江苏省人口老龄化与区域经济发展关系研究

赵 媛,吴 连 霞,杜 志 鹏

(1.南京师范大学金陵女子学院，江苏 南京 210097；2.南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023)



江苏省人口老龄化与区域经济发展关系研究

赵 媛1,2,吴 连 霞2*,杜 志 鹏2

(1.南京师范大学金陵女子学院，江苏 南京 210097；2.南京师范大学地理科学学院，江苏 南京 210023)

从全省及市域层面，通过老龄化系数与人均GDP间的Pearson相关性检验以及数学四象限图，分析2000-2012年江苏省人口老龄化与经济发展水平的相关性及差异性。结果表明：全省老龄化系数与人均GDP相关性明显(相关性系数为0.923)，但各市差异较大，可分为高度相关型、较高相关型、中度相关型和不相关型4种类型；各市人口老龄化与经济发展水平的相关性也可划分为“高—高型”、“高—中型”、“中—高型”和“低—低型”4种类型。其中：高度相关型对应于“高-高型”和“高-中型”，表明这些地区经济是影响老龄化发展的主要因素；较高相关型对应于“中-高型”和“低-低型”，表明老龄化与经济发展有一定关系，但生育观念、人口迁移等因素也有重要影响；较低相关型和不相关型对应于“低-低型”，表明在经济水平较低阶段与老龄化相关性较小，生育观念、人口迁移等是影响老龄化的主要因素。

人口老龄化;经济发展水平;相关性;差异性;江苏

0 引言

进入21世纪以来，世界范围的人口老龄化现象日益受到国际社会的重视。我国从1999年起正式步入老龄化社会，预计21世纪40年代后期将形成老龄人口高峰值[1]。江苏是全国最早(1986年)进入老龄化的省份之一，比全国提前了13年，而且省内经济社会发展差异较大，人口老龄化也存在较大的地区差异。因此，有必要对江苏省人口老龄化发展差异及其与区域经济发展间的关联性进行研究，为有针对性地制定人口老龄化对策提供参考。

目前学者对人口老龄化与经济发展关系的研究较多，涉及定性、定量等多种方法。如王森根据我国改革开放30年的人口与经济数据，采用相关数理统计方法，得出人均消费水平、人均GDP和人口老少比三者之间存在长期稳定的关系[2]；刘珍等以安徽省为例，研究其人均GDP和老龄化系数的相关性[3]；莫龙定量研究老龄化快速发展背景下中国经济趋势及发展强度[4]；原新指出老龄化影响着经济社会发展基础，在一定程度上削弱经济增长动力[5]，等等。

人口老龄化是指一定时期内，某一区域内60岁(或65岁)以上老年人口与总人口的比重超过10%(或7%)[6]。参照我国的平均寿命、退休制度和社会保障，一般将60岁作为老年人口的年龄划分标准[7,8]，因此，本文中老年人口也指60岁及以上的人口，老龄化系数为60岁及以上人口占户籍总人口的比重。本文分别以老龄化系数和人均GDP作为测度人口老龄化和区域经济发展的指标，从全省及市域层面分析人口老龄化区域差异及其与经济发展的关系。研究数据来自《江苏统计年鉴》和《江苏省老年人口信息和老龄事业发展状况报告》。

1 全省人口老龄化与区域经济发展相关性

1.1 人口老龄化与经济发展演变

21世纪以来，江苏省经济发展迅速，GDP从2000年8 553.69亿元跃升至2012年的54 058.22亿元，年均增幅高达16.61%；人均GDP也从11 765元跃升至68 347元，年均增长率达15.79%。伴随经济社会的发展，江苏省老年人口的数量也与日俱增，老龄化系数自2000年的12.62%提高到2012年的18.89%，年均增幅3.42%(图1)。

资料来源：《江苏统计年鉴》、《江苏省老年人口信息和老龄事业发展状况报告》，表2同。

图1 2000-2012年江苏省人均GDP和老龄化系数变化

Fig.1 The per capita GDP and aging coefficient changes in Jiangsu Province from 2000 to 2012

