广东省人口老龄化与养老资源配置均衡性研究

张国英 龚慧

（华南师范大学 政治与公共管理学院，广东 广州 510006）

1 引言

21世纪以来，人类社会快速发展，生活质量和医疗水平不断提高，伴随而来的人口老龄化现象成为当今世界关注的热点话题。我国人口老龄化形势严峻，呈现出老年人口绝对数量大、增长速度快及高龄化与失能化等特点，给社会经济发展带来巨大压力。我国第七次全国人口普查数据显示，2020年全国60周岁及以上老年人口26402万人，占总人口的18.7%；全国65周岁及以上老年人口19064万人，占总人口的13.5%；全国的老年人口抚养比为19.7%，比2010年提高了7.8个百分点。有关部门预测数据显示，“十四五”期间，全国老年人口将突破3亿人，从轻度老龄化迈入中度老龄化，日益严峻的人口老龄化形势给我国养老服务体系带来巨大挑战。为应对人口老龄化带来的挑战，习近平对老龄工作作出重要指示，将积极应对人口老龄化上升为国家战略。李克强在全国老龄工作会议中强调坚定实施积极应对人口老龄化国家战略，推动老龄事业和产业高质量发展。“十四五”规划和2035年远景目标纲要中也提出“以‘一老一小’为重点完善人口服务体系”。积极应对人口老龄化，推动新型养老服务体系建设关系到“老有所养”重要目标的实现及社会经济的可持续发展，养老资源的优化配置是其中的关键一环。因此，如何实现养老资源的科学合理配置，满足老年人基本养老需求，让老年人安享晚年生活是亟待解决的重大社会问题。

2 文献回顾

人口老龄化一直受到社会学、人口学等领域学者的重视，研究最早可追溯至19世纪末，由于受工业革命影响，西欧国家的生育率普遍下降，引起学者们对老龄化问题的重视，关注人口老龄化的区域分异及影响因素、与经济发展水平的关系、养老资源的配置等问题。主要研究成果有：Hilnter和Smith发现人口老龄化程度存在城乡差异，主要是因为年轻劳动力的外流与迁移[1]；William J.Goode研究发现经济发展加速了社会养老需求的增加，养老资源的合理配置是推进社会养老服务建设的重要内容[2-3]；An与Jeon采用OECD国家1960-2000年的面板数据研究发现人口老龄化与经济增长速度之间呈现倒U型的相关性，人口老龄化的不断发展会对经济发展产生明显影响，人口结构变动的速度越快，对经济的影响也越大[4]。

近年来，国内学者开始关注人口老龄化空间分异与影响因素[5]。部分学者认为目前我国人口老龄化空间分布存在非均衡性，且呈扩大趋势，区域人口老龄化的空间集聚特征日益显著[11]。我国现阶段的人口老龄化在空间分布上主要表现为明显的城乡差异与东中西三大地区间老龄化水平由高到低的梯度分布态势[7][12]。以往研究发现人口老龄化的空间非均衡性主要与地区经济发展水平[6-7]、城镇化进程、生育成本等有关[7]，经济发达地区老龄化形势相对更为严峻[13]。同时，现有研究表明人口老龄化也是一个动态的过程，具有时空演变的特征。由于区域间经济发展水平不均衡，诱发经济相对滞后区域的年轻劳动力外流，老年人口滞留，我国经济欠发达地区老龄化程度可能会更甚于经济发达地区[8-9]。

随着我国老龄化程度持续加深，社会养老需求不断增加，养老资源的空间分布与配置问题成为学者们聚焦的研究问题。已有研究发现，目前我国养老资源供给严重短缺，与快速增长的养老需求间的矛盾日渐凸显[14]，已有社会养老资源的配置具有明显的区域差异，其配置水平与地区经济发展水平密切相关[10][16][18]，经济发达地区的养老资源供给能力往往强于经济欠发达地区。其次，地区的老龄化水平与养老资源的匹配存在错位现象[15]。我国各省养老资源配置水平与老年人口分布规模的匹配程度呈现显著的区域差异特征，两者间具有一定的匹配关系但程度不高[16]。如赵东霞等以东北三省为例，研究发现东北三省老年人口与养老资源的空间匹配关系呈现明显的南北梯度差异[17]。何晖等发现湖南省各地级市的养老资源与老年人口规模间存在空间不匹配现象[18]。此外，杜鹏、张俊良、韩增林、陶卓霖等学者对我国养老设施、养老模式、养老服务现存问题等均提出了建设性意见[19-23]。

