2014年第6期第35卷
Northwestpopulation
甘肃省人口老龄化空间分布及演变特征分析
马晓理，张旺锋，薛海燕，李
坤
（兰州大学资源环境学院，兰州730000）
摘
要：本文以甘肃省各县区为研究对象，选取1990年、2000年、2010年的人口普查数据，分别计算各县区老年人
口比重和老年人口密度。首先应用ArcGIS软件分析老龄化人口的时空分布特征，并通过重心计算均衡点；其次应用GeoDa软件对老年人口分布进行空间自相关分析；最后，从人口、经济、社会角度探索性地分析导致空间分布差异的原因。研究结果表明：甘肃省老龄化现象呈现由东南向西北推进的扇形模式，老年人口密度呈现以兰州市及周边地区为圆心的同心圆扩展模式，老龄化重心位置逐渐向兰州市靠近；老龄化空间分布具有较显著的自相关性；老龄化空间分布差异与人口、社会和经济发展具有一定的关系。关键词：老龄化人口；空间分布特征；空间推进模式；空间自相关中图分类号：C922
文献标志码：A
文章编号：1007-0672(2014)06-0095-07
收稿日期：2014-06-20
作者简介：马晓理，男（东乡族），甘肃临夏人，兰州大学资源环境学院硕士研究生，研究方向：城市与区域规划；张旺锋，男，甘肃庆阳人，兰州大学资源环境学院副教授，研究方向：城市与区域规划，土地利用规划。
DOI:10.15884/j.cnki.issn.1007-0672.2014.06.022
人口老龄化是指全社会人口的老化现象，是对某一人口总体中老年人口的比例动态上升趋势的描述，是反映特定人口年龄结构变动的一种概念[1]。国际上通常认为一个国家或地区60岁及以上人口占总人口的比例达到10%，或者65岁及以上人口占总人口的比重达到7%，则该国家或地区进入老龄化阶段[2]。联合国“老龄问题世界大会”上对人口年龄结构类型划分为：65岁及以上人口比重4%以下为年轻型社会，4%-7%为成年型社会，7%以上的为老年型社会。
我国第五次人口普查结果显示，我国65岁及以上人口占总人口的比重为6.96%，接近国际老年型社会的标准，表明我国逐步迈入老龄化社会；到全国第六次人口普查结束，我国65岁及以上人口占总人口的8.87%，高于国际7%的标准，表明我国已经迈入了老年型社会，但是我国经济发展水平还较低，随着老龄化速度的加快，人口红利消失，导致“未富先老”现象的出现，同时我国老年人口绝对数量大，老龄化速度快，老龄化程度区域差异性明显等特点[3]，严重威胁着我国经济的快速发展和老年人口社会保障事业的发展。由于我国“计划生育”政策的实施，人口出生率降低，老龄化人口越来越多，使得我国“限制人口增长的目标”与“保持平衡的人口年龄结构的目标”之间产生了重大矛盾[4]。因此亟需研究中
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国老龄化的问题，揭示老龄化现象空间分布的差异性，因地制宜的解决社会老龄化出现的问题。
目前，关于老龄化的研究主要集中在老龄化空间分布差异性研究；老龄化人口增长和空间迁移规律研究；老龄化人口空间分布与变化的影响因素研究[5]。在国内，老龄化问题研究主要集中在全国分省老龄化问题和重点城市的老龄化现象，对于老龄化在省域尺度的变化研究较为薄弱[3][5]。本文选取甘肃省各县区为对象，研究甘肃省老龄化程度和老年人口密度的空间分布特征、空间演进规律和空间自相关性，一方面可以深入认识甘肃省人口老龄化的空间特征，另一方面可以为人口优化措施和城市规划决策制定提供依据。
一、研究思路及数据来源
1.研究思路
本研究以甘肃县区级行政区为对象。首先，应用
ArcGIS软件对各县区老龄化人口的时空分布进行研
