艾媒咨询|2020年中国养老产业典型模式及城市案例数据监测分析（赠纸质版）

报告目录

第一章 2020H1国外养老产业数据分析及典型模式

1-1 2019-2020年全球老龄化结构数据分析

1-2 2019年全球各国老龄化程度排行榜TOP10

1-3 2019年美国人口及老年人数量数据分析

1-4 美国医养结合PACE养老模式

1-5 美国养老产业与资本市场高度融合发展

1-6 2019年德国人口及老年人数量数据分析

1-7 德国创新养老的三种模式

1-8 德国养老服务体系及相关立法

1-9 2019年日本人口及老年人数量数据分析

1-10 日本养老产业六大细分领域概况

1-11 日本养老产业海外发展模式

第二章 2020H1中国养老产业数据分析及典型模式

2-1 中国养老产业发展阶段

2-2 2013-2019年中国老年人口数量

2-3 中国老年抚养比

2-4 2020H1中国养老产业相关政策

2-5 中国养老模式多元化模式分析

2-6 2019年中国进入深度老龄化社会的省市

2-7 2019年中国老年人生活质量指数综合排名TOP10

第三章 2020H1上海市养老产业发展整体数据分析

3-1 2016-2019年上海市总人口数量及增长趋势

3-2 2016-2019年上海老年人口数量及户籍人口平均预期寿命

3-3 2016-2019年上海市各年龄段老年人数量

3-4 2020年上海市老龄化社会特点总结分析

3-5 上海“9073”养老服务发展历程

3-6 上海市养老服务发展模式

3-7 上海市社区嵌入式养老模式分析

3-8 2020H1上海市养老产业发展驱动因素

3-8-1 2020H1上海市养老产业发展政策驱动（一）

3-8-2 2020H1上海市养老产业发展政策驱动（二）

3-8-3 2015-2019年上海市养老产业发展经济驱动（一）

3-8-4 2019年上海市养老产业发展经济驱动（二）

3-8-5 2016-2019年上海市养老产业发展社会驱动

3-8-6 2020H1上海市养老产业发展技术驱动

3-9 2020H1上海市养老产业发展模式数据分析

3-9-1 2016-2019年上海市养老机构及床位数量

3-9-2 2016-2019年上海市社区托养服务机构及床位数量

3-9-3 2018年上海市老年人口致死疾病TOP3

3-9-4 2020H1上海市养老模式拓展

3-9-5 上海市养老产业典型模式案例：长者照护之家（一）

3-9-6 上海市养老产业典型模式案例：长者照护之家（二）

3-9-7 上海市养老产业典型模式案例：长者照护之家（三）

第四章 2020H1重庆市养老产业发展整体数据分析

4-1 2015-2019年重庆市人口数量及自然增长率

4-2 2015-2019年重庆市老年人口数量

4-3 2019-2022重庆市养老产业市场规模及预测

4-4 2020年重庆市老龄化社会特点

4-5重庆市养老模式现状及特点分析

4-6 2020H1重庆市养老产业产业发展驱动因素

4-6-1重庆市养老产业产业发展相关法规规章

4-6-2 2019年重庆市养老产业发展相关政府文件

4-6-3 2020H1重庆市养老产业发展经济驱动

4-6-4 2017-2019年重庆市养老产业发展社会驱动（一）

4-6-5 2020H1重庆市养老产业发展社会驱动（二）

4-6-6 2020H1重庆市养老产业发展技术驱动（一）

4-6-7 2020H1重庆市养老产业发展技术驱动（二）

4-7 2020H1重庆市养老产业发展模式数据分析

4-7-1 2016-2019年重庆市社区养老机构和设施及床位数量

4-7-2 2016-2019年重庆市社区互助型养老机构和设施数量

4-7-3 2016-2019年重庆市社区日间照料人数及床位数量

4-7-4 2018-2019年重庆市每日老年人口死亡致死疾病TOP5

4-7-5 2002H1重庆市医养结合模式发展现状

4-7-6重庆市养老产业典型模式案例：青杠护养中心(一）

4-7-7重庆市养老产业典型模式案例：青杠护养中心(二）

第五章 2020H1北京市养老产业发展整体数据分析

5-1 2015-2019年北京市常住人口数量

5-2 2015-2018年北京市老年人口数量及占比

5-3 2020H1北京市养老产业市场规模及预测

5-4 2020年北京市老龄化社会特点分析

5-5北京市社区嵌入式养老模式

5-6北京市养老服务“三边四级”模式分析

5-7 2020H1北京市养老产业养老产业发展驱动因素

5-7-1 2020H1北京市养老产业发展政策驱动（一）

5-7-2 2020H1北京市养老产业发展政策驱动（二）

5-7-3 2020H1北京市养老产业发展经济驱动（一）