综上所述，已有针对老龄化空间分异及影响因素、养老资源配置等方面的研究成果显著，但对人口老龄化的空间分布特征与养老资源配置均衡性关系的研究还相对缺乏。因此，本文基于现有研究和相关理论，采用空间自相关分析法对广东省21个地级市的人口老龄化空间分布特征与养老资源配置进行分析。本研究在理论上可以有效扩充人口老龄化与养老资源配置问题的理论经验；实践上对相关部门制定合理、科学的养老资源配置方案具有可借鉴意义。

3 研究区域概况、研究方法与数据说明

3.1 研究区域概括

我国幅员辽阔，人口分布广泛，各区域间的地理人文环境、经济社会发展水平等均存在差异，不同区域间的人口老龄化发展也呈现空间分异现象。广东省作为我国改革开放的前沿阵地和重要窗口，既是我国的经济强省也是人口大省，拥有雄厚的社会资源和独特的人口结构。具体而言，一方面，较全国来说，广东省的人口老龄化进程相对缓慢，外来人口众多，是人口结构最年轻的沿海省份，但省内各区域的老龄化程度存在较大地域差异，大量青年人口主要流入经济发达的珠三角地区，使该地区的人口年龄结构趋于年轻化，以粤北地区为代表的非珠三角地区人口流失严重，其老龄化程度远超珠三角地区。另一方面，广东省总体经济水平虽居全国前列，但内部经济发展严重不平衡，珠三角与粤东西北地区的经济总量和人均GDP差距悬殊，各区域间的资源分布明显分化，社会资源高度集中在珠三角地区，经济相对落后的非珠三角地区面临未富先老的问题与挑战。

3.2 指标与数据说明

目前国内对养老资源分类并无统一定义，常用的养老资源衡量指标主要有养老机构、养老床位、养老设施、医疗卫生机构与床位、卫生技术人员、文化和居住环境等，其中，医疗保障与养老保障是老年人最基本的养老服务需求，也是反映养老资源供给水平的核心指标[16]。结合老年人的现实养老需求，本文养老资源指标主要采用医疗服务（每千人人均卫生医疗床位数、每千人人均卫生医疗机构数、每千人人均卫生技术人员数、基本医疗保险参保人数）与养老服务（每千人人均养老床位数与每千人人均养老机构数、基本养老保险参保人数）①每千人均指每千名65岁及以上老年人口。，构建综合评价模型，反映广东省区域间养老资源配置现状及差异。采用老年人口系数（65岁及以上人口占总人口的比重）与老年人口密度作为地区人口老龄化水平的衡量指标。

3.3 研究方法

3.3.1 空间自相关

空间自相关是一种基于地理数据，利用空间计量模型与统计技术，探究研究区域内某一属性的空间依赖特征，揭示参考单元与邻近参考单元属性值间的关联性与异质性[24]的量化分析方法。Moran's I和Geary′C系数是常用的空间自相关分析方法。Moran's I又称全局莫兰指数，反映空间邻接或空间邻近的区域单元某一属性的相关性。对Moran's I值进行假设检验，一般选取置信水平0.05，Z≥1.96或Z≤-1.96则认为空间具有自相关性。莫兰指数I的取值范围为[-1,1]，Moran's I＞0，空间存在正相关性，其值越大，某一区域与邻近区域某一属性的空间相关性越接近；Moran's I＜0表示空间负相关性，其值越小，某一区域与邻近区域某一属性的空间差异越大；Moran's I=0，空间呈随机分布[25]。计算公式为：

