陳素青, 任秋蔚, 葛文淵, 劉兆德*, 趙 虎

1.山東建筑大學 圖書館, 山東 濟南 250101; 2.濰坊市規(guī)劃編制研究中心, 山東 濰坊 261021; 3.山東建筑大學 建筑城規(guī)學院, 山東 濟南 250101

人口老齡化是當今世界各個國家面臨的一個共同的社會問題。我國2000年開始步入老齡化社會,近20年來老齡人口所占比重不斷提高。第七次全國人口普查顯示,2020年我國65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎匾呀?jīng)達到13.45%。2023年5月5日,二十屆中央財經(jīng)委員會第一次會議指出:“我國人口發(fā)展呈現(xiàn)少子化、老齡化、區(qū)域人口增減分化的趨勢性特征”。人口問題已經(jīng)成為我國面臨的全局性、長期性和戰(zhàn)略性的問題。

學術(shù)界對人口老齡化的探討起始于20世紀中期,伴隨著人口老齡化水平的不斷提升和區(qū)域差異的持續(xù)拉大,80年代以來更多學者從空間維度研究人口老齡化現(xiàn)象。國外學者主要是基于不同空間尺度,對城市內(nèi)部、國家內(nèi)部和全球的老齡人口的區(qū)域差異、空間分布及其影響因素進行了研究[1-5],Rogers等[4]通過對比英國、美國老齡化水平的空間分布,研究發(fā)現(xiàn)都市區(qū)的核心區(qū)和偏遠的鄉(xiāng)村地區(qū)是老年人口的主要聚居地;20世紀80年代日本35%的老年人口集中在三大都市圈內(nèi),到了90年代,都市圈內(nèi)部老齡化空間擴張日益嚴重。目前國內(nèi)已經(jīng)形成了相對完整的研究范式。從研究內(nèi)容上看,初期的研究主要是對人口老齡化變化過程及其類型進行歸納與總結(jié)[6-7],目前已經(jīng)拓展到人口老齡化空間格局和區(qū)域差異的影響因素及其形成機理[8-9]。從研究區(qū)域上看,包括全國[10-11]、省級[12-14]、城市群[15-16]、城市[17-18]、縣級[19-20]等。從研究方法上看,隨著數(shù)理統(tǒng)計方法的不斷發(fā)展,老齡化空間分布格局的影響因素及其形成機理由定性向定量分析轉(zhuǎn)變,尤其是近年來的地理加權(quán)回歸[20]、地理探測器[21]的應用,更準確地揭示了人口老齡化形成因素的空間異質(zhì)性。國內(nèi)大量實證研究揭示,伴隨著我國人口老齡化程度的不斷加劇,全國和各省區(qū)老齡化存在顯著的空間分異,無論是地級市還是縣域尺度,“胡煥庸”線的東南半壁高于西北半壁;人口老齡化空間格局是人口因素和經(jīng)濟因素共同作用決定的。

據(jù)第七次全國人口普查資料,山東省65歲以上老齡人口居全國第一位。2000、2010和2020年3次人口普查65歲以上人口占全省總?cè)丝诘谋戎胤謩e為8.13%、9.85%和15.06%,高出全國1.14、1.03和1.61個百分點,老齡化現(xiàn)象十分嚴重。近年來,有學者對山東老齡化水平進行了研究[22-23],得出了有益的結(jié)論,但對老齡化的空間分異特征及影響因素研究多基于傳統(tǒng)計量方法。因此,本文利用2000、2010和2020年人口普查數(shù)據(jù),基于區(qū)縣單元研究山東省人口老齡化水平空間格局的新特征及其影響因素,為山東省合理應對老齡化問題,促進綠色低碳先行區(qū)的建設提供理論支撐。