5-7-4 2020H1北京市养老产业发展经济驱动（二）

5-7-5 2020H1北京市养老产业发展社会驱动（一）

5-7-6 2020H1北京市养老产业发展社会驱动（二）

5-8 2020H1北京市养老产业发展模式数据分析

5-8-1 2016-2019年北京市养老机构及床位数量

5-8-2 2018-2019年北京市市社区托养服务机构及床位数量

5-8-3 2015-2019年北京市社区托养服务机构及床位数量

5-8-4 2015-2019年北京市基本养老和社会养老保险参保人数

5-8-5 2018年北京市养老需求调查数据

5-8-6 2002H1北京市医养结合模式发展现状

第六章 2020H1中国养老产业典型城市案例总结

6-1 2020H1上海市养老产业发展总结

6-2 2020H1重庆市养老产业发展总结

6-3 2020H1北京市养老产业发展总结

图表目录

图表1：2050年全球老龄化程度图

图表2：1960-2019年全球65岁及以上人口占总人口比重

图表3：2019年全球各国老龄化程度排行榜TOP10

图表4：2012-2018年德国65岁及以上老年人口占比

图表5：2013-2019年中国60岁及以上老年人口数量及占比

图表6：2012-2019年中国老年抚养比

图表7：2019年中国进入深度老龄化社会的省市

图表8：2019年中国老年人生活质量指数综合排名TOP10

图表9：2016-2019年上海市户籍人口数量

图表10：2013-2018年上海市出生人数及出生率

图表11：2016-2019年上海市户籍人口平均预期寿命

图表12：2015-2019年上海市财政收入与支出

图表13：2016-2019年上海市80岁及以上高龄人口占比

图表14：2014-2018年上海市60岁以上老年抚养系数

图表15：2016-2019年上海市养老机构数量

图表16：2016-2019年上海市养老机构床位数量

图表17：2016-2018年上海市长者照护之家及其床位数量

图表18：2016-2019年上海社区老年人日间照护机构数量

图表19：2018年上海市老年人口死亡比例TOP3疾病

图表20：2015-2019年重庆市人口数量及自然增长率

图表21：2015-2019年重庆市老年人口数量

图表22：2019-2022年重庆市养老产业市场规模及预测

图表23：2019-2022年中国养老产业市场规模及预测

图表24：2015-2019年重庆市基本养老保险基金收入与支出

图表25：2017-2019年重庆市享受不同补贴的老年数量

图表26：2012-2030重庆市65岁及以上老年人口占比及预测

图表27：2015-2030重庆市总抚养比及预测

图表28：2016-2019年重庆市社区养老机构和设施数量

图表29：2018-2019年重庆市养老机构服务床位数量

图表30：2016-2019年重庆市社区互助型养老机构和设施数量及增长

图表31：2016-2019年重庆市社区日间照料床位数量及增长

图表32：2016-2019年重庆市社区日间照料人数

图表33：2018年重庆市每日致老年人口死亡疾病TOP5

图表34：2019年重庆市每日致老年人口死亡疾病TOP5

图表35：重庆市青杠护养中心主要服务对象

图表36：2015-2019年北京市常住人口数量

图表37：2015-2018年北京市老年人口数量及占比

图表38：2015-2019年北京市户籍居民平均期望寿命

图表39：2020年北京市养老消费市场规模预测

图表40：2016-2019年北京市财政收入及增长

图表41：2016-2019年北京市财政支出及增长

图表42：2012-2019年北京市养老专项资金额

图表43：2015-2019年北京市65岁及以上人口数量及占比

图表44：2015-2018年北京市老年抚养系数

图表45：2016-2019年北京市养老机构数量

图表46：2016-2019年北京市养老机构床位数量

图表47：2018-2019年北京市社区日间照料服务人数及床位数量

图表48：2019年北京市社区互助型养老机构数量

图表49：2015-2019年北京市医疗卫生机构及床位数量

图表50：2015-2019年北京市卫生技术人员及注册护士人数

图表51：2015-2019年北京市基本养老和社会养老保险参保人数

图表52：2018年北京市养老需求调查部分结果

Contents

Figure1：Global ageing map in 2050

Figure2：The proportion of the global population aged 65 and over in the total population from 1960 to 2019

