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[期刊] 中国人力资源开发
[作者]
倪超 邵俊霖 张欣亮 Ma Ning
中国人口结构正不断变化,人口高龄化趋势明显。对于中国,洞悉高龄人口变化趋势,及时发现其具有的危害,提前做好应对措施,具有重要的实践意义。本文立足于中国人口高龄化现象,重点分析高龄化的现状、危害及应对之策,以便社会更好地认知中国的高龄化现象。
关键词：
高龄化 高龄人口 政策措施
[期刊] 中国人口科学
[作者]
邬沧萍,徐勤
一 对中国人口老龄化趋势的重新估计 早在80年代初,国内外学者就对中国未来人口老龄化趋势作了种种预测。人们普遍认为,中国未来人口老龄化的特点是发展快、程度高;相当多的人认为,在下一世纪中期,中国人口老龄化程度将超过大多数发达国家,仅次于日本。根据近年来人口发展的实际情况,中国的人口老龄化趋势需要重新估计。
[期刊] 人口研究
[作者]
翟振武 陈佳鞠 李龙
全面两孩政策的实施将对未来中国人口与老龄化变动趋势产生深远的影响,文章在充分考虑生育政策调整影响的基础上,依托2015年1%人口抽样调查数据对中国20152100年的人口规模和结构的变动趋势进行预测分析。结果显示:中国总人口规模将于2029年左右迎来峰值,此后将步入负增长时期,整个人口的年龄结构将不断老化;劳动年龄人口规模将处于持续缩减之中,劳动年龄人口比例在21世纪前半叶将快速下降、后半叶则将在波动中缓慢下降;老年人口规模将不断攀升,于2053年左右达到峰值,此后将开始逐年下降,老龄化程度在21世纪前半
[期刊] 中国人口科学
[作者]
邬沧萍,杜鹏
中国是世界上总人口和老年人口最多的国家。1990年第四次全国人口普查数据表明,全国人口已达11.6亿人;1991年末,60岁及以上人口数已超过1亿。 在过去的10年中,随着中国人口的老龄化,人们对未来人口老龄化趋势及其可能产生的问题越来越关注,学者们还对中国人口老龄化的趋势和特点进行了一些分析。第四
[期刊] 统计研究
[作者]
谢安
This paper has botten the following conclusions: 1)Describing the current situation of China's population ageing, by using the forth and fifth national population census of China in 1990 and 2000. 2)Based upon it and by using the China's Population Prospect System, having done some forecasts about the population of China in next 50 years. 3)To summary the characteristics of China's population ageing comparison with other countries in the world which have gotten into the population ageing society. 4)Giving some suggestions guideline for the policy maker.
关键词：
中国 人口老龄化 预测 特点
[期刊] 中国人口科学
[作者]
杨光辉
文章以2000年全国人口普查数据为基础,建立预测模型,并在参数假定分析基础上预测中国人口的变化,再根据模型数据推算中国未来人口老龄化的发展趋势,预测结果显示,到2020年左右,60岁以上人口的比重将超过20%。按照目前的死亡水平计算,老年人口的比重到2055年左右将接近40%的最高点。
关键词：
预测模型 发展趋势 人口老龄化
[期刊] 人口研究
[作者]
杨涵墨
基于2020年第七次全国人口普查数据，结合第四、五、六次全国人口普查数据，对中国人口老龄化的现状和发展趋势进行分析，详细描述老年人口健康状况、婚姻状况、生活来源、居住状况等方面的变化，并总结现阶段中国老年人口的新特征。研究发现，中国老年人口规模和比重总体呈上升趋势，且人口老龄化速度进一步加快，高龄化趋势日益凸显，农村老年人比重高于城镇。相比于2010年，2020年老年人自评健康状况有所改善，但城乡差距依然较大；老年人丧偶比重有所下降，农村老年人和女性老年人的丧偶比重相对较高；养老保障体系进一步完善，老年人在经济上独立性更强、压力更小；农村“空巢老人”现象普遍；自评不健康、独居老年人生活更依靠政府托底。
[期刊] 人口研究
[作者]
翟振武 陈佳鞠 李龙
全面两孩政策的实施将对未来中国人口与老龄化变动趋势产生深远的影响,文章在充分考虑生育政策调整影响的基础上,依托2015年1%人口抽样调查数据对中国2015~2100年的人口规模和结构的变动趋势进行预测分析。结果显示:中国总人口规模将于2029年左右迎来峰值,此后将步入负增长时期,整个人口的年龄结构将不断老化;劳动年龄人口规模将处于持续缩减之中,劳动年龄人口比例在21世纪前半叶将快速下降、后半叶则将在波动中缓慢下降;老年人口规模将不断攀升,于2053年左右达到峰值,此后将开始逐年下降,老龄化程度在21世纪前半叶将快速提升,但到了21世纪后半叶,老龄化进程将逐渐放缓。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
