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基于門限回歸模型的人口老齡化對城鎮(zhèn)居民消費的影響研究

發(fā)布時間:2021-11-12 13:13
  隨著經(jīng)濟社會的進步,中國人口老齡化進程正在加速發(fā)展,面對老齡化社會帶來的各種問題和困擾,我們?nèi)绾螒?yīng)對值得全社會的關(guān)注。與此同時,在改革開放40多年來以及全面建成小康社會之際,如何能夠高效地推動經(jīng)濟的發(fā)展是我們首要考慮的問題。在世界經(jīng)濟形勢不容樂觀的情形下,擴大內(nèi)需是必經(jīng)途徑,而擴大內(nèi)需我們就需要提高城鎮(zhèn)居民家庭消費,一般而言,人口老齡化會對城鎮(zhèn)居民家庭消費產(chǎn)生影響,所以針對人口老齡化對于城鎮(zhèn)居民消費產(chǎn)生何種影響以及是如何影響的科學(xué)問題展開研究是當(dāng)務(wù)之急。因此,本文將使用2008-2017年我國31個省、直轄市、自治區(qū)老年撫養(yǎng)比,65歲及以上老年人口占比,城鎮(zhèn)居民消費水平指數(shù),消費價格指數(shù)等相關(guān)的省際面板數(shù)據(jù),分別對老齡化現(xiàn)狀,城鎮(zhèn)居民消費現(xiàn)狀進行統(tǒng)計概括其特征,并通過stata14.0,構(gòu)建面板門限回歸模型,分別利用老年撫養(yǎng)比和65歲及以上老年人口占比兩個指標分析老齡化對于城鎮(zhèn)居民家庭消費的影響。分析得出,無論是老年撫養(yǎng)比還是65歲及以上老年人口占比作為關(guān)鍵解釋變量,人口老齡化對于城鎮(zhèn)居民家庭消費都具有正向影響作用,根據(jù)具體的老齡化對城鎮(zhèn)居民家庭消費的作用機理,提出合理的政策建議。 

【文章來源】:江西財經(jīng)大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】:59 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于門限回歸模型的人口老齡化對城鎮(zhèn)居民消費的影響研究


1999-2018年全國65歲及以上人口所占比重

折線圖,撫養(yǎng)比,中年人,人口


上圖4.1繪制出我國1999-2018年20年間的65歲及以上人口所占比重的折線圖,從圖中可以看出,我國的65歲及以上人口所占比重在逐年增長,而且漲幅也是逐年遞增。預(yù)計我國在2025年,60歲及以上的人口數(shù)將會達到3億,將成為超老型國家。再加上20世紀70年代末施行的計劃生育計劃,我國的老齡化程度還會繼續(xù)加深,預(yù)估到2040年老齡化程度達到巔峰,在之后才會進入減速期。上圖4.2顯示的是1999-2018年全國老年撫養(yǎng)比現(xiàn)狀,從1999年的10.20%漲到2018年的16.77%,逐年遞增,而且上升的速度也是越來越快,這將以為著中年人的人均負擔(dān)老人數(shù)越來越多,在經(jīng)濟發(fā)展跟不上養(yǎng)老速度的現(xiàn)狀下,中年人面臨的養(yǎng)老壓力越來越大。

人口,世界,國家,增長率


1. 我國人口基數(shù)大據(jù)聯(lián)合國統(tǒng)計,2018年全球人口數(shù)達到75.94億人,相對于2017年的75.11億人,人口數(shù)量上升了1.105%。如圖4.3所示,中國以接近14億總?cè)丝跀?shù)排在世界第一,其次是印度,第三是美國。我國總?cè)丝谡剂耸澜缈側(cè)丝诘慕咏?/5,人口密度也是遠遠大于其他國家。其次在人口基數(shù)大的基礎(chǔ)之上,據(jù)調(diào)查顯示,世界范圍20%的老年人口被我國占據(jù)。2018年我國的總?cè)丝谠鲩L率為0.38%,而2018年我國65歲及以上的老年人總數(shù)增長率為5.22%,遠高于總?cè)丝谠鲩L率,這數(shù)據(jù)說明我國老齡化水平還在不斷地加深。

【參考文獻】:
期刊論文
[1]人口老齡化、地區(qū)異質(zhì)性與居民消費關(guān)系分析[J]. 張梅芬,高慶彥,童彥,張玲.  商業(yè)經(jīng)濟研究. 2019(20)
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[8]人口老齡化對農(nóng)村居民消費結(jié)構(gòu)的影響[J]. 王潤芝,魏君英.  合作經(jīng)濟與科技. 2018(23)
[9]人口老齡化抑制中國經(jīng)濟增長了嗎?[J]. 齊紅倩,閆海春.  經(jīng)濟評論. 2018(06)
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博士論文
[1]人口老齡化背景下我國養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究[D]. 武赫.吉林大學(xué) 2017
[2]人口年齡結(jié)構(gòu)變動與中國居民消費[D]. 郝云飛.山東大學(xué) 2017
[3]人口變動對居民消費的作用機理和影響效應(yīng)研究[D]. 吳石英.安徽大學(xué) 2017



本文編號:3490982

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