乡镇尺度下人口老龄化空间演变格局分析

孟亚文 王晓文 林子淇 邱迷雨

摘 要：【目的/意义】通过研究乡镇尺度下福建省人口老龄化时空演变格局，为福建省人口与经济、社会、资源、环境的协调可持续发展提供参考依据，同时也为“积极老龄化”战略的实施和公共服务压力的减缓提供参考。【方法/过程】基于全国第五、第六次全国人口普查资料，使用ArcGIS 10.2等工具，采用指标测度（老少比和老龄化系数）、空间关联模型、标准差椭圆等方法，从乡镇尺度分析2000-2010年福建省人口老龄化空间演变格局。【结果/结论】结果表明：在空间分异特征上，老龄化系数呈现圈层结构到多极破碎化的发展态势，区域老龄化呈快速增长态势，老少比呈现分区增长态势，福建省老龄化系数与老少比的冷热点分布基本一致;在分布方向上，年轻型、老年型初期和晚期旋转角度增大，成年型早期、中期、后期旋转角度减小。

关键词：人口老龄化;福建省;镇域;空间演变格局

中图分类号：K901.3文献标志码：A文章编号：1637-5617（2019）04-0032-05

Abstract： 【Objective/Meaning】By studying the spatial and temporal evolution pattern of the aging of population in Fujian Province at the township scale， it provided reference for the coordinated and sustainable development of population， economy， society， resources and environment in Fujian Province and also had certain reference value for the implementation of “active aging” strategy and the relief of public service pressure. 【Methods/Procedures】By using the tools such as ArcGIS 10.2， the spatial evolution pattern of the aging of population in Fujian Province from 2000 to 2010 was analyzed from the township scale by means of the methods including index measurement （child aged ratio and aging index）， spatial correlation model， standard deviational ellipse， etc. 【Results/Conclusions】The results showed that： （1） The characteristics of spatial variation： the aging rate presented a developing trend from layer structure to multipole fragmentation. The regional aging of population presented a rapid growth trend， and the child aged ratio presented a regional growth trend. The aging coefficient in Fujian Province was basically consistent with the distribution of hotspots and coldspots of the child aged ratio. （2） The distribution direction： the rotation angle increased in the early and late stages of the younger group and elder group， while the rotation angle decreased in the early， middle and late stages of adult group.

Key words： aging of population;Fujian Province;township;spatial evolution pattern

人口老齡化是指年老人口占总人口比例增长，年轻人口占总人口比例减少的动态变化过程[1]。人口老龄化不仅是社会经济发展的必然趋势，也是人口再生产模式从传统型（高出生率-高死亡率）向现代型（低出生率-低死亡率）转变的必然结果[2]。中国作为世界上最大的发展中国家，当前正处于老年人口规模不断膨胀、老龄化程度持续加深、老年人口年龄结构快速老化的阶段[2]，人口老龄化作为人口地理学研究的一个重要课题[3]，其研究的重要性日益突出。

截至2017年底，全国60周岁及以上老年人口24090万人，占全国总人口数的17.3%，其中65周岁以上老年人口数量达15831万人，占全国总人口数的11.4%。人口老龄化将成为人类社会的常态[4]，人口老龄化现象带来的挑战日趋增多，涉及经济、社会、医疗卫生等众多领域。有学者认为，“边富边老”是现阶段我国人口老龄化的突出特征，而且近年来“老”与“富”的匹配度在明显提高[5]。对中国人口老龄化的研究，涉及发展现状[6]、发展趋势[7]、时空变化趋势[8]、影响因素[9]等方面。人口老龄化的研究尺度多为省域尺度[10]、市域尺度[11]、县域尺度[12]，也有跨国家或者地区进行比较的[13]，研究方法则涉及探索性空间分析[14]、地理探测器[15]、计量回归模型[16]等，体现了研究尺度、研究方法的多样性。

