中国老龄协会：2025旅居养老时空大数据分析报告（28页）.pdf

1、旅居养老时空大数据分析报告中国老龄协会2025年12月目录旅居养老时空大数据分析报告一、旅居养老的定义与计算口径.04二、旅居养老人群画像.06（一）旅居老年人年龄结构.07（二）旅居老年人性别结构.07（三）旅居老年人经济状况.08（四）旅居老年人季节分布.09（五）旅居老年人来源地结构.09三、旅居养老热门目的地11（一）旅居养老前十热门省份.12（二）旅居养老分季节前十热门省份.13（三）不同经济状况旅居老年人前十热门省份.15（四）旅居养老前二十热门城市.16（五）旅居养老分季节前二十热门城市.17（六）不同经济状况旅居老年人前二十热门城市.19四、旅居养老热门线路.20（一）旅居养老

2、热门省际线路.21（二）旅居养老热门城际线路.22-03-旅居养老时空大数据分析报告本报告基于中国联通手机信令大数据，结合智慧足迹自主研发的老年人群识别模型、人地匹配模型、全量人口外推模型、富裕指数模型等算法，对 2024年7月2025年6月我国60岁及以上老年人旅居时空大数据进行研究分析。旅居养老的定义与计算口径一、旅居养老的定义与计算口径.04二、旅居养老人群画像.06（一）旅居老年人年龄结构.07（二）旅居老年人性别结构.07（三）旅居老年人经济状况.08（四）旅居老年人季节分布.09（五）旅居老年人来源地结构.09三、旅居养老热门目的地11（一）旅居养老前十热门省份.12（二）旅居养老

3、分季节前十热门省份.13（三）不同经济状况旅居老年人前十热门省份.15（四）旅居养老前二十热门城市.16（五）旅居养老分季节前二十热门城市.17（六）不同经济状况旅居老年人前二十热门城市.19四、旅居养老热门线路.20（一）旅居养老热门省际线路.21（二）旅居养老热门城际线路.22随着我国人口老龄化程度日益加深和经济社会发展水平不断提高，广大老年人对美好生活的新需求持续增长，新期待持续升温。旅居养老是介于旅游与长期居住之间的一种生活模式，是指老年人在特定目的地进行一段时长的居住，并进行休闲度假、文体娱乐、医疗康复以及与子女团聚等活动。旅居养老不是老年人旅游的简单延展，而是一种在流动性加剧、社会

4、价值多元、技术深刻重塑背景下生长出的“新型社会经济形态与养老方式”，是承载着老年人追求更优生活质量、更高生命价值、更多生存方式的探索和实践。近些年，我国旅居老年人规模显著增多，旅居养老业态发展不断加速。2024年 12 月 30 日，中共中央、国务院印发关于深化养老服务改革发展的意见，对“开发旅居养老市场，因地制宜发展康养旅居等新业态，推动旅居养老目的地建设”作出明确部署。随着相关政策措施持续落地、旅居养老基础设施不断完善和旅居养老观念日益普及，旅居养老有望发展成为银发经济的重要组成部分。本报告对于旅居养老人次的计算口径是：一个自然月内在常住地以外省份某一地市居住 14 天以上且全年不超过 6

5、 个月的老年人，每个月计算一次。如果某个老年人一年中有多个月份满足上述计算口径，在旅居养老总人次中该老年人将被计算多次。-05-旅居养老时空大数据分析报告旅居养老人群画像（二）旅居老年人性别结构图1 旅居老年人年龄结构60 64 岁老年人是旅居养老的主力人群，占比达 53.7%；65 69 岁老年人占 22.9%，70 岁及以上老年人占 23.4%。旅居老年人中，男性占 58.5%，女性占 41.5%，男性比女性多 17 个百分点。（一）旅居养老人群画像2024 年 7 月2025 年 6 月，我国旅居养老总规模为 8431.6 万人次，平均每月 702.6 万人次。-07-旅居养老时空大数据

6、分析报告53.7%60-64岁22.9%6569岁23.4%70岁及以上-08-旅居养老时空大数据分析报告智慧足迹自主研发“富裕指数模型”，基于用户居住地房价、工作地价值、出行特征、到访商圈特征、手机终端、换机频率等多方面因素，构建出反映用户经济状况的综合指标。该指标将用户划分为 S1 S8 共 8 个等级，分别对应个人年收入为：S13 万元、3 万元S28 万元、8 万元S315 万元、15 万元S425 万元、25 万元S535 万元、35 万元S650 万元、50万元S7100 万元、S8100 万元。按照此标准，旅居老年人大部分属于S1 S2 级，合计占 67.9%，S3 级占 15.