東北地區人口老齡化空間格局演變及影響因素研究

吳媛媛，宋玉祥，于婷婷

(1.東北師范大學地理科學學院，吉林 長春 130024； 2.湖北大學商學院，湖北 武漢 430062；3.北京師范大學未來教育學院，廣東 珠海 519000)

聯合國《世界人口老齡化2017》報告中指出：“人口老齡化是老年人口在總人口中比重不斷增加的動態過程，是在社會經濟發展到一定階段時，因出生率和死亡率降低以及人口遷移等因素共同作用下人口年齡結構出現的一種必然趨勢”[1].中國自20世紀70年代末實施嚴格的“計劃生育”政策以來，人口生育率開始持續降低，人口年齡結構逐漸由成年型向老年型過渡，直至2000年全面進入老年型社會，快速推進的老齡化態勢對中國人口、經濟和社會可持續發展帶來了嚴峻的挑戰.

人口老齡化的相關研究始于20世紀中葉西方發達國家對老年人健康問題及疾病防治對策等方面的探討[2].到了20世紀70年代，隨著全球人口老齡化進程的加快，越來越多的地理學者從空間視角探尋人口老齡化現象，分別從全球范圍、國家內部、城市內部等不同空間尺度對人口老齡化的空間分異問題及其形成因素進行了探討[3-5].國內關于人口老齡化的研究是在特定的人口和經濟政策背景下展開的.自20世紀80年代起，人口學、經濟學和老年學領域的學者紛紛響應，分別從宏觀和微觀視角對中國人口老齡化的發展態勢、社會經濟影響以及老年人生活狀況、養老問題、代際關系等社會問題進行了研究[6-7].到了90年代末，逐漸興起的地理學界基于國外人口老齡化空間研究范式，對中國人口老齡化的空間分異及其動力因素的探討一直延續至今.在空間分異方面，分別從全國、省內、城市三種空間尺度展開，對全國各區域和各省間人口老齡化空間差異和發展趨勢進行了宏觀分析，研究老齡化程度高、速度快的典型省域內人口老齡化的空間分異演變特征，總結了城市群間、城市群內部以及大城市內部老齡化及老年人口空間分布格局特征[8-14].在動力因素方面，分別就人口、社會經濟和自然環境等方面進行了分析.早期相關的研究側重于人口自然變動因素對人口老齡化的影響，隨著中國經濟發展水平的提高和地區經濟差異的擴大，人口老齡化進程逐漸加快，區域差異特征凸顯，越來越多的學者開始關注人口因素和社會經濟因素對人口老齡化區域差異的綜合影響[8-9].近年來，部分學者根據人口地理分界線——胡煥庸線形成的自然地理背景，將自然環境因素納入人口老齡化空間分異格局形成機制的研究框架中，揭示了人口老齡化空間分布態勢與自然地理本底之間較高的空間耦合性和人地關系狀況[15-17].

綜上所述，多數文獻基于全國宏觀尺度以及個別省域內和城市內部等微觀尺度對人口老齡化的空間格局形成與演變進行了探討，并采用一定的計量方法對人口老齡化的驅動機制進行了實證檢驗，但區域層面的中觀尺度的相關研究仍顯不足，而東北地區作為中國傳統的老工業基地，在特殊的人口、經濟和社會背景下的人口老齡化的發展態勢、空間格局演變特征及其影響因素錯綜復雜，故研究該區域人口老齡化的空間格局演變及影響因素，對充分應對人口老齡化帶來的社會經濟影響至關重要.此外，現有研究多基于傳統計量方法探討人口老齡化空間格局演變的影響因素，忽略了空間因素影響下各區域間相互作用的內在機制以及影響因素的動態變化.為此，本文以2000年和2010年人口普查數據為基礎，對東北地區人口老齡化空間格局演變特征進行了分析，在考慮了空間效應的基礎上，采用空間計量模型進一步探討了人口老齡化的影響因素及演變態勢，以為東北地區應對人口老齡化提供有針對性的決策和建議.