1 研究范圍、方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究范圍

本文研究范圍為以山東省2020年行政區(qū)劃為基礎整合的16個設區(qū)市的135個區(qū)縣(含縣級市)單元,并將135個區(qū)縣劃分為三大經(jīng)濟圈、兩大都市圈。三大經(jīng)濟圈為省會經(jīng)濟圈(濟南、淄博、泰安、東營、濱州、德州、聊城)、膠東經(jīng)濟圈(青島、煙臺、濰坊、威海、日照)和魯南經(jīng)濟圈(臨沂、棗莊、濟寧、菏澤)。都市圈劃分為都市圈核心區(qū)和拓展區(qū)。濟南都市圈的核心包括濟南市所轄全部縣市區(qū),淄博市的張店區(qū)、周村區(qū)和淄川區(qū),泰安市的泰山區(qū)、岱岳區(qū)和肥城市,聊城市的茌平區(qū)、東阿縣,德州市的齊河縣、臨邑縣和禹城市,濱州市的鄒平市;拓展區(qū)為淄博、泰安、聊城、德州、濱州市剩余縣市區(qū)及東營全部縣區(qū)。青島都市圈核心區(qū)包括青島市所轄全部縣市區(qū),煙臺市的海陽市、萊陽市和萊州市,濰坊市的高密市和諸城市,日照市的東港區(qū),拓展區(qū)為煙臺、濰坊和日照剩余縣市區(qū)及威海市全部縣市區(qū)。

1.2 研究方法

1.2.1 老齡化速度

受人口增長類型和經(jīng)濟發(fā)展水平的影響,不同區(qū)域人口老齡化速度也有明顯的差異。美國學者從動態(tài)角度構(gòu)建了測定人口老齡化過程的新指標[24],已得到廣泛應用。本文通過指數(shù)增長模型來測度山東省各區(qū)縣老齡化速度,計算方法為

(1)

其中,TA(65+) 為老年人口比重按指數(shù)模式的年均增長率,Pt(65+)、Pt(0+)分別為研究期初各區(qū)縣單元老年人口、總?cè)丝跀?shù);Pt+n(65+)、Pt+n(0+)分別為研究期末各區(qū)縣單元老年人口、總?cè)丝跀?shù);Ri(65+)、Ri(0+)分別為各區(qū)縣單元老年人口、總?cè)丝谀昃鲩L率。

1.2.2 空間自相關(guān)

本文用Moran’s I探討山東省人口老齡化空間分布模式,Moran’s I指數(shù)大于0,且Z統(tǒng)計值顯著,說明各區(qū)縣人口老齡化存在正的空間關(guān)聯(lián)性,表明老齡化水平同質(zhì)單元集中分布,值越大,集聚分布越明顯。全局空間自相關(guān)只能判斷是否有空間聚集的情況存在,無法分析具體的聚集區(qū)域,因此本文借助LISA 集聚圖反映各區(qū)縣老齡化的局部空間自相關(guān)關(guān)系,即存在“高-高”“低-低”“高-低”和“低-高”4種關(guān)系[25]。

1.2.3 半變異函數(shù)

半變異函數(shù)是用于研究要素的區(qū)域變化量隨機性和結(jié)構(gòu)性的一個重要函數(shù),是空間統(tǒng)計學中用于空間相關(guān)分析的基本手段[26]。人口老齡化水平受制于地理區(qū)位,空間分異明顯,具有隨機性和結(jié)構(gòu)性的特征。該函數(shù)中的4個參數(shù)可以用于老齡化水平的空間分異分析。塊金值(C0) 可以用于表征人口老齡化水平的隨機性程度;基臺值(C+C0)可以理解人口老齡化變異的最大程度,包含結(jié)構(gòu)性和隨機性變異;塊金系數(shù)[C0/(C+C0)]可以揭示由空間結(jié)構(gòu)特征引起的變異程度,即可以用于表征要素空間相關(guān)程度,通常情況下,該比值小于0.25說明老齡化水平的空間自相關(guān)程度高,0.25～0.75自相關(guān)程度中等,大于0.75自相關(guān)程度較弱[27]。變程(A0)表示人口老齡化水平的自相關(guān)的空間范圍,小于這個范圍,人口老齡化水平具有空間自相關(guān)性,反之則不具有空間自相關(guān)性。

