基于空间杜宾模型的人口老龄化时空研究
基于空间杜宾模型的人口老龄化时空研究
张丽
渊山东政法学院商学院袁山东济南250014冤
咱摘要暂文章以2000-2018年尧2000-2010年山东省及17地级市的人口尧经济等数据为基础袁运用Geoda软件尧MAT-
LAB软件袁计算Moran爷sI指数尧空间杜宾模型渊SDM冤袁分析了经济水平尧医疗服务尧教育水平等六个因素对17地级市老龄化指
数的空间效应遥研究表明袁山东省老化系数呈上升趋势且增长速度加快曰老龄化指数明显东高西低尧北高南低的空间格局没有出
现明显改变曰老龄化指数存在显著空间滞后性曰经济水平尧社会医疗水平和城市化水平的提高均能显著正向影响老龄化指数曰人
口自然增长率尧人口出生率尧城市化率的滞后因素对老龄化指数有显著的正效应曰社会医疗服务水平对本地区与周边城市的老
龄化指数具有显著溢出效应遥咱关键词暂人口老龄化曰山东省地级市曰时空曰空间杜宾模型
中图分类号院F293.1文献标识码院A文章编号院1008-6609渊2019冤0源-001圆-0缘
1引言
随着经济尧社会的发展袁世界各国普遍出现人口老龄化趋
势遥而我国早在2000年六十岁以上老年人口占总人口比重已
经达到10.93%袁2014年更是达到了15.5%袁远远超过了世界
卫生组织渊WHO冤定义的老龄化社会的临界值10%遥根据世界
卫生组织的预测袁2050年的中国将成为世界上老龄化最严重
的国家遥我国人口老龄化问题直接影响经济发展尧劳动力供给
水平尧城市化建设等问题遥另外袁我国各地区的人口老龄化发
展在空间与时间上均呈现非均衡的趋势遥因此袁研究我国老龄
化发展在空间与时间上分布的地区非均衡现状和影响因素袁
能够为我国地方政府制定人口相关政策提供有价值的实证结
果和建议袁也有利于进一步改善人口老龄化的地区非均衡现
状袁促进不同区域经济的可持续发展遥
国内外学者对老龄化发展的空间和时间分布的研究做出
了较为丰富的成果袁主要集中在分析人口老龄化空间的区域
间差异与区域内差异遥例如袁以省域为单元袁以老年人口比重尧
老年人口密度尧老龄化程度尧老龄化速度袁研究我国东中西三
大地区的老龄化差异[1]袁或者分析中尧日尧美尧韩四国的省域老
龄化区域差异袁并分析其演变特征[2,3]遥以县域为研究单元袁以标
准差椭圆尧地理探测器等方法袁分析我国人口老龄化的区域差异[4]遥计算具体省份在市域尧县域尺度上的老龄化空间关联指
数尧变差函数等袁研究老龄化人口的空间分布[5]袁或者以县域尧
乡镇尧街道为尺度袁计算市域的老龄化全局和局部空间关联指
数尧半变异函数尧重心等袁研究人口的空间分布问题[6-8]遥
人口老龄化与多种因素密切相关袁与人口出生率尧死亡率
存在直接影响关系袁社会公共健康水平尧教育事业发展尧经济
水平与老龄化现象有相关性[9]遥其中经济水平和人口老龄化存
在同步现象[10]曰社会公共服务水平越高袁老年人群享受到的人
力尧物力尧财力的保障就越多曰教育水平的发展影响我国西部
地区的老龄化尧城市化水平显著影响我国中西部地区的老龄
化[11]曰人口自然增长率和人口出生率直接影响到人口的老龄
化指数遥人口老龄化与人口死亡率尧人口出生率尧社会健康保
障水平尧城市化水平等之间存在的关系异常复杂袁尤其是不同
区域之间城市化尧社会保障水平等的空间滞后或者空间溢出
效应必然会影响到区域内与区域间的人口老龄化变化遥因此袁
如何深入分析不同人口尺度下的人口老龄化与社会尧经济等
因素及其空间滞后因素的空间关系至关重要遥
然而袁目前的相关研究成果较少遥主要是利用多元线性回
归方法和径向基神经网络模型袁研究省域老龄化与经济水平尧
社会公共健康水平尧教育水平尧人口出生率尧死亡率之间的关
系袁并预测省域老龄化的发展[12]袁或者采用地理加权回归模型
