[摘要]本文基于內蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、貴州、云南、青海八省區(qū)2012—2021年老齡事業(yè)的面板數(shù)據(jù)，首先引入PSR模型構建人口老齡化風險評價指標體系，采用熵權法對八省區(qū)人口老齡化風險的指標權重、評價得分和演變趨勢進行測度分析；其次，運用障礙度模型考察該區(qū)域老齡化風險的主要影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，人口自然增長率、地方政府債務付息支出、城鎮(zhèn)化率分別是民族地區(qū)人口老齡化風險壓力、狀態(tài)和響應系統(tǒng)中最重要的評價指標；民族地區(qū)人口老齡化風險總體處于中等水平，演進趨勢較為平穩(wěn)，但省際風險差異明顯；民族地區(qū)人口老齡化風險差異的形成雖然受到人口老齡化率、老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長率和地方政府債務付息支出等多因素的影響，但各省區(qū)的主要障礙因素存在較大差異。研究認為，在全面提高民族地區(qū)社會保障供給水平的基礎上，進一步促進區(qū)域協(xié)調發(fā)展，著力優(yōu)化生育政策和削減政府債務是降低民族地區(qū)人口老齡化風險的關鍵。

[關鍵詞]民族地區(qū)；人口老齡化風險；省際差異；影響因素

中圖分類號：C957" 文獻標識碼：A"""文章編號：1674-9391（2024）06-0087-11

中國是目前世界上老年人口最多、老齡化速度最快的國家。[1]截至2021年末，我國65歲及以上老年人口達2億人，占“全國人口”①的14.2%，較2000年上升了7.2個百分點，[2]33這標志著我國已經整體邁入了“中度老齡化社會”②。預計到2035年，我國老年人口將超3億人，占比近22%，進入重度老齡化社會，并將于2065年左右迎來34%的峰值水平后保持高位穩(wěn)定。[3]可以看出，人口老齡化已成為我國今后較長一段時期的基本國情。人口老齡化在本質上是一個結構性問題，是人均預期壽命延長和生育水平下降合力促成的人口年齡結構趨于老化的過程，盡管它首先表現(xiàn)為一種人口現(xiàn)象，但影響遠逾人口范疇。[4]作為一切社會結構基礎構件的人口年齡結構，“當其發(fā)生重大改變時，必然帶來社會、經濟乃至文化系統(tǒng)的全方位變化，進而要求制度和政策安排的相應調整乃至重構”[5]20，因而任何重大國家戰(zhàn)略的制定都要首先明確國家今后人口發(fā)展的主要矛盾和風險。[6]目前我國人口發(fā)展的主要矛盾正經歷從數(shù)量性壓力向結構性壓力的歷史性轉變，而人口老齡化正是人口結構壓力的主要方面，并已成為我國社會的常態(tài)，對經濟社會發(fā)展產生了深遠影響。人口老齡化是經濟社會發(fā)展和“人口再生產模式轉變”③的必然結果，其本身并無好壞之分，但現(xiàn)有的經濟社會架構對這一人口年齡結構變動缺乏及時的反應和調適，這種遲滯產生的矛盾成為老齡化社會風險得以積聚和釋放的直接原因。[7]從這個意義上講，所謂的“人口老齡化風險”并不完全源于人口因素本身，而更多源于變化了的人口年齡結構與現(xiàn)有的經濟社會架構之間的不適應所產生的矛盾，這種不適應的程度反映了人口老齡化風險的嚴重程度。加之當前國內外形勢復雜嚴峻，面對“黑天鵝”（小概率高風險事件）和“灰犀?！保ù蟾怕是矣绊懢薮蟮臐撛谖C）風險并行的未來，人口老齡化風險應對的復雜性和必要性更為凸顯。如何有效應對人口老齡化風險已成為老齡社會治理的重要議題。黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央立足我國人口變化和“未富先老”“未備先老”的基本國情，[8]對老齡工作作出了一系列戰(zhàn)略部署，提出實施積極應對人口老齡化的國家戰(zhàn)略，[9]49并明確了“老齡化風險梯次應對”等工作原則，[10]這就要求我們必須加強對人口老齡化風險的科學測量并找出關鍵影響因素，從而明確不同地區(qū)人口老齡化風險的實際情況與老齡工作重點，以前瞻性的政策部署應對人口老齡化可能帶來的經濟社會風險。