1.2.4 地理探測器

地理探測器包括因子探測器和交互探測器。因子探測器可以對變量的空間分異程度進行探測,其探測結(jié)果以q值大小進行度量,q值的大小反映了某因子對人口老齡化水平空間變化的影響力大小。交互探測器用于不同自變量之間交互作用的測度,估算兩因子發(fā)生交互作用時對因變量解釋力的影響。交互作用的結(jié)果有以下5種情形:非線性減弱、單因子非線性減弱、相互獨立、非線性增強、雙因子增強。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本文人口數(shù)據(jù)來源于2000、2010、2020年山東省人口普查統(tǒng)計年鑒,社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要來自《山東省統(tǒng)計年鑒》《中國縣域統(tǒng)計年鑒》及各區(qū)縣國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。采用人口老齡化指數(shù)(H),即65歲及以上人口占各自區(qū)縣總?cè)丝诒戎刈鳛槿丝诶淆g化水平的測度指標,同時結(jié)合聯(lián)合國常用劃分方法,以65歲以上人口占比超過總?cè)丝诘?%為進入老齡化社會的衡量標準,并結(jié)合相關(guān)研究和山東省人口老齡化水平的變化特點,將人口老齡化水平劃分為5種類型:當H<7%時為成年型社會,當7%≤H≤10%時為輕度老齡化社會,當10%21%時為極度老齡化社會。

2 山東省人口老齡化時空分異特征

2.1 山東省人口老齡化時空特征

2.1.1 人口老齡化水平發(fā)展態(tài)勢

從2000、2010、2020年三大經(jīng)濟圈老齡化水平與全省平均水平比較看,省會經(jīng)濟圈除了2020年高于全省水平外,其他兩個年份均低于全省水平,膠東經(jīng)濟圈3個年份均高于全省水平,而魯南經(jīng)濟圈3個年份均低于全省水平,見表1。按照前文老齡化類型劃分的標準,得到3個年份人口老齡化類型的分布圖(圖1),135個區(qū)縣的老齡化水平均呈提高趨勢。

表1 山東省三大經(jīng)濟圈老齡化水平和老齡化類型

2000年 2010年 2020年

2000年,山東省大部分區(qū)縣已經(jīng)進入老齡化社會,僅有23個區(qū)縣屬于成年型,分散分布于全省,省會經(jīng)濟圈區(qū)縣最多為13個,見表1;輕度老齡化的區(qū)縣有103個,呈面狀分布于三大經(jīng)濟圈;中度老齡化的區(qū)縣有9個,均集中在膠東經(jīng)濟圈。2010年,全省老齡化類型發(fā)生較大變化,成年型減少為1個,為魯南經(jīng)濟圈的蘭山區(qū);輕度老齡化區(qū)縣減少到73個,主要分布在省會經(jīng)濟圈(37個)和魯南經(jīng)濟圈(23個);中度老齡化增加到59個,主要集中在膠東經(jīng)濟圈(25個)和省會經(jīng)濟圈(20個);重度老齡化有兩個,為膠東經(jīng)濟圈的乳山市和文登區(qū)。2020年成年型區(qū)縣全部消失;輕度老齡化區(qū)縣減少數(shù)量最多,減少到5個;中度老齡化區(qū)縣減少到22個,三大經(jīng)濟圈均有分布;重度老齡化區(qū)縣增加到90個,占全部區(qū)縣單元的比重達到66.67%,呈面狀分布于全省,說明老齡化現(xiàn)象進一步加重;極度老齡化共有8個區(qū)縣,除了周村區(qū)在省會經(jīng)濟圈外,其他7個區(qū)縣全部集中在膠東經(jīng)濟圈。

2000、2010和2020年全省和三大經(jīng)濟圈60～69歲低齡老年人口占60歲以上老年人口的比重均呈現(xiàn)出先下降后上升的特點,山東省所占比重分別為55.76%、51.43%和56.17%,其中2020年高于全國平均水平(55.83%)0.34個百分點,省會經(jīng)濟圈為56.37%、52.91%和56.81%,膠東經(jīng)濟圈為51.56%、47.50%和57.85%,魯南經(jīng)濟圈為57.44%、52.08%和54.33%。

