基于Bayesian层次时空模型的我国老龄化分析与预测

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％).

关键词：Bayesian层次模型、老龄化、时空统计分析

所属期刊栏目：33

分类号：C812(统计方法)

在线出版日期：2016-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：89-94