同时全部放开二胎带来的人口大起大落式的剧烈变动，也可避免放开“单独”带来的花费时间较长、贻误时机等问题。这也就是说明，我国的人口新政策不是同时在我国的每个地区都实施的，所以这就需要我们根据我国各地区人口现状，将我国各地区分为几个部分，然后逐级放开二胎政策。所以我们根据人口数，出生率，死亡率，增长率，男女比，抚养比，城镇和乡村等8个与我国各地区与人口变化有关的观测指标，利用主成份分析法求出其中的主成份，并针对我国各省市的具体人口情况做一个合理的排名，将这31个省分成五个等级去逐级放开二胎政策。五模型的建立和求解5.1问题一模型的建立和求解5.1.1问题一模型的准备为了了解人口红利、生育率、人口老龄化和男女比随年份的变化趋势，以及提高数据拟合的准确度，利用SPSS软件作出四项指标的散点图如下：图1四项指标与年份关系的散点图根据散点图可以看出，抚养比随年份的变化和人口老龄化随年份的变化为一次函数关系，而综合生育率与男女比随年份的变化则与年份不成一次关系，而且关系较为复杂。对于这种情况的拟合，我们可以采用最小二乘法拟合对其分别进行一次、二次及多次的拟合，而且拟合效果比较好。然后再用GM(1,1)模型对其进行预测，得出我国未来人口的变化情况。但是通过我们阅读文献及从散点图的趋势可以知道，抚养比随年份有一个先减小而后增大的情况，通过GM(1,1)模型预测的数值都是单调函数，所以对于抚养比的预测就只能通过最小二乘法的拟合来实现。5.1.2问题一模型的建立1、曲线拟合的最小二乘法模型的建立1）由已知的离散数据点选择与实验点误差最小的曲线(1)式（1）中为多项式的系数，为多项式的项，则称为最小二乘法拟合的曲线。2）若记(2)(3)（2）式、（3）式可改写为(4)式（4）法方程，可写成距阵形式(5)式（5）中。它的平方误差为：(6)2、GM(1,1)模型的建立（以人口老龄化为例）选取2021~2021年11年的数据预测2021~2021年9年的数据。1)第一步,建立原始数据的GM(1,1)模型设原始数据为利用GM(1,1)的求解程序得a=-0.0298u=8871.3751时间响应式为：(7)求导还原得：(8)(9)(10)2)第二步，精度检验（后验差比值）C=0.1095表1后验差检验表级数后验差比值C准确率P一级（好）<0.35≥0.95二级（合格）<0.5≥0.8三级（勉强）<0.65≥0.7四级（不合格）≥0.65<0.7由上表知，其准确率达到95%以上，故其预测的结果非常准确。5.1.3问题一模型的求解1、人口红利指标的计算查阅资料得知，人口红利可以表示为人口负担系数，人口负担系数小于或等于50%称为人口机会窗口期，也可称为人口红利期。人口负担系数的计算公式如下：人口负担系数=（14岁及以下人口数+65岁及以上人口数）/（15～64岁人口数）×100%我们通过中国统计年鉴查到的人口负担系数的数据见附录1。利用最小二乘法对该数据拟合的图形如下：图2人口负担系数随年份的变化图具体程序代码见附录2其预测的数据如下：表2人口负担系数的预测年份202120212021202120212021202120212021系数33.9333.4233.0232.7232.5332.4632.5232.7133.04由以上结果可知，我国的人口负担系数在1995年到2021年成下降趋势，在2021年之后，人口负担系数将逐年上升，并大概于2030年上升到50%，则此时人口红利将会消失。2、生育率指标的计算查阅文献得知总和生育率一般作为国家计划生育的指标，而国际的标准为，总和生育率为2.1可以满足社会人口更替的需要。通过中国统计年鉴查到的总和生育率的数据见附录1。1）利用最小二乘法对该数据拟合的图形如下：图3总和生育率随年份的变化图2）利用GM(1,1)对总和生育率的预测结果如下：表3生育率的预测值年份202120212021202120212021202120212021预测值0.910.820.730.660.590.530.480.430.38得到的C=0.2193<0.35，所以预测数据很准确。具体算法程序见附录3由以上结果知，我国的总和生育率于2021年以后都成下降的趋势，而且总和生育率都在2.0以下，远远小于国际水平。随着时间的发展，我国的总和生育率将日趋减小，若干年后，我国的总和生育率将远远无法满足社会更替的需要。3、人口老龄化指标的计算利用时间响应函数模型预测出2021~2021年65岁以上人口数（单位：万）和2021~2021年65岁以上人口占总人口的比重（单位：%）。具体结果若下：表4人口老龄化的预测值年份202120212021202120212021202120212021预测值9.29.59.79.910.210.410.711.011.2图4人口老龄化随年份的变化图由以上结果可知,目前,中国65岁及以上老年人口数已达1.29亿,占总人口数的9.3%。2021年,65岁及以上老年人口数将达到1.59亿,比重从1982年的4.9%增长到11.2%。预计未来定会形成老龄人口高峰平台。由此可见中国的人口老年化速度和老年人口的绝对数增长都比较快,中国老年人规模比例在迅速的上升。因此国家应适当的放宽计划生育政策，以及时应对老龄化社会出现的各种问题。4、男女性别比指标的计算同理选取2021~2021年11年的数据用GM(1,1)预测2021~2021九年的男性人口数和女性人口数。做出的后验差比值均小于0.35，说明预测的精度非常好，不需要修正。然后计算出男女人口差值（单位：万）和性比（单位：%）。为了更好地反映人口增长的趋势，下表列出了1980~2021年的数据：表51980-2021年男女性别比的预测值198019851990199520212021202120212021男性507855472558904618086543767375687487056672273女性479205112655429593136130663381653436716969145性比1.05981.07041.06271.04211.06741.06301.05211.05061.0452图5男女性别比随年份的变化图由图可以看出我国男女数量处于不稳定状态，2021年达到了1.0674%。虽然未来几年我国男女性比逐渐减小，2021年为1.0452%，担仍大于国际通行安全标准（102：107），剩男居多，不利于社会稳定。因此国家应对计划生育政策做适当的调整。5、总结：由以上四个指标的计算结果可知，我国目前有必要放开二胎政策。5.2问题二模型的建立和求解5.2.1问题二模型的准备由于问题一中人口红利、生育率、人口老龄化和性别比都只能反映人口变化的一个侧面，为了更全面地反映人口变化的具体情况，我们需要拟定一个人口变化情况的综合指标。熵权法是一种决定指标的方法，综合指标取决于单个指标数的确定，熵权法使权重的确立具有科学的根据，具有说服力。