城市群視角下中國(guó)人口老齡化的時(shí)空演變

劉玉萍 王瑞曦

DOI：10.16246/j.issn.1673-5072.2024.04.011

收稿日期：2023-07-11? 基金項(xiàng)目：四川省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地四川省老齡事業(yè)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究中心重點(diǎn)項(xiàng)目（XJLL2019001）

作者簡(jiǎn)介：劉玉萍（1982—），女，博士，副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、人口經(jīng)濟(jì)學(xué)研究。

通信作者：劉玉萍，E-mail：emniang114@163.com

引文格式：劉玉萍，王瑞曦.城市群視角下中國(guó)人口老齡化的時(shí)空演變：基于人口普查與抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)的分析［J］.西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，45（4）：420-429.［LIU Y P，WANG R X.Spatio-temporal evolution of population aging in China from the perspective of urban agglomeration：an analysis based on census and sample survey data［J］.Journal of China West Normal University （Natural Sciences），2024，45（4）：420-429.］

摘? 要：基于全國(guó)人口普查和抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，以12個(gè)主要城市群作為研究區(qū)域，并以地級(jí)及以上城市作為空間單元，采用時(shí)序比較、核密度估計(jì)、馬爾科夫鏈分析以及地理探測(cè)器模型，對(duì)2000—2020年我國(guó)城市群人口老齡化的時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析，研究結(jié)果表明：（1）我國(guó)城市群的人口老齡化整體呈現(xiàn)出加速深化趨勢(shì)，但不同城市群在加深速度上存在著顯著的差異；（2）隨著時(shí)間的推移，城市群所轄城市人口老齡化的離散程度有明顯擴(kuò)大的趨勢(shì)，考察期內(nèi)不同城市群所轄城市人口老齡化的空間分布及其演進(jìn)區(qū)別明顯，城市的相對(duì)老齡化水平在保持較強(qiáng)慣性的同時(shí)，也體現(xiàn)出一定的動(dòng)態(tài)變化性；（3）2010年，城市群人口老齡化主要受老年人口慣性的影響，而2020年，除老年人口慣性外，人口自然增長(zhǎng)率和人口遷移也是引致城市群人口老齡化空間分異的重要因素。結(jié)果總體表明，近二十年來(lái)我國(guó)不同城市群的人口老齡化展現(xiàn)出明顯的時(shí)空差異與動(dòng)態(tài)演變特征，因此各城市群應(yīng)有針對(duì)性地制定差異化的人口老齡化政策，以更有效地應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的老齡化挑戰(zhàn)。

關(guān)鍵詞：城市群；人口老齡化；時(shí)空演變；影響因素；人口普查

中圖分類(lèi)號(hào)：C92-05；K901.3??? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A??? 文章編號(hào)：1673-5072（2024）04-0420-10

我國(guó)是世界歷史上人口規(guī)模最大的國(guó)家，人口問(wèn)題一直是我國(guó)面臨的全局性、長(zhǎng)期性、戰(zhàn)略性問(wèn)題。改革開(kāi)放以來(lái)，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和計(jì)劃生育政策的共同推動(dòng)下，我國(guó)實(shí)現(xiàn)了人口再生產(chǎn)類(lèi)型從“高出生、高死亡、高增長(zhǎng)”向“低出生、低死亡、低增長(zhǎng)”的轉(zhuǎn)變，“少子化”逐漸成為我國(guó)人口發(fā)展的常態(tài)，人口老齡化形勢(shì)也因之日趨嚴(yán)峻［1］。全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示，2000年我國(guó)65歲及以上的老年人口占總?cè)丝诘?0.46%，而到2020年，這一比例已經(jīng)上升到18.70%，在大約一代人的時(shí)間里，老齡化率的增長(zhǎng)超過(guò)了80.00%。快速加劇的人口老齡化不僅會(huì)帶來(lái)醫(yī)療資源配置［2］和養(yǎng)老服務(wù)供給［3］等方面的挑戰(zhàn)，還將對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生復(fù)雜且深遠(yuǎn)的影響［4］。因此，人口老齡化相關(guān)問(wèn)題近年來(lái)受到了社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，在黨的二十大提出的“實(shí)施積極應(yīng)對(duì)人口老齡化國(guó)家戰(zhàn)略”的指引下，各地紛紛針對(duì)自身的老齡化特征提出了應(yīng)對(duì)之策。

