贵州人口老龄化现状、趋势及影响因素

应 奎， 李旭东

(贵州师范大学 地理与环境科学学院， 贵州 贵阳 550025)

0 引言

人口老龄化研究最早始于19世纪末的法国[1]，之后逐渐成为世界共同研究的热点问题.按照联合国对人口老龄化社会(65岁及以上人口占总人口比重≥7%)的定义及国内历年人口统计数据，全国在2010年进入老龄化的省份达26个，相比“五普”增加了13个.由此看，我国人口老龄化水平在快速提升中，而相应的人口红利则在渐趋消失，使得人口老龄化与社会经济健康持续发展的鸿沟在扩大，而这种鸿沟在西部地区还在进一步扩张.因此，准确预测人口老龄化变动趋势及掌握其成因机理，对地区人口老龄化问题解决及促进人地和谐和区域社会经济协调具有重要意义.

老龄人口数和老龄化率可以很好地反映一个社会的人口压力状况，因此预测老龄人口数和老龄化率是必要的.传统的预测方法多采用单数学模型预测，最常见的有偏微分方程[2]、灰色GM(1，1)模型[3]、Leslie模型[4]、时间序列模型[5]和非参数自回归模型[6]，此类模型各有优势，但单个模型的不足难以克服，也缺乏对比模型的验证.随着学者对人口老龄化研究的深入，新的方法被引进，如预测软件(CPPS)[7]、生命编制表[8]、年龄推移法[9]、径向基神经网络模型[10]和Bayesian层次时空模型[11]等，预测效果相比有较大提升.同时，为了更适应区域研究和进一步提高预测精度，部分学者采用改进的模型或多种模型的组合进行预测，如基于改进的新陈代谢GM(1，1)模型[12]、非参数估……