遗传算法优化的支持向量机回归计算老龄化人口方法

老龄化问题对中国经济、就业、医疗等方面的影响越来越大,因此对老龄化人口进行准确预测具有重要的意义。本文利用遗传算法(GA),对支持向量回归模型(SVR)的初始参数进行优化,并利用优化后的SVR模型预测中国老龄化人口。实验证明,使用遗传算法参数寻优后的SVR模型具有良好的预测精度。

新疆老龄化人口与总的医学敏感人群的预测

目的了解新疆2010年和2020年老龄化人口与总的医学敏感人群的情况。方法利用《新疆统计年鉴》统计数据,采用灰色系统法对新疆2015年和2020年的老龄化人口与总的医学敏感人群规模进行预测。结果 2015年老龄化人口达到156.2万人,2020年预计达到168.1万人。2015年总的医学敏感人群数为580.3万人,2020年将达到612.3万人。即新疆将于2020年进入老龄化社会,总的医学敏感人群的数量快速增长,其比重将达到40%。结论该预测结果可为政府和卫生管理部门制定相关政策和措施提供理论依据及支撑。

转变护理职能,提高老龄化人口的健康保健护理

1转变护理职能,提高护理效率和质量随着医学模式从过去的生物模式向现代生理-心理-社会医学模式的转变,使人们重新认识人类健康与心理、精神、社会环境之间的关系,这就意味着护理职能的转变,即针对患者的传统护理转向对所有人的身体-心理-社会的全面照顾。护士的工作也不再等同于传统观念中的打针、喂药和照顾患者的饮食及起居。护士不仅仅作为医生的助手,而是与医师、药师、功能检验等人员组成一个医疗保健队。

基于灰色模型的重庆市老龄化人口预测

根据2008~2017年重庆市统计年鉴数据,利用灰色预测模型对重庆市未来十年老龄化人口进行预测,预测2027年65岁及以上人口将达到511.03万人,老龄化系数逐年增加,老龄化程度继续加重。

上海市老龄化人口的空间分布和影响因素

基于“六普”人口数据,以街道/镇为空间单元,运用空间自相关分析的方法识别上海市老龄化人口的空间分布特征,然后从两个层面(结构性因素、能动者因素)、三个方面(体制、经济、社会)分析老龄化人口空间分布的影响因素。结果发现,上海市老龄化人口集中分布在市中心和农村地区,中心城区边缘则形成围绕_城市的“年轻环”。与国外大城市更强调能动者层面的因素和经济方面的因素不同,结构性层面的因素,以及体制方面、社会方面的因素在决定中国大城市老龄化人口空间分布方面更具影响力。

第八师老龄化人口养老模式与对策研究

本文以人口老龄化问题为研究背景，采用问卷调查方式，对第八师老年人养老模式进行了调查与分析，并提出了相关对策。

基于ARIMA模型的中国老龄化人口预测研究

随着中国人民的生活水平达到小康水平,精神物质得到进一步保障,人口平均寿命逐渐向后延迟。人口老龄化问题必然出现,相继的问题也随之出现。这样的问题对于一个发展中国家来讲是非常有挑战性的,也是非常棘手的。本文利用ARIMA模型来对中国老龄化人口进行短期预测,通过对老龄人口的短期预测,我们可以发现目前我国的老龄化形势相当严峻,同时针对目前我国所面临的人口老龄化所产生的一些社会问题提供了一些政策性的建议。

老龄化人口下的中国养老保险制度

人口老龄化是当前世界人口发展的趋势,我国人口老龄化的速度快于国际平均水平,且程度不断加深,随之而来的养老问题也渐渐成为我国社会普遍关注的焦点问题。我国的养老保险制度经过几十年的发展,已经建立起比较完善的制度体系,但是伴随着日趋严重的人口老龄化问题,已有的养老保险制度已经不能很好的适应社会发展的需要,呈现出明显的不足及缺陷。本文对中国老龄化人口的现状及其老龄化下的养老保险制度存在的问题进行分析,并结合中国的实际情况提出相关建议。

我国老龄化人口的影响因素分析

随着人类文明不断地进步,人类的医疗水平和生活质量也不断地提高,导致人类的平均寿命不断增长以及其他各方面原因,使得人类老龄化问题越来越严重,尤其是我国老龄化问题。有不少学者提出人口出生率、死亡率、自然增长率这三个因素是影响人口老龄化的主要因素,本文基于这三个主要因素基础,添加一些其他因素来构建一个多元回归分析来定量分析我国老龄化人口数与哪些因素有关。本文一方面定量分析我国老龄化人口的变化趋势与我国人口出生率和我国人均GDP之间的关系,另一方面也论证了我国今年年初实行的放开“二胎”政策的必要性和合理性。本文最后给出一些合理的建议来应对我国老龄化问题。