一、理論基礎

（一）風險概念的厘清

人口老齡化風險概念是在風險概念基礎上形成的，對風險概念的理解是研究人口老齡化風險的起點。風險現(xiàn)象自人類文明誕生以來就一直存在，但風險概念只是在現(xiàn)代早期的航海貿易和保險業(yè)中才開始出現(xiàn)。據(jù)吉登斯（Giddens）考證，探險家們探索未知地區(qū)的冒險行動和早期重商主義資本家們的活動是風險概念形成的兩個重要背景，[11]75那時的風險被理解為客觀的危險，表現(xiàn)為自然災害或者航海遭遇風暴等事件。到17世紀后，風險的含義和用法隨著現(xiàn)代性的出現(xiàn)發(fā)生了根本變化，產生了現(xiàn)代意義的風險。烏爾里希·貝克（ulrich Beck）指出，風險概念直接與反思性現(xiàn)代化的概念相關，它可以被界定為系統(tǒng)地處理現(xiàn)代化自身引致的危險和不安全感的方式。[12]19與傳統(tǒng)風險相比，現(xiàn)代風險在本質、特征、表現(xiàn)形式和影響范圍上已經有了很大不同，具體來看，傳統(tǒng)風險主要源于自然的“外部風險”（external risk），它是傳統(tǒng)或自然的不變性和固定性所帶來的，這種風險形式單一、影響有限。[13]22而在現(xiàn)代社會中，由于人類干預自然和社會的廣度和深度不斷擴大，人類的決策和行為所引發(fā)的“人為風險”（manufactured risk）超過了自然風險成為現(xiàn)代風險結構的主導內容。[14]這種人為風險不再是個性化的，而是具有了結構性、系統(tǒng)性、擴散性等特征，不但涉及內容多、范圍廣，而且一種風險可能借由復雜的社會網絡快速蔓延至其它領域，并最終釀成波及面更廣的系統(tǒng)性風險。[15]可見，現(xiàn)代風險的類型、成因及影響都要比傳統(tǒng)風險更為復雜和嚴峻。1960年代以來，隨著科技風險的日益凸顯（如核事故等），風險分析開始作為一個獨立的研究領域進入學界視野，早期研究主要集中在科技領域，后來因其在分析系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內各要素之間的相互作用和演進邏輯方面的獨特優(yōu)勢而被廣泛應用于自然科學和社會科學中的諸多學科領域。雖然不同領域的學者對風險的理解各有側重，但他們普遍強調了風險的不確定性和不利后果這兩個方面，前者是指風險發(fā)生在概率、時間、空間、規(guī)模和強度上具有不確定性，后者是指風險發(fā)生后對保護目標造成的損失和不利影響。[16]此外，相關風險研究還傾向于建構這樣一種邏輯：處于特定風險環(huán)境中的保護對象因其對風險的承載能力和應對能力不同，其可能遭受的損失程度也有明顯差異。[17]其中，承載能力是指保護目標在風險沖擊下的形變程度及承受能力，應對能力是指保護目標對風險的防范機制和避險措施。因此，對保護目標所具有的風險承載能力和風險應對能力的測量也成為風險評價的核心步驟。