2.1.2 設區(qū)市轄區(qū)與都市圈核心區(qū)人口老齡化水平比較

設區(qū)市轄區(qū)老齡化水平較周邊縣市偏低,2000、2010、2020年57個市轄區(qū)老齡化水平分別為7.84%、9.18%、13.49%,低于縣市0.46、1.11、3.01個百分點,低于全省0.29、0.67、1.64個百分點。2000年23個成年型的區(qū)縣中市轄區(qū)為17個;103個輕度老齡化區(qū)縣中市轄區(qū)僅為37個,占全部市轄區(qū)單元的比重高達64.91%;9個中度老齡化區(qū)縣中市轄區(qū)僅有3個。2010年73個輕度老齡化的區(qū)縣中有38個市轄區(qū),占該類型的比重達52.05%,59個中度老齡化的區(qū)縣中僅有17個市轄區(qū),2個重度老齡化區(qū)縣中市轄區(qū)和縣市各1個。2020年,5個輕度老齡化單元全部為市轄區(qū),32個中度老齡化區(qū)縣中有25個市轄區(qū),占該類型的比重達78.13%,90個重度老齡化區(qū)縣中有只有24個市轄區(qū),8個極度老齡化區(qū)縣中只有3個市轄區(qū)。

2000年濟南都市圈和青島都市圈核心區(qū)老齡化水平分別為7.95%、9.35%,高于各自都市圈拓展區(qū)0.21和0.33個百分點,2020年兩大都市圈核心區(qū)的老齡化水平分別提高到14.79%、15.92%,但低于各自都市圈拓展區(qū)0.27和0.80個百分點。

2.1.3 老齡化水平增量和老齡化速度空間分異明顯

2000—2020年山東省區(qū)縣人口老齡化增量(2020年老齡化指數(shù)減去2000年老齡化指數(shù))和老齡化速度分級,見圖2。2000—2020年人口老齡化增量有如下特點,一是設區(qū)市轄區(qū)老齡化增量普遍低于周圍縣市,增量小于7.0%的單元共計50個,其中市轄區(qū)單元35個,占該類型單元的比重高達70%,形成了以青島-日照、濟南、臨沂-棗莊、濟寧-菏澤和聊城轄區(qū)為核心的5個集聚區(qū),其中東港區(qū)、城陽區(qū)和蘭山區(qū)增量均未超過2%。二是增量較大(超過11%)的集中在膠東經(jīng)濟圈的東北部,其中棲霞、乳山市的增量均超過13.5%,其他零散分布于省會經(jīng)濟圈,增量最大的是周村區(qū),高達17.36%。

圖2 2000—2020年山東省人口老齡化增量和速度

2000—2020年山東省區(qū)縣人口老齡化速度呈現(xiàn)如下特征:一是人口老齡化速度的區(qū)域差異明顯。老齡化速度較快(速度大于4.1%)的區(qū)縣主要集中在煙威地區(qū)、黃河三角洲、魯西北地區(qū)和魯中南山地丘陵地區(qū),其中周村區(qū)、東營區(qū)和河口區(qū)的速度最快,速度均大于5.1%,周村區(qū)的老齡化指數(shù)由2000年的8.00%提高到2020年的25.36%,老齡化速度高達5.77%。二是設區(qū)市轄區(qū)老齡化速度低于周圍縣市,老齡化速度較慢(速度小于3.0%)的單元主要是設市的轄區(qū),特大城市表現(xiàn)的最為明顯,濟南市和青島市轄區(qū)的速度大多小于3.0%,臨沂市的3個區(qū)均低于2.0%。

2.2 山東省人口老齡化的空間關(guān)聯(lián)特征

2.2.1 全局空間相關(guān)性

2000—2020年山東省老齡化水平的Moran’s I均大于0,3個年份都在1%的置信度通過顯著性檢驗,見表2,說明山東省老齡化存在正的空間自相關(guān),在空間上主要表現(xiàn)為老齡化水平同質(zhì)單元的集聚分布,存在較強的空間正相關(guān)性,即各區(qū)縣單元間老齡化水平呈現(xiàn)高-高集聚、低-低集聚的分布特征,也說明了山東135個區(qū)縣人口老齡化存在空間差異,這種差異表現(xiàn)為先上升再下降的趨勢,說明人口老齡化的集聚態(tài)勢呈現(xiàn)先增加后減弱,與2000年相比,2020年的空間差異仍呈增大的趨勢。

