نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان

1 دکترای اقتصاد، عضو هیأت علمی و رئیس مؤسسه مطالعات و مدیریت جامع و تخصصی جمعیت کشور.

2 کارشناسی ارشد اقتصاد، پژوهشگر اقتصادی.

چکیده

در آن‌سوی دیدگاه‌های بدبینانه به اثر رشد جمعیت بر رشد اقتصادی، نگرش‌های جدید معطوف به دیدگاه‌های نهادی و در نقطه مقابل اندیشه‌های حاکم بر الگوهای رشد نئوکلاسیکی، نتایج متفاوت و بعضاً مثبتی را ارائه کرده‌اند. در این مقاله با بهره‌گیری از تلفیق شبکه عصبی GMDH و الگوریتم ژنتیک، رشد تولید ناخالص داخلی بر اساس دو متغیر رشد جمعیت و باروری، الگوسازی و پیش‌بینی شده است. نتایج نشان داد که اولاً متغیر رشد جمعیت دارای تأثیر مضاعف بر رشد اقتصادی است. ثانیاً رشد اقتصادی علت کوتاه مدت (علیت غیر خطی) رشد جمعیت می‌باشد. همچنین پیش‌بینی‌هایی مبتنی بر سه سناریوی حد پائین، متوسط و بالای پیش‌بینی رشد جمعیت توسط سازمان ملل و سناریوی افزایش آهسته باروری کل، شامل 4 متغیر، وقفه‌های اول و دوم رشد جمعیت و باروری، برای رشد اقتصادی صورت گرفته است. نتایج نشان داد که بهترین عملکرد پیش‌بینی مربوط به الگوی سناریوی حد پائین جمعیت و سناریوی افزایش آهسته باروری کل می‌باشد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات

عنوان مقاله [English]

Modeling and Forecasting GDP Growth rate based on Population Growth Scenarios; Using Neural Networks

نویسندگان [English]

  • Mohammad Javad Mahmoudi 1
  • Mehdi Ahrari 2

1 Doctor of Economics, faculty member and head Population Studies & Comprehensive Management Institute.

2 Master of Economics, Economic Researcher.

چکیده [English]

Beyond the pessimistic perspective of the impact of population growth on economic growth, institutional approach which is in contrast with the mainstream neoclassical growth models, have presented different and somehow positive results. In this paper, we used hybrid GMDH neural networks and genetic algorithms, based on two variables: population growth and fertility, to model and predict GDP growth. The results showed that first; population growth has considerable effects on economic growth. Second, the economic growth is the short term (and non-linear) result of population growth.
Moreover, GDP growth has been forecasted based on various scenarios of population growth and total fertility. The finding indicated that the best forecasting is related to low population scenario and slow increase total fertility scenario.

کلیدواژه‌ها [English]

  • GDP growth
  • population growth
  • fertility
  • GMDH neural networks
ابریشمی، حمید و همکاران (1388). "الگوسازیوپیش‌بینیرشداقتصادیدرایران"، فصلنامه تحقیقات اقتصادی، شماره 88، دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران.
ابریشمی، حمید و همکاران (1389). "بررسی علیت غیرخطی GMDH میان تورم و رشد بهره‌وری در ایران"، مجله اقتصاد، شماره 2، دانشکده علوم اقتصادی و سیاسی دانشگاه شهید بهشتی.
ابریشمی، حمید و همکاران (1391). "کاربرد الگوریتم GMDH برای استخراج قواعد از رفتار قیمت نفت"، فصلنامه مطالعات اقتصاد انرژی، شماره 32، مؤسسه مطالعات بین‌المللی انرژی.
بخشی دستجردی، رسول و ناهید خاکی نجف‌آبادی (1390). "بررسی تأثیر جمعیت بر رشد اقتصادی در چارچوب الگوی رشد بهینه در اقتصاد ایران (1386 -1350) کاربردی از الگوریتم ژنتیک"، مجله تحقیقات اقتصادی، شماره 94، صص: 1-22.
برزگری مروستی، مونا (1391). "رشد جمعیت، ساختار سنی جمعیت و رشد اقتصادی"، پایان‌نامه کارشناسی ارشد، دانشکده اقتصاد دانشگاه تهران.
دلالی اصفهانی، رحیم و رضا اسماعیل زاده (1385). "نظریه جمعیت: با نگرش نهادی محدود"، پژوهشنامه اقتصادی، شماره 22، صص:71-96.
دلاوری، مجید و  طاهره خباری کوتشیخ (1391). "بررسی تأثیر متغیرهای جمعیتی بر تولید ناخالص داخلی در ایران"، پایان‌نامه کارشناسی ارشد دانشگاه علوم و تحقیقات خوزستان.
سوری، علی و رضا کیهانی‌حکمت (1382). "متغیرهای جمعیتی، اندازه دولت و رشد اقتصادی در ایران"، پژوهش‌های اقتصادی، 3 (9-10): 53-75.
عرب مازار، عباس و شاد علی کشوری (1384). "بررسی اثر تغییر ساختار جمعیت بر رشد اقتصادی"، پژوهش‌های اقتصادی، 5 (15): 27-51.
متوسلی، محمود و همکاران (1389). "توسعه انسانی به مثابه فرآیندهای درهم تنیده"، مجله توسعه روستایی، دوره اول، شماره 2.
مشفق، محمود و همکاران (1391). "چشم انداز تحولات جمعیتی ایران: لزوم تجدید نظر در سیاست‌های جمعیتی"، فصلنامه مطالعات راهبردی زنان، شورای فرهنگی- اجتماعی زنان و خانواده، سال 14، شماره 55، صص 151-172.
 