所以对于这个综合指标我们利用熵权法来确定各指标的权重。为了求出我国需要放开二胎政策的具体年份，我们需要对人口情况做一个中长期的预测。GM(1,1)模型适用于中长期预测，最小二乘拟合预测限制性较强。对于长期综合指标的预测，我们采用BP神经网络。因为此模型只需以历史数据作为输入，通过抑制与激活神经结点，自动决定影响性能的参数及影响程度，自动形成模型，无需进行模型假设，再加上神经网络对复杂的非线性系统具有曲线拟核能力，预测能力强。最后根据BP神经网络来预测这个综合指标在我国未来的变化情况，并根据国际标准找出我国需要放开二胎政策的年份。5.2.2问题二模型的建立1、熵权法模型的建立1)计算第项指标小第个方案的指标比重：(11)2)计算指标的熵值：(12)3)计算第项指标的差异系数：(13)4)定义权重：(14)式（14）中就为熵权法确定的权重。2、BP神经网络预测模型的建立我们建立如下结构为17-20-17的BP神经网络，其结构图如下：……………输入层隐含层输出层……………图6BP神经网络结构图BP神经网络的预测算法模型包括BP神经网络构建、BP神经网络训练、BP神经网络分类三步，算法流程如图7所示：系统建模系统建模构建合适的BP神经网络BP神经网络分类测试数据BP神经网络初始化BP神经网络训练训练结束BP神经网络构建BP神经网络训练NYBP神经网络分类图7算法流程5.2.3问题二模型的求解1、熵权法模型的求解根据熵权法，分别对人口老龄化，男女比，总和生育率，抚养比分别加以权重最后得到系数，，，的值，如下表2所示表6四项指标的权重系数指标人口老龄化男女比总和生育率抚养比权重-0.27260.01191.09030.1705由四项指标的权重系数，我们得到了综合评价指标函数：(15)具体算法程序见附录42、BP神经网络模型的求解我们对得到的2021~2021年的综合指标进行预测，得到了2021~2035年的预测指标，下图蓝色的曲线是2021~2035年总指标趋势图。为了得到放宽二胎政策的最优年份，我们查询了我国四项指标的安全线，分别为：人口老龄化标准：65岁以上人口占总人口≥7%；男女比例标准：102：107；总和生育率标准：1.5%；抚养比标准：40%。根据综合指标的函数，我们求的综合指标的标准为0.02，然后我们利用MATLAB软件做出的结果如下：具体算法程序见附录5图8总指标趋势与标准线图将得到的一条平行于x轴的直线x=0.02与综合评价指标曲线相交于两点，最近的一点对应2021年，因此我们得到结论：国家应在2021年放开二胎政策，使人口、资源、环境相适应，社会稳定发展。5.3问题三模型的建立和求解5.3.1问题三模型的准备问题三让我们分析如何合理放开二胎政策才可以避免同时全部放开二胎带来的人口大起大落式的剧烈变动，也可避免放开“单独”（即夫妻双方一方是独生子的可生二胎）带来的花费时间较长、贻误时机等问题。这也就是说明，我国的人口新政策不是同时在我国的每个地区都实施的，所以这就需要我们根据各地区人口现状，将我国各地区分为几个部分，然后逐级放开二胎政策。于是这就引申出了一个分类问题，这就需要我们根据各地区人口变化的各种因素，对这些地区作出一个较为准确的排名，然后将他们分为若干类。由于影响各地区人口变化的因素有多种，所以我们可以利用主成份分析法，将影响各地人口变化的主成份找出来，根据这些主成份将我国各地区的排名逐级写出来。5.3.2问题三模型的建立1）有31个城市，每个城市观测8个指标，将原始数据写成矩阵形式，然后数据标准化：(16)2）建立变量的相关系数阵：或者协方差矩阵：(17)3）求的特征根及相应的单位特征向量：(18)4）写出主成份：(19)一般取累计贡献率达85-95%的特征值所对应的第一、第二，…第个主成分。5）根据特征值，确定各成分权重，进行综合指标，排序。(20)5.3.3问题三模型的求解主成分分析是一种通过降维技术把多个指标约化为少数几个综合指标的综合统计分析方法，而这些综合指标能够反映原始指标的绝大部分信息，它们通常表现为原始几个指标的线性组合。根据人口数，出生率，死亡率，增长率，男女比，抚养比，城镇和乡村等8个观测指标对31个城市进行综合排序，求得城镇和乡村人口数为主成份累计贡献率，达到85%以上。我们用主成份分析法计算出综合排序，将31个城市分为5个等级。具体算法程序见附录6具体主成份数据和运算结果见附录7表7城市划分等级情况级别一级城市二级城市三级城市四级城市五级城市城市贵州、重庆广州、安徽北京、天津江西、宁夏辽宁、福建新疆、河南四川、海南青海、广东湖南、山东浙江、西藏江西、山西云南、吉林湖北、内蒙古、上海、甘肃、陕西、黑龙江、湖北由问题二的求解可知，我国应该在2021年实行二胎政策，所以在2021年，一级城市应该开放实行二胎政策，之后，每个2年，分别让二级城市，三级城市……实行开放二胎政策。图91982-2021年我国家庭变化趋势根据图9，1982年第三次人口普查时，我国家庭户的平均人数为4.43人，到2021年第六次人口普查时，该数值降到3.10人，30年间家庭户的平均人口减少了近1.3人。在家庭规模不断缩小的同时，家庭规模缩小和独生子女增加使我国出现了大量的独生子女家庭。所以对于家庭规模比较小的城市，更应该实施二胎政策。六相关建议1、在2021年，国家应放宽二胎政策。人口老龄化加剧使社会负担加重，家庭养老功能减弱；男女比例失调早晨社会不稳定；低生育率影响我国未来人口的发展……为减少未来我国人口的不安定因素，计划生育政策的调整势在必行。如果在群众的生育意愿很低的情况下再去调整生育政策，就有可能导致生育水平不会反弹，此时的政策调整就失去意义了。2、逐步放开二胎政策不会造成人口数量的反弹。按照各省人口的综合情况，逐步拓宽，对于家庭规模比较小的城市，更应该实施二胎政策。3、为了实现男女性别比例平衡，应允许第一胎是女孩的夫妇可以生第二胎。七模型的评价优点：1、模型的的计算采用专业软件求解和作图，例如Matlab软件，spss软件等；2、模型一中，我们用GM(1,1)模型和最小二乘拟合对人口老龄化、性别比、生育率、抚养比进行了中长期预测并做出合理的分析；3、模型二中，我们利用熵权法对四项指标组合预测，得到了综合评价指标，大幅度提高了预测的准确度。在不同时期，建立起不同的模型，用BP神经网络做长期预测，使该模型具有很好的推广性和通用性；4、模型三中，根据城市的人口情况，我们用主成分分析法将其分为五个等级，在保留大部分信息的情况下用少数几个指标进行分析。缺点：1、由于是在假设的理想情况下求最优解，故它可能与实际的情形有一定的出入。其次，在选取样本时，由于数据有限，使得所求结果具有一定的局限性。2、人口的波动情况与很多动态因素有关，不可能面面俱到，使得模拟中存在误差。参考文献[1]曾毅.中国人口分析[M]．北京：北京大学出版社，2021年.[2]田雪原．