早在上世紀(jì)90年代初，國(guó)內(nèi)學(xué)者即開(kāi)始在不同時(shí)空范圍［5-6］和空間尺度［7-8］下，對(duì)我國(guó)人口老齡化的時(shí)空演變與影響因素展開(kāi)了分析，提供了有關(guān)我國(guó)人口老齡化時(shí)空演變特征的有益參考。但當(dāng)前研究仍存在一些不足之處：首先，盡管相關(guān)研究已經(jīng)涵蓋了不同的地理范圍和空間尺度，但很少有研究者從城市群的角度進(jìn)行分析；其次，自2010年之后，中國(guó)的生育政策發(fā)生了密集的“寬松”調(diào)整，同時(shí)也實(shí)施了健康中國(guó)戰(zhàn)略，這些均可能導(dǎo)致我國(guó)人口老齡化的時(shí)空演變出現(xiàn)新的特征和變化。

“十四五”規(guī)劃中明確提出，將城市群視為“增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)和人口承載能力，帶動(dòng)全國(guó)經(jīng)濟(jì)效率整體提升”的重要載體，這預(yù)示著城市群作為承載發(fā)展要素的主要空間，未來(lái)不僅是人口集聚的中心，也將成為老齡人口的養(yǎng)老中心。為此，本研究基于2000年以來(lái)的人口普查和抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，在城市群視角下深入探究我國(guó)城市層面人口老齡化的時(shí)空演變，并對(duì)比分析2010年前后人口老齡化驅(qū)動(dòng)因素的變化，從而更全面地理解2010年后我國(guó)人口老齡化空間分布的新特征，以期為不同城市的政策制定者提供更具有針對(duì)性的人口老齡化應(yīng)對(duì)策略，以優(yōu)化養(yǎng)老資源的配置。

1? 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1? 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究主要從城市群視角審視我國(guó)人口老齡化的時(shí)空演變格局。為此，依據(jù)覆蓋性、代表性、前沿性等原則，選取《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中前十二大城市群作為研究對(duì)象，并基于城市空間尺度進(jìn)行分析。研究所涉及的城市群及其所轄城市與核心城市如表1所示，共涵蓋了175個(gè)地級(jí)及以上城市。

本研究采用的人口老齡化數(shù)據(jù)（60歲及以上老年人口占總?cè)丝诘谋戎兀┦怯?000、2010、2020年3次人口普查數(shù)據(jù)以及2005年和2015年2次人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計(jì)算而得。

1.2? 研究方法

1.2.1? 核密度估計(jì)

核密度估計(jì)采用平滑的峰值函數(shù)擬合樣本數(shù)據(jù)，利用連續(xù)的密度曲線描述隨機(jī)變量的分布形態(tài)［9］，觀察核密度曲線可得到變量的分布位置、分布態(tài)勢(shì)、分布延展性、極化趨勢(shì)等信息［10］。核密度估計(jì)方法假定隨機(jī)變量x的密度函數(shù)為f（x）=1Nh∑ni=1K（xi-xh），式中：xi為城市i的人口老齡化水平，x為人口老齡化水平的均值，N為樣本城市數(shù)，h為帶寬，K（·）為核函數(shù)。