表2 2000、2010、2020年山東省人口老齡化全局自相關(guān)結(jié)果

2.2.2 局部空間相關(guān)性

繪制山東省3個年份人口老齡化 LISA集聚圖,見圖3。從圖3中可以看出,“高-高”關(guān)聯(lián)區(qū)縣由2000、2010年的14個減少到2020年的12個,空間變化不大,主要集中在膠東經(jīng)濟圈;與2000年相比,2010年減少了膠州市和諸城市,增加了龍口市和莒縣;與2010年相比,2020年減少了平度市、高密市以及莒縣,增加了省會經(jīng)濟圈的鄒平市?！暗?低”關(guān)聯(lián)區(qū)縣由2000年的5個,增加到2010年的8個和2020年的10個,空間變化較大,分布相對分散;2000年主要集中在省會經(jīng)濟圈的東營區(qū)、寧津縣、陵城區(qū)、平原縣和魯南經(jīng)濟圈的山亭區(qū),與2000年相比2010年減少了平原縣、東營區(qū)和山亭區(qū),增加了省會經(jīng)濟圈的冠縣和陽谷縣,濟南市中區(qū)和歷下區(qū),膠東經(jīng)濟圈的芝罘區(qū),魯南經(jīng)濟圈的蘭陵縣;與2010年相比2020年減少了冠縣和陽谷縣,增加了濟南的天橋區(qū)、膠東經(jīng)濟圈的李滄區(qū)和城陽區(qū)以及魯南經(jīng)濟圈的郯城縣?！案?低”關(guān)聯(lián)區(qū)縣數(shù)量少,且只有2000年有此種類型,只有省會經(jīng)濟圈的墾利區(qū)、魯南經(jīng)濟圈的泗水縣和蘭陵縣?！暗?高”關(guān)聯(lián)區(qū)縣也較少,2000年為膠東經(jīng)濟圈的嶗山區(qū)和環(huán)翠區(qū),2010年只有環(huán)翠區(qū),2020年為環(huán)翠區(qū)、省會經(jīng)濟圈的張店區(qū)和濱城區(qū)。

2000年 2010年 2020年

2.3 山東省人口老齡化的空間分異規(guī)律

將山東省人口老齡化指數(shù)賦值到各個區(qū)縣中心,生成樣本點分布圖,利用GS+10.0軟件進行半變異函數(shù)分析。由于變異函數(shù)的計算要求數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布,因此利用SPSS軟件進行正態(tài)分布檢驗,經(jīng)檢驗3個年份山東省各區(qū)縣老齡化水平均呈正態(tài)分布。經(jīng)過多次試驗確定3個年份的步長固定為35 km。由于半變異函數(shù)是未知的,可以通過線性、指數(shù)、球狀和高斯模型來模擬。主要過程為:第一步選擇決定系數(shù)最高即模擬效果最好的模型;第二步計算3個年份不同方向的分維數(shù);第三步對其進行克里格差值模擬生成三維圖,這樣可以得到2000、2010、2020年3個年份半變異函數(shù)的計算結(jié)果。

(1) 表3列出了3年份老齡化半變異函數(shù)擬合。山東省人口老齡化水平的塊金值由2000年的 0.000 11提高到2010 年的 0.000 15,再提高到2020年的 0.000 81,說明人口老齡化的空間差異隨機變異程度呈遞增的態(tài)勢;3個年份的塊金系數(shù)雖然均大于0.25,但均小于0.75,說明山東省人口老齡化水平具有較強的空間相關(guān)性,與前面Moran’s I結(jié)果一致,其空間變異主要受結(jié)構(gòu)性因子的影響[28]。在山東省人口老齡化空間總變異中,由空間自相關(guān)引起的結(jié)構(gòu)性分異仍為主導,隨機因素造成的空間變異呈小幅增加的趨勢。