（二）人口老齡化風險的研究現(xiàn)狀

在社科領域的風險研究中，學界使用風險概念來指涉技術和社會發(fā)展的災難性后果。[18]隨著21世紀以來我國人口老齡化的不斷加劇，學界越發(fā)關注老齡化對經濟社會發(fā)展的影響，特別是針對老齡化帶來的諸多問題和挑戰(zhàn)，相關學者提出了“人口老齡化風險”的概念，[19]并逐漸成為人口學領域的新熱點。然而，由于人口老齡化風險研究剛剛興起，相關研究大多是在風險概念基礎上的拓展延伸，因而學界對于風險概念的理解分歧也使得人口老齡化風險在概念定義、分析框架和評價方法上存在明顯差異。從現(xiàn)有文獻來看，學界和政策部門大多將人口老齡化風險視為人口老齡化帶來的一些具體風險挑戰(zhàn)，如家庭養(yǎng)老風險、疾病擴張風險、醫(yī)保支出風險、社保負擔風險、政府債務風險、經濟運行風險等。[20][21][22][23][24][25]但事實上，人口老齡化本身是一個多因素相互作用的開放系統(tǒng)，人口老齡化風險也是人口系統(tǒng)內外多因素相互作用的結果，所以對人口老齡化風險的理解還應考慮人口系統(tǒng)外部的社會其他子系統(tǒng)在人口老齡化風險形成及其治理過程中的功能作用。從這個意義上講，目前學界對人口老齡化風險的分析框架和測評體系的研究略顯不足，這也為本文研究提供了空間。人口老齡化風險評價指標體系的構建與測度應當基于其內涵界定，根據(jù)上述對人口老齡化和風險的概念解析，本文認為人口老齡化風險可從兩個方面來理解：一是人口老齡化引發(fā)的人口內部結構失調風險，二是人口老齡化與社會其他子系統(tǒng)互動關系中產生的風險。但從本質上講，人口老齡化本身并不構成風險，只是將其置于具體的經濟社會和資源環(huán)境背景下才可能表現(xiàn)為風險。[26]因此，本文主要研究的是人口老齡化風險的第二種類型，這種風險主要是系統(tǒng)間的不協(xié)調關系所帶來的不確定性，就其內涵來看，它是指在既定條件下的特定時段內，老化的人口年齡結構給建筑其上的經濟社會架構造成損失的大小及損失發(fā)生的可能性。這種損失的大小因各地經濟社會承載能力和老齡風險應對能力的不同而有所差異，換言之，人口老齡化風險的衡量不僅取決于人口結構轉型壓力，很大程度上還受到經濟社會承載能力和老齡風險應對能力的影響。需要說明的是，人口老齡化風險的這種理解并不是純粹的概念性定義，而至多只是一個操作性定義，基于此可以嘗試建構一套人口老齡化風險評價指標體系。

中國是一個典型的區(qū)域發(fā)展不平衡的國家，不同區(qū)域的經濟發(fā)展水平、社會保障能力和人口老齡化程度等都存在較大差異。與東中部地區(qū)④相比，內蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、貴州、云南、青海八省區(qū)雖然人口老齡化程度更輕、速度更慢，⑤但其經濟發(fā)展水平、社會保障能力等方面也明顯落后于東中部地區(qū)，且當?shù)厝丝诶淆g化問題與脫貧人口眾多、勞動力流失嚴重等現(xiàn)象交織疊加，其將面臨的人口老齡化風險形勢可能更為嚴峻。有鑒于此，本文利用以上八省區(qū)2012—2021年老齡事業(yè)的面板數(shù)據(jù)，在對八省區(qū)人口老齡化風險進行測度評價的基礎上，進一步分析造成省際風險差異的主要影響因素，并提出相應建議，以期裨益民族地區(qū)人口老齡化風險的防范與化解。

二、研究設計

（一）研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來源

1. 研究區(qū)域

本文以內蒙古、廣西、西藏、寧夏、新疆、貴州、云南、青海八省區(qū)為觀測樣本，樣本選取主要基于以下兩點：一是前文已述的八省區(qū)可能面臨著比東中部地區(qū)更為嚴峻的人口老齡化風險形勢，但既有研究更多關注的是先行老齡化的東中部地區(qū)，而對尚處輕度老齡化的八省區(qū)則關注較少；二是人口老齡化的區(qū)域差異使得以上八省區(qū)在應對人口老齡化風險上相較于東中部地區(qū)有明顯的后發(fā)比較優(yōu)勢，還可利用當前相對充沛的政策調整窗口期提前布局老齡社會階段的工作任務。[27]

2. 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)觀測時間為2012—2021年，所用數(shù)據(jù)均來源于2013—2022年的《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》，以及觀測樣本中各?。▍^(qū)）的統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報。同時，本文還對部分數(shù)據(jù)做了以下處理：一是采用均值法對個別缺失數(shù)據(jù)進行補全，二是在原始指標基礎上對部分生成指標進行了比重測算，如居民人均醫(yī)療保健消費支出比重。通過數(shù)據(jù)收集與整理最終得到2012—2021年八省區(qū)老齡事業(yè)的面板數(shù)據(jù)。

