1. 研究目的与意义
近年来，随着人口老龄化程度不断加剧，中国已进入老龄化社会。2021年5月国家统计局相关数据显示，中国60岁及以上人口数达到2.64亿，占全国人口数的18.70%，而65岁及以上人口数占全国总人口数比重达13.50%。数据还显示，2020年60岁及以上人口数占全国总人口数的比例比2010年上升了5.44%，65岁及以上人口占比上升了4.63%，人口老龄化趋势显著。
老龄化社会面临劳动力相对匮乏、社会养老负担加重等诸多问题。客观、科学、全面剖析中国人口老龄化有助于把握中国人口老龄化的具体情况和存在的问题。从区域层面看，中国地域自然条件、文化习俗和经济状况各有不同，人口老龄化情况也并不均衡。东部沿海地区经济水平、教育资源、科学技术、城建设施等都较为发达，而中部及西部地区有着丰厚的自然资源，经济、教育等方面相对落后，因此有必要深入分析中国各地域的人口老龄化差异问题。此外，影响中国人口老龄化的主要因素有哪些？对人口老龄化的影响特征是怎样的？对这些问题的深入分析有助于把握中国人口老龄化的主要影响因素，便于提出富有建设性和针对性的解决方案，为应对人口老龄化问题提供经验支持。
2. 研究内容和预期目标
本文研究内容主要包括两部分。第一，选取老龄化系数和老少比两个指标，基于2011年-2019年全国和31个省（直辖市、自治区）的0-14岁人口数、65岁及以上人口数、年末总人口数等数据，运用泰尔指数分析法测算中国人口老龄化的地域差异，并比较东部、中部、西部三个地区的人口老龄化差异以及地区内、地区间的差异对于总体差异的影响。第二，结合相关理论和经验结论遴选确定中国人口老龄化主要影响因素，然后基于2005年-2019年中国人均GDP、居民人均可支配收入、居民消费价格指数、结婚率、失业率、城乡居民参与社会养老保险人数、居民参与生育保险率、普通高等学校毕业生数、卫生人员数、人均城市道路面积这10个指标的统计数据，对中国人口老龄化影响因素进行主成分分析。
写作提纲：第一部分：绪论。该部分包括研究背景、目的与意义，研究内容与研究方法等。第二部分：文献综述。该部分梳理国内外人口老龄化相关研究，聚焦中国各地域的人口老龄化程度的差异，同时分析中国人口老龄化的影响因素。第三部分：中国人口老龄化地域差异分析。该部分包括指标选取及区域划分、中国人口老龄化地域差异计算方法、差异计算及分解等。第四部分：中国人口老龄化影响因素的实证分析。该部分包括研究方法及数据来源、指标选取、实证分析等。第五部分：研究结论及政策建议。该部分总结分析研究结果并提出相关建议。
3. 国内外研究现状
从国外文献来看，国外学者对人口老龄化问题相当关注，对于不同地区的人口老龄化差异以及造成人口老龄化的影响因素研究颇多。Lutz W（1986）应用透视图说明了1869 年-2025年奥地利的年龄结构发展，还有1951年以来年龄、出生率和死亡率的三维关系，展示了男性和女性年龄结构以及特定年龄的性别比例，分析了奥地利的人口老龄化的影响因素。G. Sevo和 M. Davidovic（2015）分析了塞尔维亚人口老龄化的情况，发现塞尔维亚人口老龄化主要归因于较低的生育率、移民和死亡率下降。在塞尔维亚，低生育率和移民发挥了主要作用，但无法准确衡量近期移民的相对贡献。S. Bucher（2016）研究了俄罗斯联邦在 2010 年最后一次人口普查之前的人口老龄化的情况，发现人口老龄化存在显著空间差异，这取决于性别和城乡居住，死亡率和生育率的下降是造成人口老龄化的主要因素。Thomas R. Klassen 和 Masa Higo 等（2018）认为在未来十年里，亚太地区将会面临比欧洲和北美的更大的挑战和风险，这些挑战与风险与人口老龄化相关，需要世界各国予以高度的重视。作者选择某些国家研究亚太地区人口老龄化的主要发展趋势和问题，重点关注了政府、社会和个人对人口老龄化的看法，以及人口老龄化对亚太地区人们的生活各个方面的影响。上述其他国家的人口老龄化研究对于我国的人口老龄化分析有一定的借鉴意义。