(2) 從方差擬合圖4中可以看出,在既定采樣步長下,老齡化水平的變程并未發(fā)生變化,說明山東省3個年份人口老齡化空間相關(guān)性的空間作用范圍變化不大。通過空間變差擬合模擬,2000、2010年均為指數(shù)模型,2020年為高斯模型,反映了山東省人口老齡化水平在不同時間具有不同的結(jié)構(gòu)特征,但整體空間分異格局具有連續(xù)和穩(wěn)定性特征;3個年份的決定系數(shù)均較高,說明山東省人口老齡化空間格局的自組織性較強。

2000年 2010年 2020年

(3) 從分維數(shù)值(D)來看(見表4),山東省3個年份全方向上分維數(shù)值趨向增大,并且逐漸接近均質(zhì)理想值2,表明人口老齡化空間差異程度在減小。從各方向看上,南-北、東-西方向上分維數(shù)與其他2個方向上的分維數(shù)變化趨勢呈反方向,這兩個方向上的分維數(shù)先減少后增大,呈減少趨勢,人口老齡化異質(zhì)性呈增強趨勢,其中南-北方向上2010年分維數(shù)下降幅度較大,遠離均質(zhì)分布的理想值,表明該方向上人口老齡化水平空間差異呈加速擴大。3個年份中,南-北、東北-西南、東南-西北方向上雖然分維數(shù)值較高,但模型擬合效果較差,而東-西方向決定系數(shù)較高,擬合效果較好,且分維數(shù)值是這四個方向中最小的,說明東-西方向上山東省人口老齡化水平的空間差異最明顯。

表4 山東省人口老齡化半變異函數(shù)分維數(shù)值

(4)從空間擬合圖來看(見圖4),2000年山東省人口老齡化空間分布形態(tài)有2個高峰和2個洼地,高峰區(qū)在膠東經(jīng)濟圈的東部和東北部,洼地在省會經(jīng)濟圈的西北部、魯南經(jīng)濟圈的西部和中部地區(qū)。隨著時間的推移,峰值高度降低而峰值數(shù)量減少,坡面變得越來越平緩,2010年峰值區(qū)依然在膠東經(jīng)濟圈的東部和東北部地區(qū),在膠東經(jīng)濟圈的中西部地區(qū)出現(xiàn)了次高峰,洼地主要在省會經(jīng)濟圈的西北部,2020年峰值高度不斷降低,高峰區(qū)域面積不斷縮減,峰值區(qū)依然在膠東經(jīng)濟圈的東北部地區(qū)并且面積呈縮小趨勢,膠東經(jīng)濟圈的中部地區(qū)的次高峰區(qū)域依然存在,但位置發(fā)生了變化,洼地主要集中在魯南經(jīng)濟圈的西側(cè)和中部地區(qū),但整體上看,老齡化水平東高西低、北高南低的格局未發(fā)生根本的變化。

3 山東省人口老齡化時空格局影響因素

3.1 影響因素指標選取

人口老齡化時空格局演變的影響因素眾多,歸納起來包括內(nèi)源性和外在性兩個方面。人口結(jié)構(gòu)變動是影響老齡化時空格局演變的最重要的內(nèi)源性因素。人口老齡化本質(zhì)上是人口結(jié)構(gòu)演替直接導致的,出生率直接影響到總?cè)丝诘臄?shù)量,老年人口的基數(shù)、死亡率和遷移量決定一個區(qū)域的老年人口數(shù)量。社會經(jīng)濟發(fā)展水平是影響老齡化時空格局變化的最重要的外在性因素。經(jīng)濟發(fā)展一方面提升了城鄉(xiāng)居民的生活質(zhì)量,改善了城鄉(xiāng)衛(wèi)生醫(yī)療條件,延長了城鄉(xiāng)人均預期壽命;另一方面也改變了城鄉(xiāng)居民生育觀念,進而影響到區(qū)域老齡化的時空格局。 綜合考慮山東省數(shù)據(jù)的可獲得性,選取出生率(D1)、死亡率(D2)來表征人口自然變動因素;遷入率(D3)作為衡量人口遷移因素的重要變量,在此以各區(qū)縣常住人口與戶籍人口的比值作為遷入率;以人均GDP(D4)、每千人擁有病床數(shù)(D5)、平均受教育年限(D6)和城鎮(zhèn)化水平(D7)表征區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平、健康保障能力、文化教育以及城鄉(xiāng)差異,利用地理探測器模型定量識別山東省人口老齡化空間分異的主控影響因子。