究，分析变化特征以及演变规律。选取的指标主要有老年人口比重和老年人口密度两个指标，分别对其空间分布状况进行描述，并通过老年人口比重和老年人口密度的重心及其随时间的移动作出分析，讨论老龄化的趋向性。其次，基于甘肃省各县区老龄化程度和老年人口密度的时空变化特征，应用GeoDa软件进行空间自相关分析，揭示老龄化程度和老年
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人口密度空间分布的集聚性和相关性，并探讨具体的空间集聚和相关特征。最后，在前期分析的基础上，从人口、经济和社会角度探索性地分析造成老龄化程度和老年人口密度空间差异和集聚的原因。
单向扩张模式。
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县区达到97%，超过7%的县区接近80%，超过9%的县区达到20%，表明甘肃省大部分县区老龄化现象突出，老龄化扩张形成以东南部向西北部延伸的
2.数据来源
此次研究各县区的人口数据来源于1990年、
2.老年人口密度的时空变化
人口密度是表现人口数量空间分布的主要形式和衡量人口分布地区差异的主要指标之一[6]。老年人口密度通常指一定时间单位面积上居住的老年人口数，即老年人口密度=老年人口数/土地面积，是用来表示甘肃省各县区老年人口密集程度的指标。图
2000年和2010年甘肃省人口普查年鉴，经过相关
计算得出各县区的老年人口比重和老年人口密度；老龄化人口空间分布的影响因素分析中，人口、经济及社会数据来源于2010年甘肃发展年鉴。
二、老龄化时空分布特征描述
2为甘肃省各县区老年人口密度时空分布差异图。
从老年人口密度的空间分布来看，1990年甘肃省大部分县区老年人口密度较低，只有少部分县区老年人口密度较高。人口密集区主要位于甘肃省中东部，占到县区总数的13.9%，其中兰州及周边的临夏、天水等地区的老年人口密度尤其高；2000年甘肃省大部分县区老年人口密度空间分布情况与
1.老龄化程度的时空变化
本文研究的老龄化人口是65岁及以上的，老龄化程度通过老年人口比重进行测度[5]，图1为甘肃省各县区老龄化程度时空分布差异图。
从老龄化程度的空间分布来看，1990年迈入成年型社会的主要集中在甘肃省东南部各县区，其他大部分县区都处于年轻型社会；2000年大部分县区处于年轻型社会和成年型社会，只有少部分县区迈入了老年型社会，老龄化现象不严重。到2010年，除个别少数民族自治县和部分河西地区之外，大部分县区老龄化现象较严重，均迈入了老年型社会。
从老龄化程度的时间变化来看，随着时间的推移甘肃省人口老龄化逐渐由东南部向西北部快速推进，进入老龄化社会的县区不断增加，从1990年没有老龄化县区到2010年80%的县区进入老龄化社会，社会人口结构发生变化，劳动力人口减少，社会经济负担加重。截止2010年，甘肃省大部分县区已经迈入“老年型社会”，65岁及以上人口超过6%的
1990年相当，老年人口密集区范围比1990年略有扩大，密度较高的地区占到总县区的25.6%；2010
年，甘肃省兰州市及周边县区老年人口密度较高，周边地区较低，人口密集区范围较大扩张，占到总县区的42%，其中兰州市及其周边的地区如临夏、定西、天水、平凉的老年人口密度较高。
从老年人口密度的时间变化来看，甘肃省老年人口密集区主要集中在甘肃省中东部，随着时间的推进，老年人口密集区范围不断扩展。2000年老年人口密集区与1990年的密集区分布相似，范围略有扩张，但扩展速度较慢；2010年老年人口密集区是在2000年基础上以兰州市及周边地区为圆心向周边扩展，覆盖县区不断增加，扩展速度变快，表明甘肃省老年人口密度随着老龄化程度的加快而提高，形成以兰州市及周边地区为圆心的圈层扩张模式。
图1甘肃省老龄化程度时空分布变化
3.老年人口
的重心变化
重心概念源于力学，是指区域
图2
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甘肃省老年人口密度时空分布变化