1.2.2? 馬爾科夫鏈分析

馬爾科夫鏈?zhǔn)且环N時(shí)間和狀態(tài)都離散的馬爾科夫過(guò)程，它通過(guò)把數(shù)據(jù)離散化為多種類(lèi)型，并計(jì)算相應(yīng)類(lèi)型的概率分布及其隨時(shí)間的變化，以近似模擬狀態(tài)變化的整個(gè)過(guò)程［11］。假定人口老齡化的馬爾科夫鏈?zhǔn)且粋€(gè)隨機(jī)過(guò)程{Z（t），t∈T}的狀態(tài)空間，t時(shí)刻的人口老齡化水平處于k狀態(tài)，t+1時(shí)刻處于l狀態(tài)，則t到t+1時(shí)刻的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可定義為Pkl=P（Zt+1=kZt=l），式中：對(duì)于特定的在給定狀態(tài)k下的樣本城市，其在t時(shí)刻轉(zhuǎn)移到狀態(tài)l的概率的極大似然估計(jì)值可通過(guò)pklt=Nklt/Nkt進(jìn)行計(jì)算。

馬爾科夫鏈分析方法能夠詳盡展現(xiàn)各城市人口老齡化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移方向和轉(zhuǎn)移概率，更詳實(shí)地識(shí)別、比較和揭示我國(guó)城市群內(nèi)部人口老齡化的動(dòng)態(tài)變化情況。沿用馬爾科夫鏈分析框架［12］，首先，將樣本城市按其人口老齡化程度劃分為完備、有限和不交叉的區(qū)間，每個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)于不同程度的人口老齡化水平，其次，運(yùn)用馬爾科夫鏈分析方法計(jì)算出考察期內(nèi)樣本城市整體和不同城市群人口老齡化的馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣，并通過(guò)分析其結(jié)構(gòu)特征，揭示城市人口老齡化水平的內(nèi)部動(dòng)態(tài)變化信息。借鑒趙磊和方成［13］的方法，依據(jù)人口老齡化程度從低到高排序?qū)颖境鞘袆澐譃?種類(lèi)型：人口老齡化程度排序位于（0，25%］的為低人口老齡化水平城市；位于（25%，50%］的為中低人口老齡化水平城市；位于（50%，75%］的為中高人口老齡化水平城市；高于75%為高人口老齡化水平城市。

1.2.3? 地理探測(cè)器模型

地理探測(cè)器是探測(cè)某一事物的空間分異性并揭示其驅(qū)動(dòng)因素的一種統(tǒng)計(jì)學(xué)方法［14］，其核心思想是，如果影響某一事物變化的因素具有空間分異性，且這些影響因素的空間分布與該事物的空間分布存在顯著的一致性或相似性，則說(shuō)明這些因素對(duì)該事物的空間分異產(chǎn)生重要影響［15-16］。

本研究不僅借助于地理探測(cè)器中的因子探測(cè)識(shí)別我國(guó)城市群人口老齡化空間分異的單個(gè)驅(qū)動(dòng)因素，還通過(guò)檢驗(yàn)2個(gè)因素空間分布的一致性，來(lái)探測(cè)因素之間的交互作用，從而揭示其對(duì)城市群人口老齡化空間分異的共同作用［17］。

2? 我國(guó)城市群人口老齡化的變化趨勢(shì)

基于城市層面的人口老齡化數(shù)據(jù)，分別計(jì)算全國(guó)、城市群總體以及不同城市群各考察年份的人口老齡化均值，結(jié)果分別如圖1和表2所示。

如圖1所示：考察期內(nèi)全國(guó)及城市群總體的人口老齡化均值均處于增長(zhǎng)趨勢(shì)，但不同時(shí)期增速不同。具體而言，2005—2010年增速略有放緩，2010—2020年的增速明顯加快，這不僅反映了過(guò)去二十年我國(guó)整體人口老齡化趨勢(shì)的加速和加深，而且表明在2010年之后，老齡化現(xiàn)象變得尤為明顯。值得注意的是，與全國(guó)相比，城市群總體在不同考察年份的人口老齡化均值更高，這意味著城市群具有相對(duì)更高的老齡化水平，集聚了相對(duì)較多的老齡人口，因此也將面臨更大的人口老齡化挑戰(zhàn)。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，可以清晰地看出在不同考察時(shí)期，各個(gè)城市群的人口老齡化均值存在顯著差異，表明在城市群層面，我國(guó)人口老齡化的空間分布展現(xiàn)出明顯的非均衡性。2000—2020年，大部分城市群的人口老齡化狀況逐漸加劇，不過(guò)各城市群的老齡化加深速度存在顯著差異。其中，東北地區(qū)的哈長(zhǎng)和遼中南城市群人口老齡化的加深速度相對(duì)較快，體現(xiàn)出東北地區(qū)愈發(fā)嚴(yán)峻的人口老齡化形勢(shì)；沿海的珠三角、長(zhǎng)三角、海峽西岸、北部灣等城市群人口老齡化的加深速度則相對(duì)較慢，與內(nèi)陸地區(qū)相比，沿海城市群顯現(xiàn)出越來(lái)越明顯的人口優(yōu)勢(shì)；除東北地區(qū)外，其他內(nèi)陸地區(qū)城市群基本上保持了與全國(guó)整體一致的人口老齡化加速加深趨勢(shì)。