在福建省人口老龄化的研究中，有学者从县域尺度来分析其时空演变规律。但对微观尺度下乡镇街道的分析较少，因此本文从乡镇尺度入手，采用计量地理学方法，使用ArcGIS 10.2等工具探求乡镇层面下福建省人口老龄化时空演变格局，为福建省人口与经济、社会、资源、环境的协调可持续发展提供参考依据，同时也为“积极老龄化”战略的实施、社会保障与公共服务压力的减缓提供参考。

1 数据来源和研究方法

1.1 数据来源

本研究区域为福建省，数据结合乡镇区划政策逐步更新的动态特征（如“撤并乡镇”“撤县改区”等），在2017年的福建省行政区划的基础上，根据2000年和2010年的人口数据进行一定的合并处理，以保证数据对比的一致性。研究以福建省行政区划为准，把乡、镇、街道办行政区划单元作为作用于乡镇尺度下的单元研究。研究单元数量分布为：市域层面9个、县域层面84个、镇域层面1099个。人口统计数据来源于全国第五、第六次全国人口普查资料，由于金门县资料无法收集，暂不统计在内。数据内容包括乡镇和街道的大于65岁人口数据、0～14岁人口数据和总人口数据。

1.2 研究方法

1.2.1 老龄化系数和老少比

老龄化系数是大于65岁人口数与总人口数的比值;老少比是大于65岁人口数与0～14岁人口数之比。两者用于综合分析整体人口发展的两端态势，老龄化系数与老少比同高，需要提高新生儿数量来维持社会活力;老龄化系数高，老少比数值低，则说明人口稳定性和人口红利仍然发挥作用。

结合福建省实际情况及有关学者对老龄化划分标准的细化（表1），将人口老龄化分为以下几种阶段类型：当老龄化系数<4%时为年轻型，当4%≤老龄化系数≤7%为成年型，当7%<老龄化系数≤15%为老年型，当老龄化系数>15%为超老年型;老少比<15%为年轻型，15%≤老少比≤30%为成年型，30%<老少比≤100%为老年型，老少比>100%为超老年型[14，17]。

2 空间分异分析

老龄化系数呈现圈层结构到多极破碎化发展态势。闽南（漳州、泉州、厦门），闽西北（南平、三明、龙岩），闽东（宁德、福州、莆田）三大区域在空间上来看，2000年人口老龄化系数闽东最高，闽西北次之，闽南最低。2010年人口老龄化系数闽南最低，闽西北和闽东呈现高速发展态势，泉州、莆田等部分地区老龄化系数已超过15%，呈现超老年型阶段。2000年人口老龄化系数由闽南向外围扩散式增长，以泉州为中心极点，极点内部呈现杜能环式增长，外围区域形成漳州南部-龙岩中西北部-三明中东部-南平中西大部-宁德-福州-莆田7城连环的老龄化城市群结构，老龄化系数均超过7%，进入老年型城市行列。2010年的多极破碎化发展体现在三明西南角、南平西北角、南平东南角、泉州东南角，向外围呈现出老龄化系数逐步升高的现象。

区域老龄化呈连片快速增长态势。2000-2010年，闽南由Y、A型向O1型发展，个别城市已达到O2型，O1型数量最多。闽西北由O1型大多数，A3型小部分向O2、O3型连片扩散，增幅明显，且S型出现。闽东由中心A3型-外围O1型到中心O1型-外围O2、O3型发展，增长率显著提升，整个区域向O型迈进。

老少比在闽南、闽西北、闽东分布态势如下。2000年，闽西北由O1、O2、O3型朝O2、O3、S型发展，面状O2型，镶嵌块状O3型，夹杂O1型点状分布;闽南组成形式为少数A型，连片O1型，块状O2型交织;闽东以少数O1型，大部分为O2型，点状O3和零星街道S型。2010年，闽南以O2、O3型为主，上部泉州呈现S型块状分布;闽东呈O1、O2、O3、O4交错分布;闽西O1、S型零星分布，O2、O3型块状分布。