（二）理論模型及其適用性

1. PSR理論模型

1979年，加拿大統(tǒng)計學家拉波特（Rapport）和弗倫德（Friend）在分析人類與自然環(huán)境之間的關系時首次提出了“壓力-響應”（Stress-Response）模型，[28]73-90該模型后于20世紀80年代末被經合組織（OECD）和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署（UNEP）共同改進成“壓力-狀態(tài)-響應”（Pressure-State-Response，PSR）模型，并將其用于環(huán)境問題研究。[29] PSR模型從人類活動與自然環(huán)境相互作用的角度出發(fā)，將環(huán)境問題分解為三個不同但又彼此關聯(lián)的指標類型，其中，壓力指標是指對自然環(huán)境產生影響的人類活動；狀態(tài)指標是指自然環(huán)境在壓力作用下呈現(xiàn)的狀態(tài)；響應指標是指人類面對環(huán)境退化等問題時所采取的行動。該模型清晰闡釋了人類—自然復合系統(tǒng)可持續(xù)變化的因果關系，即人類活動給自然環(huán)境造成了“壓力”，導致自然資源的數(shù)量和生態(tài)環(huán)境的質量（“狀態(tài)”）發(fā)生了改變，當這種變化威脅到人類生存時，人類將通過一系列措施對這些變化做出“響應”，以恢復環(huán)境質量，實現(xiàn)人與自然的可持續(xù)發(fā)展。在該模型中，壓力、狀態(tài)、響應三個環(huán)節(jié)相互影響、相互制約，體現(xiàn)了環(huán)境決策影響和環(huán)境對策制定的全過程。[30]

2. 模型適用性分析

PSR模型及評價指標體系具有系統(tǒng)性、可比性、易得性、可操作性等特征，能夠較好地展現(xiàn)和分析事物發(fā)展在多因素綜合作用下的動態(tài)變化和傳導機制，因而被諸多研究領域廣泛運用。PSR模型在國內被廣泛應用于自然環(huán)境評價的同時，也逐漸被引入城市經濟承載力評價、城市創(chuàng)業(yè)環(huán)境評價、貧困地區(qū)脫貧進程評價和社會重大風險評估等社科領域，[31][32][33][34]這些成功的研究案例說明該模型同樣適用于社科領域的客觀綜合評價。本文試將PSR模型引入人口老齡化風險評價，在該模型框架中，人口老齡化會對經濟社會系統(tǒng)產生一定壓力，使得經濟社會系統(tǒng)的原有狀態(tài)發(fā)生改變，面對這一變化，政府及相關涉老主體將會采取相應措施促進人口與經濟社會的協(xié)調發(fā)展，整個系統(tǒng)實際構成了一個有機的動態(tài)循環(huán)，具體作用機制如圖1所示?？梢?，PSR模型能夠清晰地反映人口系統(tǒng)、經濟社會系統(tǒng)與政府等相關涉老主體的響應行動之間的因果關系，因而對人口老齡化風險評價具有較好的適用性。

（三）指標體系構建

構建科學合理的評價指標體系是開展人口老齡化風險評價的基礎。本文基于PSR模型框架及對人口老齡化風險本質的把握，遵循指標選取的科學性、系統(tǒng)性、可比性、易得性等原則，并充分參考已有相關研究，從壓力、狀態(tài)、響應3個層面構建民族地區(qū)人口老齡化風險評價指標體系，[35]該指標體系包括27項原始或生成指標（見表1）。其中，壓力指標反映的是對經濟社會發(fā)展造成壓力的人口老齡化趨勢，人口老齡化程度直接以老齡化率來表征，而老齡化率的上升往往伴隨著生育率和人口自然增長率的下降，意味著家庭和勞動力供給的規(guī)模都將不斷縮小，進而抬高老年人口撫養(yǎng)比。因此，本文運用人口老齡化率（X1）、老年人口撫養(yǎng)比（X2）、人口自然增長率（X3）、平均戶家庭規(guī)模（X4）等指標來衡量人口老齡化風險壓力情況。狀態(tài)指標反映的是在人口老齡化壓力作用下經濟社會系統(tǒng)狀態(tài)的變化情況，突出表現(xiàn)在勞動力供給、居民消費和社會保障等領域，而老齡化對這些領域的影響最終將集中體現(xiàn)為公共財政的可持續(xù)性問題。[36]一方面，人口老齡化加重意味著就業(yè)人數(shù)減少，長此以往可能會抑制經濟增長，進而影響政府財政收入；[37]另一方面，家庭規(guī)?？s小和家庭結構老化所引發(fā)的家庭養(yǎng)老功能弱化，將使老年群體進一步加深對社會保障體系的依賴度，由此帶來的養(yǎng)老、醫(yī)療等社保給付劇增，又會加重社?；鸬氖罩毫?。[38]此外，人口老齡化還帶動了居民消費結構的改變，主要是醫(yī)療保健項目消費比例的提高。[39]因此，本文從經濟發(fā)展（X5-X7）、財政形勢（X8-X9）、社會保障（X10-X16）、居民消費（X17- X18）等方面選取相應指標來衡量人口老齡化風險狀態(tài)情況。響應指標反映的是政府及相關涉老主體針對人口老齡化風險壓力和狀態(tài)所采取的措施，主要是通過提升基本公共服務水平和社會保障服務水平來實現(xiàn)。[40]此外，在經濟新常態(tài)背景下，城鎮(zhèn)化水平的提高有利于促進經濟社會發(fā)展和人力資本改善，這對于防范化解人口老齡化風險具有積極意義。[41]因此，本文從城鎮(zhèn)化水平（X19）、基本公共服務財政投入（X20），以及養(yǎng)老、醫(yī)療等社保資源供給水平（X21-X27）等方面選取相應指標來衡量人口老齡化風險響應情況。