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

1.1.1 探索性空間數據分析

探索性空間數據分析(ESDA)是一套用于描述和可視化空間分布，識別非典型位置或空間異常值的技術，以發現空間關聯、聚類或熱點的模式，提出空間狀態或其他形式的空間異質性[18].通常使用兩類工具：全局空間自相關和局部空間自相關，其中全局空間自相關是對屬性值在整個區域空間特征的描述，常用Moran’sI和Geary指數來度量；局部空間自相關可以度量各區域之間的局部空間關聯和空間差異程度，更能準確揭示空間要素的異質性特征，常用局部空間聯系指數(LISA)、局部Moran散點圖和Gi指數來度量.在ESDA中，空間權重矩陣的設定是分析的前提，為此本文充分考慮到地理上鄰近但不相鄰的空間單元間存在相互作用和影響的實際情況，構建了各縣域間最短距離倒數平方的空間權重矩陣[19].

1.1.2 空間變差函數

空間變差函數亦稱半變異函數，是描述區域化變量隨機性和結構性的基本手段，主要用于經濟單元空間格局變異程度的測度.其表征參數主要有塊金值、結構方差、基臺值、塊金系數、變程和分維數.其中塊金值為隨機因素引起的變異，數值大小反映變化幅度；結構方差為自相關引起的變異；基臺值表示空間變差函數變量隨著間距的增加出現的平穩值；塊金系數表示隨機因素引起的變異在總變異中的占比，其值越高表明樣本間的變異更多是由隨機因素引起的，空間相關性越弱；變程為半變異函數達到基臺值時的間距；分維數表示空間變差函數曲率，反映了空間變異強度，值越大表明由空間自相關引起的空間異質性越高，越接近2說明空間分布越均衡[19].本文引入該方法分析中國人口老齡化的空間變異規律.

1.1.3 空間計量模型

空間計量模型將空間效應納入到模型中，通過空間權重矩陣的形式體現在空間滯后項和空間誤差項中，使模型估計結果更具有說服力[19].常用的空間計量模型主要包括空間滯后模型和空間誤差模型.

(1) 空間滯后模型(SLM).主要探討各變量在一個地區是否具有溢出效應，即本地區因變量受其他地區因變量的影響.其模型表達式為

(1)

式中：Y和X分別為因變量和自變量；ρ為空間滯后系數，反映鄰近地區對本地區Y觀察值的影響方向和程度；β為參數向量；ε為服從獨立同分布的隨機誤差項；W為基于距離倒數平方的空間權重矩陣.

(2) 空間誤差模型(SEM).主要描述的是空間擾動相關和空間總體相關，即本地區因變量受其他地區隨機誤差項(未被納入模型中的影響因素)的影響程度.其模型表達式為

Y=Xβ+μ，μ=λWμ+ε.

(2)

式中：λ為空間誤差系數，度量了鄰近地區關于因變量的誤差沖擊對本地區觀察值的影響程度；μ為空間自相關誤差項.

1.2 數據來源

衡量人口老齡化的指標主要有老齡化率、相對老齡化程度、老少比、撫養比等，其中老齡化率(65歲以上人口數占總人口比重)更能直觀反映人口絕對老齡化程度，是刻畫老齡化水平的重要指標[10].根據聯合國對人口年齡結構的劃分標準，同時結合林琳、王錄倉等[13，15]學者對人口老齡化劃分標準的細化，將人口老齡化率劃分為以下6個階段：老齡化系數低于4%為年輕型，4%～5.5%為成年型Ⅰ期，5.5%～7%為成年型Ⅱ期，7%～10%為老年型Ⅰ期，10%～14%為老年型Ⅱ期，高于14%為老年型Ⅲ期.本文以廣義的東北地區為研究對象，包括遼寧省、吉林省、黑龍江省和內蒙古東部三市一盟(呼倫貝爾市、通遼市、赤峰市、興安盟)所轄的市區、縣級市、縣(自治縣)、旗(自治旗)，共222個縣級行政單元.相關人口數據來源于第五、六次《中國人口普查分縣資料》，其余數據均來源于相應年份的《遼寧統計年鑒》《吉林統計年鑒》《黑龍江統計年鑒》《內蒙古統計年鑒》.