3.2 結(jié)果分析

單因子探測結(jié)果見表5。

表5 2000、2010、2020年各影響因素對人口老齡化的決定力

2000、2010、2020年分別有3個、4個和5個因素通過了1%、5%和10%的顯著性檢驗,3個年份只有死亡率(D2)和城鎮(zhèn)化水平(D7)均通過顯著性檢驗;出生率(D1)在2000、2020年通過顯著性檢驗,遷入率(D3)和平均受教育年限(D6)均在2010、2020年通過顯著性檢驗;人均GDP(D4)和每千人擁有床位數(shù)(D5)均未通過顯著性檢驗,說明這兩個因素與老齡化的空間匹配度不高。2000年,影響人口老齡化空間分異的較大因子是死亡率、出生率和城鎮(zhèn)化水平;2010年,影響較大的因子是死亡率、平均受教育年限和城鎮(zhèn)化水平;2020年,影響較大的因子是死亡率、出生率和遷入率。整體上看,3個年份死亡率的q值最大,2000、2020出生率的q值僅次于死亡率;3個年份人口自然率和人口老齡化水平的相關(guān)系數(shù)分別為-0.647 7、-0.580 2、-0.766 3,也說明人口自然變動始終是人口老齡化空間分異的最為關(guān)鍵的因素。遷入率的q值呈增加的趨勢,遷入率和人口老齡化水平的相關(guān)系數(shù),由2010年的-0.449 5提高到2020年的-0.509 7,說明人口流動對老齡化的空間分布影響力在加強。城鎮(zhèn)化水平的q值呈現(xiàn)出先提高再下降的趨勢,2020年的決定力在通過檢驗的5個因素中居最末位,主要原因在于城鎮(zhèn)化水平經(jīng)過前20年的快速增長,增長速度放緩,同時人口流向發(fā)生了變化,轄區(qū)成為縣域人口流入的主要區(qū)域,從而導致轄區(qū)青年人口比重不斷增加,老齡化與城鎮(zhèn)化水平空間匹配程度降低。人均GDP與人口老齡化空間內(nèi)匹配度較低,主要原因是隨著山東省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的實施,山東省雙核心、多中心的區(qū)域空間結(jié)構(gòu)持續(xù)強化,使得轄區(qū)的就業(yè)機會高于縣域,年輕勞動力涌入中心城市轄區(qū),尤其是濟南、青島和煙臺等,稀釋了流入地老齡化水平,加大了中心城市轄區(qū)和外圍縣市老齡化的差距,影響到經(jīng)濟發(fā)展和老齡化水平的空間匹配度。

地理探測器交互探測的結(jié)果見圖5,2000—2020年山東省人口老齡化影響的交互作用類型變化不大,主要表現(xiàn)為非線性增強和雙因子增強兩種增強類型,不存在獨立和減弱的關(guān)系,說明任意2個因子的交互作用會增強對人口老齡化空間分異的解釋力,即人口老齡化空間分異是受到多個因子共同作用的結(jié)果。從增強效應來看,影響因素的交互增幅普遍超過因子自身作用力,只有部分因素配對交互作用力強于兩因子作用力之和,高交互影響作用力仍主要來自于高影響力的因子間配對。

2000年 2010年 2020年

從交互作用強度,見圖6,出生率和死亡率是人口老齡化最直接的影響因素,高交互作用強度的類型主要集中在兩者與其他因素的因子配對中,如2000年,出生率與死亡率、遷入率,死亡率與遷入率、人均GDP、平均受教育年限、城鎮(zhèn)化水平的交互作用的q值均高于0.55;2010年,出生率與死亡率、遷入率、平均受教育年限、城鎮(zhèn)化水平,死亡率與出生率、遷入率、人均GDP、每千人擁有床位數(shù)、平均受教育年限、城鎮(zhèn)化水平的交互作用的q值均高于0.55;2020年,出生率和死亡率、人均GDP、每千人擁有床位數(shù)、平均受教育年限,死亡率與遷入率、人均GDP、每千人擁有床位數(shù)、平均受教育年限、城鎮(zhèn)化水平的交互作用的q值均高于0.55,說明山東省人口老齡化水平時空格局是各方面影響因素共同作用的結(jié)果。經(jīng)濟發(fā)展和收入水平的提高,加大了人口保障水平,延長了人均壽命;收入水平差距的拉大,激發(fā)了人口遷移的欲望;受教育年限的延長改變了婚育觀念、推遲了婚育年齡,形成了晚婚晚育、少生優(yōu)生的格局。

