【摘 要】
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近年来我国人口结构快速转型,人口老龄化问题越来越严重,在老年人口数量扩大的同时,老龄消费规模也快速增长。老龄消费规模的增长带来了新的机遇和挑战,一方面巨大的消费潜力对改善我国消费不足的现状有一定作用;另一方面老龄产业发展滞后,其中还存在许多问题,促进老龄产业发展以及有效满足老年人的消费需求需要不断努力。因此分析研究老龄消费的现状和发展趋势有重要的意义。文章首先对研究所依据的理论和使用的方法进行了概
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近年来我国人口结构快速转型,人口老龄化问题越来越严重,在老年人口数量扩大的同时,老龄消费规模也快速增长。老龄消费规模的增长带来了新的机遇和挑战,一方面巨大的消费潜力对改善我国消费不足的现状有一定作用;另一方面老龄产业发展滞后,其中还存在许多问题,促进老龄产业发展以及有效满足老年人的消费需求需要不断努力。因此分析研究老龄消费的现状和发展趋势有重要的意义。文章首先对研究所依据的理论和使用的方法进行了概述,接下来的分析包括三个部分。第一部分为现状分析和消费系数的估计。通过人口数据和消费数据来分析我国人口老龄化现状和消费现状,利用CHIP2002、2007和2013年的家庭消费数据建立回归模型计算消费系数并分析其变化趋势。结果显示:(1)我国人口老龄化速度较快,并呈现明显的地区间差异和城乡差异。(2)回归模型计算的消费系数呈现先下降后上升的趋势,结合相关研究将消费系数设定为:1990~2007年少儿:0.6,老年:0.9~0.6;2008~2025年少儿:0.6~0.8,老年:0.6~1.0。(3)我国居民消费不足,但老龄消费占居民消费支出的比重不断上升,另外老年人具有明显的消费习惯和特征。第二部分为人口预测。依据队列要素法,使用PADIS-INT软件对我国2019~2050年的人口进行了预测。结果显示:我国总人口预计到2028年左右达到峰值约14.50亿人,到2050年约为13.52亿人。65岁及以上人口比重从2019年的12.42%增长到2050年的25.38%,规模约3.43亿人。第三部分为居民消费水平预测和老龄消费规模计算。首先利用灰色关联分析筛选居民消费水平的影响因素;然后利用遗传算法优化的灰色BP神经网络对2019~2025年的居民消费水平进行预测;最后根据“标准消费人”概念,结合前面部分计算的消费系数和人口预测结果,计算了2019~2025年老龄消费规模。结果显示:(1)灰色GA-BP神经网络对2013~2018年居民消费水平的预测平均相对误差为0.48%,高于GM(1,1)模型的2.31%。(2)到2025年居民消费水平为38673元,老年消费水平为40090元,进一步计算出老龄消费规模为86185亿元,占居民消费支出比重为15.41%。文章最后总结得出的结论并提出相应建议。
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