2 東北地區人口老齡化空間格局演變特征

2.1 總體空間分布特征

以2000和2010年人口普查數據中65歲及以上老年人口比重為基礎，參照上述人口老齡化類型劃分標準，繪制東北地區人口老齡化類型區空間分布圖(見圖1).

2000年東北地區人口老齡化整體呈現出自西向東、自北向南逐漸加深的空間格局，其中年輕型縣域數量較少，零星分散在呼倫貝爾市、興安盟和通遼市內以畜牧業為主的少數民族縣域和黑龍江省北部的邊境口岸城市.成年型縣域數量較多，廣泛分布于黑吉兩省和蒙東四盟市，其中成年型Ⅰ期主要集中于蒙東四盟市、黑龍江省中西部的大興安嶺地區、黑河市、齊齊哈爾市、大慶市、綏化市和哈爾濱市以及吉林省西部的白城市、松原市所轄的大部分縣域內.成年型Ⅱ期主要分布于成年型Ⅰ期以東，包括黑龍江省東部的鶴崗市、雙鴨山市、七臺河市、雞西市、牡丹江市以及吉林省中東部多數縣域.老年型縣域主要集中于遼寧省并零星分散于吉林省延邊州和黑龍江省哈爾濱市、伊春市所轄市區.

2010年東北地區人口老齡化空間分布格局具有一定的延續性，仍呈現出自西向東、自北向南加深的格局.其中年輕型縣域數量明顯減少，僅剩撫遠縣和霍林郭勒市.成年型縣域較為分散，主要分布在蒙東四盟市、吉林省西部的白城市、松原市以及黑龍江省中西部的哈爾濱市、大慶市、齊齊哈爾市、綏化市等部分縣域.其中成年型Ⅰ期縣域分散于呼倫貝爾市、興安盟和通遼市內的少數民族牧業縣，成年型Ⅱ期縣域包括赤峰市北部、通遼市、興安盟中部、呼倫貝爾市西部、白城市南部、松原市中南部大部分縣域以及哈爾濱市、綏化市、大慶市和齊齊哈爾等市際接壤區內.老年型縣域數量較多，涵蓋了遼寧省全部縣域、吉林省中東部所有縣域以及黑龍江省大部分縣域，還有少數分布于呼倫貝爾市北部和赤峰市南部部分縣域內，人口老齡化逐漸成為東北地區多數縣域面臨的常態.

圖1 東北地區人口老齡化類型區空間分布格局演變

2.2 空間關聯特征

采用Arcgis10.2平臺分別計算2000年和2010年東北地區縣域間人口老齡化的全局和局部Moran’sI指數(見表1、圖2)，以判斷人口老齡化的空間關聯特征及變動趨勢.

從表1可以看出，2000年和2010年全局Moran’sI在1%的置信水平下均顯著為正，說明東北地區縣域的人口老齡化呈現出較強的空間正相關性，即各縣域間人口老齡化呈現出自身水平高(低)而周邊水平高(低)相似值集聚的空間分布特征，證明了該區域人口老齡化空間差異的客觀存在.隨著時間的推移，全局Moran’sI明顯下降，說明東北地區人口老齡化的空間集聚態勢有所減弱，空間差異不斷減小.

表1 東北地區人口老齡化全局Moran’s I估計值

從局部空間關聯分布特征來看，東北地區人口老齡化局部空間關聯類型始終以高-高集聚和低-低集聚為主.2000年高-高集聚區主要集中于遼寧省多數縣域內，低-低集聚區主要分布于蒙東四盟市、吉林省西部的白城市、松原市和黑龍江省中西部地區的哈爾濱市、齊齊哈爾市、大慶市、綏化市、黑河市、大興安嶺地區所轄的部分縣域內，還有少數分布于黑龍江省東北部的撫遠縣、同江市和饒河縣等邊境口岸城市內.高-低集聚和低-高集聚縣域較少，分別被低-低集聚和高-高集聚縣域所包圍，包括牙克石市和哈爾濱市區2個高-低集聚縣域和朝陽市、盤錦市、鐵法市3個低-高集聚縣域.