根据全省人均GDP和老龄化系数变化情况，大致可分为两个阶段：第一阶段(2000-2003年)，全省人口老龄化系数呈现较快增长而人均GDP发展水平相对缓慢。人口老龄化系数从12.62%升到15.94%，年均增幅8.1%，人均GDP水平从11 765元升到16 743元，年均增幅为12.48%。主要原因是进入新世纪以来，江苏省经济社会发展平稳，人民生活水平及医疗卫生技术得到较大提高，人口寿命延长，老龄人口快速增长，人口老龄化发展迅速。第二阶段(2003-2010年)，人口老龄化系数呈现相对缓慢波动增长，而人均GDP发展迅速。人口老龄化系数从15.94%升到18.89%，年均增幅1.90%，人均GDP从16 743元升至68 347元，年均增幅16.92%。依托第一阶段经济社会发展打下的良好基础，此阶段江苏省经济发展步伐更快，但2003-2004年人口老龄化系数出现明显“拐点”，这主要是由于当年人口出生率和死亡率出现较大变动(表1)，可见人口出生率和死亡率也是影响人口老龄化的一个重要因素。

表1 江苏省2002-2012年人口出生率与死亡率情况

Table 1 The population birth rate and death rate in Jiangsu Province from 2002 to 2012

年份出生数(万人)出生率(‰)死亡数(万人)死亡率(‰)200267．569．1751．56．99200366．839．0451．987．03200470．119．4553．427．20200568．849．2452．47．03200670．319．3653．187．08200771．089．3753．647．07200871．449．3453．867．04200973．649．5553．836．99201076．319．7353．946．88201175．619．5955．036．98201274．679．4455．296．99

1.2 人口老龄化与经济发展相关性分析

为定量表征人口老龄化与经济发展水平的相关性大小，运用SPSS统计软件，对2000-2012年江苏省老龄化系数和人均GDP进行Pearson相关性检验，结果见表2。可以看出，江苏省老龄化系数和人均GDP的相关性系数为0.923，且在0.01水平(双侧)显著相关，通过了显著性检验，具有统计学意义。总体看，江苏省老龄化系数与人均GDP间相关系数较大，相关性较为明显，说明经济社会迅速发展推动了江苏人口老龄化进程。

表2 2000-2012年江苏省人均GDP和老龄化系数相关性

Table 2 Correlation of the per capita GDP and aging coefficient in Jiangsu from 2000 to 2012

相关性项目老龄化系数人均GDPPearson相关性系数0．923∗∗显著性(双侧)水平0．000样本数量13

注：**表示在0.01水平(双侧)显著相关。

2 市域人口老龄化与经济发展相关性与差异性

2.1 市域人口老龄化与经济发展相关性分析

图2、图3分别为2000年、2012年全省13个地级市人均GDP和老龄化系数折线图，可见2000-2012年各地级市人均GDP与老龄化系数的相关性日趋增强，但两者仍存在一定的差异性。

图2 2000年各地级市人均GDP和老龄化系数

Fig.2 Per capita GDP and aging coefficient in 2000

图3 2012年各地级市人均GDP和老龄化系数

Fig.3 Per capita GDP and aging coefficient in 2012

为定量表征不同市域人口老龄化与经济发展的相关性，运用SPSS统计软件，对13个地级市2000 -2012年人均GDP和老龄化系数进行Pearson相关性检验，结果显示，除宿迁外，各市人均GDP与老龄化系数相关性系数均高于0.755，显著性(双侧)水平≤0.05相关，通过了显著性检验。相关系数最高的无锡市为0.987，最低的宿迁市为0.368(表3)。

表3 2000-2012年各地级市人均GDP与老龄化系数相关性

Table 3 Correlation of the per capita GDP and aging coefficient of all the cities from 2000 to 2012

地级市Pearson相关性系数显著性(双侧)水平南京市0．985∗∗0．000无锡市0．987∗∗0．000徐州市0．920∗∗0．003常州市0．970∗∗0．000苏州市0．955∗∗0．001南通市0．950∗∗0．001连云港市0．822∗0．023淮安市0．755∗0．050盐城市0．869∗0．011扬州市0．941∗∗0．002镇江市0．984∗∗0．000泰州市0．888∗∗0．008宿迁市0．3680．416

