胡琼　罗娟

摘 要：老龄化导致人口结构改变、抚养比提高、养老金给付压力加大等诸多问题，会进一步制约社会经济发展。利用上海2007—2018年统计年鉴数据，基于灰色系统理论GM（1，1）预测模型，对上海65岁及以上老龄人口数发展趋势进行研究。结果发现，到2035年上海65岁及以上老年人口突破760万，且每年以5%左右的速度递增。同时，运用灰色关联理论分析上海老龄化的主要影响因素，结果发现，GDP增长率、人均可支配收入、卫生服务人员数与出生率等相关因素对老龄化影响较大。最后，基于预测分析结论提出针对性的建议，以期有效应对老龄化现象。

关键词：上海;老龄化;发展趋势;影响因素;灰色理论;关联度

中图分类号：C92        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2021）33-0052-03

一、研究背景

随着城市经济发展，卫生医疗水平提高，人们预期寿命不断延长，人口老龄化成为一个不可逆转的趋势，老龄化所带来的问题及其后果对整个国民经济发展、养老金收支可持续以及家庭养老都带来巨大压力和负担。上海作为全国经济发展水平与老龄化程度较高的城市之一，老龄化程度较深，其养老服务负担与养老金支付压力明显高于其他城市。预测分析上海老龄化程度，构建应对大城市老龄化问题等制度政策，发挥上海作为大都市的领先作用，为全国其他城市提供借鉴参考。

学界对老龄化研究多从老龄化趋势或制度设计等宏观层面分析其引起的社会问题，并提出不少有针对性的制度选择与措施建议。胡湛、彭希哲（2019）指出，老龄化已成为社会常态，焦点需要关注到全人口全生命周期，政策调节逻辑应该是制度变革适应人口态势[1]。童玉芬、李玉梅等（2014）发现，老龄化程度会不断上升，其中乡城之间人口流动规模对老龄化程度有显著作用[2]。杨菊华、王苏苏等（2019）发现，老龄化进程有着低起点高增长的模式，而社会经济发展是导致老龄化问题产生的根本动因[3]。随着研究的深入，学者们将关注点放在老龄化对社会经济或养老金可持续发展的影响上，提出多种措施以应对老龄化带来的问题。董克用、张栋（2017）认为，需重构“三支柱”体系辅以参数变革应对人口老龄化[4]。李璐、赵玉峰等（2020）强调，养老事业与养老产业需协同发展，以有效应对老龄化[5]。李乐乐（2017）发现，老龄化具有地区差异的特点，东部、西部和中部的老龄化程度呈现出非均衡特征[6]。孔令文、陈珍珍（2015）发现，出生率对人口老龄化存在负向影响[7]。

纵观上述，众多学者从多个角度分析老龄化对社会经济的影响程度，但大多数学者主要还是从宏观层面及东中西部来笼统分析得出结论，较少有从典型特大城市预测分析人口老龄化程度及其影响因素。特大城市的外来人口偏多，其公共卫生养老资源竞争激烈，其老年人口基数大与公共养老资源紧张的矛盾问题较为突出，因此在老龄化问题现有研究基础上，利用灰色预测理论对上海老龄化人口进行预测，分析其发展趋势特征，并分析影响老龄化的因素;基于上海65岁及以上老年人口数预测结果和影响因素的分析，探讨为应对上海老龄化突出问题提供参考性建议。

二、基于灰色GM（1，1）对上海65岁老年人口预测模型的分析

（一）上海老年人口基本特征分析

由上海人口结构与老年人口以及外来人口数量分布情况可知，截至2018年底，上海户籍人口出生率为6.7%，死亡率为8.6%，人口自然增长率为-1.9%。上海65岁及以上户籍老年人口达到了336.9万，老龄化率高达13.9%。老龄化带来医疗需求增长，养老金支付压力增加，养老服务供给不足等问题对上海社会经济发展有抑制作用。因此，利用《上海统计年鉴》对老年人口进行数据预测分析未来老龄化趋势，以应对老龄化所带来的潜在社会压力，对缩小区域間老龄化差异，促进社会经济发展有着重要的现实意义。