2000年 2010年 2020年

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

本文以第五次、第六次和第七次全國人口普查為基礎數(shù)據(jù),從時空變遷視角對山東省135個區(qū)縣單元老齡化類型、增長速度和空間格局進行了分析,并運用地理探測器模型研究老齡化空間格局的影響因素,主要結(jié)論如下:

(1)人口老齡化程度不斷加深,近20年各區(qū)縣經(jīng)歷了快速的人口老齡化過程,重度老年型成為主導類型,2020年重度老年型單元為90個,占研究單元的比重達到66.67%。設區(qū)市轄區(qū)人口老齡化低于周邊縣市,都市圈核心區(qū)高于都市圈拓展區(qū)。設區(qū)市轄區(qū)老齡化水平的增量低于周圍縣市,老齡化速度較慢的單元主要是設區(qū)市轄區(qū),特大城市表現(xiàn)的最為明顯。

(2)山東省人口老齡化空間正相關(guān)性較顯著,3個年份“高-高”關(guān)聯(lián)區(qū)主要集中在膠東經(jīng)濟圈,“低-低”關(guān)聯(lián)區(qū)分布相對分散。山東省人口老齡化空間自相關(guān)引起的結(jié)構(gòu)性分異較為明顯,隨機因素造成的空間變異在呈小幅增加的趨勢;空間格局具有良好連續(xù)性和穩(wěn)定性;空間分異度十分明顯的方向為東-西方向,空間差異較大;整體上看,老齡化水平東高西低、北高南低的格局未發(fā)生根本變化。

(3)出生率和死亡率是影響人口老齡化空間分異的主要因素,城鎮(zhèn)化水平、遷入率和受教育程度是影響人口老齡化空間分異的重要因素,人口流入對設區(qū)市轄區(qū)老齡化水平有一定的稀釋作用,加大了設區(qū)市轄區(qū)和外圍縣市老齡化的差距,影響到經(jīng)濟發(fā)展和老齡化水平的空間匹配度。人口老齡化的空間分異是人口與因素和社會經(jīng)濟因素共同作用的結(jié)果,兩兩因子之間的交互作用能夠增強對人口老齡化空間分異的解釋力。

4.2 討論

作為我國重要的工業(yè)基地和北方地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略支點的山東省,在“百年未有之大變局”中仍處于發(fā)展的重要機遇期,但也面臨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型壓力較大、城鎮(zhèn)化增速放緩、人口出生率下降和老年人口增速加快的諸多挑戰(zhàn),尤其是持續(xù)加重的人口老齡化,對全省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、勞動力供應和城鎮(zhèn)空間發(fā)展帶來深刻的影響,進而影響到社會治理效能的提高。為此,在國家生育政策調(diào)整和支持山東深化新舊動能轉(zhuǎn)換推動綠色低碳高質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略背景下,山東省首先應為三胎政策實施提供相應的支持和保障,促進生育意愿轉(zhuǎn)化為生育行為,以增加新增人口數(shù)量,促進人口年齡結(jié)構(gòu)優(yōu)化;其次,通過新舊動能轉(zhuǎn)化和鄉(xiāng)村振興齊魯樣板打造,營造良好的就業(yè)環(huán)境,發(fā)揮縣城在新型城鎮(zhèn)化進程中的“蓄水池”作用,實現(xiàn)就地就近城鎮(zhèn)化,避免青年人口過多流向市轄區(qū);其次,建立多元化的養(yǎng)老體系,加快養(yǎng)老設施建設,扶持養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展。