（四）評價模型建立

1. 指標賦權

評價指標權重的確定是多指標定量綜合評價的關鍵，本文采用熵權法來計算指標權重。熵權法是一種根據(jù)指標變異程度的大小來確定指標權重的客觀賦權方法，指標變異程度越大，信息熵越小，指標權重值就越大，反之則越小。熵權法能有效避免專家打分法、層次分析法等主觀賦權方法中人為因素帶來的偏差，因而被廣泛用于綜合評價。本文通過R-studio軟件編程實現(xiàn)對相關數(shù)據(jù)的標準化和熵權法處理，并得出各項指標的權重（見表1）。計算步驟如下：

a. 目標決策矩陣的構建

假設原始數(shù)據(jù)為M個樣本的N個指標，可構建如下矩陣X。其中，xij表示第i個樣本的第j項指標，1i，1j。

b.數(shù)據(jù)的標準化處理

由于指標體系中各項指標的量綱和單位不同，且指標屬性又有正負之分，本文采用極差標準化法對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，計算公式如下。

對于正向指標采用（2）式計算：

對于負向指標采用（3）式計算：

式中，xij和Yij分別表示第i個樣本第j項指標的原值和標準化值，maxxij表示第i個樣本第j項指標的最大值，minxij表示第i個樣本第j項指標的最小值。

c. 計算各項指標標準化的比重Pij和第j項指標的熵值Ej

d.計算第j項指標的差異系數(shù)Gj

Gj=1-Ej（7）

e. 計算各項指標的權重

2.指數(shù)計算

為全面反映民族地區(qū)人口老齡化風險水平，根據(jù)各項指標權重，運用加權法計算八省區(qū)在壓力、狀態(tài)、響應系統(tǒng)的評價得分及綜合得分，計算公式如下：

式中，Zi表示第i個樣本的風險綜合得分，Zi介于0～1之間，其值越大，表明人口老齡化風險水平越高，反之則越低。計算結果見表2。

（五）障礙因素診斷

為了進一步明確八省區(qū)各自的老齡工作重點，有必要對各項指標的障礙作用大小進行評估，從而找出制約各省區(qū)人口老齡化風險降低的主要障礙因素。本文借鑒相關研究，引入障礙度模型計算各項指標對八省區(qū)人口老齡化風險的影響程度。[42]計算公式如下：

式中，Wj為第j項指標的權重值，Yij為第i項指標的標準化值，Ni為第i項指標對民族地區(qū)人口老齡化風險的影響程度。

三、實證分析

（一）民族地區(qū)人口老齡化風險指標權重分析

1.子系統(tǒng)的權重分析

從各子系統(tǒng)權重來看（表1），民族地區(qū)人口老齡化風險狀態(tài)系統(tǒng)的權重最大（0.5242），表明八省區(qū)在人口老齡化風險狀態(tài)系統(tǒng)（即經濟社會承載能力）方面的差異相較于其在壓力系統(tǒng)（0.1992）和響應系統(tǒng)（0.2767）方面的差異更為突出，該系統(tǒng)對于衡量民族地區(qū)人口老齡化風險的作用最大；但壓力系統(tǒng)指標的平均權重大于狀態(tài)和響應系統(tǒng)指標的平均權重，表明壓力系統(tǒng)指標（0.0498）對民族地區(qū)人口老齡化風險的影響最大，其次是狀態(tài)系統(tǒng)指標（0-0374），響應系統(tǒng)指標（0.0307）的影響最小。

