廣東省人口老齡化與養(yǎng)老資源配置均衡性研究

張國(guó)英 龔慧

（華南師范大學(xué) 政治與公共管理學(xué)院，廣東 廣州 510006）

1 引言

21世紀(jì)以來(lái)，人類(lèi)社會(huì)快速發(fā)展，生活質(zhì)量和醫(yī)療水平不斷提高，伴隨而來(lái)的人口老齡化現(xiàn)象成為當(dāng)今世界關(guān)注的熱點(diǎn)話(huà)題。我國(guó)人口老齡化形勢(shì)嚴(yán)峻，呈現(xiàn)出老年人口絕對(duì)數(shù)量大、增長(zhǎng)速度快及高齡化與失能化等特點(diǎn)，給社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)巨大壓力。我國(guó)第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年全國(guó)60周歲及以上老年人口26402萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?8.7%；全國(guó)65周歲及以上老年人口19064萬(wàn)人，占總?cè)丝诘?3.5%；全國(guó)的老年人口撫養(yǎng)比為19.7%，比2010年提高了7.8個(gè)百分點(diǎn)。有關(guān)部門(mén)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，“十四五”期間，全國(guó)老年人口將突破3億人，從輕度老齡化邁入中度老齡化，日益嚴(yán)峻的人口老齡化形勢(shì)給我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)體系帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。為應(yīng)對(duì)人口老齡化帶來(lái)的挑戰(zhàn)，習(xí)近平對(duì)老齡工作作出重要指示，將積極應(yīng)對(duì)人口老齡化上升為國(guó)家戰(zhàn)略。李克強(qiáng)在全國(guó)老齡工作會(huì)議中強(qiáng)調(diào)堅(jiān)定實(shí)施積極應(yīng)對(duì)人口老齡化國(guó)家戰(zhàn)略，推動(dòng)老齡事業(yè)和產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展?！笆奈濉币?guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要中也提出“以‘一老一小’為重點(diǎn)完善人口服務(wù)體系”。積極應(yīng)對(duì)人口老齡化，推動(dòng)新型養(yǎng)老服務(wù)體系建設(shè)關(guān)系到“老有所養(yǎng)”重要目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，養(yǎng)老資源的優(yōu)化配置是其中的關(guān)鍵一環(huán)。因此，如何實(shí)現(xiàn)養(yǎng)老資源的科學(xué)合理配置，滿(mǎn)足老年人基本養(yǎng)老需求，讓老年人安享晚年生活是亟待解決的重大社會(huì)問(wèn)題。

2 文獻(xiàn)回顧

人口老齡化一直受到社會(huì)學(xué)、人口學(xué)等領(lǐng)域?qū)W者的重視，研究最早可追溯至19世紀(jì)末，由于受工業(yè)革命影響，西歐國(guó)家的生育率普遍下降，引起學(xué)者們對(duì)老齡化問(wèn)題的重視，關(guān)注人口老齡化的區(qū)域分異及影響因素、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系、養(yǎng)老資源的配置等問(wèn)題。主要研究成果有：Hilnter和Smith發(fā)現(xiàn)人口老齡化程度存在城鄉(xiāng)差異，主要是因?yàn)槟贻p勞動(dòng)力的外流與遷移[1]；William J.Goode研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展加速了社會(huì)養(yǎng)老需求的增加，養(yǎng)老資源的合理配置是推進(jìn)社會(huì)養(yǎng)老服務(wù)建設(shè)的重要內(nèi)容[2-3]；An與Jeon采用OECD國(guó)家1960-2000年的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度之間呈現(xiàn)倒U型的相關(guān)性，人口老齡化的不斷發(fā)展會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生明顯影響，人口結(jié)構(gòu)變動(dòng)的速度越快，對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響也越大[4]。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者開(kāi)始關(guān)注人口老齡化空間分異與影響因素[5]。部分學(xué)者認(rèn)為目前我國(guó)人口老齡化空間分布存在非均衡性，且呈擴(kuò)大趨勢(shì)，區(qū)域人口老齡化的空間集聚特征日益顯著[11]。我國(guó)現(xiàn)階段的人口老齡化在空間分布上主要表現(xiàn)為明顯的城鄉(xiāng)差異與東中西三大地區(qū)間老齡化水平由高到低的梯度分布態(tài)勢(shì)[7][12]。以往研究發(fā)現(xiàn)人口老齡化的空間非均衡性主要與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[6-7]、城鎮(zhèn)化進(jìn)程、生育成本等有關(guān)[7]，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)老齡化形勢(shì)相對(duì)更為嚴(yán)峻[13]。同時(shí)，現(xiàn)有研究表明人口老齡化也是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，具有時(shí)空演變的特征。由于區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡，誘發(fā)經(jīng)濟(jì)相對(duì)滯后區(qū)域的年輕勞動(dòng)力外流，老年人口滯留，我國(guó)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)老齡化程度可能會(huì)更甚于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)[8-9]。