從各城市群中核心城市人口老齡化的相對(duì)程度看，2000年時(shí)，除北京、天津、上海和青島的人口老齡化水平明顯高于對(duì)應(yīng)城市群的平均水平，深圳和廈門(mén)人口老齡化水平明顯低于對(duì)應(yīng)城市群的平均水平外，其他核心城市的人口老齡化水平均在所在城市群的均值附近（多數(shù)為平均水平之上）波動(dòng)，2005—2015年在城市群均值附近的波動(dòng)開(kāi)始偏向平均水平之下，而到了2020年，僅剩天津、上海、廣州三大核心城市人口老齡化水平高于其所在城市群的均值。表明過(guò)去20年，大城市對(duì)人口的“虹吸”作用越來(lái)越強(qiáng)，城市群中的年輕人有向著核心城市聚集的趨勢(shì)。

3? 我國(guó)城市群人口老齡化的空間分布及其演進(jìn)

城市群整體人口老齡化分布的核密度顯示（圖2），在不同考察年份，城市群整體的人口老齡化水平均呈現(xiàn)出明顯的單峰正態(tài)分布特征，表明整體人口老齡化的“集中性”，即城市群所轄的大部分城市的人口老齡化水平均位于均值附近，“極高”或“極低”的城市相對(duì)較少。從曲線位置的變化看，2000—2020年，人口老

齡化的核密度曲線逐漸右移，表明隨著時(shí)間的推移，城市群所轄城市的人口老齡化程度整體持續(xù)加深。從曲線形態(tài)的變化看，隨著時(shí)間的推移，核密度曲線波峰的高度逐漸降低，寬度不斷加大，表明城市群所轄城市人口老齡化的整體離散程度呈擴(kuò)大趨勢(shì)。從曲線的延展性可知，不同考察年份分布曲線均存在明顯的左拖尾現(xiàn)象，且隨時(shí)間的推移左右拖尾均有所拉長(zhǎng)，整體分布的延展性有明顯拓寬的趨勢(shì)，意味著在考察初期，僅有少數(shù)城市具有明顯更低的人口老齡化水平，而在考察后期，人口老齡化水平明顯更低或更高的城市有所增多，且這些老齡化水平“異常”的城市與老齡化水平“主流”的城市，其老齡化程度的差距在考察期內(nèi)有拉大趨勢(shì)。

不同城市群人口老齡化分布的核密度顯示（圖3），2000—2020年我國(guó)城市群人口老齡化的分布動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)出如下特征：（1）隨著時(shí)間的推移，幾乎所有城市群人口老齡化的分布曲線均表現(xiàn)出明顯的右移趨勢(shì)，表明各城市群的人口老齡化程度均呈加深態(tài)勢(shì)。其中，哈長(zhǎng)城市群和遼中南城市群核密度曲線的右移最為明顯，說(shuō)明在考察期內(nèi)這兩大東北城市群人口老齡化的加深程度相對(duì)較大，而珠三角城市群和北部灣城市群核密度曲線的右移相對(duì)不明顯，人口老齡化的加深程度相對(duì)較小。（2）2000年，不同城市群人口老齡化的核密度圖均具有至少1個(gè)“窄而高”的波峰，表明此時(shí)大部分城市群內(nèi)的城市皆具有相似的、在均值附近波動(dòng)的人口老齡化水平，但到2020年，核密度圖中波峰的高度均明顯降低，寬度則明顯加大，甚至一些城市群（如珠三角城市群、山東半島城市群）開(kāi)始出現(xiàn)明顯的多峰分布，表明此時(shí)城市群內(nèi)人口老齡化的離散程度已明顯加強(qiáng)。（3）隨著時(shí)間的推移，不同城市群分布曲線延展性的變化存在較大差異，成渝、中原、北部灣、哈長(zhǎng)等