中国人口政策60年[M]．北京：社会科学文献出版社，2021年.[3]顾宝昌,王丰主编.八百万人的实践—来自二孩生育政策地区的调研报告[M]．北京:社会科学文献出版社,2021年.[4]李建新.中国人口结构问题[M]．北京：社会科学文献出版社,2021年.[5]汤兆云.当代中国人口政策研究[M].北京:知识产权出版社,2021年.[6]国家计生委课题组.中国未来人口发展与生育政策研究[J].人口研究，2021年3月.[7]李建新.论生育政策与中国人口老龄化[J]．人口研究，2021年2月．[8]郭志刚,张二力,顾宝昌,王丰.从政策生育率看中国生育政策的多样性[J]．人口研究，2021年4月.[9]李建新．不同生育政策选择与中国未来人口[J]．人口研究，2021年1月．[10]陈友华．中国生育政策调整问题研究[J]．人口研究，2021年1月．[11]曾毅．试论二孩晚育政策软着陆的必要性与可行性[J]．中国社会科学，2021年2月．[12]中国统计年鉴.附录1年份（年）人口负担系数总和生育率老龄化（%）男女比19912.011.055119921.861.042919931.711.041619941.561.045199548.81.436.21.0421199648.81.566.41.0333202148.11.466.51.0437202147.91.116.71.0513202147.71.456.91.0589202142.61.227.01.06742021421.387.11.0602202142.21.397.31.06062021421.417.51.06192021411.597.61.0627202138.81.747.71.0631202138.31.877.91.0627202137.91.68.11.0619202137.41.438.31.0606202136.91.178.51.0593202134.21.188.91.0521202134.41.049.11.0517附录2最小二乘拟合代码：clcclearx=[1995:1:2021];y=[48.848.848.147.947.7 42.642 42.242 4138.8 38.337.937.436.9 34.234.4]';plot(x,y)a3=polyfit(x,y,3)xi=1995:2044;y3=polyval(a3,xi)plot(x,y,'o',xi,y3,'k');title('人口负担系数');附录3clccleary=[2.52.422.171.431.221.141.180.660.38];n=length(y);D=y*[0;ones(n-1,1)];yy=ones(n,1);yy(1)=y(1);fori=2:nyy(i)=yy(i-1)+y(i);endB=ones(n-1,2);fori=1:(n-1)B(i,1)=-(yy(i)+yy(i+1))/2;B(i,2)=1;endBT=B';fori=1:(n-1)z(i,1)=(yy(i)+yy(i+1))/2;endC=ones(1,n-1)*z;E=y*[0;z];F=z'*z;forj=1:n-1YN(j)=y(j+1);endYN=YN';A=inv(BT*B)*BT*YN;a=A(1)u=A(2)t=u/at_test=10;i=1:t_test+n;yys(i+1)=(y(1)-t).*exp(-a.*i)+tyys(1)=y(1);xxs(i+1)=yys(i+1)-yys(i)xxs(1)=y(1)fori=1:nDet(i)=abs(xxs(i)-y(i))/y(i)endDET=Det*ones(n,1)/nforj=n+t_test:-1:2ys(j)=yys(j)-yys(j-1);endfori=1:nerror(i)=xxs(i)-y(i);endC=std(error)/std(y)x=1:n;xs=2:n+t_test;yn=ys(2:n+t_test);plot(x,y,'^r',xs,yn,'*-b');disp(['预测值为：',num2str(xxs(1:n+t_test))]);附录4熵权法测定各指标的权重的代码：clcclear%人口老龄化p1=[7.100 7.300 7.500 7.600 7.700 7.900 8.100 8.300 8.500 8.900 9.100 9.236 9.465 9.701 9.942 10.189 10.442 10.702 10.968 11.240];%性比p2=[1.060 1.061 1.062 1.063 1.063 1.063 1.062 1.061 1.059 1.052 1.052 1.054 1.053 1.052 1.051 1.050 1.048 1.047 1.046 1.045];%生育率p3=[1.380 1.390 1.410 1.590 1.740 1.870 1.600 1.430 1.170 1.180 1.040 0.910 0.820 0.730 0.660 0.590 0.530 0.480 0.430 0.380];%抚养比p4=[42.000 42.200 42.000 41.000 38.800 38.300 37.900 37.400 36.900 34.200 34.400 33.926 33.425 33.021 32.720 32.530 32.460 32.517 32.708 33.042];p11=p1./max(p1);p12=p2./max(p2);p13=p3./max(p3);p14=p4./max(p4);p21=p11./sum(p11)p22=p12./sum(p12)p23=p13./sum(p13)p24=p14./sum(p14)e1=-1/log(20)*sum(p21)*log(p21)e2=-1/log(20)*sum(p22)*log(p22)e3=-1/log(20)*sum(p23)*log(p23)e4=-1/log(20)*sum(p24)*log(p24)w1=1-e1w2=1-e2w3=1-e3w4=1-e4t1=w1/(w1+w2+w3+w4)t2=w2/(w1+w2+w3+w4)t3=w3/(w1+w2+w3+w4)t4=w4/(w1+w2+w3+w4)y=t1*p21+t2*p22+t3*p23+t4*p24m=y;附录5%BP神经网络预测至2035年的综合指标clcclearP=[-1.00 -0.95 -0.91 -0.86 -0.82 -0.77 -0.73 -0.68 -0.64 -0.59 -0.55 -0.50 -0.45 -0.41 -0.36 -0.32 -0.27];%输入样本归一化后的数据，T=[0.0700.0710.0710.0800.0870.0930.0790.0700.0560.0560.0480.0410.0360.0310.0270.0230.020];%输出样本观测值（对应人口归一化的数据）%创建初始的神经网络PR=minmax(P);r=size(T,1);net=newff(PR,[17,20,r],{'purelin','tansig','tansig'},'trainlm');%创建网络参数%设置神经网络训练参数net.trainFcn='trainlm';net.trainParam.Ir=0.05;net.trainParam.goal=0.0001;net.trainParam.epochs=2021;net.trainParam.epichs=1000;net=train(net,P,T);%检验P1=[-0.23 -0.18 -0.14];T1=[0.0170.0140.011];[net,tr]=train(net,P,T);%训练网络PN=sim(net,P1);%网络仿真E=T1-PN;%mse指标MSE=mse(E);%作图表示实测值和仿真值figure(1);m=size(PN);X=1:m(2);plot(X,PN,'r*',X,P1,'bo');title('o为真实值*为预测值');%预测mn1=[-0.09];mn2=[-0.05];mn3=[0.00];mn4=[0.05];mn5=[0.09];mn6=[0.14];mn7=[0.18];mn8=[0.23];mn9=[0.27];mn10=[0.32];mn11=[0.36];mn12=[0.41];mn13=[0.45];mn14=[0.5];mn15=[0.55];Yb1=sim(net,mn1)Yb2=sim(net,mn2)Yb3=sim(net,mn3)Yb4=sim(net,mn4)Yb5=sim(net,mn5)Yb6=sim(net,mn6)Yb7=sim(net,mn7)Yb8=sim(net,mn8)Yb9=sim(net,mn9)Yb10=sim(net,mn10)Yb11=sim(net,mn11)Yb12=sim(net,mn12)Yb13=sim(net,mn13)Yb14=sim(net,mn14)Yb15=sim(net,mn15)%YY=Yb'clcclear%总指标趋势图x1=2021:1:2035m=[0.07 0.0710.071 0.080.0870.0930.0790.07 0.0560.056 0.0480.04100.03600.03100.02700.02300.02000.01700.01400.01100.02300.02600.02900.03180.03380.03750.03670.03710.03680.03550.03380.03090.02790.02370.0189];x=2021:1:2035plot(x,m,'b-*')legend('总指标变化曲线')holdonx1=2021:1:2035y1=0.02plot(x1,y1,'r-*')legend('标准线')附录6主成份分析法代码：clcclearsj=xlsread('shuju.xls')sj1=zscore(sj)xfc1=cov(sj1)[t1t2]=eig(xfc1)fori=1:8w(i)=t2(i,i)/sum(sum(t2))endYY=sj1*(-t1)ZH=YY(:,1:2)*w(7:8)'YY附录7城市人口数出生率死亡率增长率男女比抚养比城镇乡村综合贵州346913.316.936.381.12049.8534.9665.040.175重庆29199.886.713.171.04039.7855.0244.980.154广西464513.716.047.671.10045.9941.8058.200.154安徽596812.235.916.321.02739.8544.8055.200.09北京20218.294.274.021.04121.3186.2013.800.078天津13558.586.082.500.98825.6680.5019.500.077江西448813.485.987.501.11241.0345.7054.300.064宁夏63913.654.688.971.11135.8749.8250.180.06辽宁43835.716.05-0.341.01328.4264.0535.950.054福建372011.415.206.210.97430.6058.1041.900.05新疆220914.994.4210.571.05336.1543.5456.460.046河南938811.566.624.941.07841.9140.5759.430.043四川80509.796.812.981.04439.3441.8358.170.039海南87714.725.758.971.08336.6150.5049.500.033青海56814.436.128.311.02636.0446.2253.780.024广东1050510.454.356.101.15231.2166.5033.500.013湖南659613.356.806.551.06039.6345.1054.900.008山东963711.506.405.101.00735.6550.9549.050.006浙江54639.475.404.070.95826.8762.3037.700.004西藏30315.395.1310.261.04438.7022.7177.29-0.01江苏78999.596.982.611.00931.2461.9038.10-0.01山西359310.475.614.861.04931.4549.6850.32-0.02云南463112.716.366.351.04137.4736.8063.20-0.03吉林27496.535.511.021.04527.2753.4046.60-0.03湖北575810.396.014.381.05732.3051.8348.17-0.03内蒙古24828.945.433.510.98825.8956.6243.38-0.03上海23476.975.101.871.13119.2789.3010.70-0.05甘肃256412.086.036.051.08234.7437.1562.85-0.06陕西37439.756.063.691.05430.7447.3052.70-0.07黑龙江38346.995.921.071.01324.5856.5043.50-0.09河北724113.026.526.501.07734.7245.6054.40-0.09