3 空间关联特征分析

3.1 全局空间自相关

福建省2000-2010年老龄化系数Moran’s I的取值均大于0，在空间上呈现正相关，集聚程度呈现加强趋势，福建省2000-2010年老少比的Moran’s I的取值均大于0，表示正相关，集聚程度呈现减少趋势（表2）。从乡镇尺度分析，福建省老龄化水平呈现出空间集聚。

3.2 局部空间自相关

2000-2010年，老龄化系数冷点区集中在闽南厦漳泉地区，后扩散到福州东南部。次冷点区零星分布，次热点区占据范围较大，涉及南平、三明、龙岩三大城市，宁德、福州西北部皆有。熱点区在西南-东北角，西南部聚集程度较高，呈连片状;东北角分布区域增多，呈长条状分布。

11年间，老少比冷点区集中在厦漳泉地域，面积缩小，次冷点区零星分布，次热点区面积增大，热点区变化明显，集聚块状在空间上呈现东南大部团状分布趋势，集中区域由漳州、福州、南平、宁德、龙岩等地变为福州、宁德、泉州、龙岩，其中泉州热点区面积最大。

3.3 标准差椭圆

福建省2000-2010年各类型人口老龄化标准椭圆差参数变化如表3所示。从旋转角度来看，Y型旋转角度由22.880°增加到44.430°，旋转角度不断增大，表明西南-东北的格局正不断加深;A1、A2、A3、O2型旋转角度减小，且减小幅度增大，表明西南-东北格局朝正东-正西方向发展，O1、O3型旋转角度正不断增大，朝正北-正南方向转变趋势增大。Y型沿x轴的标准差较少，呈扩散效应，从A1、A2、A3、O1型沿x轴的标准差呈现增加的趋势，呈现极化效应，O2、O3型沿x轴标准差减少，同样呈扩散效应。沿y轴标准差在Y、A1、A2类型上呈现减少趋势，存在扩散现象，A3类型保持不变，具有稳定性。O1、O2、O3型沿y轴标准差呈现增加趋势，存在扩散效应。

4 结论

通过使用老龄化系数、老少比、空间关联模型、标准差椭圆的方法，探求2000-2010年福建省乡镇尺度下人口老龄化时空演变格局变化特征，结论如下。

4.1 空间分布特征

（1）老龄化系数呈现“中心圈层-连片城市群”结构到多极破碎化发展态势。2000年人口老龄化系数从高到低分布为闽东、闽西北、闽南地区;2010年人口老龄化系数闽南最低，闽西北和闽东呈现高速发展态势。2000年人口老龄化系数由闽南向外围扩散式增长;2010年的多极破碎化发展向外围呈现老龄化系数逐步升高的现象。

（2）区域老龄化呈连片快速增长态势。2000-2010年，闽南由Y、A型向O1型发展;闽西北由大多数O1型，小部分A3型向O2、O3型连片扩散发展，且增幅明显，出现S型;闽东由中心A3型-外围O1型到中心O1型-外围O2、O3型发展，增长率显著提升，整个区域向O型迈进。

（3）老少比在闽南、闽西北、闽东分布态势如下。2000年，闽西北由O1-O2-O3型朝O2-O3-S型发展;闽南组成形式为A-O1-O2型交织;闽东组成形式为O1-O2-O3-S型。2010年，闽南呈O2-O3-S型;闽东呈O1-O2-O3-O4型交错分布;闽西呈O1-S型零星分布，O2-O3型块状分布。

（4）空间分布特征离散趋势分析，年轻型、老年型初期和晚期与成年型早期、中期、后期呈现相反态势发展，前者旋转角度增大，后者减小。

4.2 老龄化系数与老少比综合分析

综合分析，福建省老龄化系数与老少比的冷热点分布基本一致。2000-2010年，冷点区集中在闽南厦漳泉地区，次冷点区零星分布，次热点区占据范围较大，热点区在西南-东北角，西南部聚集程度较高。11年间，老少比冷点区集中在厦漳泉地域，面积缩小，次冷点区零星分布，次热点区面积增大，热点区变化明显。

参考文献：

[1]梅林，郭艳花，陈妍. 吉林省人口老龄化时空分异特征及成因[J]. 地理科学进展，2018，37（3）：352-362.