城市群分布曲線的左拖尾越來(lái)越明顯，意味著在這些城市群內(nèi)逐漸出現(xiàn)少數(shù)相對(duì)老齡化水平明顯更低的城市，而長(zhǎng)三角、山東半島、長(zhǎng)江中游等城市群分布曲線的右拖尾越來(lái)越明顯，城市群內(nèi)開(kāi)始出現(xiàn)一些相對(duì)老齡化水平明顯更高的城市，珠三角、海峽西岸等城市群的分布曲線則表現(xiàn)出越來(lái)越明顯的雙向拖尾，這些城市群內(nèi)出現(xiàn)的少數(shù)“離散”城市，具有相對(duì)于其他大部分城市明顯更低或更高的人口老齡化水平。

4? 我國(guó)城市群人口老齡化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移

全體城市和不同城市群人口老齡化的馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣顯示（表3），2000—2020年，不同老齡化水平類(lèi)型城市所對(duì)應(yīng)的對(duì)角線上的轉(zhuǎn)移概率均高于非對(duì)角線上的轉(zhuǎn)移概率，尤其是低老齡化水平城市和高老齡化水平城市，對(duì)角線上的轉(zhuǎn)移概率分別達(dá)0.558 1和0.476 2，說(shuō)明考察期內(nèi)，我國(guó)主要城市群所轄城市的人口老齡化具有明顯的慣性，近半數(shù)高老齡化水平和低老齡化水平城市歷經(jīng)20年仍處于同樣的老齡化水平類(lèi)型。即便如此，除低老齡化水平城市外，其他類(lèi)型城市對(duì)角線上的轉(zhuǎn)移概率均低于0.5，意味著大部分城市的相對(duì)老齡化水平在考察期內(nèi)發(fā)生了狀態(tài)轉(zhuǎn)移，同樣體現(xiàn)了相對(duì)老齡化水平的動(dòng)態(tài)變化性。

分城市群看，不同城市群的人口老齡化表現(xiàn)出明顯不同的狀態(tài)轉(zhuǎn)移特征。具體而言，京津冀城市群大部分高老齡化水平城市的相對(duì)老齡化水平在考察期內(nèi)有所降低，其他類(lèi)型城市則保持了較強(qiáng)的慣性；長(zhǎng)三角城市群不同老齡化水平類(lèi)型城市多向中等（中低、中高）老齡化水平類(lèi)型轉(zhuǎn)移；珠三角城市群不同老齡化水平類(lèi)型城市向低老齡化水平類(lèi)型轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)明顯；雖然隨著時(shí)間的推移，成渝城市群中大部分城市仍處于中高和高老齡化水平類(lèi)型，但考察期內(nèi)高老齡化水平類(lèi)型城市的占比有明顯的增加；長(zhǎng)江中游城市群低和中低老齡化水平類(lèi)型城市的相對(duì)老齡化水平保持了較高的慣性，高和中高老齡化水平類(lèi)型城市的相對(duì)老齡化水平則有所降低；山東半島城市群所轄城市由主要為中高和高兩種老齡化水平類(lèi)型擴(kuò)展為中低、中高和高三種老齡化水平類(lèi)型；海峽西岸城市群不同類(lèi)型城市均有明顯的向更低老齡化水平類(lèi)型轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)；中原城市群在保持相對(duì)老齡化水平較高慣性的同時(shí)，低老齡化水平類(lèi)型城市占比有所增加；關(guān)中平原城市群低老齡化水平類(lèi)型城市的相對(duì)老齡化水平在考察期內(nèi)有明顯提升；無(wú)論2000年處于何種老齡化水平類(lèi)型，2020年北部灣城市群所轄城市均轉(zhuǎn)化為低老齡化水平類(lèi)型；與北部灣城市群相反，無(wú)論2000年處于何種老齡化水平類(lèi)型，2020年哈長(zhǎng)、遼中南城市群所轄城市均轉(zhuǎn)化為中高、高老齡化水平類(lèi)型。從上述不同城市群人口老齡化水平類(lèi)型的轉(zhuǎn)化中大體可以看出，考察期內(nèi)，沿海或東部發(fā)達(dá)地區(qū)城市群所轄城市的相對(duì)老齡化水平呈穩(wěn)中有降的變化，中、西部?jī)?nèi)陸地區(qū)城市群所轄城市的相對(duì)老齡化水平表現(xiàn)出穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，東北地區(qū)城市群所轄城市的相對(duì)老齡化水平則提升明顯，至2020年時(shí)均轉(zhuǎn)化為相對(duì)較高的人口老齡化水平類(lèi)型。