从国内文献来看，学者们通过描述性统计方法、泰尔指数分析法、面板数据回归分析、空间计量模型等方法，研究了中国人口老龄化的不同地域的差异以及变化的趋势。袁俊和吴殿廷等(2007)使用了定量测度的方法,运用ArcGIS专题地图直观地描述了我国不同地域农村人口老龄化的特征, 研究了中国人口老龄化在不同地域的差异。结果表明，不同地域的农村人口老龄化程度有明显差异,东部沿海地区更加严重，而人口老龄化范围也从东部沿海向中西部地区逐渐扩散。项鑫和王乙（2021）研究发现中国的老年人数众多且发展迅速，预测至2050年65岁及以上的老年人口将增加到约34万。同时还他们还发现中国不同地域的人口老龄化水平发展不均衡，东部地区的人口老龄化程度相对于西部地区明显更高。而中国的人口老龄化从城乡分布看，由于中国的城市化水平逐渐提高，农村的青壮年劳动力大量地向城市转移，导致了农村的人口老龄化速度高于城市，农村的65岁及以上人口占总人口的比重为17.72%，而城镇的65岁及以上人口的比重仅为11.11%。综上，经济更发达的东部沿海地区相对于中西部地区而言，人口老龄化程度更加严重，而目前农村的人口老龄化程度高于城镇也应引起足够的重视。
国内学者对于影响的中国人口老龄化的因素采取了不同方法进行分析，主要有聚类分析、多元回归分析法、主成分分析法等。姚静（2000）运用了Q型聚类方法，选取了1949年-1996年我国的30个省份和直辖市的老龄化数据，从中选取了9个指标，经过聚类分析后划分为了6类 ,结果得出我国不同地域的人口老龄化水平存在着差异。同时，经济发展水平与老龄化情况是相关的，经济发展水平较高的地区的人口老龄化水平较高，而随着经济水平的不断提高，我国的老年人口还会逐步增多。贾婷婷和谢明柱等（2017）运用空间计量模型分析五种因素对农村人口老龄化的影响，发现农村地区提升了经济水平、文化教育水平、医疗条件等的同时，也加重了农村人口老龄化的程度。胡晓宇和张从青（2018）认为中国的人口老龄化的主要影响因素包括人口出生率和死亡率、人口预期寿命和人口政策等。而秦敏花（2019）发现对中国人口老龄化的影响因素主要是经济的快速发展、实施“独生子女”计划生育政策和家庭生育意愿的改变。王子璇（2020）运用 Cite Space 软件对以CNKI 数据库近 10 年的老龄化的相关文献进行了热点词分析，发现人口老龄化的成因主要集中在人口出生率、经济增长水平、城镇化水平等关键词。袁绮曼路（2021）分析中国人口老龄化的影响因素主要是中国人口出生率低和人口寿命的延长，其中人口出生率低是因为女性受教育水平逐渐提升，女性的生育意愿低；育儿成本的提升；就业压力大等。
4. 计划与进度安排
1、2021年10月30日-2021年11月30日：完成选题。
2、2021年12月1日-2021年12月31日：阅读大量资料并选取有用资料待用，积累最新信息，完成开题工作。
3、2022年2月15日前：完成初稿。
5. 参考文献
[1]Lutz W.The aging of the Austrian population:agraphic analysis[J].Demographische Informationen,1986.PP 80-7,146
[2]Thomas R.Klassen;Masa Higo;Nopraenue S.Dhirathiti;Theresa W.Devasahayam.Ageing in the Asia Pacific[M].Taylor and Francis 2018
[3]高玉娟,刘溪.中国人口老龄化的区域差异分析[J].金融经济，2016;4(59):140-1.
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