绿色建筑设计公司的营销策略目录一、引言3二、行业背景分析3（一）绿色建筑的概念3（二）绿色建筑市场和行业发展状况3（三）我国绿色建筑面临的困难和问题5三、广州绿色建筑设计市场现状分析6四、ZR公司自身分析6（一）优势分析6（二）劣势分析6（三）机会7（四）威胁7五、营销目标7（一）短期目标7（二）长期目标7六、营销策略7（一）目标市场战略7（二）营销组合战略8七、总结10摘要：本文首先从行业背景分析反应出实施绿色建筑的必要性，及实施绿色建筑面临的困难与问题，接着从营销的视角对广州市绿色建筑设计做市场分析、竞争者分析、运用了SWOT分析法做了市场机会分析，最后设计出“ZR绿色建筑设计”品牌营销推广策略。关键词：绿色建筑、政策严控、竞争激烈、高端占位一、引言：随着社会经济及城市化的快速发展,环境问题日益突出,资源、能源的枯竭,环境的恶化等已威胁到人类目前及子孙后代的生存。在此背景下,对于能源消耗大户的建筑领域,世界各国纷纷提出绿色建筑的理念来寻求建筑与自然的和谐,在满足舒适健康的居住前提下,实现高效率地利用资源,最低限度地影响环境。于是,绿色建筑便成为建设业界力捧的“宠儿”,大力发展绿色建筑已成为一项意义重大而又十分迫切的现实任务。本文从营销的视角分析绿色建筑设计，对本行业发展有着重要的作用。二、行业背景分析