作者简介院张丽渊1980-冤袁女袁山东济南人袁博士袁副教授袁研究方向为非线性控制理论及其在经济学中的应用遥基金项目院山东省社会科学规划研究项目野人口结构的时空变化特征及其对山东经济增长的非线性影响分析与对策建议冶袁项目编号院17CJJJ16曰山东政法学院经济发展与数据科学协同创新团队曰山东省社会科学基金新旧动能转换研究专题野山东省新产业尧新业态生产效率的时空评价机制研究冶袁项目编号院19CDNJ37遥电脑与电信窑
-12-
分析县级人口数据的Moran爷sI指数尧分析省域老龄化的空间
分布及与其他因素的关系空间[13]尧计算人口数量的增加值[14]
等袁并没有进一步分析其他类似市域尺度上老龄化水平与这
些因素的空间关系袁也没有深入研究老龄化与这些因素之间
的空间滞后影响等遥
空间计量模型比较经典的是空间杜宾模型尧空间误差模
型与空间滞后模型袁能够反映变量的空间滞后与空间溢出效
应袁是考察经济学尧社会学等领域空间问题的有效模型袁已经
成为实证分析方面的亮点遥例如袁空间滞后模型可以分析中国
省级面板数据中人口流动尧外资开放和中国地方政府规模之
间的空间格局与相关关系[15]遥代际交叠模型尧空间自回归模型
和PSR模型可以研究人口因素如何影响房价[16]袁空间误差模
型可以分析中国省级制造业与人口老龄化的关系[17]遥运用空
间计量模型袁研究不同人口尺度下人口老龄化与其他因素及
其空间滞后项或空间溢出效应的关系袁能够为人口老龄化理
论尧空间计量模型的实证应用提供重要的理论价值和实践意
义遥
山东省存在区域经济发展不平衡尧老龄化发展不均衡的
空间分布状况袁深入剖析山东省老龄化人口与经济尧社会尧健
康尧教育等因素之间的空间分布规律及影响袁对指导山东省老
龄化人口政策尧协调区域社会公共健康发展与生态环境的可
持续发展具有重要的实证和理论价值遥关于这一部分的实证
结果并不丰富袁也没有进一步考虑利用不同的空间模型研究
不同省份市域老龄化人口的空间效应遥本文运用2000袁2010
年山东省17地级市人口尧经济尧教育尧社会健康发展水平等的
普查数据袁结合2000-2018年的山东省老龄化人口数据袁运用
Geoda软件尧MATLAB软件袁计算Moran爷sI指数袁建立空间
杜宾模型袁从时间与空间的不同角度刻画山东省老龄化人口
的时空分布特征袁以期为进一步解决山东省各地人口老龄化
问题提供有价值的科学依据遥
2数据来源与软件应用
关于老龄化的刻画有两种不同的定义院一是老化系数袁即
65岁及以上人口比例袁二为老龄化指数袁即65岁及以上人口
数除以0-14岁人口数袁也可以用老年抚养比除以少儿抚养比
所得结果求出遥
所需数据来源于发表的文章数据[18,19]尧山东统计年鉴
渊2000-2018冤和山东省2000袁2010年人口普查资料遥
空间特征的刻画需要利用Geoda软件尧MATLAB软件袁
计算Moran爷sI指数尧构造空间杜宾模型并模拟分析遥Geoda
是探求栅格数据的空间分析软件袁能够用来计算不同变量之
间的空间自相关性等空间数据分析袁其中Moran爷sI指数的计算需要要素之间的空间权重袁计算公式如下院
I=nn
i=1移n
j=1移棕i袁jn
i=1移n
j=1移棕i袁j渊xi-x冤渊xj-x冤
n
i=1移渊xi-x冤2
其中xi是要素袁x代表均值袁棕i袁j是空间权重矩阵元素遥
而利用MATLAB软件编写程序袁可以建立尧分析空间计
量模型遥主要的程序是Wald检验和对数后验概率模型遥Wald
检验与似然比检验尧拉格朗日乘数检验对大样本而言是渐进
等价的袁而Wald检验是先估计无约束模型的参数估计值袁然
后再检查约束条件是否成立袁另外两种检验方法则与似然函
数尧拉格朗日函数的最大值有关袁其中Wald检验最为常用遥
对数后验概率模型是用来寻找能使条件概率最大的参数值遥
文中用到的空间计量模型中的空间权重矩阵为距离定义的空
间权重矩阵遥所得结果不管是以共边或共点为邻接袁都具有稳
健性遥
3山东省人口老龄化特征
山东省作为我国的人口与经济大省袁老龄化问题异常严
重遥按照联合国的传统标准袁60岁以上老人达到总人口的
10%袁65岁以上老人占总人口的7%袁即表示该地区进入老龄
化社会遥1982年袁山东省65岁及以上人口数为全省总人口数
