江蘇省縣域人口長壽水平空間差異與成因探索

王夢琦，施滬靜，張雙萍，宋彥欣，黃 翌*

（1.南通大學 地理科學學院，江蘇 南通 226007）

受經濟發展水平、區域環境質量等多種因素影響，地區人口長壽水平存在地理變異性[1-6]。對地區人口長壽水平以及差異原因進行研究，有助于獲得人口長壽的驅動力因子，為建設健康中國添磚加瓦。

1 研究區概況和數據來源

江蘇省地處我國大陸沿海中部和長江、淮河下游，東瀕黃海，北接山東，西連安徽，東南與上海、浙江接壤，是長江三角洲地區的重要組成部分。截至2020年5月，全省包括13個省轄市、55個市轄區、22個縣級市和19個縣，轄區面積為10.72萬 km2。本文采用的數據來源于2000年和2010年全國人口普查和各市統計局公布的人口預期壽命數據。

2 研究方法

2.1 預期壽命法

預期壽命法是衡量人類健康水平和死亡水平的綜合性指標，對人口分析和預測具有重要作用，是常用的表征區域人口長壽水平的方法。預期壽命是指同一時期出生的人預期能繼續生存的平均年數。本文基于第五、六次全國人口普查（2000年和2010年）以及各市統計部門公布的2018年人口預期壽命，利用ArcGIS軟件對其進行了分析與處理，結果如圖1、2所示。

由圖1可知，人口預期壽命與區域發達程度正相關，3個年份蘇南地區的人口預期壽命均顯著高于蘇北地區，2000年蘇州、無錫、常州、南通、南京位于前五名，淮安、連云港、宿遷為最后三名；2010年蘇州、無錫、常州、南通、南京為前五名，連云港、宿遷、淮安為最后三名；2018年蘇州、南京、南通、無錫、常州為前五名，宿遷、連云港、淮安為最后三名。由圖2可知，2000年和2010年江蘇省縣域尺度人口預期壽命呈現明顯的地域分布特征，高預期壽命地區主要集中在蘇州、無錫、南通大部分地區以及南京市區；而低預期壽命地區主要集中在宿遷、淮安、連云港地區的縣城以及鹽城北部的縣城，集中于淮河兩岸；在蘇北地區，徐州、連云港、淮安、鹽城市區的預期壽命顯著高于周邊縣區，表明市區較發達的經濟和醫療資源的集聚有助于提高人口預期壽命。

圖1 各市2000年、2010年、2018年人口預期壽命/歲（審圖號：GS(2019)3333）

圖2 各縣2000年、2010年人口預期壽命/歲（審圖號：GS(2019)3333）

2.2 老齡死亡率法

根據人口年齡別死亡率的自然規律，65～84歲是死亡人數最多的年齡組。65～84歲死亡率較低的地市將有更多90歲以上的老人，因此該年齡段的死亡率與地區長壽水平高度相關。全國人口普查數據中未公布每個年齡段各地市的死亡率，本文設計了一個近似估計的方法；老年人口很少遷移，老年人口的死亡率可通過比較2000年60～64歲和2010年70～74歲、2000年65～69歲和2010年75～79歲、2000年70～74歲和2010年80～84歲、2000年75歲以上和2010年85歲以上人口數量來近似計算。

根據第五、六次人口普查數據，本文計算得到各市2000-2010年65～69歲、70～74歲、75～79歲、80歲以上等年齡組人口死亡率。其計算公式為；

式中，P為人口，M為死亡率。

各縣年齡別死亡率如圖3所示，可以看出，各年齡組老齡死亡率的分布格局十分接近，低死亡率地區集中分布在南京市區以及蘇州、南通、無錫、常州等地區；高死亡率地區集中分布在洪澤湖周邊和淮河兩岸，主要為宿遷、淮安、鹽城北部的縣城。老齡死亡率的空間分布格局與預期壽命一致，表明江蘇東南部長壽水平明顯高于淮河兩岸。