（二）模型的设定与数据整理

GM（1，1）模型是灰色预测的基础，适用于信息的不确定性问题的预测，尤其是对较少数据的系统建模效果明显。根据《上海统计年鉴（2008—2018年）》梳理了2007—2018年上海常住人口数、65岁以上的人口数以及老龄化率的数据，并对上海未来17年的老年人口总数进行预测。

最后计算比值C与小误差概率P：C=S2/S1;经计算比值C为0.007789083，P为0.92;均方误差比C小于0.35，是优秀的;小误差概率大于0.8，是合格的。这说明，用灰色模型GM（1，1）预测老年人口数是较为合理的。对时间响应方程中的k分别赋值19、20、21、22、23、24、25，可以得到2019—2025年对应的65岁以上的老年人口数，具体见表1。

由表1可知，2007—2018年上海65岁及以上老年人口逐年增加，且老龄化率也在逐年增长并在2018年接近14%，超过国际老龄化标准（7%）1倍左右，预示着上海老龄化程度在逐渐加深，同时通过GM（1，1）预测，到2035年上海65岁及以上老年人口突破760万人，且每年以5%左右的速度递增。

三、上海人口老龄化影响因素的灰色关联度分析

灰色关联分析是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联公式为：

结合现有文献和人口老龄化定性研究分析来看，将影响上海老龄化的主要因素归为10类，分别用X1，X2，X3，...X10表示，其中X1代表上海卫生人员数（万人），X2为可支配收入（万元），X3为gdp增长率（%），X4为养老保险支出（亿元），X5为医疗保险支出（亿元），X6为城市环保投入（亿元），X7为老年服务床位数（万张），X8为机构数（家），X9为出生率（%），X10为18～59岁适龄劳动人数（万人）;X0为参考序列，表示上海65岁以上的老龄化率。通过Excel表格公式分别计算X0与各个因素的综合关联度值的大小，具体见下页表2。

由表2可知，从综合关联度排序结果来看，GDP增长率、人均可支配收入即社会经济发展对上海老龄化影响最大;其次，卫生服务人员数与出生率对上海老龄化影响较大;再次，养老服务床位数与养老医疗保险费支出对上海老人晚年生活也有着不小的影响，而城市环保投入力度与适龄劳动人数对老龄化影响不大。上海的社会经济发展态势较好，优质的教育卫生和养老医疗资源，可以降低老年人的死亡率;人均可支配收入影响着老年人晚年的生活质量，加上出生率逐年减少，使得上海老龄化呈现出老龄化、现代化、少子化并存的特征，这给上海经济发展带来很大的挑战。

四、结论及建议

（一）促进经济稳步高质量发展，制定老龄社会的产业规划

实现上海经济稳步高质量发展，为人口老龄化提供经济保障。如上述灰色关联分析得知，上海经济增长与老龄化关联度最高，城市经济发展水平高，能为应对老龄化问题提供强大医疗水平生活资源的经济基础，为人口老龄化提高经济物质保障。创造有利的政策环境，积极推动适合老龄社会发展的产业规划的制定与落实，逐步调整推延法定退休年龄，缩小劳动力供需缺口，设计延迟退休意向差异机制。根据上海现有劳动力行业与职业，以及劳动者自身身体素质与就业倾向，研究探讨延迟退休可行方案。通过再就业与再教育措施，进行必要的教育投资和技能培训以提升老年劳动力的就业能力，挖掘老年人潜在人口红利，在整个宏观层面上部署注重人力资源到人力资本的重要举措，让老年人实现自身价值，度过安心自信的晚年生活。

（二）深化“五位一体”的养老服务体系，重点关注特殊群体的照护需求

继续深化“五位一体”养老服务体系，加大养老服务供给力度，完善基础设施建设与智能服务软件设施，跟上现代化智能化发展步伐，为人口老龄化奠定前期服务基础。合理规划低龄高龄老年群体养老事业发展思路，低龄老人、高龄老人两个群体维度;低龄老人发挥其社会余热、高龄老人包括重点老年群体失能失独老人，构建健全长期照护服务体系，严格制定长期照护等级评价表。政府应着力推动机构、社区和家庭等多元化服务主体参与长期照护体系的运作，根据老年人失能失智水平设计不同的照护模式;充分考虑不同类型家庭的支付能力，灵活使用补贴、税收优惠以及政府直接购买服务等政策工具，将潜在需求转化为有效需求。