其中，S2为研究属性值的方差，为空间权重总和，xi和xj分别表示要素i和j的属性值。

Getis-Ord Gi*又称局部空间自相关，是对全局空间自相关的有效补充，用于确定属性高值与低值集聚的位置，也称冷热点分析[26]。计算公式为：

式中，G*i统计是Z得分，Wij表示要素i和j的空间权重值，xj表示要素j的属性值，G*i为正值且统计显著，则观测值间呈现高值集聚，即热点区；G*i为负值且统计显著，则观测值间呈现低值集聚，即冷点区。

3.3.2 熵值赋权法

熵值法是一种基于定量数据的客观赋权方法，依赖于数值间的内在联系，根据各指标值的变异程度来确定其指标权数，是一种较常用的科学、简单的综合评价方法[32]。

假设选取某省n个地级市特定年份的养老资源数据，设计m项指标，Xij表示第i个市的第j项评价指标值（i=1,2,3……n,j=1,2,3……m）。本文选取广东省21个地级市2020年份养老资源的数据，采取养老床位、养老机构、医疗床位等7个指标数据。

（1）利用极差化法对原始数据进行标准化处理，消除物理量的影响。

式（3）中xij为第i个城市第j项指标原始值，xij表示标准化后的指标值，minxij和maxxij分别表示该项指标的最小值和最大值。为使标准化后的数据后续具有可操作意义，需对数据进行平移变换，取值0.0001进行平移。

计算第j项指标下第i个城市指标值所占的比重

（2）熵值;第j项指标的熵值计算公式为：

（3）差异性系数;第j项指标的差异性系数计算公式为：

（4）各项评价指标的权重;第j项指标的权重计算公式为：

（5）计算各市养老资源综合得分。

3.3.3 地理集中度

综合考虑大区域的老年人口与养老资源、土地面积等因素，引入老年人口地理集中度Rpopi与养老资源地理集中度Rresi反映老年人口与养老资源在空间分布上的集聚程度，揭示广东省养老资源与老年人口的空间匹配关系及其特征。计算公式如下：

式（9）和（10）中popi和resi分别表示某时期i城市的老年人口数和养老资源量，teri表示i城市的土地面积，∑popi、∑resi和∑teri分别指广东省全省老年人口数、养老资源总量和土地面积。

在地理集中度指标的基础上，借鉴相关研究方法，用老年人口地理集中度Rpopi与养老资源地理集中度Rresi的比值作为衡量老年人口与养老资源匹配程度的指标RI[28]。计算公式如下：

式（11）中RI为养老资源与老年人口匹配度系数，又称不一致性指数。RI值越小，区域养老资源的集聚作用越强。一般认为RI＞1，说明养老资源集聚程度滞后于老年人口集聚，RI等于1，说明养老资源集聚程度与老年人口集聚程度相协调，RI＜1，说明养老资源集聚程度超前于老年人口集聚[16]。根据不一致性指数，结合广东省老年人口与养老资源不一致程度的具体情况，划分为①RI＜0.8时，养老资源的集聚程度超前于老年人口的集聚程度；②0.8≤RI≤1.2时，养老资源的集聚程度与老年人口的集聚程度相适应；③RI＞1.2时，养老资源的集聚程度滞后于老年人口的集聚程度。

4 实证结果分析

4.1 广东省市域人口老龄化空间差异

(1)通过计算广东省21个地级市2000年、2010年和2020年65岁及以上人口的老年人口系数及人口密度，反映老年人口空间分异特征。参考国际与国内人口老龄化标准以及相关学者[29]的研究，将老龄化类型划分为五类：5%以下为年轻型，5%～7%以下为成年型，7%～10%以下为初步老龄型，10%～14%以下为中度老龄型，14%及以上为深度老龄型。结合人口老龄化空间分布状况，比较各市老龄化的发展阶段及变化趋势。从图1来看，2000年广东省的人口年龄结构整体较为年轻，其中深圳、东莞、中山、佛山、珠海是人口年龄结构年轻型城市，广州、惠州、汕头、汕尾、揭阳、湛江为人口年龄结构成年型城市，而韶关、梅州、肇庆等其余各市均已进入初步老龄化社会。到2010年，各市老龄化程度进一步加剧，仅有东莞、深圳、中山三市人口年龄结构较年轻，湛江、汕头、揭阳等市从成年型社会进入初步老龄化社会，阳江、韶关、梅州三市进入中度老龄化社会。2020年，广东全省老龄化程度继续加深，仅有东莞和深圳人口年龄结构依旧保持年轻，除深圳、东莞、中山、珠海、惠州五个城市外，广东省其余各市均已进入老龄化社会，其中除广州、佛山两市以外的各市均进入中度老龄化社会，梅州成为省内首个深度老龄化城市，广东省的老龄化程度市域分化明显。