圖3 縣級尺度年齡別死亡率統計（審圖號：GS(2019)3333）

2.3 長壽人口比例法

長壽人口比例法也是一種常用的衡量地區長壽水平的方法，主要分為百歲人口占總人口比例，百歲人口占老齡人口比例，80、85、90歲以上人口占總人口比例或老齡人口比例等亞型。由于長壽人口占總人口比例會受人口遷移的干擾，因此較多采用長壽人口占老齡人口比例。本文根據第五、六次人口普查數據，以85歲以上人口占總人口比例（85+/0+指數）、85歲以上人口占老齡人口（65歲以上）比例（85+/65+指數）為長壽指標，分析了江蘇省各縣的人口長壽水平，如圖4所示，可以看出，長壽人口比例法的空間分布與預期壽命法、老齡死亡率法存在差別，主要表現為預期壽命最高的蘇州市、無錫市長壽人口比例并不高，且13個地級市的市區長壽人口比例也不高。

圖4 江蘇省各縣85歲以上人口占總人口和老齡人口的比例（審圖號：GS(2019)3333）

2.4 改進的長壽人口比例法分析

分析上述現象發現，江蘇省存在不同指標間的相互抵觸問題，就長壽人口比例法而言，90+/0+、85+/0+受人口遷移和出生率的影響非常嚴重，為不少研究所詬病。為了還原去除人口遷移和出生影響的各縣85+/0+水平，本文基于1990年、2000年、2010年人口普查數據，利用每個縣的出生率、死亡率、遷入遷出人口數計算得到1990年以來每個縣的出生人口數和遷移人口。去除人口出生和遷移影響的85歲人口比例如圖5所示。去除人口出生和遷移影響的85+/0+指數（LBM）可表示為；

圖5 去除1990年以來遷移和出生人口影響的85歲人口比例（審圖號：GS(2019)3333）

式中，P為人口數量；b為出生率；m為死亡率。

3 研究結果比較與分析

對比圖4、5發現，去除1990年以來出生和遷移人口的影響后，蘇州、無錫、常州等地區的長壽水平大幅提高，而淮河以北地區的長壽水平下降，這是由于我國城鄉間、地區間存在較大的生活差距，中青年人到城市和發達地區工作后，直到退休才會返回原籍定居，因此發達地區85+/65+、90+/65+等指標的分母中包含了大量移居過來的人口，而欠發達地區85+/65+、90+/65+等指標的分母中缺少了大量遷出的人口，受到人口遷移的嚴重干擾，這與相關研究得出的表面上鄉村長壽人口比例高，實際城市人口更長壽的結論一致[7]。

對比圖2、3、5可知，去除1990年以來遷移和出生人口的影響后，長壽人口比例法表達的區域長壽水平與預期壽命法、老齡死亡率法十分接近，各市市區85歲以上人口比例大幅增加。3種方法共同表明，南通、蘇州、無錫是江蘇省長壽水平較高的地區。

本文通過數據分析發現，江蘇省長壽水平呈聚焦特征；利用ArcGIS等冷熱點分析研究高值和低值的聚類分布情況，從而得到預期壽命法、老齡死亡率法和改進的長壽人口比例法的冷熱點分布，如圖6～8所示，可以看出，3種長壽度量方法的空間格局高度一致，均表現為蘇州、南通、無錫長壽水平較高，而淮安、鹽城北部、宿遷長壽水平較低。

圖6 預期壽命法的冷熱點分析（審圖號：GS(2019)3333）

為進一步研究江蘇省南北部人口長壽水平差異的影響因素，本文建立了江蘇省各區縣的人均GDP與預期壽命、長壽人口比例之間的函數關系，如圖9所示，可以看出，人均收入對壽命存在較高的正向作用。

圖7 老齡死亡率法的冷熱點分析（審圖號：GS(2019)3333）

圖8 改進的長壽人口比例法的冷熱點分析（審圖號：GS(2019)3333）

圖9 2010年江蘇省縣域人均收入與長壽水平的相關關系

4 結 語

本文采用多種統計方法分析了江蘇各縣的長壽水平，并借助GIS分析了江蘇省各縣長壽水平的空間分布規律。研究結果表明，江蘇省南北部存在明顯的長壽差異，且與經濟發達程度正相關。該結論可為區域人口長壽的空間分布、聚集性和成因研究提供參考。