隨著我國(guó)老齡化程度持續(xù)加深，社會(huì)養(yǎng)老需求不斷增加，養(yǎng)老資源的空間分布與配置問(wèn)題成為學(xué)者們聚焦的研究問(wèn)題。已有研究發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)養(yǎng)老資源供給嚴(yán)重短缺，與快速增長(zhǎng)的養(yǎng)老需求間的矛盾日漸凸顯[14]，已有社會(huì)養(yǎng)老資源的配置具有明顯的區(qū)域差異，其配置水平與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)[10][16][18]，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的養(yǎng)老資源供給能力往往強(qiáng)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。其次，地區(qū)的老齡化水平與養(yǎng)老資源的匹配存在錯(cuò)位現(xiàn)象[15]。我國(guó)各省養(yǎng)老資源配置水平與老年人口分布規(guī)模的匹配程度呈現(xiàn)顯著的區(qū)域差異特征，兩者間具有一定的匹配關(guān)系但程度不高[16]。如趙東霞等以東北三省為例，研究發(fā)現(xiàn)東北三省老年人口與養(yǎng)老資源的空間匹配關(guān)系呈現(xiàn)明顯的南北梯度差異[17]。何暉等發(fā)現(xiàn)湖南省各地級(jí)市的養(yǎng)老資源與老年人口規(guī)模間存在空間不匹配現(xiàn)象[18]。此外，杜鵬、張俊良、韓增林、陶卓霖等學(xué)者對(duì)我國(guó)養(yǎng)老設(shè)施、養(yǎng)老模式、養(yǎng)老服務(wù)現(xiàn)存問(wèn)題等均提出了建設(shè)性意見(jiàn)[19-23]。

綜上所述，已有針對(duì)老齡化空間分異及影響因素、養(yǎng)老資源配置等方面的研究成果顯著，但對(duì)人口老齡化的空間分布特征與養(yǎng)老資源配置均衡性關(guān)系的研究還相對(duì)缺乏。因此，本文基于現(xiàn)有研究和相關(guān)理論，采用空間自相關(guān)分析法對(duì)廣東省21個(gè)地級(jí)市的人口老齡化空間分布特征與養(yǎng)老資源配置進(jìn)行分析。本研究在理論上可以有效擴(kuò)充人口老齡化與養(yǎng)老資源配置問(wèn)題的理論經(jīng)驗(yàn)；實(shí)踐上對(duì)相關(guān)部門(mén)制定合理、科學(xué)的養(yǎng)老資源配置方案具有可借鑒意義。

3 研究區(qū)域概況、研究方法與數(shù)據(jù)說(shuō)明

3.1 研究區(qū)域概括

我國(guó)幅員遼闊，人口分布廣泛，各區(qū)域間的地理人文環(huán)境、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平等均存在差異，不同區(qū)域間的人口老齡化發(fā)展也呈現(xiàn)空間分異現(xiàn)象。廣東省作為我國(guó)改革開(kāi)放的前沿陣地和重要窗口，既是我國(guó)的經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省也是人口大省，擁有雄厚的社會(huì)資源和獨(dú)特的人口結(jié)構(gòu)。具體而言，一方面，較全國(guó)來(lái)說(shuō)，廣東省的人口老齡化進(jìn)程相對(duì)緩慢，外來(lái)人口眾多，是人口結(jié)構(gòu)最年輕的沿海省份，但省內(nèi)各區(qū)域的老齡化程度存在較大地域差異，大量青年人口主要流入經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)，使該地區(qū)的人口年齡結(jié)構(gòu)趨于年輕化，以粵北地區(qū)為代表的非珠三角地區(qū)人口流失嚴(yán)重，其老齡化程度遠(yuǎn)超珠三角地區(qū)。另一方面，廣東省總體經(jīng)濟(jì)水平雖居全國(guó)前列，但內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重不平衡，珠三角與粵東西北地區(qū)的經(jīng)濟(jì)總量和人均GDP差距懸殊，各區(qū)域間的資源分布明顯分化，社會(huì)資源高度集中在珠三角地區(qū)，經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的非珠三角地區(qū)面臨未富先老的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。

