第四章 結論與建議
第二節 後續研究建議
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本文人口推估考慮生育、死亡兩個面向，礙於資料年數有限，僅能做短年期 (約15~20年) 的人口推估，金碩的死亡率推估研究中建議資料年數至少15年，因 此資料年數和推估年數比最多只能推展到1：1，所得誤差和2：1的結果相當，因 此以1982-2011年、共30年資料推估未來五個縣市人口數時，能確保30年的推估 值，其誤差控制在合理範圍。就生育率來說，由於長年期推估影響年齡層較廣，
以推估N年為例，零歲出生人口將影響之後1~N歲的人口數，對於N歲以上人口 則不具影響，因此，若想更進一步探討長年期誤差，必須針對生育率做更深入的 探討和誤差測試。
本文中，小區域是以縣市層級為單位，為小於國家單位、依地理位置或行政 目的而劃分的區域。通常，小區域人口受到出生、死亡、遷徙的影響，然而本文 中不考慮遷徙，儘管如此，短期人口推估誤差表現仍良好。此外，本文研究方法 也適用小群體規模推估 (小群體係指目標族群，如原住民、弱勢團體、…等等)
，小群體推估不受地域的限制，只需考量出生和死亡。本文關於「出生」的研究
，其應用範圍可以擴大為發生率，舉例來說，若想探討心血管疾病之高危險群，
則有高血量症狀者將被歸入該群體中，視為「發生」。
第二節 後續研究建議
若進一步探討年齡組生育率推估，建議未來三個研究方向：(一) 可以採用 Lee-Carter加權模型，觀察是否結果和區塊拔靴法一致。若兩者結果一致，則表 示使用資料年數的遠近對誤差有決定性的影響。(二) 測試區塊拔靴法的權數，
可以依據MAPE的變化做權數選擇，當MAPE變動越小，該權數設定越佳。(三) 加 入修勻，觀察是否修勻能有效縮小誤差。此外，根據本文結果發現，三個人口推 估面向中，以生育率對短期人口推估的影響最為顯著，建議將生育率分成低、中
、高推估三種情境，測試不同生育率情境對總人口數的影響，並以機率角度詮釋 這三種情境。由於本文電腦模擬採用定常人口假設，建議未來可以使用真實人口 資料 (如世界人口)，可排除人口單調遞減假設的影響，也較貼近真實情況。
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本文的人口推估仍侷限在短期人口推估，礙於資料年數不足，無法以交叉驗 證法評估長年期結果，在此提出可能的解決方案，建議更進一步，先以全臺灣資 料，嘗試年數比為30：30的預測 (或較長期間的推估)。以此想法延伸，參考推 估誤差法的概念 (Stoto 1983)，假設使用過去30年資料推估未來30年，並且每5 年評估一次，觀察推估結果是否穩定，可判斷推估方法是否存在系統性的誤差。
倘若誤差皆落在合理範圍，則可以假設推估值為真，做更長遠的推估 (這個想法 類似郭孟坤以推估誤差法，提供高、中、低情境機率詮釋)。由於長年期人口推 估有其必要，尤其當已開發國家逐漸邁入高齡化社會的今天，確實掌握未來老年 人口的發展才能預先擬定政策方向和個人退休生活規劃，提前做好防老準備。
本文探討的人口推估主要採用機率推估法，生育率則加入專家意見，而推估 品質倚賴資料品質、資料年數、未來變化和過去趨勢等因素，沒有考量政策、外 在環境 (經濟、醫療等) 的影響。建議未來進行人口推估時，多方參考專家意見
，將更能掌握整體人口的變遷趨勢。另外，資料不足可對缺失的資料進行插補、
嘗試不同的參數 (如生育率下限值)、和納入遷移對人口推估的影響，都可讓推 估結果更接近實際變化，並更進一步評估推估結果對於假設和參數的敏感度。
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年齡組推估值
1999 - 2011 Lee-Carter模型
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