关于人口老龄化的文献综述

关于人口老龄化的文献综述

1引 言

人口老龄化是全世界各国共同面临的问题，随着这一问题的日趋严重，许多国家都在研究和探讨解决的途径。我国作为当今世界人口最多，同时也是生育率下降最快、持续时间最长的发展中国家，因而也是最早进入并将迅速走向老龄化严重阶段的发展中国家。人口老龄化对我国人口结构、消费结构、产业结构、社会分配和劳动就业等方面产生了重要影响，这将不可避免地对我国经济和社会发展带来各种压力和挑战。为了更好的梳理相关研究，本文从定性研究和定量研究两个方面对关于人口老龄化的相关文献进行综述。

2 关于人口老龄化定性研究

关于人口老龄化的定性研究主要有张桂莲、王永莲（2010）、何建宁（2010）和Feinan Chen（2009）,祁峰（2010）以及马继艳（2010）。

张桂莲、王永莲（2010）具体分析了我国老龄化的特点，在考虑中国老龄化问题时，以人口年龄结构的转变为依据将中国人口老龄化分为四个阶段，即年轻型人口阶段、年轻型向成年型过度阶段、成年型向老年型过渡阶段、老年型的调整与回归阶段。从四个阶段可以看出我国人口老龄化存在的一些特点。第一，我国人口老龄化出现“又大又快”的迅猛之势，第二，我国人口老龄化发展不平衡，第三，我国老龄化出现“未富先老”的现象。最后又分析了老龄化给中国经济所带来影响。人口老龄化趋势必将导致劳动年龄人口比重下降，导致储蓄率降低，从而使影响投资，最后老龄化也会出现一些老年犯罪等社会问题。

何建宁（2010）通过定性分析影响我国走向人口老龄化的各种因素，对人口老龄化的成因做了一个较为全面的梳理和概括。她指出，出生率和死亡率是影响人口老龄化的最直接因素，其中出生率下降是人口老龄化的决定因素，而社会公

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共健康、社会养老事业的发展以及教育文化水平的提高，延长了老年人的平均寿命。教育在一定程度上还具有抑制人口增长过快的功能，经济生活水平与人口结构对人口老龄化的影响最大，现时的人口老龄化进程主要受人口年龄结构的影响。Feinan chen和Guangya liu（2009）也认为急剧下降的生育和死亡率模式是导致近年来人口老龄化迅速发展的原因。

祁峰（2010）从五大方面论述了人口老龄化对我国经济的影响。在劳动力发面，他认为我国由于人口基数大生育年龄人口多，人口增长速度较快，劳动力资源仁十分丰富，暂时不会出现劳动力短缺；在劳动生产率方面，他认为人口老龄化会抑制劳动生产率的提高；在对养老保障方面，他认为人口老龄化加大了养老保障的需求，使国民收入中基金比例扩大，投资率和积累率下降，减慢经济发展；在产业结构方面，她认为人口老龄化抑制了新兴产业的发展；最后，人口老龄化会大大减低总的储蓄水平，储蓄的减少会导致投资减少，不利于国家经济发展。

马继艳（2010）分析可老龄化的未来发展趋势和对未来社会的影响，她总结出了五个方面：第一，劳动人口的比重迅速下降，从我国实际情况看，人口老龄化对劳动力人数的影响是先增后减；第二，老年人口抚养比系数增大；第三，政府的养老指出增大，由于人口老龄化的发展，财政中用于社会保障和社会服务等方面的支出会不断增加；第四，人口老龄化会弱化家庭的养老功能；第五，人口老龄化会降低劳动生产率。

3 关于人口老龄化的定量研究

关于人口老龄化的定量研究主要有王培勋（2004）和黄健元（2010）、赵东泉（2007）、余倩（2008）、张柏琴（2009）、陈焕珍（2010）、申杜芳（2010）、闫路娜（2010）。主要研究方法有Leslie矩阵、自变量回归模型、最小二乘法、GM（1，1）模型等。

王培勋（2004）和黄健元（2010）都运用Leslie矩阵预测老年人口数。王培勋用Leslie矩阵预测陕西省的未人口状况，到2050年，60岁以上老年人口比例将超36%，65岁以上老年人口比例将超过25%，从2000~2050年陕西省的多数老龄化指标将要翻两番。黄健元用Leslie矩阵预测得到2025—2040年是江苏省

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人口老龄化增长最迅速的时期，从现在到2050年，江苏省人口老龄化将呈现出水平高、速度快；高龄化现象严重；未来人口老龄化的阶段性明显等特征。 赵东泉（2007）等人针对广州市人口现状，用人口发展偏微分方程对人口总量、老年人口数和老龄化指数进行预测，得到广州市2015年前后已经开始进入老龄化社会阶段且发展速度很快，随着时间的推移，老龄化程度将越来越严重。到2020年后，65岁及以上人口均超过了12.8%。