Acemoghlu, D. and S. Johnson (2007). “Disease and Development: The Effect of Life Expectancy on Economic Growth”, Journal of Political Economy, 115(6): 925-985.
Andersson, B. (2001). “Scandinavian Evidence on Growth and Age structure”, Regional Studies, 35(5): 377-390.
Barro, R. J. (1991). “Economic growth in a Cross Section of Countries”, Quarterly Journal of Economics, 106(2): 407-430.
Bloom, D.E. and R.B. Freeman (1988). “Economic Development and the Timing and Components of Population Growth” Journal of Policy Modeling, pp 58-72.
Bloom. D.E. and et al (1999), “Demographic Change and Economic growth in Asia”,CAER II Discussion paper No.58.
Bloom, D.E. and et al (2008). “The Effect of Fertility on Economic growth”, Program on the Global Demography of Aging Harvard School of Public Health.
Buttner, J.A. and et al (1986). “Application of self-organization theory to analysis and prediction of demographic processes”, Soviet Journal of Automation and Information Sciences, c/c of Avtomatika, 19(2): 47-50.
Farlow, S.J. (1984). “Self-organizing methods in modeling”, GMDH type algorithms, New York and Basel, Marcel Dekker, Inc.
Goutami B. and Ch. Surajit (2008). “An Artificial Neural Net approach to forecast the population of India”, arxiv.org & www.researchgate.net.
Granger, C.W.J. (1969). “Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral Methods”. Econometrica, 37 (3): 424–438
Ihara, J. (1975). “Improved GMDH- A Case of Dynamical World Population Models”,System & Control, 19: 201-210.
Ivakhenko A.G. and Ivakhenko G.A. (1995). “The Review of Problems Solvable by GMDH Algoritm”, Pattern Recognition and Image Analysis, 5(4): 527-535.
Ivakhnenko, A. G. (1968). “The group method of data handling; a rival of the method of stochastic approximation”, Soviet Automatic Control, 13(3): 43-55.
Kelley, A.C. (1988). “Economic Consequence of Population Change in the third World”, Journal of Economic Lietrature, 26: 1685-1728.
Lee, R. and A. Mason (2009). “Fertility, Human Capital and Economic Growth over the Demographic Transition”, European Journal of Population, 16 march.
Lindh, T. (1999). “Age Structure and Economic Policy: The Case of Saving and Growth”, Population and Policy Review, 18: 261-277.
Micevska, M.B. (2001). “Economic Disruption, Malthusian Fertility and Economic Growth”, Economic Studies Program, the Broking Institution and Department of Economics, Claremont Graduate University.
Morand, O.F. (1999). “Endogenous Fertility, Income Distribution and Economic Growth”, Journal of Economic Growth, 4: 331-349.
Nariman-zadeh, N and et al (2002). “Modeling of explosive cutting process of plates using GMDH-type neural network and singular value decomposition”. Journal of Materials Processing Technology, 128(1-3):pp. 80-87.
Tamura, R. (1988). “Fertility, Human Capital and the Wealth of Nations”, PhD. Dissertation, University of Chicago.