的比重为5.6%袁1995年山东省65岁及以上人口比重首次超
过7%袁标志着山东省步入老龄型省份遥2019年山东省65岁
及以上人口比例为15.04%袁比2010年的9.9%增加了5.14%袁
比2000年的8.1%增加了6.94%遥
从图1可以看出袁2014年之前袁老年抚养比每增加1个
百分点所需时间大约为4~6年袁从2014年开始袁老年抚养比
每增加超过1个百分点只需1年的时间遥2000-2017年袁山东
省人口老化系数经历了上升尧短暂下降又持续上升的过程遥尤
其是自2010年开始袁老化系数的增长速度在逐渐加快遥
图2给出了山东省在2000年与2010年17地级市老龄
化指数的时间与空间变化情况遥山东省17地级市的老龄化指
数都出现了不同程度的增加遥老龄化指数增长速度最快的四
个城市为青岛尧莱芜尧滨州和德州袁增长速度最慢的四个城市
为菏泽尧威海尧日照尧淄博遥老龄化指数呈现出显著的东高西
低尧北高南低的空间布局遥
4研究方法
基于数据的可获得性尧针对性尧精简性和系统性袁以山东
省2010年17地级市的普查资料与统计年鉴为数据基础袁分
析经济水平尧社会医疗服务尧教育水平尧人口自然增长尧城市化电脑与电信窑
-13-电脑与电信窑
水平等五个方面与老龄化指数之间的空间相关性遥利用
MATLAB空间分析程序袁计算了2010年山东省17地级市
老龄化指数y与空间影响因子x1袁x2袁x3袁x4袁x5袁x6袁之间的空间
Moran爷sI指数袁结果为0.3607袁p值为0.0035袁说明平均来说袁
老龄化指数与其他六个影响因子存在显著的空间相关性遥
构建山东省17地级市老龄化空间影响因子遥选取6个影
响因子袁依次为院地区生产总值渊GDP冤渊x1冤袁每千人病床数(x2)尧
每万人大学生数(x3)尧人口自然增长率(x4)尧人口出生率(x5)尧城
市化率(x6)袁所有数据均进行了归一化处理遥
最主要的三种空间计量模型为空间滞后模型渊SLM冤尧空
间误差模型渊SEM冤尧空间杜宾模型渊SDM冤遥其中空间滞后模型
也被称为空间自回归模型渊SAR冤,空间误差模型也称作空间自相关模型渊SAC冤袁而空间杜宾模型考虑了自变量空间滞后与
因变量之间的关系遥选择哪种空间计量模型袁需要进行检验遥
根据MATLAB软件中的Walds检验和对数后验概率模型判
定袁空间杜宾模型不能退化成空间误差模型渊SEM冤和空间滞
后模型渊SAR冤袁这说明对于山东省17地级市老龄化指数而
言袁空间杜宾模型更适合遥
根据空间杜宾模型的定义以及老龄化指数与其他变量之
间的关系袁同时为了分析邻接城市自变量和因变量的影响袁且
为了分析直接效应与间接效应袁空间杜宾模型形式如下院
yi=籽n
i=1移Wijyi+ci+茁xi+兹n
j=1移Wijxi+滋i+着i
其中i=1,2,噎,n,n=17袁籽和兹表示空间滞后系数袁是常数
项袁Wij为空间权重矩阵袁反映17地级市空间邻接关系袁滋i代表
个体特征袁表示不同城市的异质性袁着i代表随机扰动项遥
下面检验比较空间杜宾模型及所选因素的稳健性袁并与
多元线性回归模型尧SEM尧SAR模型进行估计尧对比遥根据表1
的回归结果可知袁空间杜宾模型的R2=0.8944袁相比多元线性
回归尧SAR和SEM模型的结果有所提高袁说明空间杜宾模型更
适合考察老龄化的影响因素遥而SAR和SDM模型中的空间滞
后回归系数籽分别通过了10%和1%的显著性检验袁而且数值均
基于空间杜宾模型2008-2018年中国执业医师时空分异研究
基于空间杜宾模型2008-2018年中国执业医师时空分异研究
李成程;阙梓萌;熊晶晶;崔仕臣;孟雪晖
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2022(39)2