（一）绿色建筑的概念绿色建筑是指在建筑的全寿命周期内,最大限度地节约资源(节能,节地,节水,节材),保护环境和减少污染,为人们提供健康,适用和高效的使用空间,与自然和谐共生的建筑，又称“4R”建筑，即：Reduce：减少建筑材料、各种资源和不可再生资源的使用；Renewable：利用可再生能源和材料；Recyele：利用回收材料，设置废弃物回收系统；Reuse：在结构允许条件下重新使用旧材料。

（二）绿色建筑市场和行业发展现状20世纪中期,在全球资源环境危机中受绿色运动的影响和推动,绿色建筑的思想和观念开始萌生。20世纪60年代,美籍意大利建筑师保罗・索勒瑞首次综合生态与建筑两个独立的概念提出生态建筑的新理念。20世纪70年代中期,一些国家开始实行建筑节能类的规范,并且以后逐步提高节能标准,绿色建筑开始了政府化行为。20世纪90年代,绿色建筑概念开始引入我国，随着社会的发展，在改善和提高人居环境质量的同时，推进建筑节能，发展舒适、健康、环保节能的绿色建筑，已成为今后城乡建设的必然趋势。行业呈现飞跃发展状态当前国民经济发展速度GDP为7～9%，建筑业发展速度为11～13%，建筑绿色建筑设计行业发展速度为18～20%。进入21世纪，我国建筑行业以年均20%的速度发展，2010年2011年2012年新增建筑面积（平方米）18亿19亿20亿绿色建筑占新增建筑的比例22.8%27.1%32.1%新增绿色建筑市场规模518亿元617亿元742亿元改造的绿色建筑市场规模200亿元300亿元350亿元2013年我国建筑绿色建筑设计行业是一个高速发展年，国务院发展研究中心卢中原在2013年12月8日《经济日报》上的论文认为，2013年建材和绿色建筑材料消费增长46.6%。12月14日中央电视台晚间新闻联播报道，建筑和绿色建筑设计材料发展增幅为151%。随着城镇居民的生活水平继续提高，2014年城镇居民的消费结构继续向小康型和质量型发展，购买商品房以及装修支出已上升至占消费比例的32.从业企业状况20**年全国共有建筑设计企业14898家，其中具有建筑设计甲级资质以上的企业约2000家。3.全国绿色建筑行业管理从2001年开始,专家们在深入研究世界各国绿色建筑评估体系的基础上,结合我国国情,制定了《中国生态住宅技术评估手册》,用于“全国绿色生态住宅”的指导和评估。2005—2006年我国相继推出了《绿色建筑技术导则》和《,绿色建筑评价标准》并设立了“全国绿色建筑创新奖”2007年又出台,了《绿色建筑标识管理办法》和《绿色建筑评价技术细则》,进一步完善了我国绿色建筑评估体系。此外，各地方政府建设行政主管部门也积极立法。目前，已有北京、上海、天津、重庆、江苏、无锡、广东、深圳、河南、辽宁、沈阳、鞍山、浙江、杭州、温州、吉林、成都、武汉、安徽、合肥、西安、福建、厦门、江西、大同、山东等26个省市的建设行政主管部门或与工商、技监部门联合颁布了绿色建筑市场管理、合同、施工质量标准等三大类行政法规和技术标准规范。