2. 子系統(tǒng)的分指標權重分析

從各子系統(tǒng)的分指標權重來看（表1），在人口老齡化風險壓力系統(tǒng)中，權重最大的指標為人口自然增長率（0.0634），表明八省區(qū)在人口自然增長率方面的差異最大，同時也意味著該指標對于衡量民族地區(qū)人口老齡化風險壓力的作用最大。同理，狀態(tài)和響應系統(tǒng)中最大的指標分別是地方政府債務付息支出（0.1283）和城鎮(zhèn)化率（0.0529），表明這兩項指標分別對于衡量民族地區(qū)人口老齡化風險狀態(tài)和響應的作用最大。

（二）八省區(qū)人口老齡化風險得分分析

1. 八省區(qū)人口老齡化風險的時空演變及特征

根據(jù)上述相關數(shù)據(jù)和公式（10），本文使用R-Studio軟件編程計算得出八省區(qū)2012—2021年人口老齡化風險各子系統(tǒng)及綜合評價得分，得分值越大，表示人口老齡化風險水平越高，反之則越低。因篇幅所限，在此僅展示觀測期內各省區(qū)的綜合評價得分，如圖2所示。

從圖2可以看出，八省區(qū)人口老齡化風險演變呈現(xiàn)出以下幾點特征：第一，民族地區(qū)人口老齡化風險整體水平不高。從均值走勢來看，民族地區(qū)整體平均水平基本穩(wěn)定在0.5以下，但必須看到，除西藏、新疆之外，其它省區(qū)的風險水平在大多數(shù)年份都高于平均水平，也就是說，少數(shù)低風險省區(qū)拉低了民族地區(qū)整體的風險平均水平。第二，八省區(qū)人口老齡化風險的演變趨勢差異明顯。從分省走勢來看，內蒙古的風險水平在觀測期內呈現(xiàn)波動上升走勢，由2012年的0.4673升至2021年的0.5675，增幅高達21.44%。西藏和新疆的風險水平雖在觀測期內的個別年份略有上升，但總體均呈現(xiàn)出明顯下降趨勢，十年間降幅分別為26-92%和8-66%。廣西等其余五省區(qū)的風險水平在觀測期內雖有上下波動，但總體上也呈現(xiàn)出輕微下降趨勢，且在2015年后風險水平差異不斷縮小，省際之間的風險失衡現(xiàn)象漸趨緩和。由此可見，新時代西部大開發(fā)、“一帶一路”等國家重大區(qū)域戰(zhàn)略的深入推進對于降低西部八省區(qū)的人口老齡化風險水平具有積極作用。