余倩（2008）等人根据浙江省1992—2006年的有关人口数据，用格兰杰因果检验确定影响浙江省总人口数和老年人口数变化的主要因素，得出浙江省的总人口数和老年人口数主要是由性别比和它们的1—3阶滞后期决定的。然后通过建立向量自回归模型对浙江省2007—2015年的老年人口数进行预测，预计在2007年和2015年老龄化系数将会达到14.82%和17.65%。

张柏琴（2009）等人首先通过对我国65岁以上老龄人口的比例通过加权平均值法得出相关数据，再利用最小二乘法构造了我国人口老龄化的二元回归预测模型，得到2005~2050年我国人口老龄化系数，并以此预测出我国老年人口数量多、老龄化速度快、高龄去世明显等特点。

陈焕珍（2010）等人根据GM（1，1）模型的建模机理，建立了青岛市老年人口数量与老年人口所占比重的灰色预测模型，并得到2035年老年人口数量将会比2009年翻一番，得出青岛市老龄化的成因主要是因为20世纪50~60年代的2次生育高峰期的影响以及20世纪70年代采取计划生育政策使生育率下降，导致青少年人口比重下降。

申杜芳（2010）首先用聚类分析的方法对甘肃省在全国各地区中老龄化水平的程度。由分析结果得出甘肃省的老龄化水平处于全国第三类水平，这一类地区主要为我国经济不发达的中西部地区和新兴经济发达地区。然后选择了罗吉斯曲线模型进行甘肃省老年人口比重的趋势预测，由预测的数据得出，到2016年甘肃省65岁及以上的老年人口比重将达到20.12%，人口年龄结构将进入低少儿、高老年型的高人口比抚养阶段。

闫路娜（2010）等人利用河北省第5次人口普查数据，编制了河北省人口简略寿命表，并在此基础上采用人口年龄移算法构建统计模型，对2000—2050年河北省人口老龄化的变化趋势进行了预测。结果表明2000—2050年，河北省老

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年人口数量将呈逐年递增状态，其中在2000—2020年，河北省老年人口增长速度最快，为老龄化高速发展期，且在增长过程中，80岁以上的高龄老人在老年人口中的比例迅速增加，到2050年可能占老年人口的39%，因此中高龄老年人的赡养问题将成为未来河北省所面临的主要经济和社会问题。

4 小 结

由上，本文主要从人口老龄化的定性研究和定量研究对关于人口老龄化的相关文献进行梳理。在影响老龄化的因素中，许多专家都一致认为出生率和死亡率是影响老龄化的主要因素。在定量研究中，主要用Leslie矩阵、向量自回归模型、二元回归、Logistic模型等方法来预测未来的老年人口数，这些方法都为以后研究中国人口老龄化问题提供参考。

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参考文献

[1] 张桂莲、王永莲：“中国人口老龄化对经济发展的影响分析”，《人口学刊》，2010年第5期。

[2] 何建宁：“人口老龄化影响因素的选择与分析”，《山东工商学院学报》，2010年第4期。

[3] Feinan chen, guang ya Liu,2009.International Handbook of Population aging,157-169.

[4] 祁峰：“人口老龄化对我国经济社会发展的影响及对策”，《生产力研究》，2010年第7期。

[5] 马继艳：“人口老龄化及未来发展趋势和对未来社会的影响”，《决策&信息》，2010年第4期。

[6] 王培勋：“陕西省人口老龄化发展趋势的数学模型与统计预测”，《统计应用研究》，2010年第4期。

[7] 黄健元：“基于Leslie方程预测的江苏省人口老龄化特征分析”，《南京师大学报（社会科学版）》，2010年第3期。

[8] 赵东泉、黄汉明、龙文：“人口发展模型预测城市人口老龄化问题研究”，《荆门技术职业学院学报》，2007年第9期。

[9] 余倩、吕盛鸽：“浙江省人口老龄化预测分析”，《杭州电子科技大学学报（社会科学版）》，2008年第3期。

[10] 张柏琴、高孝成、么焕民 ：“中国人口老龄化问题的分析与预测”，《哈尔滨师范大学自然科学学报》，2009年第3期。

[11] 陈焕珍、肖滋民、王同柱：“对青岛市2009—2040年的人口老龄化过程预测”，《中国农学通报》，2010年第26期。

[12] 申杜芳：“甘肃省人口老龄化实证分析”，《西北人口》，2010年第2期。 [13] 闫路娜、左惠凯、张丹：“河北省人口老龄化现状分析及人口预测”，《河北工业科技》，2010年第4期。

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