趙 媛,吳 連 霞,杜 志 鵬

(1.南京師范大學(xué)金陵女子學(xué)院，江蘇 南京 210097；2.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

?

江蘇省人口老齡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究

趙 媛1,2,吳 連 霞2*,杜 志 鵬2

(1.南京師范大學(xué)金陵女子學(xué)院，江蘇 南京 210097；2.南京師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210023)

從全省及市域?qū)用?，通過(guò)老齡化系數(shù)與人均GDP間的Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)以及數(shù)學(xué)四象限圖，分析2000-2012年江蘇省人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)性及差異性。結(jié)果表明：全省老齡化系數(shù)與人均GDP相關(guān)性明顯(相關(guān)性系數(shù)為0.923)，但各市差異較大，可分為高度相關(guān)型、較高相關(guān)型、中度相關(guān)型和不相關(guān)型4種類(lèi)型；各市人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)性也可劃分為“高—高型”、“高—中型”、“中—高型”和“低—低型”4種類(lèi)型。其中：高度相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“高-高型”和“高-中型”，表明這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)是影響老齡化發(fā)展的主要因素；較高相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“中-高型”和“低-低型”，表明老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定關(guān)系，但生育觀念、人口遷移等因素也有重要影響；較低相關(guān)型和不相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“低-低型”，表明在經(jīng)濟(jì)水平較低階段與老齡化相關(guān)性較小，生育觀念、人口遷移等是影響老齡化的主要因素。

人口老齡化;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;相關(guān)性;差異性;江蘇

0 引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，世界范圍的人口老齡化現(xiàn)象日益受到國(guó)際社會(huì)的重視。我國(guó)從1999年起正式步入老齡化社會(huì)，預(yù)計(jì)21世紀(jì)40年代后期將形成老齡人口高峰值[1]。江蘇是全國(guó)最早(1986年)進(jìn)入老齡化的省份之一，比全國(guó)提前了13年，而且省內(nèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展差異較大，人口老齡化也存在較大的地區(qū)差異。因此，有必要對(duì)江蘇省人口老齡化發(fā)展差異及其與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行研究，為有針對(duì)性地制定人口老齡化對(duì)策提供參考。

目前學(xué)者對(duì)人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究較多，涉及定性、定量等多種方法。如王森根據(jù)我國(guó)改革開(kāi)放30年的人口與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，采用相關(guān)數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，得出人均消費(fèi)水平、人均GDP和人口老少比三者之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系[2]；劉珍等以安徽省為例，研究其人均GDP和老齡化系數(shù)的相關(guān)性[3]；莫龍定量研究老齡化快速發(fā)展背景下中國(guó)經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)及發(fā)展強(qiáng)度[4]；原新指出老齡化影響著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)，在一定程度上削弱經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力[5]，等等。

人口老齡化是指一定時(shí)期內(nèi)，某一區(qū)域內(nèi)60歲(或65歲)以上老年人口與總?cè)丝诘谋戎爻^(guò)10%(或7%)[6]。參照我國(guó)的平均壽命、退休制度和社會(huì)保障，一般將60歲作為老年人口的年齡劃分標(biāo)準(zhǔn)[7,8]，因此，本文中老年人口也指60歲及以上的人口，老齡化系數(shù)為60歲及以上人口占戶(hù)籍總?cè)丝诘谋戎?。本文分別以老齡化系數(shù)和人均GDP作為測(cè)度人口老齡化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)，從全省及市域?qū)用娣治鋈丝诶淆g化區(qū)域差異及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系。研究數(shù)據(jù)來(lái)自《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》和《江蘇省老年人口信息和老齡事業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》。

1 全省人口老齡化與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性

1.1 人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展演變

21世紀(jì)以來(lái)，江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，GDP從2000年8 553.69億元躍升至2012年的54 058.22億元，年均增幅高達(dá)16.61%；人均GDP也從11 765元躍升至68 347元，年均增長(zhǎng)率達(dá)15.79%。伴隨經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，江蘇省老年人口的數(shù)量也與日俱增，老齡化系數(shù)自2000年的12.62%提高到2012年的18.89%，年均增幅3.42%(圖1)。

資料來(lái)源：《江蘇統(tǒng)計(jì)年鑒》、《江蘇省老年人口信息和老齡事業(yè)發(fā)展?fàn)顩r報(bào)告》，表2同。

圖1 2000-2012年江蘇省人均GDP和老齡化系數(shù)變化

Fig.1 The per capita GDP and aging coefficient changes in Jiangsu Province from 2000 to 2012

