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湖北省人口老齡化的空間計量分析

2016-08-16 04:04:10
福建質量管理 2016年11期
關鍵詞:模型

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430072)

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湖北省人口老齡化的空間計量分析

劉慧

(武漢大學經濟與管理學院湖北武漢430072)

本文以湖北省2010年第六次人口普查數據為基礎,以市(區)為基本地域單元,利用空間計量經濟學分析湖北省人口老齡化的空間特征,發現湖北省人口老齡化率存在較強的全局空間正相關,以及局部空間相關性。之后通過建立空間滯后模型,實證分析地區經濟、醫療衛生條件和人口增長對人口老齡化的影響。最后對各地區應對和緩解人口老齡化問題提出對策。

人口老齡化;空間特征;空間滯后模型

人口老齡化是我國目前人口年齡結構的主要特征,湖北省地處中部,除了計劃生育的影響外,大量勞動力流向東南沿海等經濟發達省份,造成我省人口老齡化程度高于全國平均水平。2010年第六次人口普查中湖北省65歲及以上的人口占總人口的9.09%,高于全國的8.87%,同2000年第五次全國人口普查相比,上升了2.78%,增速快于全國的1.91%。可見我省人口老齡化問題的嚴重性。本文以湖北省2010年第六次人口普查資料為基礎,針對湖北省內人口老齡化的空間分布特征、空間相關性進行分析,并利用空間模型實證研究經濟、醫療衛生、人口自然增長率對人口老齡化的影響。

一、湖北省人口老齡化的空間特征

由于社會經濟指標往往存在空間相關性,為度量人口老齡化的空間聚集程度,本文先后對其進行全局和局部空間自相關檢驗。

(一)全局空間自相關檢驗

全局空間自相關分析研究對象在所研究的整個空間中的分布特征,空間計量經濟學中常根據Moran指數I來度量和檢驗。Moran指數I∈[-1,1],若I>0,則表示空間正相關,即表明具有相似屬性值的區域聚集在一起;若I<0,即表明具有相異屬性值的區域聚集在一起;若I接近于0,則表明屬性是隨機分布的,即不存在空間相關性。

本文利用GeoDa軟件分析湖北省第六次人口普查中人口老齡化數據。得到Moran’s I=0.3264,P值為0.009,說明湖北省人口老齡化確實存在空間自相關,人口老齡化程度相似的地區在全省范圍內呈聚集的狀態。

(二)局部空間自相關檢驗

區域i的局部Moran指數用來度量區域i和它相鄰區域之間的關聯程度。正的Ii表示一個高值被高值包圍(高—高),或者是一個低值被低值包圍(低—低)。負的表示一個低值被高值包圍(低—高),或者一個高值被低值包圍(高—低)。

從圖1看出,在P=0.05情況下,人口老齡化H-H地區有恩施和宜昌,L-L地區有黃石,H-L地區有黃岡,其余地區局部相關性分布特征不顯著。

圖1 湖北省人口老齡化LISA顯著性水平圖

從全局和局部空間自相關檢驗可以看出,全省人口老齡化確實存在空間相關性,而且以正相關為主,所以在分析人口老齡化時要考慮數據的空間特征。

二、湖北省人口老齡化的空間計量模型分析

影響人口老齡化的因素有很多,包含經濟、社會、文化、衛生、環境等。結合數據的可獲得性,本文選取2010年各市(區)的人均地區生產總值作為經濟因素,醫療衛生機構每千人擁有床位數作為衛生醫療因素,人口自然增長率作為人口因素,結合變量的空間相關性來分析人口老齡化。

(一)模型選擇

考慮變量的空間效應建立空間相關性模型,通常采用空間滯后模型或者空間誤差模型。空間滯后模型(SAR)將被解釋變量的空間自相關性引入模型中,反映現實中存在的空間交互作用,形式為:

y=ρWY+Xβ+εε~N(0,σ2In)