【摘 要】目的描绘2008-2018年中国执业医师数量的空间分布和变化特征,探索影响执业医师时空流动的相关因素,为加速卫生人力资源的有序流动和出台人才流动政策提供科学论据。方法使用经验贝叶斯指数来计算空间依赖性,通过构建执业医师聚集度、计算空间基尼系数等方法,描述中国执业医师的空间分布和动态变化。采用拟合度最优的空间权重矩阵来构建空间杜宾模型,基于此分析影响中国执业医师流动的主要影响因素和空间效应。结果中国执业医师总体数量逐年增加,空间依赖性明显且下降趋势不明显。空间聚集性由北京地区向沿海城市和中西部城市扩散,高聚集地区明显增加。平均失业率(直接效应-0.107,间接效应-0.339)、人均教育经费投入(直接效应0.419,间接效应2.276)、人均GDP(间接效应-1.669)、人均医疗卫生支出(直接效应0.545)和省内人口增长数(直接效应0.001,间接效应0.002)是影响执业医师省际间流动的主要因素。结论新一论医疗改革实施以来,中国执业医师空间集聚效应明显增加,卫生人力资源短缺现象明显改善,卫生人力资源分布均衡性一般。应当大力增加我国中西部地区教育资源投入,进一步放宽社会办医门槛和加强基层医疗卫生队伍建设,促使优质卫生人力资源向中西部地区合理流动等,将有利于缓解卫生资源相对稀缺地区患者就医困难,改善卫生人力资源公平性。
【总页数】6页(P180-185)
【作 者】李成程;阙梓萌;熊晶晶;崔仕臣;孟雪晖 【作者单位】广州中医药大学公共卫生与管理学院;温州医科大学公共卫生与管理学院;浙江中医药大学人文与管理学院
【正文语种】中 文
【中图分类】R192.3
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广东省人口老龄化的时空演化及成因分析
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广东省人口老龄化的时空演化及成因分析
作者：易卫华 叶信岳 王哲野
来源：《人口与经济》2015年第03期
摘 要： （中）摘要 利用三个代表年份的数据，对广东省21个地级市人口老龄化的空间分布及其趋势进行分析。首先，根据三个年份人口老龄化系数情况，将广东省老龄化分为年轻型、成年型初期、成年型后期、老年型初期、老年型中期五个阶段。同时，利用空间自相关分析模型，分析广东省人口老龄化分布趋势呈现出的从外围（粤北、粤西和粤东）向中心区（珠三角地区）扩散的趋势，通过引入马尔科夫转移概率矩阵，阐述了广东省人口老龄化的时序演化特征，在此基础上，分析了广东省人口老龄化空间形态模式、分布规律的成因，认为总体来看，尽管由于受外来人口迁移的影响，广东省地区人口老龄化延迟，但是，目前广东省的大部分地区都已进入老年型社会，随着人口红利期的结束，人口亏损期将接踵而来，广东省应该加快经济转型升级，以利补亏，以应对老龄期社会的挑战。
关键词： （中）关键词 人口老龄化；模糊聚类；空间分布；趋势；空间自相关
中图分类号： （中）中图分类号 C913.6 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2015）03-0033-10
DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2015.03.004
Abstract： （英）摘要 This paper analyzes the spatial distribution of population aging at the
prefectual cities level in Guangdong Province and the underlying driving forces using three
representative years.Six variables are adopted to classify the population aging in Guangdong into five
空间杜宾模型研究述评
空间杜宾模型研究述评