根據(jù)全省人均GDP和老齡化系數(shù)變化情況，大致可分為兩個(gè)階段：第一階段(2000-2003年)，全省人口老齡化系數(shù)呈現(xiàn)較快增長(zhǎng)而人均GDP發(fā)展水平相對(duì)緩慢。人口老齡化系數(shù)從12.62%升到15.94%，年均增幅8.1%，人均GDP水平從11 765元升到16 743元，年均增幅為12.48%。主要原因是進(jìn)入新世紀(jì)以來(lái)，江蘇省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展平穩(wěn)，人民生活水平及醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)得到較大提高，人口壽命延長(zhǎng)，老齡人口快速增長(zhǎng)，人口老齡化發(fā)展迅速。第二階段(2003-2010年)，人口老齡化系數(shù)呈現(xiàn)相對(duì)緩慢波動(dòng)增長(zhǎng)，而人均GDP發(fā)展迅速。人口老齡化系數(shù)從15.94%升到18.89%，年均增幅1.90%，人均GDP從16 743元升至68 347元，年均增幅16.92%。依托第一階段經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展打下的良好基礎(chǔ)，此階段江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展步伐更快，但2003-2004年人口老齡化系數(shù)出現(xiàn)明顯“拐點(diǎn)”，這主要是由于當(dāng)年人口出生率和死亡率出現(xiàn)較大變動(dòng)(表1)，可見(jiàn)人口出生率和死亡率也是影響人口老齡化的一個(gè)重要因素。

表1 江蘇省2002-2012年人口出生率與死亡率情況

Table 1 The population birth rate and death rate in Jiangsu Province from 2002 to 2012

年份出生數(shù)(萬(wàn)人)出生率(‰)死亡數(shù)(萬(wàn)人)死亡率(‰)200267．569．1751．56．99200366．839．0451．987．03200470．119．4553．427．20200568．849．2452．47．03200670．319．3653．187．08200771．089．3753．647．07200871．449．3453．867．04200973．649．5553．836．99201076．319．7353．946．88201175．619．5955．036．98201274．679．4455．296．99

1.2 人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性分析

為定量表征人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)性大小，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)2000-2012年江蘇省老齡化系數(shù)和人均GDP進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表2?？梢钥闯觯K省老齡化系數(shù)和人均GDP的相關(guān)性系數(shù)為0.923，且在0.01水平(雙側(cè))顯著相關(guān)，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義?？傮w看，江蘇省老齡化系數(shù)與人均GDP間相關(guān)系數(shù)較大，相關(guān)性較為明顯，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)社會(huì)迅速發(fā)展推動(dòng)了江蘇人口老齡化進(jìn)程。

表2 2000-2012年江蘇省人均GDP和老齡化系數(shù)相關(guān)性

Table 2 Correlation of the per capita GDP and aging coefficient in Jiangsu from 2000 to 2012

相關(guān)性項(xiàng)目老齡化系數(shù)人均GDPPearson相關(guān)性系數(shù)0．923??顯著性(雙側(cè))水平0．000樣本數(shù)量13

注：**表示在0.01水平(雙側(cè))顯著相關(guān)。

2 市域人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性與差異性

2.1 市域人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性分析

圖2、圖3分別為2000年、2012年全省13個(gè)地級(jí)市人均GDP和老齡化系數(shù)折線(xiàn)圖，可見(jiàn)2000-2012年各地級(jí)市人均GDP與老齡化系數(shù)的相關(guān)性日趨增強(qiáng)，但兩者仍存在一定的差異性。

圖2 2000年各地級(jí)市人均GDP和老齡化系數(shù)

Fig.2 Per capita GDP and aging coefficient in 2000

圖3 2012年各地級(jí)市人均GDP和老齡化系數(shù)

Fig.3 Per capita GDP and aging coefficient in 2012

為定量表征不同市域人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)13個(gè)地級(jí)市2000 -2012年人均GDP和老齡化系數(shù)進(jìn)行Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，除宿遷外，各市人均GDP與老齡化系數(shù)相關(guān)性系數(shù)均高于0.755，顯著性(雙側(cè))水平≤0.05相關(guān)，通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。相關(guān)系數(shù)最高的無(wú)錫市為0.987，最低的宿遷市為0.368(表3)。

