老龄化率
「老龄化率」，覆盖 2002-2024 年，频率 年度，省级层级，含 6 个变量，样本量约 713。 衡量各省65岁及以上人口占总人口的比例，即老龄化率。
| 时间跨度 | 2002-2024 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 省级 |
| 变量数 | 6 |
| 样本量 | 713 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Province [省份名称] — 省份的中文名称.
- ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
- Year [年份] — 统计年份.
- Pop65Plus [65岁及以上人口数(人口抽样调查)(人)] — 指根据人口变动情况抽样调查推算的，全省（自治区、直辖市）常住人口中年龄在65岁及以上的人口数。反映老年人口规模，是衡量人口老龄化程度的核心指标。单位：人。
- SampleSurveyPop [人口数(人口抽样调查)(人)] — 指根据人口变动情况抽样调查推算的全省（自治区、直辖市）常住人口总数。该指标与PopSampleCnt2口径一致，均为抽样调查推算的常住人口，涵盖所有居住在本乡镇街道半年以上或户口在本乡镇街道的人口。单位：人。
- AgingRate [老龄化率] — 老龄化率。计算公式：Pop65Plus / SampleSurveyPop * 100。
常见问题
- 「老龄化率」是什么数据集？
- 老龄化率，隶属人口与就业。衡量各省65岁及以上人口占总人口的比例，即老龄化率。
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 2002-2024 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 6 个变量。核心指标包括：65岁及以上人口数(人口抽样调查)(人)、人口数(人口抽样调查)(人)、老龄化率。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，省级层级。
- 样本量有多大？
- 约 713 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 老龄化率是衡量人口结构老龄化程度的核心指标，反映65岁及以上老年人口在总人口中的占比。该指标引入动机在于：人口老龄化是影响劳动力供给、储蓄率、社会保障支出及长期经济增长的关键结构性变量，在宏观经济分析中常作为人口红利消退或“未富先老”等命题的代理变量。数据来源为相关统计部门年度人口抽样调查数据（基于1‰人口变动抽样调查推算的全国及分省数据）。计算公式为： $$ \text{AgingRate} = \frac{Pop65Plus}{SampleSurveyPop} \times 100 $$ 其中，Pop65Plus表示65岁及以上常住人口数（万人），SampleSurveyPop表示年末总人口（万人）。计算步骤：首先从原始数据中提取两个源字段，确保同一省份同一年份的分子分母匹配；然后进行除法运算并乘以100转换为百分比形式。该指标取值范围为（0, 100），典型量级：中国省级老龄化率在2020年代约为5%至20%之间，东部沿海省份（如江苏、上海）通常高于中西部省份，全国均值约在12%-15%左右。 补充说明 简化假设：本指标采用65岁作为老年人口起始年龄，符合联合国及中国相关统计部门通用标准，未考虑不同省份间预期寿命差异对老年定义的影响。边界条件：数据覆盖年份为1990年至2022年（部分省份早期年份可能缺失）；若某省份某年份Pop65Plus或SampleSurveyPop缺失，则该观测值记为NaN，不进行插补；单位已统一为万人，无需额外换算。计算粒度：以Province（省级行政区）和Year为双主键，每个观测值对应一个省份一个年份。已知限制：该指标为静态比例，无法反映人口年龄结构内部差异（如高龄化程度）；抽样调查数据可能存在抽样误差，尤其对人口较少省份的老年人口估计不够稳健；户籍人口与常住人口口径差异可能导致与地方实际老龄化程度存在偏差。 参考文献 [1] Bloom, D. E., & Williamson, J. G. (1998). Demographic transitions and economic miracles in emerging Asia. The World Bank Economic Review, 12(3): 419-455. [2] 蔡昉 (2010). 人口转变、人口红利与刘易斯转折点. 经济研究, 45(4): 4-13.
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