摘要：随着现代地理信息技术的快速发展和空间数据的逐步完善，建立在观测值独立性假设基础上的传统计量经济模型逐渐受到挑战，通过对空间效应的适当设定，将空间因素纳入计量经济分析成为计量领域重要的研究趋势。由于空间杜宾模型将自变量、因变量的空间效应都纳入模型中，对空间变量之间的关系具有更好的解释能力，在空间计量模型的实际应用中占据重要地位。
关键词：空间杜宾模型；空间计量经济；空间效应
一、空间杜宾模型的基本思想
20世纪70年代以来，地理信息技术的快速发展促进了空间数据的日益丰富。空间数据的发展引起了许多学者在区域发展领域对空间区位因素的关注与考察，空间效应导致传统计量经济学中变量的独立性假设及回归参数的可靠性受到巨大质疑，空间计量经济学应运而生。
Anselin（1988）提出空间计量经济学的经典定义，将经济活动的空间相互作用和空间结构问题纳入计量经济学的考虑范围，建立空间计量经济模型。他认为，影响变量之间空间关系的空间效应分为空间相关性和空间异质性。引入空间效应是空间计量经济学与传统计量经济学的主要区别。空间相关性指区位位置不同的各变量之间相互影响，即不同空间区位上的观测值具有一致性，如外溢性、邻近效应等导致某变量对周围其他变量产生影响，数学表达式为：
yi =f (yj) , (j=1,2,...,n,ji)
空间异质性指区位位置不同导致的空间中各变量存在很大差异，即不同空间区位上的观测值具有独特性，如中心——外围效应，数学表达式为：
yi=Xi+i
式中，参数i反映了空间差异性，若参数i在不同空间单元上有所变动，表示存在空间差异；若i在所有的空间单元上都相等，则不存在空间差异性。
空间计量模型的一般公式如下:
Yi=𝜌W1Y+Xii +𝛿W2X+𝜇i，𝜇i=𝜆W3 𝜇+𝛾W4𝜀+ 𝜀i
W1代表被解释变量的空间权重矩阵，W2 代表解释变量的空间权重矩阵，W3 代表误差项的空间权重矩阵，W4代表随机扰动项的空间权重矩阵。𝜌，𝛿， 𝜆，𝛾代表相应地空间回归系数。
农村人口老龄化空间格局及影响因素研究
农村人口老龄化空间格局及影响因素研究
查奇芬;谢明柱
【摘 要】在对中国农村人口老龄化空间分布进行自相关分析的基础上,运用空间计量模型定量分析了经济、医疗卫生、教育、计划生育政策及人口机械迁移等因素对农村人口老龄化的影响.研究结果显示:农村人口老龄化在地理上存在很显著的集聚效应,空间地理因素对其影响显著,并且整体上存在正的空间相关性,呈现东高西低、南高北低的空间格局.经济发展水平对农村人口老龄化直接影响最小,计划生育政策的影响最显著,各因素均与之同方向变动.因此,在制定计划生育政策时,应该充分考虑区域特征,因地制宜制定出符合区域实际的人口政策；大力发展农村地区养老保险事业；发展本地特色产业,将劳动力吸附在本地,降低老年人口系数.
【期刊名称】《湖南农业大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2013(014)004
【总页数】6页(P37-42)
【关键词】农村;人口老龄化;空间自相关;空间计量模型
【作 者】查奇芬;谢明柱
【作者单位】江苏大学财经学院,江苏镇江212000;江苏大学财经学院,江苏镇江212000
【正文语种】中 文
【中图分类】C921
人口老龄化是指总人口中因年轻人口数量减少，老年人口数量增加而导致的老年人口比例相应增长的动态过程。国际上通常把60岁以上老年人口系数或65岁以上老年人口系数作为测量一国或地区老龄化水平的统计指标，此指标越大表示该地老龄化程度越严重，当前者超过10%或后者超过7%时则视该地已进入老龄化社会。由于我国经济的发展、医疗卫生条件的改善，我国人口平均寿命不断增加，65岁以上老年人口系数被国内越来越多的专家和学者作为测量我国人口老年化程度的一个重要指标。根据此标准我国早在2000年就已经进入了老龄化社会。[1]我国农村地区的人口老龄化与全国整体以及城市地区相比，呈现出程度更深、速度更快的特点。