地理研究 ›› 2019, Vol. 38 ›› Issue (6): 1497-1511.doi: 10.11821/dlyj020180095
收稿日期:
2018-01-16
修回日期:
2018-06-20
出版日期:
2019-06-20
发布日期:
2019-06-12
作者简介:
作者简介:曾通刚(1992-),男,四川德阳人,硕士,研究方向为人口与老年地理学。E-mail:
基金资助:
Tonggang ZENG1,2(), Yuan ZHAO1,2,3(
)
Received:
2018-01-16
Revised:
2018-06-20
Online:
2019-06-20
Published:
2019-06-12
摘要:
基于“积极老龄化”理论框架,从健康、参与和保障三大维度构建中国老龄事业发展水平评价指标体系。以中国大陆31个省(自治区、直辖市)为研究对象,运用数理统计、重心和空间重叠性、空间错位分析和计量经济模型等方法,分析了2004—2016年中国老龄事业发展水平的时序变化、空间格局、错位特征及其影响机制。结果表明:① 2004—2016年,中国老龄事业发展水平整体快速增长,区域差异逐渐缩小,但区域失衡特征不容忽视。东部地区整体水平高于中部、西部及东北地区,并伴有“西部崛起,中部及东北地区塌陷”特征。东部地区呈现“两极化”现象。② 中国老龄事业基本处于低水平发展阶段,空间分布由西南-东北辐射递减模式转变为显著的“中部塌陷”式,形成一条由北向南的低值集聚带,纵贯中国中部,与区域经济发展存在错位关系。③ 负向错位区主要分布在黄河、长江中上游地区,正向错位区主要集中在东部沿海、长城以北等地区。空间错位强度存在显著的地域差异性,其中西部地区尤为显著。④ 老龄事业发展水平的动态变化是多因素交互作用的结果。经济发展水平、政府政策和行政导向及产业结构的时空分异对其产生正向影响。市场经济规模扩大和人口老龄化未对老龄事业发展起推动作用,与理论预期不符。家庭规模小型化的倒逼作用不显著。
曾通刚, 赵媛. 中国老龄事业发展水平时空演化及其与经济发展水平的空间匹配[J]. 地理研究, 2019, 38(6): 1497-1511.
Tonggang ZENG, Yuan ZHAO. Spatial and temporal evolution of the undertakings for the elderly and spatial mismatch of economy in China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2019, 38(6): 1497-1511.
表1
中国老龄事业发展水平的评价指标体系"
系统层 | 准则层 | 指标层 | 单位 | 权重 |
---|---|---|---|---|
老龄事业发展水平 | 健康维度 | X1人均城镇基本医疗保险基金支出 | 元/人 | 0.0855 |
X2基本医疗保险覆盖率 | % | 0.0296 | ||
X3每千老人拥有医疗卫生技术人员数 | 个/千人 | 0.0474 | ||
X4每十万老人拥有老年医院数 | 个/十万人 | 0.1478 | ||
参与维度 | X5老年学校入学率 | % | 0.1021 | |
X6老年活动中心(室、站)千人覆盖率 | 个/千人 | 0.0571 | ||
X7每万老人拥有老年协会数 | 个/万人 | 0.0519 | ||
保障维度 | X8城镇职工基本养老保险待遇 | 万元/人 | 0.0782 | |
X9每千老年人口养老服务床位数 | 万元/人 | 0.0558 | ||
X10每万老人法律援助救助案件数 | 件/万人 | 0.1454 | ||
X11每千名老人对应老龄机构事业费支出 | 元/千人 | 0.1401 | ||
X12城乡养老保险参保率 | % | 0.0591 |
表4
2004—2016年中国各省区空间错位指数"
地区 | 2004年 | 2010年 | 2016年 | 地区 | 2004年 | 2010年 | 2016年 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | 2.3091 | 0.8406 | 0.0339 | 湖北 | -0.7853 | -0.0331 | 0.5353 |
天津 | 2.1111 | 2.0776 | 2.6006 | 湖南 | -0.6028 | -0.0342 | 0.4896 |
河北 | 0.8818 | 0.4832 | 0.2386 | 广东 | 1.6335 | 1.6523 | 1.4815 |
山西 | -2.5681 | -1.4499 | -1.2597 | 广西 | -0.4060 | 0.2822 | -0.4336 |
内蒙古 | -0.0856 | 2.5975 | 1.6060 | 海南 | 0.8601 | 0.1313 | -0.2916 |
辽宁 | 1.0063 | 1.2918 | 0.5094 | 重庆 | -0.3363 | -0.1373 | 0.9697 |
吉林 | -1.9517 | 1.0133 | 1.4292 | 四川 | -0.4534 | -1.0218 | -0.8561 |
黑龙江 | -0.2483 | -0.0799 | 0.0008 | 贵州 | -0.6414 | -0.7299 | -1.2511 |
上海 | 6.0183 | 1.7412 | 0.7897 | 云南 | -1.1019 | -1.8340 | -2.9316 |
江苏 | 1.5097 | 2.1972 | 1.9526 | 西藏 | -0.4110 | -0.6399 | -1.4106 |
浙江 | 1.3906 | -0.2570 | 0.0663 | 陕西 | -0.8487 | -0.2530 | -0.0560 |
安徽 | 0.3068 | 0.0918 | -0.0529 | 甘肃 | -1.1455 | -0.6870 | -1.5668 |
福建 | 0.1654 | -0.1257 | 0.0792 | 青海 | -1.0391 | -0.3626 | -0.9987 |
江西 | -0.8219 | -1.1271 | -0.5033 | 宁夏 | -1.8758 | -2.8713 | -0.5787 |
山东 | -0.5934 | -0.0513 | 0.7918 | 新疆 | -2.4501 | -2.2015 | -1.4164 |
河南 | 0.1734 | -0.5038 | 0.0329 |
表6
随机效应模型估计结果"
变量 | 回归系数 | T统计值 | P值 |
---|---|---|---|
Constant | -0.4804** | -2.1911 | 0.0312 |
lnX1 | 0.0629*** | 3.3991 | 0.0011 |
X2 | 0.0022** | 2.0717 | 0.0413 |
X3 | 0.0476*** | 3.4272 | 0.0009 |
X4 | 0.0027*** | 2.9302 | 0.0043 |
X5 | -0.0008 | -0.1302 | 0.8967 |
X6 | -0.0081 | -0.3324 | 0.7404 |
X7 | -0.0084** | -2.2901 | 0.0245 |
R2 | 0.7691 | ||
Adjusted R2 | 0.7601 | ||
F statistic | 40.4396,P=0.0000 |
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