图1 2000年、2010年、2020年广东省各市老龄化程度空间分布

（2）利用老年人口密度指标，比较区域间人口分布的集聚情况和差异性。将老年人口密度分为五个等级：＞100人/km2表示高密度地区；（80～100）人/km2表示较高密度地区；（40～80）人/km2表示中密度地区；（20～40）人/km2表示较低密度地区；＜20人/km2表示低密度地区。

从图2来看，老年人口密度从2000年到2020年整体呈现增大趋势。2000年，汕头属于老年人口高密度城市，每平方公里有超过100名老年人。韶关、肇庆、清远、河源等市每平方公里老年人数不足20名，属于低密度城市。2010年，全省整体老年人口密度进一步加剧，广州进入高密度城市行列，佛山、深圳、揭阳等市相继成为较高密度城市；之后10年期间，老年人口数量大幅度增加，珠三角及粤东地区多数城市成为高密度城市。

图2 2000年、2010年、2020年广东省各市老年人口密度

4.2 广东省各市人口老龄化空间关联特征

为进一步明确广东省人口老龄化程度的区域差异，本文将借助Arcgis软件，利用探索性空间数据分析方法(ESDA)，以各地级市为基本单位，从空间视角出发探究广东省各市老龄化程度的空间分异与集聚特征。通过计算2000年、2010年、2020年老年人口系数的全局Moran's I指数估计值及相关指标，揭示广东省人口老龄化空间分布的演变趋势，结果如表1所示。Moran's I指数为正值且越接近于1时，空间正相关性越强。广东省2000年至2020年的全局Moran's I指数均为正值且均通过显著性水平检验，呈现增加趋势，反映出广东省各区域间的人口老龄化发展存在较强的正相关，整体上呈现空间集聚趋势，且这种空间集聚效应随时间呈现不断强化趋势，说明老龄化水平相当的城市趋于集聚，即高龄化城市与高龄化城市趋于集聚，反之亦然。通过数据对比发现这主要受广东省人口自然增长率变化、老龄人口增长速度及人口迁移等因素影响。综上所述，2000年至2020年二十年间广东省各市的人口老龄化程度在整体上具有正向空间关联性，

表1 养老资源类别及相应指标

表2 广东省人口老龄化的全局Moran's I指数及相关指标

为进一步探究广东省人口老龄化空间集聚的具体区域分布，利用Getis-Ord Gi*进行局部自相关分析，反映参考城市与其相邻城市间人口老龄化水平的空间关联性与异质性，并揭示其变动趋势及规律，如图3所示。

图3 广东省2000年、2010年、2020年各市冷热点分布图

（a.2000年） （b.2010年） （c.2020年）

2000年广东省人口老龄化高值集聚区(热点区）为粤西地区的阳江市，低值集聚区（冷点区）为广州、东莞、佛山、深圳、珠海、惠州、中山等珠三角地区城市；2010年与2000年相比，粤西地区的茂名新增为高值集聚区(热点区），低值集聚区（冷点区）仍集中在珠三角地区，并无变化；2020年高值集聚区(热点区）发生变动，粤北地区梅州市的老龄化速度增长迅速，成为新的高值集聚区(热点区），珠三角地区大部分城市老龄化程度较轻，仍是人口年龄结构较年轻的城市群。广东省老龄化空间格局总体表现为冷点区演变稳定，集中在珠三角地区，热点区表现为粤西地区向粤北地区发展，呈现对珠三角地区的环绕之势。影响广东省人口老龄化冷热点区的空间分布特征及趋势的因素众多，其中，地区经济发展水平与人口迁移是最显著的影响因素，经济水平越发达，人口老龄化进程越慢[30]。珠三角地区，经济发展水平发达，基础设施完善，就业机会众多，吸引大量外省及省内青年劳动力流入，大大降低了老年人口的比重，使珠三角地区的人口年龄结构趋于年轻化，延缓了该区域老龄化进程，而粤北粤西等地区经济与医疗服务水平较为落后，青年劳动力大量外迁，使这些区域的老龄化程度进一步加剧。