[2]由于我国疆域广阔，农村地区面积广大，不同农村地区的经济发展水平、生育观念以及医疗卫生状况等存在很大差异，其人口老龄化水平相差甚远，给各地区带来的影响也有很大不同。学术界对此颇为关注，不少学者和专家对其已经进行了深入研究：袁俊、吴殿廷等运用描述性统计和主成分分析方法定量分析了我国农村地区人口老龄化的区域差异性，并发现农村经济发展水平、劳动力文化教育程度差异是影响人口老龄化水平的主要因素。[3]刘娜、陈瑛基于GIS对我国内陆地区农村老年人口状况作了时间和空间上的对比分析，研究结果表明：农村老龄化发展迅速从东部向中西部快速递进，农村老龄化的集中程度趋于降低。[4]关爱萍通过聚类分析和主成分分析发现我国农村人口老龄化具有明显的区域差异，农村经济发展水平、劳动力文化教育程度的差异是影响农村人口老龄化程度的主要因素。[5]上述学者对我国农村人口老龄化的区域差异以及其影响因素都有比较详细的阐述，但大都是基于传统计量方法，在假设空间实体之间是相互独立的前提下进行的实证分析，缺乏空间视角，难以真正反映区域空间差异。空间影响，尤其是空间自相关和空间异质性应该在研究不同的区域差异问题时加以考虑。笔者拟基于我国2010年农村老年人口数据，运用空间自相关指数Moran’s I分析农村人口老龄化的空间分布情况，同时通过对传统的计量模型加入空间项构建空间滞后模型和空间误差模型，定量检验经济、医疗卫生、教育、计划生育政策及乡城间人口迁移等因素对农村人口老龄化的影响。
人口老龄化、人力资本结构与科技创新--基于空间杜宾与中介效应模型的实证研究
人口老龄化、人力资本结构与科技创新--基于空间杜宾与中介效应模型的实证研究
蒋长流;司怀涛
【期刊名称】《北京科技大学学报:社会科学版》
【年(卷),期】2022(38)5
【摘 要】科技创新是推动经济高质量发展的核心因素,而人口老龄化与人力资本结构对科技创新具有重要影响。文章采用2008—2017年31个省面板数据,基于空间杜宾模型,对人口老龄化、人力资本结构与科技创新之间的关系进行了实证研究。空间杜宾模型的实证结果显示,人口老龄化对本地区及邻近地区科技创新均具有显著的抑制作用,而人力资本则可以显著促进本地区科技创新,但对于邻近地区,以不同数据指标测度的人力资本并未表现出预期的空间正向溢出。另外,人力资本中介效应检验结果显示,人力资本在人口老龄化影响科技创新的过程中存在部分遮掩效应。因而在人口老龄化程度不断加深的背景下,应不断优化人力资本结构,进一步增加科研投入,以促进区域创新能力的提升。
【总页数】11页(P593-603)
【作 者】蒋长流;司怀涛
【作者单位】安徽大学经济学院
【正文语种】中 文
【中图分类】F204
【相关文献】 1.地区环保投资、城镇化与绿色技术创新——基于空间杜宾模型及中介效应的实证研究2.人口老龄化、创新驱动与产业结构转型升级——基于空间杜宾模型的研究3.大数据产业、区域技术创新效率与金融科技发展
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北京市人口老龄化的时空变化特征
北京市人口老龄化的时空变化特征
李扬;刘慧;金凤君;汤青
【期刊名称】《中国人口·资源与环境》
【年(卷),期】2011(021)011
【摘 要】人口老龄化现已成为当今主要的人口问题之一,并引起越来越多的关注,人口老龄化进程与老年人口空间分布特征研究是未来人口问题研究的一个重要分支.本文基于ESDA全局和局部空间自相关分析,利用北京市第四次和第五次人口普查数据以及1995和2005年1％人口抽样调查数据,对北京市县域尺度老龄人口分布总体和局部空间差异的变化趋势、特征进行了初步探索.结果表明,北京市老龄人口空间分布各区县差异较大,且呈现出明显的圈层结构特征,中心四城区老龄人口比重较高,近郊区老龄人口比重较全市平均水平低,远郊区老年人口比重又有所回升；同时,北京地区老年人口各区县的空间分布差异随着时间的推移而不断扩大,中心老城区呈现不断增强的集聚趋势,而远郊区的老年人口扩散效应明显大于集聚效应.