（三）我国绿色建筑面临的困难和问题

1.绿色建筑认知缺乏一直以来，普通老百姓还没有充分认识到绿色建筑的内涵,缺乏绿色建筑的基本知识,把“绿色建筑”等同于“绿化”。甚至有些房产商对豪华和所谓的高科技建筑打出绿色招牌,使“绿色=昂贵”的理解日益深入人心。,这种“绿色”误区大大降低了绿色建筑的市场需求。2.绿色建筑技术及产品还不成熟我国绿色建筑基础研究滞后,国内节能技术、节能建材及产品还很不成熟,使用成本高且种类不全,配套施工技术复杂,用后易产生一些工程问题,尤其是一些“游击队”公司，不按规范设计施工，造成不良后果，这一点在装修业尤为突出。全国对绿色建筑投诉的记录始于1996年。当年中国消费者协会公布全国18个投诉热点，绿色建筑位居第十三位；12个对消费者权益损害最多的行业，家庭绿色建筑设计名列第九位；13个发生欺诈行为最多的行业，绿色建筑位居第7位。绿色建筑遂成为我国全社会的投诉热点。2008年消费者十大维权重点，第三个是“装修业”。主要表现在市场上70%的建材产品无检测报告，不少厂商把刚刚达到国家“室内绿色建筑设计装修材料有害物质限量”标准的产品夸大标准称为“环保”甚至“绿色”。有些厂商采取以假乱真、偷梁换柱的手法，坑蒙消费者。3.绿色建筑成本初期投入大,成本回收期长从绿色建筑在我国现阶段的发展状况来看,其初期投入较高,虽然长期的社会效益、环境和生态效益显而易见,但直接经济效益(节能效益)却相对较低,成本回收期长。而在市场经济为主导的当前社会,投资人出于投资风险考虑,往往追逐短期利润和资金的快速回笼,对绿色建筑的积极性不高,而为了寻求卖点,“绿色建筑”这样的词语更多的会出现在开发商炒作的广告语里,而不是实际建设中。三、广州绿色建筑设计市场现状分析

从古至今，广州一直是华南门户城市和重要交通枢纽中心，是中国的南大门。作为中国第三大城市，它的城市建设必然走在前列，截止2009年，广州市的总建筑面积已经达到3亿平方米，其中居住面积为1.2亿平方米，这个数字每年还在以11%的速度上涨。2012年，广州市商品房新开工面积高达1086.16万平方米，其中住宅906.6万平方米，写字楼54.68万平方米，商业营业用房46.79万平方米。商品房施工面积更高达4354.05万平方米，其中住宅3161.93万平方米，办公楼333.38万平方米，商业营业用房465.31万平方米。全年销售面积为1210.77万平方米，其中住宅1122.38万平方米，按每单位100平方米计，去年售出成套商品房11.22万个左右；办公楼29.89万平方米，商业营业用房44.82万平方米。房地产供销两旺，为绿色建筑设计行业提供了源源不断的市场需求。随着现代化城市的不断发展，广州全面开始实施“智慧广州”战略，着力打造新设施、新应用、新产业、新技术和新生活的广州。2013年全市完成建设改造投资2874.87亿元，增长20.4%，增速比上年提高7.1%。建筑节能改造的市场不容忽视。四、ZR公司自身分析（一）优势分析：

