%A 李俊明 %T 基于Bayesian层次时空模型的我国老龄化分析与预测 %0 Journal Article %D 2016 %J 统计研究 %R 10.19343/j.cnki.11-1302/c.2016.08.011 %P 89-94 %V 33 %N 8 %U {https://tjyj.stats.gov.cn/CN/abstract/article_4847.shtml} %8 2016-08-15 %X

本文首次利用Bayesian层次时空模型,以1995-2014年全国省级人口统计数据为基础,分析了我国近20年来老龄化在空间和时间上的变化规律。研究新发现包括:(1)我国高老龄化地区分布已形成 型地理空间分布结构,东部地区为主,西部地区为辅,总体老龄化率呈上升趋势;(2)四川、重庆、辽宁、安徽、湖北和湖南等6地区不仅是老龄化热点区域,而且老龄化增速也快于全国,特别是四川和重庆,老龄化程度和增速都是全国最高,年增加量分别为0.39和0.34个百分点;(3)中西部地区老龄化程度虽然低于全国,但增加速度却高于全国;(4)北京、上海、江苏和浙江等6个高老龄化地区的老龄化率趋于平稳或增加放缓;(5)预测“全面二孩”政策情境下我国2030年老龄化率为13.19%(11.10% ,20.94%)。