中图分类号：K901.3/C922 文献标识码：A 文章编号：1000-0690(2020)05-0768-08 人口老龄化是指总人口中年轻人口数量减少、老龄人口数量增加，从而导致老龄人口比重上升，达到或者超过某临界水平时所表现出的人口年龄结构特征，是社会经济发展到一定阶段人口年龄结构出现的一种必然趋势[1]。自20世纪70年代末实施严格的“计划生育”政策以来，中国人口年龄结构逐渐向老年型过渡，直至2000年，65岁及以上老年人口所占比重已突破7％，开始全面进入老年型社会，老龄化发展迅速[2]。同时，因人口发展因素和社会经济基础等存在显著的区域差异，使得地区不平衡成为中国人口老龄化的主要特征。为此，研究中国人口老龄化的空间格局演变特征及其驱动因素，有利于识别中国人口老龄化的地域分异特征，为缩小人口老龄化区域差异、制定合理的人口发展战略和政策提供参考和依据。 学术界对人口老龄化的探讨起始于20世纪中期，相关研究主要从生物学和医学等学科角度对老年人健康问题及疾病防治对策等方面展开[3,4]。随着人口老龄化区域性特征凸显，到了20世纪80年代，越来越多地理学者开始从空间角度探寻人口老龄化现象。国外学者主要是从全球、国家内部和城市内部等不同空间尺度对老年人口空间分布、人口老龄化的区域差异及形成机制进行了大量的实证分析[5-8]。国内相关研究起步较晚，但研究路径基本形成。首先，从研究内容来看，地理学研究遵循从现象、结构到过程机理研究的一般范式，这种规律在人口老龄化空间分布的研究中也尤为明显。早期相关研究主要集中于人口老龄化的过程和格局的简单描述[9]，随着研究的深入，研究内容逐渐向机理深化[10]。其次，从研究尺度来看，不同空间尺度的人口老龄化发展的过程、格局和机理不同。随着研究视野的扩大，研究尺度不断精细化，从全国到省域内部，包括全国各省级层面[11,12]、城市层面[13,14]以及县级层面[15,16]的研究。最后，从研究方法来看，人口老龄化空间分布格局研究由传统的空间可视化方法[15]向空间统计方法转变[16]，人口老龄化空间格局形成机理的研究逐渐由定性分析向定量分析转变，尤其是近年来考虑空间因素的地理加权回归(Geographical weighted regression，GWR)模型[16,17]的应用，更准确的揭示了人口老龄化形成因素的空间异质性。 综上所述，以往研究基于不同空间尺度，运用空间统计及计量方法对人口老龄化空间格局演变及动力机制的探讨已取得丰富成果，但上述研究多从全国省级宏观尺度或省内县级微观尺度出发，鲜有学者关注全国地级中观尺度的研究。此外，现有研究多基于传统计量方法探讨人口老龄化空间格局演变的作用机理，忽略了空间因素影响下各区域间相互作用的内在机制。然而，“地理学第一定律”指出：任何地理事物或属性在空间上都具有相关性[18]，人口老龄化也概莫能外。鉴于此，本文基于第五、六次中国人口普查数据，对中国337个地级及以上行政单元人口老龄化空间格局演变特征进行探讨，在考虑空间效应的基础上，运用空间计量模型对人口老龄化空间格局演变的动力机制进行全方位分析。 1 数据来源与研究方法 1.1 研究区域与数据来源 根据数据的真实性、连续性及可获得性，本文选取了中国337个地级行政单元(包括直辖市、副省级市、地级市、地级区域，未包括港、澳、台)作为研究样本。采用老龄化率，即老年人口比重(65岁以上人口数占总人口比重)来度量人口老龄化，它能直观地反映人口绝对老龄化程度[1]。同时结合林琳、王录仓[9,15]等学者对人口老龄化的划分，将老龄化率划分为6个阶段：老龄化系数低于4.0％为年轻型，4.0％-5.5％为成年型初期，5.5％-7.0％为成年型后期，7.0％-10.0％为老年型初期，10.0％-14.0％为老年型中期，高于14.0％为老年型后期。人口相关数据来源于《中国人口普查分县资料》(2000年，2010年)[2,19]，该数据是国家在统一的标准和时点对全国人口逐户逐人地进行的一次性调查登记，虽尚无更新数据，但结合以往相关研究，人口老龄化的空间分布格局以及影响因素在短时间内不会因数据而对结论产生较大的影响，且人口普查数据能够更全面而科学地掌握全国地级层面人口的基本情况[1,10,12,17]；其余数据均来源于《中国区域经济统计年鉴》[20]，基础地图来源于国家基础地理信息中心(http://ngcc.sbsm.gov.cn/)。 1.2 研究方法 1.2.1 探索性空间数据分析 探索性空间数据分析(Exploratory Data Analysis，ESDA)是一套用于描述和可视化空间分布，识别非典型位置或空间异常值的技术，以发现空间关联，聚类或热点的模式，通常使用全局空间白相关和局部空间自相关2类工具[21]。本文采用该方法来衡量中国人口老龄化的空间关联性，以反映人口老龄化在空间分布方面存在的集聚特征。