注：**、*分别表示在0.01、0.05水平(双侧)显著相关。

为进一步研究其差异性，对相关系数进行聚类分析，13个地级市人口老龄化与经济发展相关性大致分为4类(图4)：1)不相关型，典型代表是宿迁，person相关系数仅0.368，显著性(双侧)水平为0.416；2)中度相关型，主要分布于除徐州外的苏北地区，person相关系数在0.755～0.870之间，显著性(双侧)水平≤0.05，人口老龄化与经济发展有一定关联，但可能还有其他因素影响老龄化发展进程；3)较高相关型，主要分布在苏中地区及徐州市，person相关系数在0.871～0.950之间，显著性(双侧)水平≤0.01，老龄化与经济发展水平呈较强正相关；4)高度相关型，主要分布在苏南地区，person相关系数在0.951～0.990之间，显著性(双侧)水平<0.01，人口老龄化与经济发展呈强正相关，表明经济发展水平是制约老龄化发展的主要因素。

图4 各地级市老龄化系数与人均GDP相关性分类

Fig.4 The correlation types of population aging coefficient and GDP per capita

2.2 市域人口老龄化与经济发展差异性分析

总体看，经济发展对江苏省人口老龄化进程起着一定的推动作用，但由于经济发展对人口老龄化进程的影响具有延迟性，加之人口迁移和各市经济社会发展政策等的影响，形成各市人口老龄化水平与人均GDP的不同相关特征。以人口老龄化系数为横坐标，人均GDP为纵坐标，分为4个象限，分割线分别为2012年江苏省人口老龄化系数平均值(横轴上实线a)和2012年江苏省人均GDP平均值(纵轴上实线b)，将2012年13个地级市划分为4种类型(图5)。第Ⅰ象限为“高—高型老龄化地区”，即高人均GDP、高人口老龄化；第Ⅱ象限为“高—中型老龄化地区”，即高人均GDP、中等人口老龄化；第Ⅲ象限为“中—高型老龄化地区”，即中等人均GDP、高人口老龄化；第Ⅳ象限为“低—低型老龄化地区”，即低人均GDP、低人口老龄化。

图5 2012年各地级市人口老龄化水平类型划分

Fig.5 The types of population aging levels of all the cities in 2012

(1)高—高型老龄化地区主要分布于除南京外的苏南地区，包括苏州市、无锡市、常州市及镇江市，其经济发展和老龄化水平均高于全省平均值，属于高度老龄化阶段。例如苏州市和无锡市，人均GDP分别从2000年的26 700元、27 680元增长到2012年的114 029元和117 357元，排在全省前两位，且远高于其他各市；2012年苏州老龄化系数为22.27%，仅次于南通(22.55%)，居全省第二，无锡为22.18%，居全省第三，且无锡和苏州2000-2010年老龄化系数年均递增率分别为82%和74%，远远大于全省0．52%的平均增长速度。常州市和镇江市2012年人均GDP分列全省第四、五位，高于全省平均水平,2000-2010年两市老龄化系数年均递增率分别为74%和73%，常州与无锡并列全省第二，镇江位居第四。高度发达的经济提高了人民生活水平，改善了人民饮食营养结构，再加上人们健康养生观念的提升，从而降低了人口死亡率，大大增加了人口平均预期寿命，致使老年人口数量大幅增加，老龄化水平显著提高。

(2)高—中型老龄化地区的典型代表为南京市，主要特征是“高人均GDP、中等人口老龄化”，老龄化水平增幅适中。2000-2012年南京人均GDP由18 600元升至88 525元，一直高于同期全省均值，在全省排名第三；人口老龄化系数亦由12.19%增至18.18%，年均增幅约为 0.50%，无论是老龄化水平还是老龄化增速均略低于全省平均水平，在全省处于中等位置，亦处于中度老龄化阶段。作为省会城市，发达的经济提高了人民的生活水平，促进了医疗卫生业的发展，从而提高了平均人口寿命，但省会城市的政治文化氛围浓厚，相较于其他苏南地区，经济快速发展吸引大量年轻人口迁入，其人口老龄化系数略低。