3.2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

目前國(guó)內(nèi)對(duì)養(yǎng)老資源分類(lèi)并無(wú)統(tǒng)一定義，常用的養(yǎng)老資源衡量指標(biāo)主要有養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、養(yǎng)老床位、養(yǎng)老設(shè)施、醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)與床位、衛(wèi)生技術(shù)人員、文化和居住環(huán)境等，其中，醫(yī)療保障與養(yǎng)老保障是老年人最基本的養(yǎng)老服務(wù)需求，也是反映養(yǎng)老資源供給水平的核心指標(biāo)[16]。結(jié)合老年人的現(xiàn)實(shí)養(yǎng)老需求，本文養(yǎng)老資源指標(biāo)主要采用醫(yī)療服務(wù)（每千人人均衛(wèi)生醫(yī)療床位數(shù)、每千人人均衛(wèi)生醫(yī)療機(jī)構(gòu)數(shù)、每千人人均衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)、基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)）與養(yǎng)老服務(wù)（每千人人均養(yǎng)老床位數(shù)與每千人人均養(yǎng)老機(jī)構(gòu)數(shù)、基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)）①每千人均指每千名65歲及以上老年人口。，構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型，反映廣東省區(qū)域間養(yǎng)老資源配置現(xiàn)狀及差異。采用老年人口系數(shù)（65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎兀┡c老年人口密度作為地區(qū)人口老齡化水平的衡量指標(biāo)。

3.3 研究方法

3.3.1 空間自相關(guān)

空間自相關(guān)是一種基于地理數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量模型與統(tǒng)計(jì)技術(shù)，探究研究區(qū)域內(nèi)某一屬性的空間依賴(lài)特征，揭示參考單元與鄰近參考單元屬性值間的關(guān)聯(lián)性與異質(zhì)性[24]的量化分析方法。Moran's I和Geary′C系數(shù)是常用的空間自相關(guān)分析方法。Moran's I又稱(chēng)全局莫蘭指數(shù)，反映空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元某一屬性的相關(guān)性。對(duì)Moran's I值進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，一般選取置信水平0.05，Z≥1.96或Z≤-1.96則認(rèn)為空間具有自相關(guān)性。莫蘭指數(shù)I的取值范圍為[-1,1]，Moran's I＞0，空間存在正相關(guān)性，其值越大，某一區(qū)域與鄰近區(qū)域某一屬性的空間相關(guān)性越接近；Moran's I＜0表示空間負(fù)相關(guān)性，其值越小，某一區(qū)域與鄰近區(qū)域某一屬性的空間差異越大；Moran's I=0，空間呈隨機(jī)分布[25]。計(jì)算公式為：

其中，S2為研究屬性值的方差，為空間權(quán)重總和，xi和xj分別表示要素i和j的屬性值。

Getis-Ord Gi*又稱(chēng)局部空間自相關(guān)，是對(duì)全局空間自相關(guān)的有效補(bǔ)充，用于確定屬性高值與低值集聚的位置，也稱(chēng)冷熱點(diǎn)分析[26]。計(jì)算公式為：

式中，G*i統(tǒng)計(jì)是Z得分，Wij表示要素i和j的空間權(quán)重值，xj表示要素j的屬性值，G*i為正值且統(tǒng)計(jì)顯著，則觀(guān)測(cè)值間呈現(xiàn)高值集聚，即熱點(diǎn)區(qū)；G*i為負(fù)值且統(tǒng)計(jì)顯著，則觀(guān)測(cè)值間呈現(xiàn)低值集聚，即冷點(diǎn)區(qū)。

3.3.2 熵值賦權(quán)法

熵值法是一種基于定量數(shù)據(jù)的客觀(guān)賦權(quán)方法，依賴(lài)于數(shù)值間的內(nèi)在聯(lián)系，根據(jù)各指標(biāo)值的變異程度來(lái)確定其指標(biāo)權(quán)數(shù)，是一種較常用的科學(xué)、簡(jiǎn)單的綜合評(píng)價(jià)方法[32]。