5? 我國(guó)城市群人口老齡化的驅(qū)動(dòng)因素

現(xiàn)有研究已證實(shí)，人口老齡化受諸多因素的共同影響，與人口基礎(chǔ)、經(jīng)濟(jì)條件和社會(huì)保障環(huán)境等密切相關(guān)。由此，參照相關(guān)研究［18-19］，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)三方面來(lái)選取我國(guó)城市群人口老齡化的驅(qū)動(dòng)因素。（1）人口因素：選取人口慣性、自然增長(zhǎng)率和人口遷移3個(gè)要素，其中老年人口慣性（aging_base）以上一次人口普查時(shí)的老齡化率表示；人口自然增長(zhǎng)率（pgr）根據(jù)人口普查數(shù)據(jù)直接獲取；人口遷移（dpop）為與上一次人口普查相比的人口凈流入。（2）經(jīng)濟(jì)因素：選取城市等級(jí)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平2個(gè)要素，其中城市等級(jí)（rank）參照《第一財(cái)經(jīng)》雜志《2021城市商業(yè)魅力排行榜》的劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（pgdp）以對(duì)應(yīng)年份的人均實(shí)際GDP表示。（3）社會(huì)因素：選取人文環(huán)境和醫(yī)療保障2個(gè)要素，其中人文環(huán)境（pstu）以對(duì)應(yīng)年份所在城市每萬(wàn)人高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)表示；醫(yī)療保障（phospital）以對(duì)應(yīng)年份所在城市每萬(wàn)人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)表示。

地理探測(cè)器模型要求自變量為類(lèi)型變量，如果自變量為連續(xù)型變量，需要進(jìn)行離散化處理。為此，本研究對(duì)除城市等級(jí)（rank）變量外的其他變量進(jìn)行分級(jí)處理，采用“自然斷點(diǎn)分級(jí)法”將連續(xù)變量分為4～6級(jí)的分類(lèi)變量后輸入地理探測(cè)器模型，進(jìn)行因子探測(cè)和交互作用探測(cè)分析。

因子探測(cè)主要識(shí)別不同影響因素對(duì)人口老齡化解釋程度的大小，用q值表示。人口老齡化驅(qū)動(dòng)因子探測(cè)結(jié)果（表4）顯示，2010年和2020年我國(guó)城市群人口老齡化的空間分異受不同的因子所驅(qū)動(dòng)，2010年人口

