人口老龄化影响因素的统计分析

人口老龄化影响因素的统计分析

随着中国新时代的来临，我国的生活质量和医疗水平越来越高，人民的幸福感随之增加。此外，人民的平均预期寿命越来越高，人口老龄化愈加严重，认识和合理处理老龄化问题变得非常重要。文章作者通过参看资料，筛选出了几个影响因素，运用多元线性回归和主成分分析的方法，科学而合理地认识人口老龄化的影响因素和现状。文章在最后给出了一些建议来应对我国的人口老龄化问题。

标签：人口老龄化;多元线性回归;主成分分析

按照联合国的新标准，一个地区65岁以上老人达到总人口的7%，则该地区被视为进入了老龄化社会。而由国家统计局的数据可知，中国自2000年始，65岁以上老人的占比达到了7.0%，并且之后也一直是保持上升趋势，这说明中国已经进入了老龄化社会。

一、人口老龄化的影响因素筛选

1.生活压力

社会经济发展的现阶段，人们的收入水平决定了养老方式的选择。人民收入提高，影响着人民生活质量的提高，从而人民的寿命也就越高。衡量人民收入的指标有人均可支配收入、人均GDP、恩格尔系数等。

2.公共卫生

病有所医。随着人口老龄化的速度加快，老年人的医疗卫生需求越来越显著，健康养老服务需求日益强劲。公共卫生的进步，极大地提高了人民的健康水平，而提高了人民的寿命。公共卫生的情况可以直接用医院数量、社区养老床位数表现出来。

3.教育情况

教育程度的不同，会给老年人的养生观和健康观造成一定程度的影响。教育与养老事业是局部与整体的关系，它们之间相互促进、相互依存，不可分割。教育则可以用高校数量来衡量。

4.养老问题

老有所养。当人们进入老年之后，逐渐地失去了劳动能力，这时就需要家庭和社会帮助他们顺利地度过晚年，儿女的陪伴和养老保险都共同影响着老年人的晚年生活。养老方面可以从养老保险基金和抚养比体现出来。

本文数据均来自于中华人民共和国统计局的《中国统计年鉴》。

二、人口老龄化的影响因素统计分析

由于数据间存在着高度的线性相关性，所有我们可以假设回归方程模型为y=α0+α1x1+α2x2+α3x3+α4x4+α5x5+α6x6。

其中αi，i=0，1，2，...，6为回归系数，y为老人的比重，x1为城镇居民恩格尔系数，x2为普通高校数量，x3为老年人抚养比，x4为卫生总费用，x5为死亡率，x6为基本养老保险。

根据中华人民共和国统计局采集的2006年～2015年的相关数据，利用MATLAB的多元线性回归函数regress，对数据进行了多元线性回归分析。得到的拟合优度r2=0.9988非常接近于1，F=428.5569，说明回归方程非常显著;p=0.0002，σ2=0.0027，这都表明拟合的效果非常好，回归方程成立。

所得到的回归方程为y=-11.6307+ 0.0516x1+0.0001x2+1.0136x3+1.5813x5。

而卫生总费用x4和基本养老保险基金x6系数的绝对值小于0.0001，所以忽略不计。通过观察方程可以知道，老年人抚养比x3与死亡率x5的系数是比较大的，因此它们在人口老龄化的影响方面起了比较大的作用。

与此同时，通过对全国各个地区的数据进行分析，我们可以知道各地区的人口老龄化的情况。

首先用MATLAB对数据进行标准化处理，消除量纲的影响。然后再进行PCA 主成分分析，求出主成分得分和综合得分，最后利用综合得分对样本进行排序。

通過分析所得到的结果，我们知道内蒙古、河南、安徽、云南、广西、吉林、四川、广东的综合得分比较靠前，而青海、甘肃、宁夏、贵州、湖北、新疆、西藏得分比较靠后。这也说明了排名靠前的地区人口老龄化程度比较高，地区的综合条件比较适宜人们居住，人们更加长寿。人口老龄化比较严重的地区并不一定是经济发达地区。将各地区的数据代入前面的公式，之后得出的结果也是比较接近的。

通过上面的处理和分析，我们大致地了解了人口老龄化的影响因素以及各地区人口老龄化的现状。老年人抚养比在整个系统中是非常重要的，让老人老有所养是整个社会的责任。

参考文献：

[1]何建宁.人口老龄化影响因素的选择与分析[J].山东工商学院学报，2010（4）.

[2]李建新.中国人口结构问题[M].北京：社会科学文献出版社，2009.