4.3 广东省各市养老资源配置的区域差异

利用熵值法计算各项养老资源指标的权重，并通过构建综合评价模型最后测算出广东省各地级市常住人口的养老资源配置水平综合得分及排名情况（见表3）。测算结果表明，广东省各大区域间的养老资源配置水平存在较大差异。经济发达的珠三角地区整体养老资源配置最为丰富，粤西粤北地区次之，粤东地区养老资源配置水平整体最低。养老资源配置水平在一定程度上反映各市的经济发展水平、老龄化程度、财政投入与政策支持力度等。

表3 2020年广东省各地级市养老资源综合得分及分类排名（按常住人口）

5 广东省各市老年人口与养老资源的空间匹配状态分析

5.1 老年人口与养老资源的空间分布

根据地理集中度公式(9)和公式(10)分别计算广东省各地级市2020年的老年人口地理集中度与养老资源地理集中度（见图4）。广东省各地级市老年人口地理集中度总体格局为：集中度较高的城市在珠三角核心地区及外围地区均有分布，其中广州、佛山、深圳等珠三角地区城市的老年人口集中度最高，汕头、揭阳、潮州等粤东地区及湛江、茂名等粤西地区次之，粤北地区的老年人口分布相对稀疏。养老资源地理集中度总体格局为：广州、深圳、东莞、佛山等经济较发达的核心城市养老资源集中度最高，汕头、揭阳等粤东地区以及粤西地区的养老资源集中度居中，粤北地区整体最低，这不仅与粤北地区自身经济相对落后，养老资源配置水平偏低有关，还受土地面积这一地理因素影响。总体而言，广东省养老资源集聚度较高区域主要分布在经济发展水平较高的珠三角地区及老龄化程度较严峻、地理面积相对狭小的粤东与粤西等地区。

图4 2020年老年人口地理集中度Rpopi与养老资源地理集中度Rresi

总体来看，广东省各地级市的老年人口集中度与养老资源集中度具有一定的关联性与差异性[17]，整体呈现出明显的以珠三角城市为核心的“核心-边缘”格局[31]。珠三角地区的老年人口集中度与养老资源集中度整体最高，粤北地区整体最低。

5.2 老年人口与养老资源地理集中度相关性分析

根据广东省各市老年人口与养老资源地理集中度进行相关性分析，绘制散点图并建立拟合曲线（如图5）。皮尔逊相关系数为0.715，拟合优度为0.512，反映出广东省老年人口地理集中度与养老资源地理集中度之间存在一定程度的正相关，但相关性不强，说明广东省的老年人口与养老资源在空间分布上存在配置不合理现象，部分老龄化程度严重的城市面临养老资源总量不足，老年人口的养老需求无法得到有效满足等问题，养老资源配置结构有待优化升级。

图5 老年人口与养老资源地理集中度拟合分析

5.3 基于不一致指数的老年人口与养老资源空间匹配类型分析

为进一步明确广东省老年人口分布与养老资源配置之间的匹配关系，引入不一致指数RI，并划分为三类（具体分类见研究方法-地理集中度部分）；根据匹配关系图可知，养老资源与老年人口的不一致指数分布呈现东西北与中部的梯度差异。珠三角的江门、粤西地区的湛江、茂名、粤北地区的清远、梅州及整个粤东地区的养老资源集聚严重滞后于老年人口集聚水平。而中部的珠三角城市整体养老资源消耗与需求在可承受范围之内，其中，深圳、东莞、珠海、惠州、中山等城市的养老资源集聚程度远高于老年人口集聚程度，养老资源富足。