表3 2000-2012年各地級(jí)市人均GDP與老齡化系數(shù)相關(guān)性

Table 3 Correlation of the per capita GDP and aging coefficient of all the cities from 2000 to 2012

地級(jí)市Pearson相關(guān)性系數(shù)顯著性(雙側(cè))水平南京市0．985??0．000無(wú)錫市0．987??0．000徐州市0．920??0．003常州市0．970??0．000蘇州市0．955??0．001南通市0．950??0．001連云港市0．822?0．023淮安市0．755?0．050鹽城市0．869?0．011揚(yáng)州市0．941??0．002鎮(zhèn)江市0．984??0．000泰州市0．888??0．008宿遷市0．3680．416

注：**、*分別表示在0.01、0.05水平(雙側(cè))顯著相關(guān)。

為進(jìn)一步研究其差異性，對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，13個(gè)地級(jí)市人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性大致分為4類(lèi)(圖4)：1)不相關(guān)型，典型代表是宿遷，person相關(guān)系數(shù)僅0.368，顯著性(雙側(cè))水平為0.416；2)中度相關(guān)型，主要分布于除徐州外的蘇北地區(qū)，person相關(guān)系數(shù)在0.755～0.870之間，顯著性(雙側(cè))水平≤0.05，人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定關(guān)聯(lián)，但可能還有其他因素影響老齡化發(fā)展進(jìn)程；3)較高相關(guān)型，主要分布在蘇中地區(qū)及徐州市，person相關(guān)系數(shù)在0.871～0.950之間，顯著性(雙側(cè))水平≤0.01，老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈較強(qiáng)正相關(guān)；4)高度相關(guān)型，主要分布在蘇南地區(qū)，person相關(guān)系數(shù)在0.951～0.990之間，顯著性(雙側(cè))水平<0.01，人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈強(qiáng)正相關(guān)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是制約老齡化發(fā)展的主要因素。

圖4 各地級(jí)市老齡化系數(shù)與人均GDP相關(guān)性分類(lèi)

Fig.4 The correlation types of population aging coefficient and GDP per capita

2.2 市域人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異性分析

總體看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)江蘇省人口老齡化進(jìn)程起著一定的推動(dòng)作用，但由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人口老齡化進(jìn)程的影響具有延遲性，加之人口遷移和各市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展政策等的影響，形成各市人口老齡化水平與人均GDP的不同相關(guān)特征。以人口老齡化系數(shù)為橫坐標(biāo)，人均GDP為縱坐標(biāo)，分為4個(gè)象限，分割線(xiàn)分別為2012年江蘇省人口老齡化系數(shù)平均值(橫軸上實(shí)線(xiàn)a)和2012年江蘇省人均GDP平均值(縱軸上實(shí)線(xiàn)b)，將2012年13個(gè)地級(jí)市劃分為4種類(lèi)型(圖5)。第Ⅰ象限為“高—高型老齡化地區(qū)”，即高人均GDP、高人口老齡化；第Ⅱ象限為“高—中型老齡化地區(qū)”，即高人均GDP、中等人口老齡化；第Ⅲ象限為“中—高型老齡化地區(qū)”，即中等人均GDP、高人口老齡化；第Ⅳ象限為“低—低型老齡化地區(qū)”，即低人均GDP、低人口老齡化。

圖5 2012年各地級(jí)市人口老齡化水平類(lèi)型劃分

Fig.5 The types of population aging levels of all the cities in 2012

(1)高—高型老齡化地區(qū)主要分布于除南京外的蘇南地區(qū)，包括蘇州市、無(wú)錫市、常州市及鎮(zhèn)江市，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展和老齡化水平均高于全省平均值，屬于高度老齡化階段。例如蘇州市和無(wú)錫市，人均GDP分別從2000年的26 700元、27 680元增長(zhǎng)到2012年的114 029元和117 357元，排在全省前兩位，且遠(yuǎn)高于其他各市；2012年蘇州老齡化系數(shù)為22.27%，僅次于南通(22.55%)，居全省第二，無(wú)錫為22.18%，居全省第三，且無(wú)錫和蘇州2000-2010年老齡化系數(shù)年均遞增率分別為82%和74%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于全省0．52%的平均增長(zhǎng)速度。常州市和鎮(zhèn)江市2012年人均GDP分列全省第四、五位，高于全省平均水平,2000-2010年兩市老齡化系數(shù)年均遞增率分別為74%和73%，常州與無(wú)錫并列全省第二，鎮(zhèn)江位居第四。高度發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)提高了人民生活水平，改善了人民飲食營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)，再加上人們健康養(yǎng)生觀念的提升，從而降低了人口死亡率，大大增加了人口平均預(yù)期壽命，致使老年人口數(shù)量大幅增加，老齡化水平顯著提高。

