【摘 要】
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文章立足于老年人口和就业人口对养老压力进行概念界定,并对2000—2016年我国养老压力值进行单指标面板数据聚类分析,进而构建正态及偏正态面板数据模型检验了全国、高压及低
【基金项目】
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浙江省大学生科技创新活动计划（新苗计划）资助项目（2018R407065）, 杭州电子科技大学研究生优秀学位论文培育基金项目（yxlw2018019）
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文章立足于老年人口和就业人口对养老压力进行概念界定,并对2000—2016年我国养老压力值进行单指标面板数据聚类分析,进而构建正态及偏正态面板数据模型检验了全国、高压及低压地区养老压力的影响因素。研究显示,我国养老压力主要集中在重庆、四川及东北三省等地,呈现由东北方向逐渐向南及西部递减趋势;北京、天津、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、重庆、四川为高压区域,其余22个省份为低压区域;人口老龄化、医疗卫生水平对养老压力具有正向影响,经济发展水平、人口自然增长、教育发展水平、城市化水平、人口迁入对养老压力具有负
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