2010年高-高集聚范圍有所擴展，并發生了空間躍遷，除遼寧省外，新增了延邊州內除琿春市外的所有縣域、牡丹江市南部的寧安和穆棱兩個縣級市以及伊春市區和鶴崗市區.低-低集聚范圍由北向南收縮，表現為呼倫貝爾市北部、大興安嶺地區北部、黑河市西部等多數縣域由低-低集聚轉變為不顯著.高-低集聚縣域有所增加，除原來的哈爾濱市區外，新增了齊齊哈爾市區、大安市、扎蘭屯市、額爾古納市、鄂倫春旗5個縣域.低-高集聚縣域的數量不變，但分布格局由原來的遼寧省向北遷移，最終集中在琿春市、綏芬河市、嘉蔭縣內.

圖2 東北地區人口老齡化LISA集聚演變

2.3 空間變異特征

選取2000，2010年人口老齡化率作為空間變差函數的地理變量，賦予各地級單元空間中心點，采用GS+10.0分別計算空間變差函數的擬合參數和分維數，結果見表2.

由表2可見，2000—2010年間，塊金系數和塊金值有所下降，結構方差和變程有所提高，表明東北地區人口老齡化的空間變異程度不斷減小，隨機性因素的影響逐漸減小，結構性因素的影響不斷增加且引起的空間關聯范圍不斷擴大.兩個年份的全方向分維數由1.761增至1.765，逐漸接近均質分布的理想值，表明東北地區人口老齡化的空間分布趨于均衡，更多的空間差異體現在局部方向上.具體來看，2000年各個方向的分維數從大到小依次為東北—西南、東—西、東南—西北、南—北，說明研究初期東北地區人口老齡化程度在東北—西南方向上空間分布最為均衡，在南—北方向上空間差異最大.2010年各個方向的分維數從大到小依次為東北—西南、南—北、東—西、東南—西北，除東北—西南方向次序未發生變化外，其余方向次序均發生了轉換，即東-西方向和東南-西北方向空間差異明顯增加，而南—北方向的空間差異明顯縮小，說明南—北方向是平衡東北地區人口老齡化空間差異的主要力量.

表2 東北地區人口老齡化空間變差函數擬合參數

3 影響因素分析

3.1 影響因素選取

人口老齡化是由多種因素綜合作用的結果.一方面，從人口轉變理論出發，可以發現人口出生率和死亡率對人口年齡結構的老化具有直接的推動作用，而人口遷移也能直接改變區域人口年齡結構；另一方面，人口作為一個內容復雜、綜合多種社會關系的社會實體，其年齡結構老化的過程與社會經濟關系密不可分，經濟的發展、醫療衛生條件的改進、公共教育的提高等社會經濟因素對人口老齡化具有間接影響.基于此，本文分別從人口和社會經濟兩個方面對人口老齡化的驅動機制(見圖3)展開探討.

在人口因素方面，人口自然變動因素中的出生率和死亡率是影響人口老齡化的最直接因素，人口出生率的降低會造成青少年人口比重下降、老年人口比重上升，而死亡率的下降增加了各年齡段中少兒人口、中青年人口中孕產婦以及老年人口的比重，尤其是對少兒人口和中青年人口中孕產婦人口比重影響最為明顯，從而降低了老年人口比重.隨著流動人口規模的擴大，人口遷移因素的影響愈發凸顯，以青年勞動力為主體的人口流動加速了遷入地的人口年齡結構的年輕化和遷出地人口年齡結構的老化.由此可見，人口因素對人口年齡結構的老化產生了直接影響.

在社會經濟因素方面，經濟發展水平、醫療衛生條件、受教育程度、城市化率以及少數民族計劃生育政策差異等因素，通過降低人口出生率、提高人口預期壽命、促進人口遷移等途徑間接對人口老齡化產生影響.其中經濟發展水平的提高和醫療衛生條件的改善，在一定程度上能夠延長預期壽命，促進人口由欠發達地區向發達地區遷移，從而提高老齡化水平；受教育程度越高的人越容易擺脫傳統生育觀念的束縛，更注重生育質量而非生育數量，進而導致人口出生率降低；城市化的過程伴隨著農村人口向城市遷移，并實現由傳統向現代生活方式的轉變，由此引發的生育觀念的轉變是現代人口生育理論認為的城市化是生育水平下降的重要因素的有力證明；少數民族人口比重高的地區因特殊的計劃生育政策，人口出生率較高，進而降低了老齡化水平.