(2)高—中型老齡化地區(qū)的典型代表為南京市，主要特征是“高人均GDP、中等人口老齡化”，老齡化水平增幅適中。2000-2012年南京人均GDP由18 600元升至88 525元，一直高于同期全省均值，在全省排名第三；人口老齡化系數(shù)亦由12.19%增至18.18%，年均增幅約為 0.50%，無(wú)論是老齡化水平還是老齡化增速均略低于全省平均水平，在全省處于中等位置，亦處于中度老齡化階段。作為省會(huì)城市，發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)提高了人民的生活水平，促進(jìn)了醫(yī)療衛(wèi)生業(yè)的發(fā)展，從而提高了平均人口壽命，但省會(huì)城市的政治文化氛圍濃厚，相較于其他蘇南地區(qū)，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展吸引大量年輕人口遷入，其人口老齡化系數(shù)略低。

(3)中—高型老齡化地區(qū)主要分布在蘇中地區(qū)的揚(yáng)州市、南通市和泰州市，其人均GDP相對(duì)蘇南地區(qū)較低，但比蘇北地區(qū)要高，略低于全省平均水平，在全省處于中間位置；而老齡化水平高于全省均值，屬于高度老齡化階段，尤其是南通市，2012年老齡化系數(shù)達(dá)24.55%，為全省最高值，已處于重度老齡化階段；泰州市、揚(yáng)州市老齡化系數(shù)也分別達(dá)21.87%和20.70%，達(dá)到和接近重度老齡化。該類(lèi)型地區(qū)瀕臨長(zhǎng)江，靠近經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)與上海，獨(dú)特的地理位置利于大量年輕人口外出打工；另一方面，南通、泰州等市是江蘇省建筑業(yè)發(fā)展水平最高的，如南通市有“建筑之鄉(xiāng)”稱(chēng)號(hào)，具有特級(jí)建筑行業(yè)資質(zhì)條件的建筑企業(yè)達(dá)到15家，居全省領(lǐng)先地位[9]，所轄建筑企業(yè)承接工程輻射到70多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，大量年輕人長(zhǎng)年在外從事建筑業(yè)，也使得南通市老年人口比例相對(duì)上升，老齡化系數(shù)偏高；而同樣在國(guó)內(nèi)外擁有建筑行業(yè)“鐵軍神兵”美譽(yù)的泰州市，2011年4月被省政府命名為“建筑強(qiáng)市”，從事建筑施工的企業(yè)數(shù)達(dá)661家，從業(yè)人員達(dá)68.61萬(wàn)[10,11]。

(4)低—低型老齡化地區(qū)主要分布在蘇北地區(qū)的徐州、鹽城、連云港、淮安和宿遷，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與老齡化水平均低于全省均值，老齡化水平增幅最慢。2000-2012年宿遷和連云港人均GDP分別從3 943元和6 488元增至31 927元和36 470元，處于全省最后兩位；老齡化系數(shù)也分別從10.85%和9.85%增到13.65%和12.98%，年均增幅0.23%和0.34%，增幅最小，均處于初級(jí)老齡化階段，亦處于全省最低水平。徐州市在該地區(qū)中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高，2012年人均GDP為46 877元，相當(dāng)于全省平均水平的68.59%，鹽城市是人口老齡化水平最高的，2012年為17.92%，接近18.89%的全省平均水平。究其原因，該類(lèi)型地區(qū)主要受歷史基礎(chǔ)和傳統(tǒng)生育觀念的影響，雖然近年來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，但經(jīng)濟(jì)水平相對(duì)較低，傳統(tǒng)生育觀念較強(qiáng)，特別是農(nóng)村地區(qū)傾向于多生育，人口出生率在全省最高，尚處于老齡化初始階段，盡管近年來(lái)有部分剩余勞動(dòng)力輸出，但對(duì)人口老齡化影響有限。

