统计理论与实践 | 基于贝叶斯统计的中国高龄化时空演变及影响因素分析
统计理论与实践 | 基于贝叶斯统计的中国高龄化时空演变及影响因素分析
摘要:基于2000、2005、2010、2015和2020年中国省域人口数据,运用贝叶斯层次时空模型探究中国高龄化时空演变特征并对中国高龄化分级聚类,在此基础上建立贝叶斯Lasso回归模型对不同级别高龄化区域的影响因素进行剖析。研究结果表明:中国高龄化空间分布不均衡,高龄化相对水平由西北向东南愈加严重,高龄化增长较为均衡,老龄人口趋于高龄化速度相近,老龄人口结构较为稳定;经济因素是各级高龄化的关键影响因素,随着人均GDP的增长,高龄化率呈现差异性增长趋势,高龄化越低的地区经济因素对高龄化的增长影响越大。此外,多数高龄化社会因素和自然因素对其均有推动作用,受教育水平是高龄化热点区和温点区的重要影响因素,医疗资源配置是高龄化冷点区的重要影响因素。据此,提出促进经济发展水平、积极推动适老化区域差异化发展、提高国民受教育水平以增强社会应对高龄化的能力、均衡医疗资源布局、加强医养结合服务等对策建议。