假設(shè)選取某省n個(gè)地級(jí)市特定年份的養(yǎng)老資源數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)m項(xiàng)指標(biāo)，Xij表示第i個(gè)市的第j項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)值（i=1,2,3……n,j=1,2,3……m）。本文選取廣東省21個(gè)地級(jí)市2020年份養(yǎng)老資源的數(shù)據(jù)，采取養(yǎng)老床位、養(yǎng)老機(jī)構(gòu)、醫(yī)療床位等7個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

（1）利用極差化法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除物理量的影響。

式（3）中xij為第i個(gè)城市第j項(xiàng)指標(biāo)原始值，xij表示標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，minxij和maxxij分別表示該項(xiàng)指標(biāo)的最小值和最大值。為使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)后續(xù)具有可操作意義，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平移變換，取值0.0001進(jìn)行平移。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)下第i個(gè)城市指標(biāo)值所占的比重

（2）熵值;第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值計(jì)算公式為：

（3）差異性系數(shù);第j項(xiàng)指標(biāo)的差異性系數(shù)計(jì)算公式為：

（4）各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重;第j項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重計(jì)算公式為：

（5）計(jì)算各市養(yǎng)老資源綜合得分。

3.3.3 地理集中度

綜合考慮大區(qū)域的老年人口與養(yǎng)老資源、土地面積等因素，引入老年人口地理集中度Rpopi與養(yǎng)老資源地理集中度Rresi反映老年人口與養(yǎng)老資源在空間分布上的集聚程度，揭示廣東省養(yǎng)老資源與老年人口的空間匹配關(guān)系及其特征。計(jì)算公式如下：

式（9）和（10）中popi和resi分別表示某時(shí)期i城市的老年人口數(shù)和養(yǎng)老資源量，teri表示i城市的土地面積，∑popi、∑resi和∑teri分別指廣東省全省老年人口數(shù)、養(yǎng)老資源總量和土地面積。

在地理集中度指標(biāo)的基礎(chǔ)上，借鑒相關(guān)研究方法，用老年人口地理集中度Rpopi與養(yǎng)老資源地理集中度Rresi的比值作為衡量老年人口與養(yǎng)老資源匹配程度的指標(biāo)RI[28]。計(jì)算公式如下：

式（11）中RI為養(yǎng)老資源與老年人口匹配度系數(shù)，又稱(chēng)不一致性指數(shù)。RI值越小，區(qū)域養(yǎng)老資源的集聚作用越強(qiáng)。一般認(rèn)為RI＞1，說(shuō)明養(yǎng)老資源集聚程度滯后于老年人口集聚，RI等于1，說(shuō)明養(yǎng)老資源集聚程度與老年人口集聚程度相協(xié)調(diào)，RI＜1，說(shuō)明養(yǎng)老資源集聚程度超前于老年人口集聚[16]。根據(jù)不一致性指數(shù)，結(jié)合廣東省老年人口與養(yǎng)老資源不一致程度的具體情況，劃分為①RI＜0.8時(shí)，養(yǎng)老資源的集聚程度超前于老年人口的集聚程度；②0.8≤RI≤1.2時(shí)，養(yǎng)老資源的集聚程度與老年人口的集聚程度相適應(yīng)；③RI＞1.2時(shí)，養(yǎng)老資源的集聚程度滯后于老年人口的集聚程度。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 廣東省市域人口老齡化空間差異

(1)通過(guò)計(jì)算廣東省21個(gè)地級(jí)市2000年、2010年和2020年65歲及以上人口的老年人口系數(shù)及人口密度，反映老年人口空間分異特征。參考國(guó)際與國(guó)內(nèi)人口老齡化標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)學(xué)者[29]的研究，將老齡化類(lèi)型劃分為五類(lèi)：5%以下為年輕型，5%～7%以下為成年型，7%～10%以下為初步老齡型，10%～14%以下為中度老齡型，14%及以上為深度老齡型。結(jié)合人口老齡化空間分布狀況，比較各市老齡化的發(fā)展階段及變化趨勢(shì)。從圖1來(lái)看，2000年廣東省的人口年齡結(jié)構(gòu)整體較為年輕，其中深圳、東莞、中山、佛山、珠海是人口年齡結(jié)構(gòu)年輕型城市，廣州、惠州、汕頭、汕尾、揭陽(yáng)、湛江為人口年齡結(jié)構(gòu)成年型城市，而韶關(guān)、梅州、肇慶等其余各市均已進(jìn)入初步老齡化社會(huì)。到2010年，各市老齡化程度進(jìn)一步加劇，僅有東莞、深圳、中山三市人口年齡結(jié)構(gòu)較年輕，湛江、汕頭、揭陽(yáng)等市從成年型社會(huì)進(jìn)入初步老齡化社會(huì)，陽(yáng)江、韶關(guān)、梅州三市進(jìn)入中度老齡化社會(huì)。2020年，廣東全省老齡化程度繼續(xù)加深，僅有東莞和深圳人口年齡結(jié)構(gòu)依舊保持年輕，除深圳、東莞、中山、珠海、惠州五個(gè)城市外，廣東省其余各市均已進(jìn)入老齡化社會(huì)，其中除廣州、佛山兩市以外的各市均進(jìn)入中度老齡化社會(huì)，梅州成為省內(nèi)首個(gè)深度老齡化城市，廣東省的老齡化程度市域分化明顯。