【总页数】8页(P131-138)
【作 者】李扬;刘慧;金凤君;汤青
【作者单位】中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院地理科学与资源研究所区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院研究生院,北京100049 【正文语种】中 文
【中图分类】C922
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人口老龄化背景下城市适老空间建设研究
人口老龄化背景下城市适老空间建设研究
李晓宇
【摘 要】人口老龄化是我国当今社会发展所面临的重要问题.从城市建设的角度出发,通过分析老年人在城市空间建设中的需求,对城市公共空间、城市基础设施以及景观环境等方面适老化空间建设进行思考.城市各项建设应充分结合老年人的需求及特点进行适老化建设,充分体现对老年人的关怀和包容,让老年人真正参与到社会生活中.
【期刊名称】《住宅科技》
【年(卷),期】2019(000)008
【总页数】4页(P42-45)
【关键词】老年人需求;适老化;城市建设
【作 者】李晓宇
【作者单位】桂林理工大学土木与建筑工程学院
【正文语种】中 文
0 引言
根据国际标准，一个国家或地区60岁以上老年人口占人口总数的10%，或65岁以上老年人口占人口总数的7%，即意味着这个国家或地区处于老龄化社会。据统计，我国已于2000年进入老年型社会。国家统计局数据显示，2009～2018年10年间，我国65岁及以上老年人口数量从1.13亿人增至1.67亿人（图1）；截止到2018年底，我国65 岁及以上人口达到 1.67亿，占总人口数的11.9%,老年人口数量及比重10年内持续攀升（图2）。我国老龄化的趋势愈发严峻，城市的适老空间建设也将面临前所未有的挑战。
图1 2009～2018年中国65岁及以上人口数量
根据2018年3月的《当代中国老年人情况的分析报告》，我国城市适老空间建设还存在规划理念落后、供需结构失衡、割裂历史文脉、忽视人文关怀、排斥弱势群体等诸多问题[1]。然而，相比国外部分发达国家，我国的城市适老空间建设相关研究较少，人文关怀社会重视程度薄弱。因此，城市适老化空间建设研究迫在眉睫。
图2 2009～2018年65岁及以上人口占总人口比重
1 老年人对城市空间建设的需求
1.1 健康需求
身体健康方面，随着年龄的增长，老年人各项生理机能会出现不同程度的衰退，对环境的适应能力也会不断减弱。神经机能的衰退使得老年人反应迟钝，身体协调能力减弱，更易出现跌倒等事故；视觉机能的衰退使得老年人对颜色的感知能力下降，引起视力模糊；运动机能的衰退也会影响老年人的灵活程度和耐力，使他们偏向于在惯常居住地周围而非远距离活动。除此之外，老年人的嗅觉、痛觉、呼吸机能及对空间方位的辨识能力也都会出现不同程度的衰退。
江西省人口老龄化县域差异及其影响因素
江西省人口老龄化县域差异及其影响因素
雷慧敏;叶长盛
【期刊名称】《地域研究与开发》
【年(卷),期】2016(035)002
【摘 要】人口老龄化是当代中国三大人口问题之一,受到政府和社会的广泛关注.利用探索性空间数据分析江西省人口老龄化的县域时空差异,通过地理加权回归(GWR)模型深入探讨江西省人口老龄化的影响因素.结果表明:(1) 2000-2010年江西省人口老龄化系数显著提高,由6.29％提高到7.76％,由成年型社会转变为老年型社会;(2)2000-2010年江西省人口老龄化县域空间差异逐渐扩大,保持较强的正相关,全局指数分别为0.443,0.176,热点集聚显著但逐渐减弱,冷点区扩大;(3)不同因素对县域人口老龄化影响有所差异,人均GDP、城镇化、万人医生数等指标促进了人口老龄化,人口自然增长率及教育占财政支出等指标抑制了人口老龄化.