空間誤差模型(SEM)將誤差項的空間相關性引入模型中,反映了由沒有作為解釋變量的擾動項的空間相關性引起的效果,形式為:

y=Xβ+ξ;ξ=λWξ+ε;ε~N(0,σ2In)

具體選取哪一種模型,可以通過空間自相關診斷趨勢面模型得到,建立不考慮空間相關性的普通最小二乘回歸模型,對回歸結果的拉格朗日乘數統計指標進行顯著性檢驗,得到如下結果:

表3.1 湖北省人口老齡化空間相關性診斷

可以看到LM-lag與LM-error均通過顯著性檢驗,但LM-lag更顯著,且Robust LM-lag也比Robust LM-error顯著,所以空間滯后模型更適合作為本文的回歸形式。

(二)模型建立

建立空間滯后模型:

AGED=ρWy+β1perGDP+β2perBED+β3RNG+β0+ε

其中,AGED為各市(區)65歲及以上人口數與該地區總人口數的比值,即此市(區)的人口老齡化率,perGDP為人均地區生產總值,perBED為每千人擁有床位數,RNG為人口自然增長率,ε為隨機擾動項。

模型估計結果如下:

AGED=0.5334Wy-0.002194perGDP+0.4743perBED-0.08065RNG+6.553

P=(0.00) (0.02) (0.08) (0.03) (0.00)

perGDP前系數為-0.002194表明人均地區生產總值每提高1%,老齡化率減少0.002194%,這是由于人均GDP的增加能吸引更多外來人員,尤其是年輕勞動力,從而本地老齡化水平減小。perBED前系數為0.4743說明每千人擁有床位數增加1%,人口老齡化增加0.47%,說明醫療衛生條件的改善在延長人們的壽命,減少兒童死亡率等的綜合作用下是會增加老齡人口比重的。RNG前系數為-0.08說明人口自然增長率每提高1%,老齡化水平下降0.08%,更多的人口基數稀釋了老齡人口比重。權重矩陣前系數為0.5334,說明當周圍區域的人口老齡化加權值增加1%,此市(區)人口老齡化值增加0.53%,人口老齡化區域正相關。

三、結論與建議

通過以上的研究發現,我省各市、區人口老齡化水平存在明顯的空間相關性,人口老齡化程度較高的地區主要集中在西南部。影響老齡化的因素中,醫療衛生條件的作用是最明顯的,具有正的促進作用,由于我國人口政策及人們生育觀念的轉變,人口出生率變動不會太大,所以影響死亡率的因素就會顯著影響老齡化水平。因為人口老齡化具有局部正的空間相關性,因此改善一個地區的人口老齡化狀態,周邊地區老齡化情況也會得到緩解。同時要經濟發展水平也顯著影響人口老齡化水平。

人口老齡化是一個國家或地區經濟發展過程中的自然現象,在深刻認識我省人口老齡化情況的同時,要把握老齡化的機遇和挑戰。由于我省人口老齡化具有空間相關性,因此在解決人口老齡化的過程中不能只局限于某個市(區),要全盤考慮,加強區域合作。因地制宜,針對各地區情況制定相對應的人口政策;大力發展經濟,留住人才,吸引更多年輕勞動力回流。建立健全老齡人口的社會保障體系,積極鼓勵市場進入養老領域,緩解家庭養老壓力,保障老年人尤其是空巢老人的生活,維護社會和諧和穩定。

【注釋】

①本文人口老齡化比率均采用地區65歲及以上人口數與當地總人口數的比率.

②數據來源:湖北省2010年第六次全國人口普查主要數據公報、2010年第六次全國人口普查主要數據公報.

③本文人口老齡化均以65歲及以上人口所占區域總人口的比重來衡量.

④數據來源:各市(區)2010年國民經濟和社會發展統計公報、2010年第六次全國人口普查主要數據公報.

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劉慧(1990-),女,漢族,湖北荊門人,經濟學碩士,武漢大學經濟與管理學院,研究方向:經濟可持續發展。

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