2. 2021年八省區(qū)人口老齡化風險各子系統(tǒng)及綜合評價得分

為了進一步明確八省區(qū)人口老齡化風險來源的差異，本文利用ArcGIS自然斷點法將2021年八省區(qū)人口老齡化風險各子系統(tǒng)及綜合評價得分劃為四個等級，并對此進行空間可視化描述，結果如圖3所示。通過分系統(tǒng)測算可知，目前內蒙古、廣西、云南和貴州的人口老齡化風險壓力得分相對較高，四省區(qū)老年人口撫養(yǎng)比的均值約為18.26%，社會養(yǎng)老負擔相對較重，加之人口自然低增長甚至負增長又加劇了其人口老齡化風險壓力。西藏、新疆等少數(shù)民族較為集聚的四省區(qū)，因長期得益于較為寬松的生育政策，所以其人口自然增長水平一直處于相對高位，這在一定程度上減小了其人口老齡化風險壓力。從人口老齡化風險狀態(tài)系統(tǒng)來看，內蒙古、青海、寧夏、貴州為高風險或較高風險區(qū)，表明這部分省區(qū)的經濟社會發(fā)展對人口老齡化的承載能力相對較弱，造成這一現(xiàn)象的原因可能在于地方政府的負債規(guī)模較大最終影響到地方財政的可持續(xù)性，這四省區(qū)2021年度的政府債務付息支出占八省區(qū)債務付息總支出的56.32%。另外，當?shù)剌^高的醫(yī)療保健消費水平也增加了老年群體的就醫(yī)成本。新疆、西藏為低風險地區(qū)，可能的原因在于其人口紅利優(yōu)勢相對突出，且長期受到國家的特殊政策支持，兩地的經濟發(fā)展和社會保障水平不斷提高，從而逐漸增強了當?shù)氐慕洕鐣休d能力。從人口老齡化風險響應系統(tǒng)來看，廣西、云南、寧夏、新疆得分最高，表明這部分省區(qū)的老齡風險應對能力相對較弱。通過對原始指標數(shù)據(jù)的分析，這四省區(qū)響應得分較高的原因可能在于基本公共服務水平和社保供給水平相對偏低，以2021年人均一般公共服務支出與人均社會保障和就業(yè)支出為例，廣西等四省區(qū)的均值分別要比內蒙古等四省區(qū)的均值低1921元和1563元。其中，在人均一般公共服務支出方面，支出水平最高的西藏要比最低的廣西高出6757元。從人口老齡化風險綜合得分來看，八省區(qū)人口老齡化風險整體呈現(xiàn)出“區(qū)域非均衡”和“省域兩極化”的特征，具體而言，八省區(qū)人口老齡化風險水平由東向西依次遞減，風險水平最高的省區(qū)為內蒙古（0.5675），最低的省區(qū)為西藏（0.3265），但除西藏和新疆分別處于低風險和中風險區(qū)域外，內蒙古等其余六省區(qū)均處于較高或高風險水平。

（三）八省區(qū)人口老齡化風險影響因素分析

根據(jù)人口老齡化風險障礙因素診斷的計算方法，對觀測期內八省區(qū)人口老齡化風險指標層的各項指標進行障礙度計算，并按障礙度大小對障礙因素進行排序。由于篇幅所限，本文在此僅展示2012和2021年各省區(qū)排名前5位的主要障礙因素（見表2），并對此進行簡要分析。從橫向來看，影響各省區(qū)人口老齡化風險的主要障礙因素雖有部分相同，但總體存在一定差異。以2021年數(shù)據(jù)為例，青海人口老齡化風險主要障礙因素分別是X9、X2、X8、X18、X1，這說明以上5個因素對該省人口老齡化風險形成的貢獻度最大，因而對這5個因素的調控成為降低該省人口老齡化風險的關鍵；而同處西北地區(qū)的寧夏，其人口老齡化風險主要障礙因素分別是X2、X18、X7、X8、X1。不難發(fā)現(xiàn)，以上兩省區(qū)的人口老齡化風險主要障礙因素雖有重合，但不論是主要障礙因素分布，還是同一障礙因素在不同省區(qū)的排名次序和數(shù)值大小都有所差異。值得注意的是，在內蒙古、廣西、貴州、云南等省區(qū)，其障礙因素重合度最高，主要障礙因素的差異集中體現(xiàn)在障礙度的排名次序和數(shù)值大小方面。從縱向來看，同一省區(qū)不同年份的主要障礙因素雖有少數(shù)重疊，但總體發(fā)生了明顯變化。以內蒙古為例，2012年該省人口老齡化風險的主要障礙因素分別為X7、X18、X10、X1、X3，2021年為X9、X3、X2、X4、X1，可以看出，該省人口老齡化風險主要障礙因素發(fā)生了很大變化，呈現(xiàn)出從狀態(tài)系統(tǒng)向壓力系統(tǒng)轉移的特征，但其余各省區(qū)主要障礙因素的變化特征也并不盡然。就民族地區(qū)整體而言，X1、X2、X3、X9在2021年的各省區(qū)人口老齡化風險主要障礙因素中分別出現(xiàn)了7、7、5、5次，成為對民族地區(qū)人口老齡化風險產生最主要影響的4個因素；從分系統(tǒng)指標頻次來看，壓力指標出現(xiàn)次數(shù)最多，達21次，狀態(tài)指標出現(xiàn)16次，響應指標僅出現(xiàn)3次，由此可見，壓力指標成為制約民族地區(qū)人口老齡化風險降低的主要障礙因素。