1.新起点、新机遇：ZR公司具有建设部核准的建筑设计甲级资质，在资源上有一定的优势，但同时也可以将其作为一个全新的品牌进行培育，只要定位精准、市场细分明确、推广策略到位、进行规范化市场运作，对将来的持续性发展，大有裨益；

2.地利占尽，先机在握；

3.行业经营逐步规范；

4.具有高度敬业、技术精湛、经验丰富的注册师和技术人员。

5.有与港台合作的经验，秉承了港台先进的设计思维；

6.有广晟投资建设集团公司的策略支持和大力配合。

（二）劣势分析：

1.老国企，负担重，缺乏活力；

2.ZR公司进入绿色建筑市场时间稍晚，在绿色建筑业知名度较低，消费者无从选择；

3.公司行销模式处于摸索阶段，还不够个性化，有待在市场中完善；

4.公司的团队为重新组建，有待磨合，领导力和销售力都有待提高

（三）机会：

1.房地产业的迅速发展，为绿色建筑设计业的发展提供强大推力；

2.社会中产阶层日益扩大，高档装修市场需求水涨船高；

3.广州做为一个国际化的大都市，绿色建筑市场潜力大，加之目前广州绿色建筑市场存在诸多不完善因素，此时如果合理介入，将会有很大的市场空间；

4.还没有形成行业垄断的“寡头”

（四）威胁：

1.有鉴于目前相对比较混乱的绿色建筑公司格局，政府大力倡导“规范绿色建筑设计市场，倡导绿色消费”，各路诸侯都蠢蠢欲动，如“ZR”不抓紧时间塑造形象推广品牌，抢得市场先机，就很难争取到理想的市场份额；

2.许多企业在业内经营了若干年，已有一定的综合竞争实力；

3.ZR引起对手关注后如果没有后劲去运作市场，极容易被对手群起攻之，竞争将变得异常激烈。五、营销目标

（一）短期目标：

1.树立绿色建筑设计公司的良好企业形象；

2.设计具个性且科学可行的经营管理模式，使设计公司能高效有序运作，跻身广州市高端绿色建筑设计市场；

3.通过新闻媒体及其他宣传渠道，迅速树立并提高公司在绿色建筑设计市场中的知名度和美誉度，逐步扩大市场份额，更快地创造可观的经济效益，同时创造显著的社会效益。

（二）长期目标：

1.倾力打造“ZR绿色建筑设计”行销模式，将“ZR绿色建筑设计”打造成广州乃至中国一流的绿色建筑设计品牌。

2.实现绿色建筑设计公司的可持续发展，逐步做强、做大。六、营销战略（一）目标市场战略1.市场细分根据建筑物功能类型，我们把建筑市场划分为：住宅建筑、商业建筑、公共建筑、厂房小区、地下空间，装修、古建筑、绿色建筑（包括节能建筑、智能建筑）等2.目标市场选择随着绿色建筑成为当今世界建筑发展的重要方向，ZR公司要取得长久、持续的发展，就要把目标市场定在绿色建筑上，重点在绿色装修、节能建筑和绿色智能建筑市场。3.市场定位1）绿色装修市场：专做高档家居装修；2）绿色智能建筑市场：经济发达的大城市的高档小区；3）节能建筑：城乡新建节能建筑及现有建筑的节能改造。4.品牌战略1.诚信为本，技术创新，奇正结合，模式制胜；2.品牌性情定位：“诚信”、“环保”、“公正”、“品位”；

3.形象诉求定位：“打开ZR的窗户，看绿色建筑设计未来”；

4.目标消费群定位：高级白领和金领两个阶层，公务员，商人。

5.产品支撑点定位：“品质”、“环保”、“品位”、“个性”、“未来”；

6.广告诉求点定位：理性与感性诉求并重。（二）营销组合战略1.产品策略1）绿色建筑装修：经过30多年的改革开放，社会正由温饱型向小康型转变，社会结构也由金字塔型向两头尖中间粗的纺锤型转变，中产阶层队伍日益扩大。作为得风气之先的广东，更是聚集了一大批先富起来的中产阶级。调查发现，广州消费者对健康、环保的绿色建筑设计材料情有独钟，对绿色建筑设计公司的绿色建筑设计品位青睐有加。别墅、豪宅的火爆销售，带来对高档家居装修的庞大需求。①.近年，广州经济型别墅持续旺销，该类型别墅首先出现在番禺、从化