（三）以家庭为核心健全生育鼓励政策，托幼托育辅助支持政策并行

生育放开政策自2016年施行以来，生育率不升反降。生育意愿不高的背后原因不仅是年轻人生育意识觉醒，还更多是其考虑到生育成本与生育机会成本偏高导致年轻人不愿生、不敢生。生育不仅是单个女性需承受的压力，更是整个家庭生活成本的提高。鼓励生育政策应从家庭出发，以家庭为核心单位，注重家庭优先政策，多举措奖励优生优育的家庭，或将夫妻二人纳税等级与家庭子女数量挂钩，鼓励人们优生优育，多举措保障家庭福利供给，并辅助以产假与育儿假津贴方式鼓励生育措施，产前产后的修复措施也跟上。同时还有做好托幼托育辅助支持系统，随着职业女性越来越多，无暇顾及家庭，无力照顾其子女，政府与社区大力兴建托育所，为家庭免后顾之忧。或是鼓励隔代抚育，给予那些帮助孙辈小孩的退休老人经济补偿与福利救助。

（四）放宽外来人口限制措施，健全就业动态监测，扩大基本公共服务辐射面

外来人口包括了中国流动人口与未落户的外国人，外来人口为缓解上海的养老金压力提供充足的人力资源优势。就业与基础公共服务供给是留住外来人口在沪的主要方法。首先，健全流动人口的就业保障机制，提升流动人口的就业质量，使得他们能够留下来、住下去。其次，健全高学历人才引进政策机制，适度降低高学历人才落户门槛，保障其获得基本公共服务的权利，为后续人力资本发力提供政策前提。健全流动人口就业服务体系建设，将流动人口的社保关系平台构成云端数据，减少异地转移接续成本，对流动人口流动时长与基本公共服务做出隐形挂钩，实现基本公共服务均等化，辐射更多的外来人口与流动人口。

参考文献：

[1]  胡湛，彭希哲.对人口老龄化的再认识及政策思考[J].中国特色社会主义研究，2019，（5）：60-67.

[2]  童玉芬，李玉梅，刘传奇.我国城镇化进程中的城乡人口老龄化趋势及政策启示[J].人口与经济，2014，（6）：12-21.

[3]  杨菊华，王苏苏，刘轶锋.新中国70年：人口老龄化发展趋势分析[J].中国人口科学，2019，（4）：30-42+126.

[4]  董克用，张栋.高峰还是高原？——中国人口老龄化形态及其对养老金体系影响的再思考[J].人口与经济，2017，（4）：43-53.

[5]  李璐，赵玉峰，纪竞垚.人口老龄化背景下的老龄事业和产业协同发展研究[J].宏观经济研究，2020，（10）：103-113.

[6]  李乐乐.我国人口老龄化地区差异及影响因素分析[J].华中农业大学学报：社会科学版，2017，（6）：94-102+151.

[7]  孔令文，陈珍珍.人口、经济因素对中国人口老龄化的影响——基于省际面板数据的经验分析[J].东北大学学报：社会科学版，2015，（3）：252-259.

Abstract：Aging cause population structure change，the dependency ratio improve，pension pressure growth problems which will further restrict the social and economic development，using the Shanghai statistical yearbook data from 2007 to 2018，based on the theory of grey system GM（1，1）forecast model of Shanghai 65 and older elderly population development trend of the results of the study found that by 2035，Shanghai 65 and older elderly population reached 7.6 million people，and the growth rate is about 5% every year.At the same time，the grey correlation theory is used to analyze the main factors affecting the aging of Shanghai.GDP growth rate，per capita disposable income，the number of health service personnel and birth rate and other related factors have a greater impact on aging.Finally，based on the prediction analysis conclusions and put forward targeted suggestions and measures to actively deal with the aging phenomenon.

Key words：Shanghai;aging;development trend;influence factor;grey theory;correlation degree

[責任编辑 文 峰]