基于Bayesian层次时空模型的我国老龄化分析与预测

发布时间：2017-07-14 18:06

  本文关键词：基于Bayesian层次时空模型的我国老龄化分析与预测

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【摘要】：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,分析了近20年来我国老龄化在空间和时间上的变化规律。研究发现:1我国高老龄化地区分布已形成X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个地区不仅是老龄化热点区域,而且老龄化增速也快于全国平均水平,特别是四川和重庆,老龄化程度和增速都是全国最高;3中西部地区老龄化程度虽然低于全国平均水平,但增加速度却高于全国平均水平;4北京、天津、上海、江苏、浙江和广东等6个高老龄化地区的老龄化率趋于平稳或增速放缓;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%)。
【作者单位】： 中国科学院测量与地球物理研究所;
【关键词】： Bayesian层次模型 老龄化 时空统计分析
【分类号】：D669.6
【正文快照】： 一、引言 人口老龄化是一个国家或地区经济社会发展到一定阶段的一种必然趋势,目前已成为全世界普遍关注的问题[1]。根据1956年联合国《人口老龄化及其社会经济后果》划分的标准,将65岁以上的人口称为老龄人口,一个国家或地区的老龄人口占比超过7%,则称其为老龄化社会。根据2

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前9条

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【共引文献】

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本文编号：542071