人口老龄化背景下智慧医疗助老服务体系现状及策略研究

智慧医疗发展迅猛,“互联网+医疗”逐渐成为医疗体系发展的主要业态。关注老年群体在信息化时代下就医的触点、痛点与难点,构建适应于老年人就医服务体系,并通过实践来验证成效,全面提升老年人在智慧化高速发展下的就医体验,提升就医意愿。运用服务设计理念制定针对老年人就医的服务流程,弱化因智能化设备及信息化流程繁复在就医中造成的阻碍,创新多种助老的特色服务模式,提供多元化、多模式、更精准的医疗服务,加强老年人医疗保障,优化就医环境,为老年人提供便利的医疗服务体系是提升就医体验举措中的必然选择。在给老年人提供优质医疗保障的同时,带来深层次人文关怀,对于社会和谐稳定发展具有深远的意义。

中国人口老龄化的过去、现在和未来

从20世纪70年代初期开始的计划生育,使得中国妇女生育率快速下降,也预示着人口老龄化速度将在一定阶段明显加快。本文回顾了中国人口出生率和死亡率的下降过程,描述了以往不同时间点中国人口年龄结构的变化,利用2020年第七次全国人口普查数据分析了老年人口的状况和特点,并对未来50年中国人口和老龄化进程进行了预测。研究发现:2022—2036年是老年人口增长最快的时期,2037—2051年进入中速增长阶段,2052—2063年老年人口增长速度迅速递减,从2056年开始老年人口出现负增长,老年人口数量有所减少。从2068年开始到未来的一段时间老年人口增长速度会在0附近波动,而且会长期保持下去。尽管老年人口出现负增长,但是老年人口所占比例仍然会持续上升,老龄化进程将大幅度减缓,这会在很大程度上缓解老龄化和老龄问题带来的压力。总之,未来30年是积极应对人口老龄化、解决老龄问题的关键时期。然而,与“30后”“40后”父母相比,“50后”“60后”“70后”父母现有子女数大幅度减少,家庭养老将难以为继,未来社会养老将面临巨大压力。

人口老龄化与劳动力就业质量

推进就业优先战略、保障高质量充分就业是实现社会经济高质量发展、增进民生福祉的关键举措.与此同时,老龄化程度的加深对经济发展、产业结构与要素投入调整产生了广泛而深远的影响.为此,基于我国2006—2021年省级面板数据,运用熵值法对各省劳动力就业质量进行测算,并采用双向固定效应模型和调节效应模型探究了人口老龄化对高质量就业的影响.研究发现,人口老龄化抑制我国劳动力就业质量提升,人工智能的发展带来的外部环境和技术创新水平的提升可以削弱人口老龄化对就业质量的消极影响.

论中国特色积极应对人口老龄化的法治道路

中国特色积极应对人口老龄化法治道路是由党和国家作出顶层设计的产物,这条法治道路的基本内涵就是将积极应对人口老龄化上升为国家战略,健全多层次基本养老保障制度体系,构建居家社区机构相协调、医养康养相结合的养老服务体系,形成党委领导、政府负责、社会协同、公众参与的社会管理格局。党和国家对积极应对人口老龄化法治道路作出了制度安排,具体包括建构积极应对人口老龄化的政策法律体系,采取具体保障措施,编制和实施战略规划。中国特色积极应对人口老龄化法治道路具有四个基本特征:党委领导、各方参与的老龄化法治治理道路;追求共同富裕的老龄化法治道路;以孝亲敬老传统美德为特色的老龄化法治文化道路;积极老龄化、健康老龄化的法治道路。面对新时代的一系列问题与挑战,中国特色积极应对人口老龄化法治道路的未来方向应当从政策体系迈向法律体系;从区域发展不平衡到均衡社会保障体系;从政府主导到全民参与的人口老龄化应对;从传统老龄化社会到智慧老龄化社会。

中国城市人口老龄化的时空演变与影响因素——基于全国人口普查数据的分析

基于第五、六、七次全国人口普查分城市数据,采用莫兰指数、Dagum基尼系数及分解,以及空间计量回归模型,对市域尺度下我国人口老龄化的时空演变与影响因素进行分析。结果表明:我国市域人口老龄化整体呈加速加深趋势,但不同区域加深速度存在差异;我国城市人口老龄化表现出相似类型集聚的空间分布特征,低-低型集聚城市主要位于青藏高原及周边地区以及广东省,而除了成渝地区和江苏省部分城市外,其他大部分高-高型集聚城市在考察期内发生了跃迁;城市人口老龄化的整体差异在考察期内有所扩大,区域内差异增减变化不一,而区域间差异多有明显扩张,人口老龄化整体差异及其变化主要源于区域间差异;2010年我国城市的人口老龄化主要受老年人口惯性和人口流迁的影响,2020年除老年人口惯性和人口流迁的影响进一步强化外,人口密度、前期人口生育率和育龄妇女占比等因素也成为我国人口老龄化空间分异的重要原因。