【总页数】6页(P170-174,180)
【作 者】雷慧敏;叶长盛
【作者单位】东华理工大学核资源与环境省部共建国家重点实验室,南昌330013;东华理工大学地球科学学院,南昌330013;东华理工大学核资源与环境省部共建国家重点实验室,南昌330013;东华理工大学地球科学学院,南昌330013
【正文语种】中 文
【中图分类】C922
【相关文献】 1.基于空间质量差异的县域耕地质量等别监测样点布局研究——以江西省南昌县为例 [J], 张晗;郭熙;赵小敏
2.江西省县域经济差异与行政区划改革研究 [J], 牛向前;舒晓波;吴义丹;李统华
3.基于GWR模型的福建县域人口老龄化影响因素分析 [J], 何清;陈楠;张开洲
4.地区差异性视角下县域就业影响因素分析\r——基于对口援疆背景下新疆县域面板数据的实证检验 [J], 秦放鸣;李玉敏
5.江西省县域经济空间差异及自然环境驱动因子研究 [J], 郭芸;何小芊
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中国人口老龄化水平的时空差异与收敛性检验
中国人口老龄化水平的时空差异与收敛性检验
杨振;丁启燕;王宇
【摘 要】当前中国正在迎来"银发浪潮",老龄化作为人口转变最重要的后果之一,是我国当前及今后较长时期内经济社会发展的新常态和基本国情.该文利用最近3次人口普查获得的资料,对我国省级层面的老龄化时空差异特征与变化规律进行研究.结果表明:(1)1990年以来我国老年人口规模增长较快,老龄化水平存在明显的省际差异,总体呈现东部最高、中部次之、西部最低的空间梯度特征,差异程度随时间变化不断增加;(2)各地区老龄化分布并非表现出完全的随机性,而是在总体上呈现出一定的空间集聚性,老龄化水平较高(低)的地区相对地趋于和较高(低)水平的地区相邻,空间集聚性随时间变化有所弱化;(3)老龄化水平的时空变化呈现出稳健的条件收敛趋势,地区老龄化指数的增加速度与其初始水平负相关,初始水平较高(低)地区的增速普遍低(高)于初始水平较低(高)的地区,未来省际差异预期不断缩小,收敛速度随时间变化不断提升.
【期刊名称】《西北人口》
【年(卷),期】2017(038)004
【总页数】8页(P11-17,23)
【关键词】人口老龄化;时空差异;空间集聚;收敛性检验;分位数回归
【作 者】杨振;丁启燕;王宇
【作者单位】华中师范大学城市与环境科学学院,武汉 430079;华中师范大学可持续发展研究中心,武汉 430079 【正文语种】中 文
【中图分类】C922
全国1‰的人口抽样调查显示，2014年底我国65岁及以上老人有1.38亿，占全国总人口的10.06%，是世界上老年人口最多的国家。国际上通常把65岁及以上人口比重超过7%的人口结构称作老龄化，据此我国目前已经从整体上进入了所谓的老龄化社会。联合国经济社会事务部编写的《2010年世界人口展望》预测，到2020、2030、2040、2050年中国的老年人口比重将分别达到13.6%、18.7%、26.8%、30.8%，未来30～40年是中国老龄化快速增长的时期[1]。因此，人口结构加速老化已成为我国当前及今后较长时期内人口发展的新常态，也是谋划未来经济社会发展必须把握的基本国情之一。
数字普惠金融与碳排放强度——基于全国30个省(区、市)的空间杜宾模型
数字普惠金融与碳排放强度——基于全国30个省(区、市)的空间杜宾模型
李宇祥
【期刊名称】《辽宁经济》
【年(卷),期】2024()3
【摘 要】我国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段,如期实现“双碳”目标,已成为我国转型发展质效的重要标尺。传统普惠金融业务与数字技术融合产生的数字普惠金融对于实现“双碳”目标,推动我国绿色经济高质量发展有着重要意义。为此,基于我国30个省(区、市)的面板数据构建空间杜宾模型,探讨了数字普惠金融对于碳排放强度的空间溢出效应。研究表明,本地数字普惠金融的发展对本地的碳排放强度发挥着抑制作用,对周边地区的碳排放强度起着促进作用。前者归因于金融市场的资源配置和响应时滞,后者与价格机制、碳排放就近转移有关。最后,为“双碳”目标的稳步推进提出了科学的政策启示。
【总页数】9页(P36-44)
【作 者】李宇祥
【作者单位】西北民族大学
【正文语种】中 文
【中图分类】F83
【相关文献】 1.数字普惠金融能否改善金融"脱实向虚"局面
——基于省际面板数据的空间杜宾模型分析2.数字普惠金融能否缓解我国居民消费疲软——基于空间杜宾模型的实证研究3.数字普惠金融创新对小微企业融资体系“虹吸效应”的影响——基于省际面板数据的空间杜宾模型分析4.基于空间杜宾模型的数字普惠金融对城乡收入差距的空间溢出效应与异质性研究5.基于空间杜宾模型的数字普惠金融助力乡村振兴的实证分析
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