圖1 2000年、2010年、2020年廣東省各市老齡化程度空間分布

（2）利用老年人口密度指標(biāo)，比較區(qū)域間人口分布的集聚情況和差異性。將老年人口密度分為五個(gè)等級(jí)：＞100人/km2表示高密度地區(qū)；（80～100）人/km2表示較高密度地區(qū)；（40～80）人/km2表示中密度地區(qū)；（20～40）人/km2表示較低密度地區(qū)；＜20人/km2表示低密度地區(qū)。

從圖2來(lái)看，老年人口密度從2000年到2020年整體呈現(xiàn)增大趨勢(shì)。2000年，汕頭屬于老年人口高密度城市，每平方公里有超過(guò)100名老年人。韶關(guān)、肇慶、清遠(yuǎn)、河源等市每平方公里老年人數(shù)不足20名，屬于低密度城市。2010年，全省整體老年人口密度進(jìn)一步加劇，廣州進(jìn)入高密度城市行列，佛山、深圳、揭陽(yáng)等市相繼成為較高密度城市；之后10年期間，老年人口數(shù)量大幅度增加，珠三角及粵東地區(qū)多數(shù)城市成為高密度城市。

圖2 2000年、2010年、2020年廣東省各市老年人口密度

4.2 廣東省各市人口老齡化空間關(guān)聯(lián)特征

為進(jìn)一步明確廣東省人口老齡化程度的區(qū)域差異，本文將借助Arcgis軟件，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法(ESDA)，以各地級(jí)市為基本單位，從空間視角出發(fā)探究廣東省各市老齡化程度的空間分異與集聚特征。通過(guò)計(jì)算2000年、2010年、2020年老年人口系數(shù)的全局Moran's I指數(shù)估計(jì)值及相關(guān)指標(biāo)，揭示廣東省人口老齡化空間分布的演變趨勢(shì)，結(jié)果如表1所示。Moran's I指數(shù)為正值且越接近于1時(shí)，空間正相關(guān)性越強(qiáng)。廣東省2000年至2020年的全局Moran's I指數(shù)均為正值且均通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，呈現(xiàn)增加趨勢(shì)，反映出廣東省各區(qū)域間的人口老齡化發(fā)展存在較強(qiáng)的正相關(guān)，整體上呈現(xiàn)空間集聚趨勢(shì)，且這種空間集聚效應(yīng)隨時(shí)間呈現(xiàn)不斷強(qiáng)化趨勢(shì)，說(shuō)明老齡化水平相當(dāng)?shù)某鞘汹呌诩郏锤啐g化城市與高齡化城市趨于集聚，反之亦然。通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)這主要受廣東省人口自然增長(zhǎng)率變化、老齡人口增長(zhǎng)速度及人口遷移等因素影響。綜上所述，2000年至2020年二十年間廣東省各市的人口老齡化程度在整體上具有正向空間關(guān)聯(lián)性，

表1 養(yǎng)老資源類(lèi)別及相應(yīng)指標(biāo)

表2 廣東省人口老齡化的全局Moran's I指數(shù)及相關(guān)指標(biāo)

為進(jìn)一步探究廣東省人口老齡化空間集聚的具體區(qū)域分布，利用Getis-Ord Gi*進(jìn)行局部自相關(guān)分析，反映參考城市與其相鄰城市間人口老齡化水平的空間關(guān)聯(lián)性與異質(zhì)性，并揭示其變動(dòng)趨勢(shì)及規(guī)律，如圖3所示。