表4 老年人口地理集中度与养老资源地理集中度相关性分析

图6 2020年广东省老年人口与养老资源空间匹配类型

6 结论与讨论

广东省各市的人口老龄化发展既有关联性也存在较大的区域差异，人口老龄化水平与养老资源间的匹配程度并不高，养老资源空间分布不均衡。具体结论如下：

第一，广东省整体已进入老龄化社会，老龄化水平正不断加深。2000年，广东省老龄化类型以年轻型、成年型及初步老龄型为主，人口年龄结构年轻型与成年型城市主要集中分布在珠三角地区。2010年，随着经济水平快速增长，医疗技术水平提升，老年人口生活质量不断改善，预期寿命延长，老龄化程度进一步加剧，老龄化类型从2000年的初步老龄化向中度老龄化演变。到2020年，老龄化速度继续加快，有16个城市进入老龄化社会，其中，广州、佛山两市老龄化程度最低，处于初步老龄化阶段，梅州老龄化形势最为严峻，已进入深度老龄化社会，其余13市全部进入中度老龄化阶段。人口老龄化整体呈现从粤东、粤西、粤北向珠三角扩张趋势。

第二，老年人口空间分布极不均衡，密度整体呈增长趋势。珠三角地区的老年人口密度整体最高，其次为粤东地区，粤北地区老年人口密度最低，全省各区域间存在明显差异。珠三角地区经济与卫生医疗水平发达，使人口死亡率降低，老年人口数量快速增长。广东省老年人口高密度与较高密度地区的分布呈现出以珠三角和粤东地区为中心，逐步向粤北、粤西地区推进的局势。

第三，各市人口老龄化在整体上具有一定的空间关联性，表现为集聚趋势，且这种集聚效应不断强化。此外，冷热点区域分析显示人口老龄化低值区主要集聚在珠三角地区，高值区则集聚在粤西地区及粤北地区，主要受地区经济与医疗水平及人口迁移等因素影响。

第四，广东省各市的养老资源配置不均衡，区域差异显著。珠三角地区的养老资源配置水平最高，粤东地区配置水平整体最低。地区的老龄化水平与养老资源的空间分布具有一定的匹配关系，但匹配度不高，具有明显的区域分化特征。资源与人口相匹配的区域主要分布在经济发达的珠三角地区及老年人口密度较低的粤北地区，粤东地区养老资源严重滞后于人口老龄化程度，老龄化面临严峻的挑战。

本研究根据以上结论，并结合广东省人口老龄化及养老资源配置的实际情况，得到如下政策启示：（1）协调各区域经济发展，合理配置养老资源。广东省整体经济水平居于全国前列，但省内区域经济分化明显，经济水平在很大程度上决定着养老资源的供给能力。政府应做好协调各区域发展，加大对经济不发达地区的扶持力度等工作，因地制宜地制定促进经济发展政策，并做好合理配置养老资源的顶层设计，提高配置效率的同时实现资源均等化。（2）优化资源多元化供给模式，完善多种养老模式及资源配置机制。政府应积极引入社会资本，加强与社会组织、私人部门等主体的合作，使家庭、社区、政府、市场共同发挥作用，实现供给主体多元化。另外，继续完善家庭养老、社区养老、机构养老等传统养老模式，大力发展“医养结合”型健康养老服务体系，满足老年人多元化服务需求[33]。此外，还应根据各市老龄人口实际需求情况进行针对性配置，加大对经济较落后的高龄化地区的财政支持。（3）调整产业结构，积极发展老龄产业。老年群体具有极大的消费潜力，“银发经济”浪潮势不可挡。为更好应对老龄社会带来的挑战，政府应重视老龄产业的发展，积极调整产业结构，健全市场机制，为老龄产业的发展提供良好的市场环境，同时重视对老年家政、服务等行业的专业护理人才的培养，加强技能培训，提升其服务能力与服务意识。