陈明华 仲崇阳 张晓萌
研究目标:考察中国人口老龄化的区域差异与极化趋势。研究方法:采用泰尔指数分析人口老龄化的区域差异大小及来源,采用Wolfson指数、ER指数、EGR指数、LU指数、Kernel密度估计方法分析人口老龄化的极化程度与演进趋势。研究发现:我国人口老龄化水平总体上升,但呈现非均衡分布态势;东部、西部的区域内差异较大,中部、东北部则相对较小;区域内差异是影响总体差异的主要因素;我国人口老龄化的空间极化程度呈下降趋势,多极化趋势有所缓解。研究创新:基于四区域比较视角,不仅考察了人口老龄化的总体差异,还考察了区域内差异和区域间差异;不仅分析了人口老龄化的两极、多极分化程度,还研究了人口老龄化的极化演进趋势。研究价值:刻画我国人口老龄化的分异规律与极化趋势,为制定区域人口发展战略、协同应对人口老龄化提供借鉴。
[期刊] 经济体制改革
[作者]
万本根 许改玲
中国老龄化趋势为世界之最 ,庞大的老年人群将促进老年消费及产业发展的规模化、多元化和网络化 ,因此 ,要建立健全最低养老保障与保险养老产业体系 ,建立多元化、多层次小康型的养老服务产业
关键词：
老龄人口 银色产业
[期刊] 人口研究
[作者]
杜鹏,翟振武,陈卫
[期刊] 开放导报
[作者]
谢安
本文利用全国人口普查和经常性统计的有关资料,在不同的人口政策目标参数假设下,根据中国人口预测系统(CPPS)和人口生命表对今后45年中国人口老龄化的变化趋势进行了分析和预测。根据预测结果,通过较全面系统地分析中国社会养老保险体制的现状,指出了其存在的问题,特别是在中国人口老龄化快速发展趋势冲击下已经出现及可能出现的问题。在此基础上,提出了几点具有可操作性的改革和完善养老保险体制、退休及人口生育等方面的政策建议。
关键词：
人口老龄化 养老保险 预测分析
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
郑伟 林山君 陈凯
基于中国第六次全国人口普查和联合国《世界人口展望》的最新数据,采用分要素预测法和人均GDP分解法,分析中国人口老龄化的现状、特征和趋势,并探讨其对经济增长的潜在影响。研究发现,中国人口老龄化具有"来得早"、"来得快"、城乡倒置等特征。在2010~2100年期间,人口老龄化若干关键指标快速上升且长期保持高位。如果将1960~2005年的中国人口结构替换成2005~2050年的数据,人均GDP增长率将降低1.23个百分点,这一影响程度在世界范围处于很高等级。
关键词：
人口老龄化 人口预测 经济影响
[期刊] 经济问题探索
[作者]
刘成坤
本文基于2000—2019年我国省级层面的面板数据,对人口老龄化城乡倒置的时空演变趋势进行了分析,在此基础上,构建空间动态面板模型和面板门槛模型研究了人口老龄化城乡倒置的影响因素。结果显示:样本期间,无论是农村还是城镇地区的人口老龄化均呈现不同程度的增长,且农村地区人口老龄化的增长速度明显快于城镇地区;人口老龄化城乡倒置具有显著的区域异质性,人口老龄化城乡倒置程度由大到小分别为东部地区、中部地区和西部地区;我国各省份的人口老龄化城乡倒置存在显著的空间相关性,城镇化水平会对人口老龄化城乡倒置产生显著的推动作用,工业化进程会对人口老龄化城乡倒置产生显著的阻碍作用,经济饱和度和医疗卫生水平会对人口老龄化城乡倒置产生显著的空间溢出效应。此外,人口老龄化城乡倒置存在基于城镇化水平的门槛效应,城镇化对人口老龄化城乡倒置的影响具有显著的阶段性。最后,根据本文的实证研究结果,提出相应的对策建议,为更好地应对人口老龄化城乡倒置问题提供借鉴和参考。
[期刊] 调研世界
[作者]
赵晓航 孙碧洋
在推进碳达峰碳中和的新发展阶段，我国的人口年龄结构也经历着深刻变化。基于1997—2020年我国省级面板数据，本文以扩展STIRPAT模型为基础，构建了估计人口年龄结构对碳排放量影响的一阶差分模型。同时，本文通过队列要素方法预测了人口趋势，并估计了未来人口年龄结构变化可能导致的碳排放变化。研究发现：（1）1997—2020年，我国15～64岁人口占比与碳排放量之间呈正向关系，且二者之间的正向关系在15～64岁人口占比的上升期（1997—2009年）和下降期（2010—2020年）都是成立的。（2）工业产值在15～64岁人口占比和碳排放量之间发挥了中介作用：劳动年龄人口比重的增加有助于壮大第二产业，进而增加了碳排放量。（3）人口年龄结构对碳排放的影响具有异质性。一方面，2010—2020年，65岁及以上人口占比的提高显著降低了碳排放量，而在此之前，老年人口占比提高并未有效抑制碳排放。另一方面，碳排放强度强化了15～64岁人口占比与碳排放量之间的正向关系。当降碳技术的进步速率趋缓时，人口年龄结构对碳排放的影响更加凸显。（4）预计到2060年时，我国人口年龄结构的变化会使碳排放量比2020年下降6%左右。
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