老齡化的驅(qū)動(dòng)因子由強(qiáng)到弱依次為：aging_base> pgr>dpop>rank，2020年人口老齡化的驅(qū)動(dòng)因子由強(qiáng)到弱依次為：aging_base> pgr> dpop> rank>phospital>pgdp>pstu。參照阮文奇等［20］的標(biāo)準(zhǔn)，將q值大于0.4視為影響作用相對(duì)較強(qiáng)的重要因素，2010年和2020年，我國(guó)城市群人口老齡化的空間分異均受到老年人口慣性的較大影響，前期的人口老齡化水平不僅與當(dāng)?shù)氐娜丝诮Y(jié)構(gòu)直接相關(guān)，也與地方的養(yǎng)老服務(wù)和適老環(huán)境密切關(guān)聯(lián)，這些均將對(duì)當(dāng)前的人口老齡化水平產(chǎn)生正向影響。與2010年相比，人口自然增長(zhǎng)率和人口遷移對(duì)2020年我國(guó)主要城市群的人口老齡化產(chǎn)生了明顯更大的影響。

伴隨著基本公共服務(wù)均等化的推進(jìn)和健康中國(guó)戰(zhàn)略的實(shí)施，我國(guó)不同地區(qū)死亡率的差異持續(xù)縮小，因此人口自然增長(zhǎng)率的差異主要來(lái)源于生育率。2010年之前，在計(jì)劃生育政策的約束下，各地的生育率差異不大，人口自然增長(zhǎng)率對(duì)老齡化水平的影響相對(duì)較小。自2013年始，我國(guó)的生育政策進(jìn)行了寬松化調(diào)整，同時(shí)由于生育的環(huán)境和文化不同，各地生育率的差異開(kāi)始拉大，較高的生育率將導(dǎo)致相對(duì)較低的人口老齡化水平。與此同時(shí)，為吸引人口流入，2010年之后我國(guó)各地競(jìng)相放寬了人口遷移和落戶限制，流動(dòng)人口的規(guī)模逐年增加，年輕人是流動(dòng)的主力軍［21］，這就使得人口遷移對(duì)老齡化率的影響也明顯增大。

2010年和2020年人口老齡化驅(qū)動(dòng)因子交互作用的探測(cè)結(jié)果表明（表5），所有驅(qū)動(dòng)因子均存在交互作用，多個(gè)因子的共同作用將增強(qiáng)城市群人口老齡化的空間分異。老年人口慣性（aging_base）和城市等級(jí)（rank）的交互對(duì)城市群人口老齡化的空間分異具有最強(qiáng)的解釋力，這意味前期老齡化程度較高且等級(jí)較低的小城市，將不得不面臨更大的人口老齡化挑戰(zhàn)。

6? 結(jié)? 論

基于2000—2020年3次全國(guó)人口普查和2次全國(guó)人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，以12個(gè)主要城市群作為研究對(duì)象，以地級(jí)及以上城市作為空間單元，對(duì)2000年以來(lái)我國(guó)城市群人口老齡化的時(shí)空演變及驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了考察。研究結(jié)論如下。

1）從人口老齡化的變化趨勢(shì)來(lái)看，2000—2020年全國(guó)和各城市群的平均人口老齡化程度呈現(xiàn)出明顯的加速加深的變化趨勢(shì)，但在人口老齡化加深速度上，各城市群間存在著顯著差異。東北地區(qū)城市群的人口老齡化的加深速度相對(duì)較快，而沿海城市群相對(duì)較慢，其他內(nèi)陸地區(qū)城市群則基本上保持了與全國(guó)整體一致的變化速度。

2）從人口老齡化的空間分布及其變化看，雖然在不同考察年份，城市群所轄城市的人口老齡化均展現(xiàn)出正態(tài)分布的特征，即大部分城市的人口老齡化皆在均值附近聚集，但隨著時(shí)間的推移，離散程度有明顯擴(kuò)大的趨勢(shì)，老齡化水平“異常”的城市逐漸增多，且不同城市群所轄城市人口老齡化的空間分布及其變化存在較大差異。