人口老龄化背景下体育消费的健康效应——基于全国消费大数据的实证证据

基于健康资本需求理论将体育消费视作一种健康投资,提出个体体育消费的增长可降低其医疗消费支出的假设;采用2018—2021年全国消费大数据,实证检验个体体育消费的健康效应。结果显示,体育消费占个体年度总消费的比例每提高1个单位,医疗消费占个体年度总消费的比例降低0.203个单位。新冠病毒感染疫情对体育消费的健康效应有所抑制但依然显著。进一步分析表明,体育消费的健康效应对35岁及以上人群的影响会随着年龄的增长明显增强,对65岁及以上老龄人口的影响效果最为突出。认为:在应对人口老龄化和医疗负担增加等重大挑战时,需要加快普及对体育消费的健康效应认知,大力促进全人群体育消费。

人口老龄化对自然利率的冲击——兼论低利率环境中的宏观审慎政策选择

2008年以来,全球货币利率普遍下调,至今难以回调,其中影响因素之一是人口老龄化。研究发现:(1)人口老龄化促使自然利率出现趋势性下行,牵引政策利率向下适应性调整。(2)在低利率环境中,“零利率下限”约束挤压中央银行利率的操作空间,导致货币政策难以发挥作用。(3)货币政策框架中设置有目标的宏观审慎政策可以发挥压舱石作用,缓解“零利率下限”约束对货币政策的影响,且“信贷产出比”更适合作为金融稳定的衡量指标。这对于深入认识人口老龄化对中国长期经济增长的影响、探索完善应对老龄化时代的宏观审慎政策选择具有重要的启示。

人口老龄化趋势下卫生资源配置结构性失衡与社会福利损失

一国医疗资源的配置结构直接影响这些资源向医疗卫生服务转化的效率,我国卫生资源配置结构性失衡问题不仅影响着公众健康,同时也制约着公众社会福利。不仅如此,我国人口老龄化程度的加深导致医疗卫生服务需求井喷式增长,与卫生资源配置结构性失衡下的碎片式服务供给体系形成巨大反差,导致供求矛盾日益突出,将引发更大的经济社会代价。在此背景下,本文结合理论分析、数值模拟和实证检验,剖析卫生资源配置结构性失衡影响社会福利的内在机理以及人口老龄化对两者关系的调节作用。结果表明:存在最优化的卫生资源配置结构,在该结构下公众社会福利实现最大化;与这种最优化资源配置结构相比,卫生资源配置结构性失衡会引发社会福利损失。与此同时,人口老龄化加剧卫生资源配置结构性失衡带来的社会福利损失。异质性分析表明,建设信息基础设施和提高医疗卫生机构密度能够减少卫生资源配置结构性失衡带来的社会福利损失,但城乡收入差距的扩大会增加其福利损失。本文研究结论对于缓解卫生资源配置结构性失衡问题、推进健康中国建设具有重要的启示意义。

农村人口老龄化对农产品贸易的影响

随着农村人口老龄化程度加深,人口红利趋于消失,农业生产和农产品贸易深受其影响。基于2014—2021年全国31个省(自治区、直辖市)面板数据,在厘清农村人口老龄化对农产品贸易间作用机理的基础上,通过运用系统GMM模型,实证检验农村人口老龄化对农产品贸易的影响。结果表明:农村人口老龄化不利于农产品贸易的发展,农村人口老龄化每加深1个单位,农产品贸易将会下降0.373个单位,在进行多种稳健性检验后,该结论仍成立;村人口老龄化对农产品贸易存在显著的区域异质性,农村人口老龄化对中部地区农产品贸易的负面效应最大,西部地区其次,对东部地区农产品贸易的影响程度最小。基于此,从加快技术创新与研发,合理应对农村人口老龄化;提高农产品市场竞争力,促进农产品贸易;地区间加强交流与合作,区域协同发展等方面提出了提高中国农产品市场竞争力、促进农产品贸易发展的建议。

再分配视域下河北省人口老龄化与城乡收入不平等的关系分析

再分配作为调节收入分配的重要工具,在实现共同富裕目标中发挥着重要作用。河北省作为人口大省,日益加重的人口老龄化对经济社会发展、城乡收入等产生了重要影响。研究发现:一方面,河北省人口老龄化拉大了城乡收入差距,加剧了城乡收入不平等,尤其是在二线城市和大规模城市中,人口老龄化引致的城乡收入不平等效应更加明显;另一方面,经济增长作为“做大蛋糕”和“分好蛋糕”的原动力,能够有效“对冲”人口老龄化对城乡收入分配不公的负面影响,而人口老龄化倒逼技术进步又在一定程度上加剧了城乡收入不平等。因此,河北省不仅要做大“财富蛋糕”,更要使全体社会成员共享“经济蛋糕”,以此加速推进共同富裕进程。