圖3 人口老齡化的驅動機制

根據上述分析，并結合以往相關研究經驗[9-11，15-16]，分別選取人口出生率(X1)、死亡率(X2)、遷入率(X3)、遷出率(X4)，分別表征人口因素中人口自然變動因素和人口遷移因素對人口老齡化的影響；選取人均GDP(X5)、每千人擁有床位數(X6)、人均受教育年限(X7)、非農人口比重(X8)、少數民族人口比重(X9)分別表征社會經濟因素中經濟發展水平、醫療衛生條件、受教育程度、城市化率和計劃生育政策差異等因素的影響.

3.2 模型構建與識別

以上研究已經證明了東北地區人口老齡化的分布格局存在顯著的空間相關性特征，違背了經典回歸分析中樣本觀察值之間相互獨立的假設條件.據此，本文將空間效應納入影響因素的回歸模型中，根據公式(1)和(2)，構建空間計量模型測度上述因素對人口老齡化的作用強度和方向；同時，在模型設定前分別將上述指標進行對數處理，以消除異方差的影響，保證數據的穩定性.

運用Stata 2015平臺分別對2000和2010年相關計量模型進行估計和檢驗，結果見表3.由表3可見，空間計量模型的擬合優度R2和對數似然比logL均高于經典回歸模型中的對應值，說明空間計量模型估計效果更好，且空間滯后模型的R2和logL最大，說明空間滯后模型估計效果更佳，故本文選擇表3中空間滯后模型(SLM)作為最終解釋模型.

3.3 模型結果分析

就人口因素而言，除遷入率外，其余3個指標在兩個時間點均通過了顯著性檢驗，說明人口自然變動和人口遷出是影響東北地區人口老齡化的主要人口因素.從各因素的作用強度和方向來看，出生率和死亡率在所有因素中影響程度最大，與人口老齡化分別是顯著的負向和正向關系.遷出率的影響居中，與人口老齡化始終是顯著的正向關系，而遷入率對人口老齡化的影響較小，與人口老齡化始終是不顯著的負向關系.研究期間，人口自然變動因素始終是影響東北地區人口老齡化的主要因素，但死亡率的影響強度明顯下降，出生率的影響強度明顯上升，說明東北地區在高城鎮化率和計劃生育政策雙重作用帶來的長達20年的出生率持續下降，愈發成為東北地區人口老齡化加劇的主導因素.人口遷移因素中的遷入率的影響有所下降，遷出率的影響有所提升，這與東北地區人口遷移趨勢密切相關.改革開放后，以東部沿海地區率先發展帶動內地發展的區域非均衡發展戰略致使東北地區經濟發展受到嚴重沖擊，人口開始不斷外流，而不斷擴大的人口流失一方面增加了東北地區老年人口的比重，另一方面也造成育齡人口的進一步下降，使東北地區低生育水平的形勢更為嚴峻.