Figure3：Top 10 rankings of aging countries in the world in 2019

Figure4：Proportion of population aged 65 and over in Germany from 2012 to 2018

Figure5：The number and proportion of Chinese elderly population aged 60 and over from 2013 to 2019

Figure6：China's elderly dependency ratio from 2012 to 2019

Figure7：The Chinese provinces and cities that entered a deeply aging society in 2019

Figure8：Chinese senior citizens' quality of life index comprehensive ranking TOP10 in 2019

Figure9：The number of Shanghai registered population from 2016 to 2019

Figure10：The rate of birth and births in Shanghai from 2013 to 2018

Figure11：The average life expectancy of Shanghai's registered population from 2016 to 2019

Figure12：Shanghai Municipal Government's Revenue and Expenditure from 2015 to 2019

Figure13：Proportion of senior citizens aged 80 and above in Shanghai from 2016 to 2019

Figure14：Shanghai 60-year-old elderly support coefficient from 2014 to 2018

Figure15：The number of old-age care institutions in Shanghai from 2016 to 2019

Figure16：The number of beds in Shanghai's elderly care institutions from 2016 to 2019

Figure17：The number of nursing homes and beds in Shanghai from 2016 to 2018

Figure18：The number of Shanghai community day care institutions from 2016 to 2019

Figure19：TOP3 disease in the elderly population in Shanghai in 2018

Figure20：Chongqing's population and natural growth rate from 2015 to 2019

Figure21：The number of Chongqing's elderly people from 2015 to 2019

Figure22：Chongqing's pension industry market size and forecast from 2019 to 2022

Figure23：China's pension industry market size and forecast from 2019 to 2022

Figure24：Revenue and Expenditure of Chongqing Basic Pension Insurance Fund, from 2015 to 2019

Figure25：Number of elderly people enjoying different subsidies in Chongqing from 2017 to 2019

Figure26：Proportion and forecast of Chongqing's population aged 65 and over from 2012 to 2030

Figure27：Chongqing's total dependency ratio and forecast from 2015 to 2030

Figure28：The Number of community pension institutions and facilities in Chongqing from 2016 to 2019

Figure29：The Number of beds served by Chongqing's pension institutions from 2018 to 2019

The number and growth of community-based mutual care pension institutions and facilities in Figure30：Chongqing from 2016 to 2019

Figure31：The number and growth of Chongqing community day care beds from 2016 to 2019

Figure32：The number of Chongqing Community Day Care people from 2016 to 2019

Figure33：TOP5 disease that caused daily death of Chongqing elderly in 2018

Figure34：TOP5 disease that caused daily death of Chongqing elderly in 2019

Figure35：Main Service Objects of Chongqing QingGang Nursing Center

Figure36：The number of permanent residents in Beijing from 2015 to 2019

Figure37：The number and proportion of Beijing's elderly people from 2015 to 2018

Figure38：The average life expectancy of Beijing residents with household registration from 2015 to 2019

Figure39：Forecast of the scale of the Beijing old-age consumer market in 2020

Figure40：Beijing Financial revenue and Growth from 2016 to 2019

Figure41：Beijing Financial Expenditure and Growth from 2016 to 2019

Figure42：Beijing pension funds from 2012 to 2019

Figure43：Beijing's population and proportion of people aged 65 and over from 2015 to 2019

Figure44：The Coefficient of elderly support in Beijing from 2015 to 2018

Figure45：The number of old-age care institutions in Beijing from 2016 to 2019

Figure46：The Number of beds in Beijing's elderly care institutions from 2016 to 2019

Figure47：The number of Beijing community day care services people and beds from 2018 to 2019

Figure48：The number of Beijing community-based elderly care institutions in 2019

Figure49：The number of medical and health institutions and beds in Beijing from 2015 to 2019

Figure50：The number of health technicians and registered nurses in Beijing from 2015 to 2019

Figure51：The number of Beijing's elderly people participating in basic pension and social pension insurance from 2015-2019

Figure52：Part of the results of the 2018 Beijing Pension Demand Survey