圖3 廣東省2000年、2010年、2020年各市冷熱點(diǎn)分布圖

（a.2000年） （b.2010年） （c.2020年）

2000年廣東省人口老齡化高值集聚區(qū)(熱點(diǎn)區(qū)）為粵西地區(qū)的陽(yáng)江市，低值集聚區(qū)（冷點(diǎn)區(qū)）為廣州、東莞、佛山、深圳、珠海、惠州、中山等珠三角地區(qū)城市；2010年與2000年相比，粵西地區(qū)的茂名新增為高值集聚區(qū)(熱點(diǎn)區(qū)），低值集聚區(qū)（冷點(diǎn)區(qū)）仍集中在珠三角地區(qū)，并無(wú)變化；2020年高值集聚區(qū)(熱點(diǎn)區(qū)）發(fā)生變動(dòng)，粵北地區(qū)梅州市的老齡化速度增長(zhǎng)迅速，成為新的高值集聚區(qū)(熱點(diǎn)區(qū)），珠三角地區(qū)大部分城市老齡化程度較輕，仍是人口年齡結(jié)構(gòu)較年輕的城市群。廣東省老齡化空間格局總體表現(xiàn)為冷點(diǎn)區(qū)演變穩(wěn)定，集中在珠三角地區(qū)，熱點(diǎn)區(qū)表現(xiàn)為粵西地區(qū)向粵北地區(qū)發(fā)展，呈現(xiàn)對(duì)珠三角地區(qū)的環(huán)繞之勢(shì)。影響廣東省人口老齡化冷熱點(diǎn)區(qū)的空間分布特征及趨勢(shì)的因素眾多，其中，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與人口遷移是最顯著的影響因素，經(jīng)濟(jì)水平越發(fā)達(dá)，人口老齡化進(jìn)程越慢[30]。珠三角地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平發(fā)達(dá)，基礎(chǔ)設(shè)施完善，就業(yè)機(jī)會(huì)眾多，吸引大量外省及省內(nèi)青年勞動(dòng)力流入，大大降低了老年人口的比重，使珠三角地區(qū)的人口年齡結(jié)構(gòu)趨于年輕化，延緩了該區(qū)域老齡化進(jìn)程，而粵北粵西等地區(qū)經(jīng)濟(jì)與醫(yī)療服務(wù)水平較為落后，青年勞動(dòng)力大量外遷，使這些區(qū)域的老齡化程度進(jìn)一步加劇。

4.3 廣東省各市養(yǎng)老資源配置的區(qū)域差異

利用熵值法計(jì)算各項(xiàng)養(yǎng)老資源指標(biāo)的權(quán)重，并通過(guò)構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)模型最后測(cè)算出廣東省各地級(jí)市常住人口的養(yǎng)老資源配置水平綜合得分及排名情況（見(jiàn)表3）。測(cè)算結(jié)果表明，廣東省各大區(qū)域間的養(yǎng)老資源配置水平存在較大差異。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)整體養(yǎng)老資源配置最為豐富，粵西粵北地區(qū)次之，粵東地區(qū)養(yǎng)老資源配置水平整體最低。養(yǎng)老資源配置水平在一定程度上反映各市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、老齡化程度、財(cái)政投入與政策支持力度等。

表3 2020年廣東省各地級(jí)市養(yǎng)老資源綜合得分及分類(lèi)排名（按常住人口）

5 廣東省各市老年人口與養(yǎng)老資源的空間匹配狀態(tài)分析

5.1 老年人口與養(yǎng)老資源的空間分布

根據(jù)地理集中度公式(9)和公式(10)分別計(jì)算廣東省各地級(jí)市2020年的老年人口地理集中度與養(yǎng)老資源地理集中度（見(jiàn)圖4）。廣東省各地級(jí)市老年人口地理集中度總體格局為：集中度較高的城市在珠三角核心地區(qū)及外圍地區(qū)均有分布，其中廣州、佛山、深圳等珠三角地區(qū)城市的老年人口集中度最高，汕頭、揭陽(yáng)、潮州等粵東地區(qū)及湛江、茂名等粵西地區(qū)次之，粵北地區(qū)的老年人口分布相對(duì)稀疏。養(yǎng)老資源地理集中度總體格局為：廣州、深圳、東莞、佛山等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)的核心城市養(yǎng)老資源集中度最高，汕頭、揭陽(yáng)等粵東地區(qū)以及粵西地區(qū)的養(yǎng)老資源集中度居中，粵北地區(qū)整體最低，這不僅與粵北地區(qū)自身經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后，養(yǎng)老資源配置水平偏低有關(guān)，還受土地面積這一地理因素影響?？傮w而言，廣東省養(yǎng)老資源集聚度較高區(qū)域主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的珠三角地區(qū)及老齡化程度較嚴(yán)峻、地理面積相對(duì)狹小的粵東與粵西等地區(qū)。