2.3 相關(guān)性與差異性規(guī)律分析

通過(guò)對(duì)人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性與差異性分析，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在一定的規(guī)律性。1)高度相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“高-高型”。除南京以外的蘇南地區(qū)，老齡化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展密切關(guān)聯(lián)，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，經(jīng)濟(jì)因素是影響人口老齡化的最主要因素。2)高度相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“高-中型”。典型代表為南京市，除了經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)吸引人口遷入外，省會(huì)城市濃厚的政治文化氛圍等因素，導(dǎo)致南京比其他蘇南地區(qū)更易吸引大量年輕人口遷入，人口老齡化系數(shù)略低，處于中度老齡化階段。3)較高相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“中-高型”。蘇中地區(qū)經(jīng)濟(jì)在全省處于中等水平，但由于地理位置臨近經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的蘇南地區(qū)，致使大量年輕人遷出；同時(shí)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平尚好，人民生活壓力較小，不需依靠多生育來(lái)維持生計(jì)，老年人壽命較長(zhǎng)，故處于高度老齡化階段。4)較高相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“低-低型”。徐州雖然在全省是“低人均GDP、低人口老齡化”地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展低于全省平均水平，但在蘇北地區(qū)是最高的，老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較高的相關(guān)性。徐州相比蘇南、蘇中地區(qū)，更容易吸引臨近的蘇北其他地區(qū)年輕人遷入，導(dǎo)致老齡化降低。5)較低相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“低-低型”。蘇北地區(qū)雖然相對(duì)較低的經(jīng)濟(jì)水平對(duì)老齡化水平有一定影響，但是導(dǎo)致老齡化低速發(fā)展的主要原因是傳統(tǒng)生育觀念，出生率普遍高，除鹽城市外其余地區(qū)自然增長(zhǎng)率均相當(dāng)高，故老齡化水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展有一定關(guān)系，但相關(guān)性較小。6)不相關(guān)型對(duì)應(yīng)于“低-低型”。以宿遷市為典型，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和老齡化水平均低，但是限制老齡化發(fā)展的主要因素不是經(jīng)濟(jì)而是歷史基礎(chǔ)及生育觀念，尤其是傳統(tǒng)生育觀念較強(qiáng)，農(nóng)村地區(qū)人口出生率和自然增長(zhǎng)率全省最高，致使老齡化系數(shù)及年遞增率均為全省最低。

可見(jiàn)，江蘇各市人均GDP與老齡化系數(shù)的相關(guān)性存在一定差異，這與李日邦等對(duì)我國(guó)人口老齡化發(fā)展和區(qū)域差異分析得出的結(jié)論基本一致，即落后地區(qū)與非落后地區(qū)人口老齡化的程度差異不明顯[12]，表明制約區(qū)域人口老齡化的因素較復(fù)雜，不僅受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，地理位置、自然條件、人口遷移、生活習(xí)慣、計(jì)劃生育政策執(zhí)行力度、產(chǎn)業(yè)發(fā)展傾向等都會(huì)在某種程度上產(chǎn)生影響。

3 結(jié)論

通過(guò)對(duì)江蘇全省及13個(gè)地級(jí)市2000-2012年人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)性及差異性分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展在一定程度上推動(dòng)了人口老齡化進(jìn)程，但人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)性存在較大區(qū)域分異，表明制約區(qū)域老齡化的因素錯(cuò)綜復(fù)雜。本文分別運(yùn)用老齡化系數(shù)與人均GDP間的Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)以及數(shù)學(xué)四象限圖，劃分江蘇省13個(gè)地級(jí)市人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)性類(lèi)型和各市人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相關(guān)類(lèi)型，并將兩者進(jìn)行比較，探討人口老齡化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)性與差異性的規(guī)律，分析老齡化的影響因素，與同類(lèi)研究相比具有一定突破。今后可進(jìn)一步構(gòu)建包含多因素的老齡化機(jī)制模型，探討不同地區(qū)老齡化的影響因素，以期更好地把握人口老齡化的形成機(jī)制，為更有針對(duì)性地提出應(yīng)對(duì)策略提供科學(xué)依據(jù)。

[1] 杜鵬,翟振武,陳衛(wèi).中國(guó)人口老齡化百年發(fā)展趨勢(shì)[J].人口研究,2005，29(6):90-93.

[2] 王森.中國(guó)人口老齡化與居民消費(fèi)之間關(guān)系的實(shí)證分析——基于1978-2008年的數(shù)據(jù)[J].西北人口,2010(1):22-27.

[3] 劉珍,趙萍,張旭明,等.安徽省人口老齡化與經(jīng)濟(jì)相關(guān)關(guān)系分析[J].安徽池州學(xué)院學(xué)報(bào)，2010(5):50-53.