(3)中—高型老龄化地区主要分布在苏中地区的扬州市、南通市和泰州市，其人均GDP相对苏南地区较低，但比苏北地区要高，略低于全省平均水平，在全省处于中间位置；而老龄化水平高于全省均值，属于高度老龄化阶段，尤其是南通市，2012年老龄化系数达24.55%，为全省最高值，已处于重度老龄化阶段；泰州市、扬州市老龄化系数也分别达21.87%和20.70%，达到和接近重度老龄化。该类型地区濒临长江，靠近经济发达的苏南地区与上海，独特的地理位置利于大量年轻人口外出打工；另一方面，南通、泰州等市是江苏省建筑业发展水平最高的，如南通市有“建筑之乡”称号，具有特级建筑行业资质条件的建筑企业达到15家，居全省领先地位[9]，所辖建筑企业承接工程辐射到70多个国家和地区，大量年轻人长年在外从事建筑业，也使得南通市老年人口比例相对上升，老龄化系数偏高；而同样在国内外拥有建筑行业“铁军神兵”美誉的泰州市，2011年4月被省政府命名为“建筑强市”，从事建筑施工的企业数达661家，从业人员达68.61万[10,11]。

(4)低—低型老龄化地区主要分布在苏北地区的徐州、盐城、连云港、淮安和宿迁，经济发展水平与老龄化水平均低于全省均值，老龄化水平增幅最慢。2000-2012年宿迁和连云港人均GDP分别从3 943元和6 488元增至31 927元和36 470元，处于全省最后两位；老龄化系数也分别从10.85%和9.85%增到13.65%和12.98%，年均增幅0.23%和0.34%，增幅最小，均处于初级老龄化阶段，亦处于全省最低水平。徐州市在该地区中经济发展水平最高，2012年人均GDP为46 877元，相当于全省平均水平的68.59%，盐城市是人口老龄化水平最高的，2012年为17.92%，接近18.89%的全省平均水平。究其原因，该类型地区主要受历史基础和传统生育观念的影响，虽然近年来经济发展较快，但经济水平相对较低，传统生育观念较强，特别是农村地区倾向于多生育，人口出生率在全省最高，尚处于老龄化初始阶段，尽管近年来有部分剩余劳动力输出，但对人口老龄化影响有限。

2.3 相关性与差异性规律分析

通过对人口老龄化与经济发展的相关性与差异性分析，发现两者之间存在一定的规律性。1)高度相关型对应于“高-高型”。除南京以外的苏南地区，老龄化水平与经济发展密切关联，说明在经济发达地区，经济因素是影响人口老龄化的最主要因素。2)高度相关型对应于“高-中型”。典型代表为南京市，除了经济发达吸引人口迁入外，省会城市浓厚的政治文化氛围等因素，导致南京比其他苏南地区更易吸引大量年轻人口迁入，人口老龄化系数略低，处于中度老龄化阶段。3)较高相关型对应于“中-高型”。苏中地区经济在全省处于中等水平，但由于地理位置临近经济发达的苏南地区，致使大量年轻人迁出；同时该地区经济社会发展水平尚好，人民生活压力较小，不需依靠多生育来维持生计，老年人寿命较长，故处于高度老龄化阶段。4)较高相关型对应于“低-低型”。徐州虽然在全省是“低人均GDP、低人口老龄化”地区，经济发展低于全省平均水平，但在苏北地区是最高的，老龄化与经济发展具有较高的相关性。徐州相比苏南、苏中地区，更容易吸引临近的苏北其他地区年轻人迁入，导致老龄化降低。5)较低相关型对应于“低-低型”。苏北地区虽然相对较低的经济水平对老龄化水平有一定影响，但是导致老龄化低速发展的主要原因是传统生育观念，出生率普遍高，除盐城市外其余地区自然增长率均相当高，故老龄化水平与经济发展有一定关系，但相关性较小。6)不相关型对应于“低-低型”。以宿迁市为典型，虽然经济发展水平和老龄化水平均低，但是限制老龄化发展的主要因素不是经济而是历史基础及生育观念，尤其是传统生育观念较强，农村地区人口出生率和自然增长率全省最高，致使老龄化系数及年递增率均为全省最低。