圖4 2020年老年人口地理集中度Rpopi與養(yǎng)老資源地理集中度Rresi

總體來(lái)看，廣東省各地級(jí)市的老年人口集中度與養(yǎng)老資源集中度具有一定的關(guān)聯(lián)性與差異性[17]，整體呈現(xiàn)出明顯的以珠三角城市為核心的“核心-邊緣”格局[31]。珠三角地區(qū)的老年人口集中度與養(yǎng)老資源集中度整體最高，粵北地區(qū)整體最低。

5.2 老年人口與養(yǎng)老資源地理集中度相關(guān)性分析

根據(jù)廣東省各市老年人口與養(yǎng)老資源地理集中度進(jìn)行相關(guān)性分析，繪制散點(diǎn)圖并建立擬合曲線(xiàn)（如圖5）。皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.715，擬合優(yōu)度為0.512，反映出廣東省老年人口地理集中度與養(yǎng)老資源地理集中度之間存在一定程度的正相關(guān)，但相關(guān)性不強(qiáng)，說(shuō)明廣東省的老年人口與養(yǎng)老資源在空間分布上存在配置不合理現(xiàn)象，部分老齡化程度嚴(yán)重的城市面臨養(yǎng)老資源總量不足，老年人口的養(yǎng)老需求無(wú)法得到有效滿(mǎn)足等問(wèn)題，養(yǎng)老資源配置結(jié)構(gòu)有待優(yōu)化升級(jí)。

圖5 老年人口與養(yǎng)老資源地理集中度擬合分析

5.3 基于不一致指數(shù)的老年人口與養(yǎng)老資源空間匹配類(lèi)型分析

為進(jìn)一步明確廣東省老年人口分布與養(yǎng)老資源配置之間的匹配關(guān)系，引入不一致指數(shù)RI，并劃分為三類(lèi)（具體分類(lèi)見(jiàn)研究方法-地理集中度部分）；根據(jù)匹配關(guān)系圖可知，養(yǎng)老資源與老年人口的不一致指數(shù)分布呈現(xiàn)東西北與中部的梯度差異。珠三角的江門(mén)、粵西地區(qū)的湛江、茂名、粵北地區(qū)的清遠(yuǎn)、梅州及整個(gè)粵東地區(qū)的養(yǎng)老資源集聚嚴(yán)重滯后于老年人口集聚水平。而中部的珠三角城市整體養(yǎng)老資源消耗與需求在可承受范圍之內(nèi)，其中，深圳、東莞、珠海、惠州、中山等城市的養(yǎng)老資源集聚程度遠(yuǎn)高于老年人口集聚程度，養(yǎng)老資源富足。

表4 老年人口地理集中度與養(yǎng)老資源地理集中度相關(guān)性分析

圖6 2020年廣東省老年人口與養(yǎng)老資源空間匹配類(lèi)型

6 結(jié)論與討論

廣東省各市的人口老齡化發(fā)展既有關(guān)聯(lián)性也存在較大的區(qū)域差異，人口老齡化水平與養(yǎng)老資源間的匹配程度并不高，養(yǎng)老資源空間分布不均衡。具體結(jié)論如下：

第一，廣東省整體已進(jìn)入老齡化社會(huì)，老齡化水平正不斷加深。2000年，廣東省老齡化類(lèi)型以年輕型、成年型及初步老齡型為主，人口年齡結(jié)構(gòu)年輕型與成年型城市主要集中分布在珠三角地區(qū)。2010年，隨著經(jīng)濟(jì)水平快速增長(zhǎng)，醫(yī)療技術(shù)水平提升，老年人口生活質(zhì)量不斷改善，預(yù)期壽命延長(zhǎng)，老齡化程度進(jìn)一步加劇，老齡化類(lèi)型從2000年的初步老齡化向中度老齡化演變。到2020年，老齡化速度繼續(xù)加快，有16個(gè)城市進(jìn)入老齡化社會(huì)，其中，廣州、佛山兩市老齡化程度最低，處于初步老齡化階段，梅州老齡化形勢(shì)最為嚴(yán)峻，已進(jìn)入深度老齡化社會(huì)，其余13市全部進(jìn)入中度老齡化階段。人口老齡化整體呈現(xiàn)從粵東、粵西、粵北向珠三角擴(kuò)張趨勢(shì)。

