中国人口老龄化空间分布特征及与经济发展的同步性研究

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1、中国人口老龄化空间分布特征及与经济发展的同步性研究JOURNALOFEASTCHINANORMALUNIVERSITYHumanitiesandSocialSciencesNo.3,2014中国人口老龄化空间分布特征及与经济发展的同步性研究*孙蕾常天骄郭全毓(华东师范大学金融与统计学院，上海，200241)中国人口老龄化空间分布特征及与经济发展的同步性研究JOURNALOFEASTCHINANORMALUNIVERSITYHumanitiesandSocialSciencesNo.3,2014中国人口老龄化空间分布特征及与经济发展的同步性研究*孙蕾常天骄郭全毓(华东师范大学

2、金融与统计学院，上海，200241)摘要:根据我国1990年、2000年和2010年三次人口普查的数据，分析我国人口老龄化现状以及老龄化趋势和经济发展趋势之间的关系，并进一步采用空间自相关模型和新构的经济自相关模型，用全局Moran's1指数刻画全局自相关，用局部Moran指数和局部G系数刻画局部自相关，分别探讨中国各区域老龄化的空间相关性和经济相关性，其结论表明，中国的人口老龄化存在正的空间相关性和经济相关性，并且老少比这一指标对经济水平的依赖性大于对空间位置的依赖性，即老龄化的地区差异中经济发展水平较空间位置的影响更甚。因此，应根据经济发展水平进行区分，因地制

3、宜地制定老龄化的应对策略。关键词:人口老龄化;老少比;经济发展;空间自相关;经济自相关中国目前人口老龄化年均增长率高达3.289毛，约为总人口增长速度的5倍;预计2020年老年人口将达到2.48亿，占总人口的17.17%;到2050年，老年人口总量将超过4亿，老龄化水平达到30%以上(李本公，2006)。目前对老龄化问题的研究多偏重于从人口学、社会学、老年学等角度来考察，也有一些论文运用传统的空间统计模型对其区域分布进行分析。本文在空间自相关模型的基础上，构造扩展的经济自相关模型，对中国的省际老龄化分布特征进行详细阐述。一文献综述在早期的老龄化研究中，往往通过对指标和数据的

4、分析描述老龄化的现状及其区域差异。刘爽(1997)根据我国各省份历次人口普查65岁及以上老年人口比例的有关数据分析得出，我国老年人口比例不仅区域差异明显，而且这种差距不断扩大并表现出某种分化离散的特点。我国各地区不同的人口老龄化程度与速度，不仅带来人口年龄结构类型在空间分布上的多样性，而且导致人口老龄化过程和老年人口问题在时间上的差异性。邬沧萍等(2004)用指标、图表分析得出我国老龄化的特点是未富先老、地区差异大。近年来学者多运用统计和计量模型来研究人口老龄化的空间分布特征。陈著(2001)通过对中国和日本代表性城市地区(上海、大阪)以及代表性农村地区(甘肃、岛根)的老龄

5、化率(老年人口增长率与总人口增长率之比)比较，发现中日两国老年人口的空间分布都存在巨大的区域差异，但性质截然不同，并对其中的原因进行了归纳。袁俊等(2007)从时空角度描述了中国农村人口老龄化的分异特征，揭示了农村人口老龄化程度区域差异扩大的内在机制，并运用主成分、影响因子(经济发展、文化教育、人口自身因素)分析等方法得出，农村经济发展水平、劳动力文化教育程度的差异是影响人口老龄化程度的主要因素。林琳和马飞(2007)利用GIS空间自相关模型进行的分析发现，广州市人口老龄化的空*本文为国家社科基金项目(12CR~∞3)和上海市哲学社会科学规划项目(2011EJB∞1)的阶段

6、性成果。123华东师范大学学报(哲学社会科学版)2014年第3期间分布不均衡，人口迁移是人口老龄化空间差异的主要原因，人口自然增长，老年人特殊的心理、生理需求，与老年人生活密切相关的公共服务设施、养老设施等也在一定程度上影响了广州人口老龄化的空间分布。赵儒煌等(2012)利用空间回归模型估计、检验，得出区域间人口老龄化的撞出作用非常显著，周边地区通过老龄化的空间溢出效应对中心地区人口老龄化水平发挥反向调节作用的结论。查奇芬和谢明柱(2013)在对农村人口老龄化空间分布进行自相关分析的基础上，运用空间计量模型分析了经济、医疗卫生、教育、计划生育政策及人口机械迁移等因素对农村人

7、口老龄化的影响，发现农村人口老龄化在地理上存在显著的集聚效应，并且整体上存在正的空间相关性。王泽宇等(2013)采用多项指标对人口老龄化水平进行综合测度，用空间自相关分析研究人口老龄化水平的空间关联规律，其结果表明，自1997年以来我国老龄化水平逐年升高，各省份差异明显，且差异逐渐增大;人口老龄化水平的全局空间依赖性不高，但局部空间集聚规律却很明显。老龄化与经济发展之间关系的研究也较多。如胡鞍钢等(2012)利用包含人力资本的柯布一道格拉斯生产函数，从索洛增长理论人手，根据人口老龄化和人口增长影响经济增长的模型，实