[4] 莫龍.中國(guó)的人口老齡化經(jīng)濟(jì)壓力及其調(diào)控[J].人口研究，2011，35(6):27-42.

[5] 原新.人口老齡化改變著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展基礎(chǔ)[J].中國(guó)社會(huì)工作，2011(35):54-54.

[6] 衣保中,張鳳龍.吉林省人口老齡化的特點(diǎn)及其對(duì)策[J].人口學(xué)刊，2008(6):37-39.

[7] 來(lái)守軍.山東省人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究[D].濟(jì)南：山東師范大學(xué),2008.1-3.

[8] 姜向群.對(duì)我國(guó)當(dāng)前人口老齡化問(wèn)題研究的概念和理論探析[J].人口學(xué)刊，2004(5):10-13.

[9] 南通市統(tǒng)計(jì)局.2010年南通市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[DB/CI].南通統(tǒng)計(jì)信息網(wǎng)，2012.

[10] 泰州市建筑工程管理局.泰州市關(guān)于加快推進(jìn)建筑業(yè)發(fā)展的意見(jiàn)[R].2012.

[11] 泰州市統(tǒng)計(jì)局.2010年泰州市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)[DB/CI].泰州市政府信息公開(kāi)網(wǎng)，2012.

[12] 李日邦,王五一,譚見(jiàn)安，等.我國(guó)人口老齡化發(fā)展的階段、趨勢(shì)和區(qū)域差異[J].地理研究，1999，18(2):113-120.

Research on Relationship between Population Aging and Regional Economic Development in Jiangsu Province

ZHAO Yuan1,2,WU Lian-xia2,DU Zhi-peng2

(1.GinlingCollege,NanjingNormalUniversity,Nanjing210097; 2.SchoolofGeographyScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210023,China)

The relationship between population aging and regional economic development is close.Jiangsu is the first province entered aging all of the country.The continued rapid development of the population aging has attracted widespread attention at home and abroad.From the province and city level,by Pearson correlation test between aging coefficient and per capita GDP,using mathematical four quadrant diagram,with the combination of qualitative and quantitative,correlation and differentiation of population aging and economic development can be analyzed in Jiangsu Province from 2000 to 2010.The results show that:1) From the province′s point of view,the correlation coefficient of aging and per capita GDP is 0.923,it is very significant,which reflects that rapid economic and social development can promote the process of aging population in Jiangsu.2) Municipalities have passed the significant correlation coefficient test,but the differences are large,therefore,all the cities can be divided into four types:uncorrelated type,the typical representative is Suqian City;moderate correlation type,mainly distributed in the North Jiangsu except Xuzhou;higher correlation type,mainly distributed in the middle areas of Jiangsu and Xuzhou;highly correlation type,mainly distributed in the South Jiangsu.3)The relationship between population aging and economic development level exists significant spatial difference and the restricting factors of regional aging are intricate.All of the cities in province can be divided into four types:the first quadrant is "high-high type",namely high per capita GDP,high aging population,mainly distributed in Suzhou,Wuxi,Changzhou and Zhenjiang.The second quadrant is "high-medium type",namely high per capita GDP,moderate population aging,the typical one is the provincial capital of Nanjing.The third quadrant is"medium-high type",namely medium per capita GDP,high aging population,mainly distributed in Yangzhou,Nantong and Taizhou.The forth quadrant is the "low-low type",namely low GDP per capita,low population aging,mainly in Xuzhou,Yancheng,Lianyungang,Huai′an and Suqian.4)The correlation and differences of aging and economic development has certain characteristics and regularities:highly correlation type corresponds to the "high-high type" and "high-medium type",suggesting that region economy is the main factor of aging development;higher correlation type corresponds to the " medium-high type" and "low-low type",suggesting that there is a certain relationship between aging and economic development,but the fertility concept,migration,etc.also have important influence;low correlation and uncorrelated type correspond to the "low-low type",reflecting that at the lower stage of economy,correlation of economic development and aging is small,fertility concept,population migration,etc.are the main factors affecting the aging.

population aging;economic development;correlation;differences;Jiangsu Province

2015-01-21；

2015-04-17

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41271128)；江蘇高校優(yōu)勢(shì)學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(164320H116)

趙媛(1963-)，女，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槟茉吹乩韺W(xué)、人口地理學(xué)。*通訊作者E-mail：wlx_goahead@126.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.03.017

K901.3

A

1672-0504(2015)03-0087-05