可见，江苏各市人均GDP与老龄化系数的相关性存在一定差异，这与李日邦等对我国人口老龄化发展和区域差异分析得出的结论基本一致，即落后地区与非落后地区人口老龄化的程度差异不明显[12]，表明制约区域人口老龄化的因素较复杂，不仅受经济发展水平的影响，地理位置、自然条件、人口迁移、生活习惯、计划生育政策执行力度、产业发展倾向等都会在某种程度上产生影响。

3 结论

通过对江苏全省及13个地级市2000-2012年人口老龄化与经济发展水平的相关性及差异性分析，发现经济的迅速发展在一定程度上推动了人口老龄化进程，但人口老龄化与经济发展的相关性存在较大区域分异，表明制约区域老龄化的因素错综复杂。本文分别运用老龄化系数与人均GDP间的Pearson相关性检验以及数学四象限图，划分江苏省13个地级市人口老龄化与经济发展水平的相关性类型和各市人口老龄化与经济发展水平的相关类型，并将两者进行比较，探讨人口老龄化与经济发展相关性与差异性的规律，分析老龄化的影响因素，与同类研究相比具有一定突破。今后可进一步构建包含多因素的老龄化机制模型，探讨不同地区老龄化的影响因素，以期更好地把握人口老龄化的形成机制，为更有针对性地提出应对策略提供科学依据。

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Research on Relationship between Population Aging and Regional Economic Development in Jiangsu Province

ZHAO Yuan1,2,WU Lian-xia2,DU Zhi-peng2

(1.GinlingCollege,NanjingNormalUniversity,Nanjing210097; 2.SchoolofGeographyScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023,China)

The relationship between population aging and regional economic development is close.Jiangsu is the first province entered aging all of the country.The continued rapid development of the population aging has attracted widespread attention at home and abroad.From the province and city level,by Pearson correlation test between aging coefficient and per capita GDP,using mathematical four quadrant diagram,with the combination of qualitative and quantitative,correlation and differentiation of population aging and economic development can be analyzed in Jiangsu Province from 2000 to 2010.The results show that:1) From the province′s point of view,the correlation coefficient of aging and per capita GDP is 0.923,it is very significant,which reflects that rapid economic and social development can promote the process of aging population in Jiangsu.2) Municipalities have passed the significant correlation coefficient test,but the differences are large,therefore,all the cities can be divided into four types:uncorrelated type,the typical representative is Suqian City;moderate correlation type,mainly distributed in the North Jiangsu except Xuzhou;higher correlation type,mainly distributed in the middle areas of Jiangsu and Xuzhou;highly correlation type,mainly distributed in the South Jiangsu.3)The relationship between population aging and economic development level exists significant spatial difference and the restricting factors of regional aging are intricate.All of the cities in province can be divided into four types:the first quadrant is "high-high type",namely high per capita GDP,high aging population,mainly distributed in Suzhou,Wuxi,Changzhou and Zhenjiang.The second quadrant is "high-medium type",namely high per capita GDP,moderate population aging,the typical one is the provincial capital of Nanjing.The third quadrant is"medium-high type",namely medium per capita GDP,high aging population,mainly distributed in Yangzhou,Nantong and Taizhou.The forth quadrant is the "low-low type",namely low GDP per capita,low population aging,mainly in Xuzhou,Yancheng,Lianyungang,Huai′an and Suqian.4)The correlation and differences of aging and economic development has certain characteristics and regularities:highly correlation type corresponds to the "high-high type" and "high-medium type",suggesting that region economy is the main factor of aging development;higher correlation type corresponds to the " medium-high type" and "low-low type",suggesting that there is a certain relationship between aging and economic development,but the fertility concept,migration,etc.also have important influence;low correlation and uncorrelated type correspond to the "low-low type",reflecting that at the lower stage of economy,correlation of economic development and aging is small,fertility concept,population migration,etc.are the main factors affecting the aging.

population aging;economic development;correlation;differences;Jiangsu Province

2015-01-21；

2015-04-17

国家自然科学基金项目(41271128)；江苏高校优势学科建设工程资助项目(164320H116)

赵媛(1963-)，女，博士，教授，博士生导师，研究方向为能源地理学、人口地理学。*通讯作者E-mail：wlx_goahead@126.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.03.017

K901.3

A

1672-0504(2015)03-0087-05