老龄化率模型构建与预测

摘要:老龄化发展趋势已经成为国内外学术界关注的热点之一。作为老龄化水平的有效指标老龄化率的科学测度显得尤为重要。本文通过构建老龄化率与上年老龄化率、城乡居民收入差异以及平均预期寿命的计量经济学模型，预测了2011年至2050年辽宁省人口的老龄化率，结果表明到2050年辽宁省老龄化率将上升至15%左右。

关键词：老龄化率 预测 计量模型

一、前言

车（2004），通过对统计数据的收集与分析，研究了近年来日本的人口老龄化问题，并预测得出日本老龄化率在2015年将超过25%，到2050年达到32.3%[1]。张晓青等（2005），从时空角度，构造回归分析模型，通过两种分布比较方法定量研究了山东省的人口老龄化进程中的制约因素，从而揭示了老龄化程度区域差异扩大的动力机制[2]。袁俊等（2007）运用主成分分析法探讨了中国农村人口老龄化区域分异的影响因素，得到影响人口老龄化区域差异的主要因素为农村经济发展水平和劳动力文化教育程度差异，指出解决农村人口的老龄化问题不仅局限于政策调整，更应从经济发展和社会保障等角度出发[3]。何朗等（2008）通过引入人口预测指标，建立了预测人口所需的各项参数(出生率、死亡率、迁移率等)的预测模型，采用曲线拟合得到相关预测函数的参数，再对参数进行灰色预测的方法。通过建立人口发展方程的模型，实现对于人口总量和相关人口指标的预测。预测结果表明，到2041年，我国人口的峰值为14. 9亿左右，同时我国的老龄化率和城镇化率将不断上升[4]，同时指出人口预测常用方法有一元线性回归法、多元线性回归法、灰色预测法、时间序列法和神经网络法等[5-7]。

二、辽宁省老龄化率预测模型的构建与检验

1．老龄化率影响因素分析

影响当年老龄化率的主要因素可以归纳为上年老龄化率、平均预期寿命以及农民人均收入与城镇居民可支配收入的比值。其中，平均预期寿命是常用的预期寿命指标之一，该指标既是对社会经济发展水平与卫生医疗水平的综合反映，又是对新出生人口平均预期可存活的年数的预期。通常，预期寿命对老龄化有一定影响。城乡人均收入差异是地区经济发展水平的直观与分层次反映，通常经济发达的地区，老龄人口数量也较大。老龄化是一个漫长积累的过程，因此，上年的老龄化率对下年的情况有一定影响。

2．辽宁省老龄化率预测模型的构建

通过相关数据，建立的辽宁省老龄化率计量学模型如下：

其中，为当年老龄化率；为平均预期寿命；为上年老龄化率；为农民人均收入与城镇居民可支配收入的比值。

3．辽宁省老龄化率预测模型的检验

由表1可以得到以下分析结果。的系数为正值，这说明与呈正相关关系，即辽宁省当年老龄化率的变化趋势与平均预期寿命和上年老龄化率呈正相关关系。模型结果表明上年老龄化率对当年老龄化率有较大影响，上年老龄化率高，当年的老龄化率也随之增高。此外，人口平均预期寿命高，老龄化水平也相对较高，二者呈现同步增长态势。主要原因可以归纳为老龄化水平存在“路径依赖”和“存量积累”效应。即，老龄化水平的高低是先前老龄化发展水平和老年人口数量与普遍年龄大小常年积累的结果。模型结果基本符合现实经济学意义，即辽宁省的人口平均预期寿命每增加1岁，当年老龄化率上升2.02个百分点，上年老龄化率每升高1个百分点，当年老龄化率相应上升0.15个百分点。

综上所述，影响辽宁省老龄化率变化的因素主要有两个：一是上年老龄化率的存量效应，二是人口的平均预期寿命，二者都对老龄化率有正向影响。

三、2011年至2050年辽宁省老龄化率预测

通过上述模型与分析，2011年到2050年辽宁省人口老龄化趋势预测如图1所示。由图1可知，2011年到2050年辽宁省人口老龄化率呈现逐步上升的趋势，将从2011年的13 %，上升到22%，辽宁省社会的老龄化程度加深。

四、结论与建议

通过预测结果可知，辽宁省65岁及以上的老龄化率在2050年将达22%以上。

老龄化问题的出现将导致劳动力人口负担加重等经济社会问题。这就亟待建立组合养老模式与发展现代老年产业。一方面，人口的老龄化需要发展新的养老模式，辽宁省应通过不断探索居家养老模式，尝试以居家养老为基础、社区服务为依托、养老中介组织为纽带、国有养老机构为示范、兴办民办养老机构为导向、农村区域性中心敬老院为延伸“六位一体、城乡统筹”的服务体系。另一方面，老年人口的增多也为老年产业的发展提供了机遇，应该把老年产业作为福利性产业，对发展老年产业的企业给予政府政策和资金支持。采取政府主导的市场化、社会化、多层次的产业模式，对社会参与老年产业投资进行科学引导，引入市场机制，促进老年产业与经济社会的健康发展。

参考文献：

[1] 车.日本的老龄社会：现状、影响、对策[J].日本问题研究.2004，4:1-4.

[2] 张晓青，李玉江. 山东省人口老龄化空间分异及其形成机制研究[J].西北人口.2005，6:30-33.

[3] 袁俊，吴殿廷，吴铮争. 中国农村人口老龄化的空间差异及其影响因素分析[J].中国人口科学.2007，1(3):41-47.

[4] 何朗，赵韫，管坤等. 人口发展的参数预测模型[J]. 武汉理工大学学报・信息与管理工程版.2008,6(3):494-497.

[5] 祁建广.人口经济学预测问题研究[D].大连:大连理工大学图书馆, 2006.

[6] 门可佩,官琳琳,尹逊震.中国人口发展预测研究[J].统计与决策, 2007(22): 6-9.

[7] 王瑞娜,唐德善.基于改进的灰色GM(1, 1)模型的人口预测[J].统计与决策, 2007(20): 93-95.

作者简介: 姜照华（1964-），男，黑龙江哈尔滨人，教授，博士，主要研究领域为创新与经济增长；

丛婉（1987-），女，辽宁大连人，研究生，主要研究领域为创新与经济增长。

朱建美（1989-），女，河南信阳人，研究生，主要研究领域为创新与经济增长；

赵嵘（1988-），女，河北邯郸人，研究生，主要研究领域为创新与经济增长；

张捷（1986-），女，辽宁省大连市人，主要研究区域经济增长、人口与经济社会发展。