3）從人口老齡化的狀態(tài)轉(zhuǎn)移看，整體而言，2000—2020年，城市群所轄城市的相對(duì)人口老齡化在保持慣性的同時(shí)，也體現(xiàn)了一定的動(dòng)態(tài)變化性。具體而言，沿海或東部發(fā)達(dá)地區(qū)城市群所轄城市的相對(duì)老齡化水平呈穩(wěn)中有降的變化，中、西部?jī)?nèi)陸地區(qū)城市群所轄城市的相對(duì)老齡化水平表現(xiàn)出穩(wěn)中有升的趨勢(shì)，東北地區(qū)城市群所轄城市至2020年則均轉(zhuǎn)化為相對(duì)較高的人口老齡化水平類(lèi)型。

4）從人口老齡化的驅(qū)動(dòng)因素看，2010年，城市群所轄城市整體人口老齡化主要受老年人口慣性的驅(qū)動(dòng)，到2020年，除老年人口慣性外，人口自然增長(zhǎng)率和人口遷移，也是驅(qū)動(dòng)城市群人口老齡化空間分異的重要因素。所有驅(qū)動(dòng)因子對(duì)人口老齡化的空間分異均存在交互作用，且無(wú)論是2010年還是2020年，老年人口慣性和城市等級(jí)的交互對(duì)城市群人口老齡化的空間分異均具有最強(qiáng)的解釋力。

綜上，本研究不僅證實(shí)了過(guò)去二十年我國(guó)城市群人口老齡化加速加深的態(tài)勢(shì)，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，不同城市群人口老齡化的加深速度、群內(nèi)分布和群際差異均處于持續(xù)變化之中，且在2010年前后，主要城市群人口老齡化的影響因素也存在較大差異。在當(dāng)前我國(guó)人口老齡化仍在持續(xù)加深、人口形勢(shì)日益嚴(yán)峻的背景下，本研究提出3個(gè)方面的建議：一是針對(duì)老齡化不斷加深的趨勢(shì)，應(yīng)采取有效措施延緩老齡化進(jìn)程，推進(jìn)人口長(zhǎng)期均衡發(fā)展；二是鑒于老齡化程度已然很深的現(xiàn)實(shí)，應(yīng)積極改善社會(huì)的老年服務(wù)環(huán)境，充分挖掘老年資源潛力；三是對(duì)于城市群老齡化的差異性，不同城市群應(yīng)根據(jù)自身的老齡化狀況，因地制宜地制定應(yīng)對(duì)措施。

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Spatio-temporal Evolution of Population Agingin China from the Perspective of Urban Agglomeration：

An Analysis Based on Census and Sample Survey Data

LIU Yu-pinga，WANG rui-xib

（a.Institute of Public Policy，b.School of Politics and Administration，China West Normal University，Nanchong Sichuan 637009，China）

Abstract：Taking 12 major urban agglomerations as the study area and cities at the prefecture level and above as the spatial units，and utilizing the national population census and sampling survey data as the basis，the spatio-temporal evolution and driving factors of population aging in Chinas urban agglomerations from 2000 to 2020 are analyzed by the methods of time series comparison，Kernel density estimation，Markov chain analysis，and geographical detector model.The results are as follows：（1） Population aging within Chinas urban agglomerations has presented an overall trend of accelerating and deepening，but there are significant differences in the deepening speed of different urban agglomerations.（2） With the passage of time，the dispersion degree of population aging in cities under the jurisdiction of urban agglomerations has shown a trend of obvious expansion；during the survey period，the spatial distribution and evolution of population aging in cities under the jurisdiction of different urban agglomerations have differed apparently；while maintaining a strong inertia，the relative aging level of cities has also reflected a certain dynamic variability.（3） In 2010，the population aging of urban agglomerations was mainly affected by the inertia of the elderly population，while in 2020，in addition to this factor，the natural population growth rate and population migration are also important factors that lead to the spatial differentiation of population aging in urban agglomerations.The overall results indicate that the population aging of different urban agglomerations in China has shown significant spatio-temporal differences and dynamic evolution characteristics in the past two decades.Therefore，each urban agglomeration should formulate targeted and differentiated population aging policies to respond more effectively to the increasingly severe challenge of aging.

Keywords：urban agglomerations；population aging；spatio-temporal evolution；influencing factors；population census