就社會經濟因素而言，人均GDP、每千人擁有床位數以及非農人口比重3個指標在兩個時間點均通過了顯著性檢驗，說明經濟發展水平、醫療衛生條件和城市化率是影響東北地區人口老齡化的主要社會經濟因素.從各因素的作用強度和方向來看，受教育水平對人口老齡化的影響較大，作用強度僅次于人口自然變動因素，與人口老齡化是正向關系；城市化率、經濟發展水平和醫療衛生條件對人口老齡化的影響居中，其中醫療衛生條件和城市化率與人口老齡化是顯著的正向關系，而經濟發展水平對人口老齡化的作用方向由正變負；少數民族人口比重對人口老齡化的影響最小，與人口老齡化是負向關系.研究期間，除醫療衛生條件外，其余因素的影響程度均有所下降，且受教育程度和少數民族人口比重也由顯著變為不顯著.原因在于：東北地區作為中國重要的工業基地和糧食主產區，以“大工業”和“大農業”為特點的城鎮化在全國長期處于領先水平，高城鎮化率促使東北地區受教育程度高于全國的平均水平.近年來，隨著中國經濟發展中心的轉移和分散，東北地區城鎮化優勢不再突出，再加上高學歷人口不斷外流，使得東北地區城鎮化速度和受教育程度提升相對較慢，進而導致城市化率和受教育程度對人口老齡化的作用減弱；此外，以滿、蒙和朝鮮族三個少數民族為主的東北地區少數民族人口占比總體上處于全國的領先水平，但近年來少數民族人口數量減少及其生育水平的逐漸下降是該指標對人口老齡化影響減弱的直接原因.值得關注的是，經濟發展水平對人口老齡化的影響具有階段性，即由正向顯著轉變為負向顯著，作用強度減弱，說明一方面隨著生活質量的不斷提高，經濟發展水平對人口的預期壽命的限制趨于穩定；另一方面由于東北地區內部經濟差異造成的由北向南的人口遷移模式，使黑吉兩省和蒙東四盟市人口老齡化發展迅速，逐漸縮小了區內人口老齡化的差距，進而改變了經濟發展水平對人口老齡化的作用方向.

表3 東北地區人口老齡化計量模型估計結果

4 結論

本文以典型人口老齡化快速發展的東北地區為例，基于2000年和2010年人口普查分縣數據，采用ESDA、空間變差函數等空間統計分析方法探討了東北地區人口老齡化空間格局的細節特征與規律，在考慮空間效應的基礎上，進一步運用空間計量模型探討了人口老齡化的影響因素.結果表明：

(1) 東北地區人口老齡化整體呈現出自西向東、自北向南逐漸加深的空間格局.10年間，各縣域經歷了快速的人口老齡化過程，人口老齡化的空間分布趨于均衡，最初自西向東、自北向南加深的空間格局逐漸模糊，老齡化逐漸成為東北地區多數縣域面臨的常態.

(2) 東北地區各縣域間人口老齡化的空間正相關性顯著，10年間這種空間集聚態勢有所減弱，但始終呈現出高-高和低-低相似值集聚的分布特征，高-低集聚和低-高集聚所產生的負向空間相關性的影響甚微.

(3) 東北地區人口老齡化的空間變異程度不斷減小，分布格局的擴散使空間差異有減小的趨勢，這種趨勢在全方向和局部微觀方向上均有體現，尤其是自遼寧省向北至吉林省東部、黑龍江省西北部以及呼倫貝爾市北部不斷顯現的高值極化中心使得南—北方向成為平衡空間差異的主要力量.

(4) 東北地區人口老齡化空間格局演變是由人口因素和社會經濟因素共同作用形成的，不同時期主要影響因素及其作用強度不同.出生率和死亡率始終是影響人口老齡化的決定性因素，遷出率、經濟發展水平、醫療衛生條件以及城市化率也是人口老齡化的主要影響因素.隨著時間的推移，出生率和遷出率的作用強度有所增強，其余因素作用強度有所減弱.

在經濟發展水平下行壓力增大、城鎮化速度放緩、人口出生率持續下降以及外遷人口規模不斷擴大的背景下，東北地區人口老齡化發展迅速，而人口老齡化進程的加快反過來又會通過勞動力供給、資本投資、技術創新、養老制度、空間資源等途徑對當地的經濟發展、社會穩定以及城市空間發展帶來諸多挑戰.為此，在全面二胎政策和兩輪振興東北老工業基地戰略背景下，各縣市首先應為二胎政策的實施提供相應的支持與保障，以增加新生人口數量，促進人口年齡結構優化；其次，通過產業結構調整、營造良好的就業環境、提高工資待遇、實施特殊的人才引進政策等優惠措施合理引導勞動力在本地就業，延緩人口外流；最后應打破行政壁壘，建立統籌協作機制應對人口老齡化空間差異的問題.