[2]翟振武，陈佳鞠，李龙. 中国人口老龄化的大趋势、新特点及相应养老政策[J]. 山东大学学报：哲学社会科学版，2016（3）：27-35.

[3]朱宇，丁金宏，王桂新，等. 近40年来的中国人口地理学——一个跨学科研究领域的进展[J]. 地理科学进展，2017，36（4）：466-482.

[4]彭希哲，胡湛. 公共政策视角下的中国人口老龄化[J]. 中国社会科学，2011（3）：121-138，222-223.

[5]孙鹃娟. “边富边老”：现阶段我国人口老龄化特征[N]. 北京日报，2018-08-13（16）.

[6]黄明安，陈钰. 中国人口老龄化的现状及建议[J]. 经济研究导刊，2018（10）：54-58，66.

[7]穆光宗，张团. 我国人口老龄化的发展趋势及其战略应对[J]. 华中师范大学学报：人文社会科学版，2011，50（5）：29-36.

[8]杨振，丁启燕，王宇. 中国人口老龄化水平的时空差异与收敛性检验[J]. 西北人口，2017，38（4）：11-17，23.

[9]杜玉慧. 中国人口老龄化时间空间分布及影响因素分析[D]. 郑州：郑州大学，2018.

[10]吴连霞，赵媛，吴开亚，等. 中国人口老龄化区域差异及驱动机制研究[J]. 地理科學，2018，38（6）：877-884.

[11]赵东霞，韩增林，任启龙，等. 市域人口老龄化空间特征与养老资源匹配关系研究——以东北三省为例[J]. 资源科学，2018，40（9）：1773-1786.

[12]张开洲，陈楠. 1990-2010年福建省县域人口老龄化时空演变特征及其驱动机制[J]. 地理科学进展，2014，33（5）：605-615.

[13]王志宝，孙铁山，张杰斐. 人口老龄化区域类型划分与区域演变分析——以中美日韩四国为例[J]. 地理科学，2015，35（7）：822-830.

[14]许昕，赵媛，张新林，等. 江苏省人口老龄化空间分异演变及影响因素[J]. 地理科学，2017，37（12）：1859-1866.

[15]王录仓，武荣伟，刘海猛，等. 县域尺度下中国人口老龄化的空间格局与区域差异[J]. 地理科学进展，2016，35（8）：921-931.

[16]李少星，王先芝，纪小乐，等. 乡镇尺度上的山东省人口老龄化空间格局演变与影响因素研究[J]. 地理科学进展，2019，38（4）：567-576.

[17]康江江，丁志伟，张改素，等. 中原地区人口老龄化的多尺度时空格局[J].经济地理，2016，36（4）：29-37.

[18]龚胜生，陈丹阳，张涛. 1982-2010年湖北省人口分布格局变迁及其影响因素[J]. 长江流域资源与环境，2015，24（5）：728-734.

[19]邓楚雄，李民，宾津佑. 湖南省人口分布格局时空变化特征及主要影响因素分析[J]. 经济地理，2017，37（12）：41-48.

[20]吴连霞，赵媛，吴开亚. 人口结构与经济耦合发展空间演化特征研究——以江苏省县域尺度为例[J]. 人口与发展，2018，24（2）：43-53.

[21]郑德凤，郝帅，孙才志，等. 中国大陆生态效率时空演化分析及其趋势预测[J]. 地理研究，2018，37（5）：1034-1046.

[22]郭金铭，谢贤健，李永飞，等. 四川省老龄化时空演变及影响因素[J]. 南方人口，2019，34（1）：56-71.