中国人口老龄化风险分布的梯次结构及其动态演进

中国于21世纪初正式步入老龄化社会,并于2010年在东部地区首先出现了老龄化风险的集中分布。基于2010—2020年中国人口与经济社会发展的面板数据,利用PSR模型从压力、状态、响应三个维度构建评估指标,采用熵权TOPSIS、系统聚类等方法,对中国人口老龄化风险的水平、区域差异及其动态演进趋势进行分析。研究发现:老年人口比重、人口自然增长率与居民消费价格指数是构成中国人口老龄化风险系数的重要指标,中国人口老龄化风险呈现明显的“U”型分布和空间非均衡性特征。基于系统聚类分析,可将中国31个省份划分为五类风险梯度,其中广东省为我国老龄化风险的“洼地”,处于老年产业布局的“黄金期”,而吉林省则为老龄化风险的“高地”,面临着老龄工作的严峻挑战。中国人口老龄化风险水平呈中期减小、后期加剧的螺旋上升态势,表现出区域梯次分布不平衡现象:东北地区人口老龄化风险不断加深,绝对差异逐渐减小;东部、中部和西部地区人口老龄化风险整体呈先降后升的波动变化趋势,并伴随极化效应。在人口老龄化持续深化的重要背景下,厘清我国人口老龄化发展的现实状况,明晰其风险分布的梯次结构与演进的具体规律,对于掌握老龄工作重点、形成“老龄化风险梯次应对”的良好局面具有重要意义。