空间上存在某一
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围不断扩大
各县区老年人口密度的空间分布分析表明，甘肃省以兰州市及周边部分县区老年人口密度高，邻
高，其余县区老年人口密图5老龄化程度推进模式
度低，老年人口密度分布呈现出以兰州市及周边地区为圆心不断向外扩展的同心圆模式（图6）。从近地区的老年人口密度较
点，在该点各方向上的力量对比保持相对平衡[7]。老年人口重心反映出老年人口的空间分布及其演变态势，其迁移轨迹形象地反映出老年人口分布变化的历史过程，其迁移方向表明老年人口空间分布演化的方向和趋势[3][8]。
（1）老年人口比重的重心变化
老年人口比重的重心表示甘肃省各县区老龄化程度在该点达到均衡，老龄化程度的空间扩展导致重心位置的变化。三次人口普查分析，得出甘肃省各县区老龄化人口比重的重心逐渐从甘肃省的东南部向西北部移动（图3），这与老龄化程度的空间扩展形式有关，表现出相似的特征。
（2）老年人口密度的重心变化
老年人口密度重心表示甘肃省各县区老年人口密度在该点达到均衡。三次人口普查分析，得出甘肃省各县区的老年人口密度重心均在兰州市及周边，并逐渐向兰州市中心城区方向移动（图4），和老龄化程度的空间扩展表现出类似的特征。
1990年到2010年，老年人
口密度高的县区范围不断
扩大，2000年后老年人口图6老年人口密度推进模式密度高的地区扩展速度明显比2000年之前的速度加快，老龄化人口密集区范围扩大。
（3）老年人口比重和老年人口密度重心位置逐渐向兰州市中心城区靠近
各县区老年人口比重和老年人口密度重心逐渐从东南部向西北部迁移，并逐步向兰州市中心城区靠近；老年人口比重和老年人口密度重心的迁移均与老龄化程度的空间扩展表现出相似的特征。
四、老龄化分布的空间自相关分析
以县区为单位的甘肃省老龄化时空分布具有明显的差异和一定的规律性，为讨论甘肃省各县区老龄化程度及老年人口密度的空间分布相互关联情况，本研究引入空间自相关性分析，通过全局空间自相关分析甘肃省老龄化程度以及老年人口密度分布的空间集聚情况；通过局部空间自相关分析甘肃省各县区之间老龄化程度及老年人口密度的具体布局情况。
空间自相关分析是用衡量不同空间单元相互关联性的主要方法，是区域某一要素与其相邻空间点上的属性值相关联的表现形式[9]。如果某一要素的值随着测定距离的缩小而变得更相似，该要素呈空
（2）老年人口密度呈现以兰州市及周边地区为核心不断向外扩展的态势，老年人
间正相关；若某一要素的值随距离的缩小而更为不同，则称之为空间负相关；若某一要素不表现出任何空间依赖关系，那么，这一要素表现出空间不相关性或空间随机性[7]。空间自相关分析主要包括全局空间自相关和局部空间自相关，全局空间自相关用于度量整个研究区域某一要素的空间分布模式，度量指标为全局Moran’I；局部自相关主要讨论某一要素局部空间分布现象，度量指标为空间联系的局部
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4.时空分布特征小结
（1）老龄化程度呈现从东南向西北推进的趋势，扩展速度不断加快
各县区老龄化程度的空间分布分析表明，甘肃省东南部老龄化程度较高，西北部老龄化程度较低，老龄化程度逐渐从东南部向西北部推进，呈现出扇形空间推进模式（图5）。2000年之前，各县区人口老龄化程度较低，只有少部分县区迈入老龄化社会，老龄化现象推进速度相对较慢。进入2000年之后，老龄化现
象推进速度变快，大部分县区已经迈入老龄化社会，老龄化现象严重，老龄化问题较突
图3甘肃省老龄化程度重心变化图出。
图4甘肃省老年人口密度重心变化图口密集区范
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