第二，老年人口空間分布極不均衡，密度整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。珠三角地區(qū)的老年人口密度整體最高，其次為粵東地區(qū)，粵北地區(qū)老年人口密度最低，全省各區(qū)域間存在明顯差異。珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)與衛(wèi)生醫(yī)療水平發(fā)達(dá)，使人口死亡率降低，老年人口數(shù)量快速增長(zhǎng)。廣東省老年人口高密度與較高密度地區(qū)的分布呈現(xiàn)出以珠三角和粵東地區(qū)為中心，逐步向粵北、粵西地區(qū)推進(jìn)的局勢(shì)。

第三，各市人口老齡化在整體上具有一定的空間關(guān)聯(lián)性，表現(xiàn)為集聚趨勢(shì)，且這種集聚效應(yīng)不斷強(qiáng)化。此外，冷熱點(diǎn)區(qū)域分析顯示人口老齡化低值區(qū)主要集聚在珠三角地區(qū)，高值區(qū)則集聚在粵西地區(qū)及粵北地區(qū)，主要受地區(qū)經(jīng)濟(jì)與醫(yī)療水平及人口遷移等因素影響。

第四，廣東省各市的養(yǎng)老資源配置不均衡，區(qū)域差異顯著。珠三角地區(qū)的養(yǎng)老資源配置水平最高，粵東地區(qū)配置水平整體最低。地區(qū)的老齡化水平與養(yǎng)老資源的空間分布具有一定的匹配關(guān)系，但匹配度不高，具有明顯的區(qū)域分化特征。資源與人口相匹配的區(qū)域主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的珠三角地區(qū)及老年人口密度較低的粵北地區(qū)，粵東地區(qū)養(yǎng)老資源嚴(yán)重滯后于人口老齡化程度，老齡化面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。

本研究根據(jù)以上結(jié)論，并結(jié)合廣東省人口老齡化及養(yǎng)老資源配置的實(shí)際情況，得到如下政策啟示：（1）協(xié)調(diào)各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，合理配置養(yǎng)老資源。廣東省整體經(jīng)濟(jì)水平居于全國(guó)前列，但省內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟(jì)分化明顯，經(jīng)濟(jì)水平在很大程度上決定著養(yǎng)老資源的供給能力。政府應(yīng)做好協(xié)調(diào)各區(qū)域發(fā)展，加大對(duì)經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)的扶持力度等工作，因地制宜地制定促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策，并做好合理配置養(yǎng)老資源的頂層設(shè)計(jì)，提高配置效率的同時(shí)實(shí)現(xiàn)資源均等化。（2）優(yōu)化資源多元化供給模式，完善多種養(yǎng)老模式及資源配置機(jī)制。政府應(yīng)積極引入社會(huì)資本，加強(qiáng)與社會(huì)組織、私人部門(mén)等主體的合作，使家庭、社區(qū)、政府、市場(chǎng)共同發(fā)揮作用，實(shí)現(xiàn)供給主體多元化。另外，繼續(xù)完善家庭養(yǎng)老、社區(qū)養(yǎng)老、機(jī)構(gòu)養(yǎng)老等傳統(tǒng)養(yǎng)老模式，大力發(fā)展“醫(yī)養(yǎng)結(jié)合”型健康養(yǎng)老服務(wù)體系，滿(mǎn)足老年人多元化服務(wù)需求[33]。此外，還應(yīng)根據(jù)各市老齡人口實(shí)際需求情況進(jìn)行針對(duì)性配置，加大對(duì)經(jīng)濟(jì)較落后的高齡化地區(qū)的財(cái)政支持。（3）調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，積極發(fā)展老齡產(chǎn)業(yè)。老年群體具有極大的消費(fèi)潛力，“銀發(fā)經(jīng)濟(jì)”浪潮勢(shì)不可擋。為更好應(yīng)對(duì)老齡社會(huì)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，政府應(yīng)重視老齡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，健全市場(chǎng)機(jī)制，為老齡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供良好的市場(chǎng)環(huán)境，同時(shí)重視對(duì)老年家政、服務(wù)等行業(yè)的專(zhuān)業(yè)護(hù)理人才的培養(yǎng)，加強(qiáng)技能培訓(xùn)，提升其服務(wù)能力與服務(wù)意識(shí)。