四、結論與建議

本文運用PSR模型和熵權法對2012—2021年中國西部八省區(qū)的人口老齡化風險水平進行了測度，以此為基礎解釋八省區(qū)人口老齡化風險的演進歷程和省際差異，并利用障礙度模型對影響八省區(qū)人口老齡化風險的主要障礙因素進行了識別。研究結論如下：第一，八省區(qū)在人口老齡化風險狀態(tài)系統(tǒng)方面的差異相較于其它系統(tǒng)更為突出，但壓力系統(tǒng)指標對民族地區(qū)人口老齡化風險的影響最大，人口自然增長率、地方政府債務付息支出和城鎮(zhèn)化率分別是民族地區(qū)人口老齡化壓力、狀態(tài)和響應系統(tǒng)中最重要的評價指標。第二，民族地區(qū)人口老齡化風險總體處于中等水平，演變趨勢也相對平穩(wěn)，但省際風險差異明顯，這種差異的成因主要在于各省區(qū)人口結構轉型壓力、經濟社會承載能力和老齡風險應對能力的不同。第三，人口老齡化率、老年人口撫養(yǎng)比、人口自然增長率及地方政府債務付息支出是當前影響八省區(qū)人口老齡化風險的四個主要障礙因素，但不同省區(qū)的主要障礙因素也存在一定差異。

根據(jù)上述研究結論，本文提出如下建議以供決策參考：第一，應充分重視民族地區(qū)人口老齡化風險的省際差異，相關省區(qū)老齡政策的制定既要體現(xiàn)特殊也要兼顧一般。針對不同省區(qū)人口老齡化風險的情況，要在綜合考慮區(qū)域差異的基礎上動態(tài)調整老齡政策組合。對于人口老齡化風險壓力大但狀態(tài)差的省區(qū)，要以促進經濟增長、控制物價上漲和改善財政形勢為主要抓手；對于人口老齡化風險壓力大但響應差的省區(qū)，應從加快推進城鎮(zhèn)化、增加基本公共服務投入、提高社保供給水平等方面著手，以此緩和省際間的人口老齡化風險差異。第二，八省區(qū)要針對各自人口老齡化風險的主要障礙因素實施精準治理，提高老齡社會治理資源的使用效率。以2021年內蒙古為例，其主要障礙因素大多集中在壓力系統(tǒng)，因此對當?shù)厝丝谡?，特別是生育支持政策的調整成為當務之急。第三，深入實施西部大開發(fā)、東西部結對幫扶等區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，不斷增強民族地區(qū)對人口老齡化壓力的經濟社會承載能力和老齡風險應對能力。針對目前仍然處于較低風險水平的西藏、新疆兩地，要在產業(yè)、財政等方面繼續(xù)加大政策支持力度，促進當?shù)厝丝谂c經濟社會資源環(huán)境的協(xié)調可持續(xù)發(fā)展，從而最大限度地降低人口老齡化可能給當?shù)貛淼慕洕鐣L險。

注釋：

①全國人口是指我國大陸31個省、自治區(qū)、直轄市和現(xiàn)役軍人的人口，不包括居住在31個省、自治區(qū)、直轄市的港澳臺居民和外籍人員，有別于包含港澳臺地區(qū)人口的全國總人口概念。

②按國際通行標準，一個國家或地區(qū)65歲及以上人口占總人口比重達7%-14%為輕度老齡化社會（亦稱“老齡化社會”），14%-21%為中度老齡化社會（亦稱“老齡社會”），21%以上為重度老齡化社會（亦稱“超老齡社會”）。需要說明的是，本文所說的老年人口是指65歲及以上的常住人口，用其占全國人口的比重來表示老齡化程度，即老齡化率（%）。

③人口再生產模式轉變是指人口從“高生育、高死亡、低增長”階段經由“高生育、低死亡、高增長”階段再到“低生育、低死亡、低增長（甚至負增長）”階段的轉變。

④東部地區(qū)包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南、遼寧、吉林和黑龍江13?。ㄊ校恢胁康貐^(qū)包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南6省。

⑤截至2021年末，八省區(qū)的人口老齡化率為11.41%，低于東中部19省14.43%。（數(shù)據(jù)來源于：國家統(tǒng)計局《中國統(tǒng)計年鑒—2022》，北京：中國統(tǒng)計出版社， 2022：42.）相比2000年，21年間八省區(qū)的人口老齡化年均增速為3.08%，也略低于東中部19省的3.28%。（數(shù)據(jù)來源于：國家統(tǒng)計局《中國統(tǒng)計年鑒—2001》，北京：中國統(tǒng)計出版社， 2001：95.）

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