人口老龄化与城市综合发展水平关系的研究.doc

1、人口老龄化与城市综合发展水平关系的研究摘 要：为研究人口老龄化与城市综合发展水平之间的关系，以中国 60 个主要城市为研究对象，通过聚类分析，建立主元回归模型进行实证研究。结果表明，人口老龄化程度与城市综合发展水平存在负相关关系，即提高城市综合发展水平有助于缓解人口老龄化程度；各因素对人口老龄化影响程度不同，城市规模、经济发展对老龄化影响最显著。最后联系实际，提出相应的建议。 关键词：人口老龄化；城市综合发展水平；聚类分析；主元回归模型 中图分类号：C92-05 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）03-0054-03 引言 老龄化现象的日益严重，不仅使我国人口结构发生改变

2、，同时也使各地区经济、医疗、社会保障等多方面面临巨大压力。鉴于此，本文拟对老龄化与城市综合发展水平关系进行研究。许多学者已对我国人口老龄化问题进行研究，但对地区差异方面，多侧重分东部、中部、西部进行研究；对人口老龄化影响因素的研究仅侧重于经济因素或人口因素等单方面，综合社会多方面因素的研究较少，还不够完善。故本文以我国60 个主要城市为研究对象，从经济、人口和医疗三个方面刻画城市综合发展水平，将所有城市划分为高等、中等和低等三类发展水平，并构建老龄人口比重与城市综合发展水平两者之间的主元回归模型，从而进一步认识我国人口老龄化的发展现状以及区域差异的影响因素，探讨可行的解决措施。 一、指标选取

3、一个城市的发展状况受到诸多因素影响，本文在借鉴国内外已有研究的基础上，结合实际情况选取人口自然增长率 X1（） 、人均 GDP X2（元） 、城镇化率 X3（%） 、人均可支配收入 X4（元） 、医疗水平 X5（每千人所拥有医疗技术人员数） 、人口密度 X6（人/平方公里）这 6 个指标衡量城市的综合发展水平，以老龄人口比重刻画老龄化的程度。 二、研究方法 （一）系统聚类法 采用系统聚类中的 Q 型聚类分析，其原理是在样本距离的基础上定义类与类之间距离，将性质最接近的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程。本文根据上述 6 个指标将 60 个城市划分为高等、中等、低等三类综合发展水平城市

4、。 （二）主元回归模型 主元回归分析是主元分析方法和多元自回归相结合的建模方法，基本思想是将多个相关变量转化为较少几个相互独立的综合指标，该综合指标承载了原始指标的绝大部分信息。 1.确定主元 主元分析法选取累计贡献率达到 80%的特征值作为第一个至第 m 个主元，记为 F1，F2，Fm。本文将综合因子 X 分解成若干个主元： 2.引入虚拟变量构建主元回归方程 虚拟变量的使用可达到简化模型、提高模型精度的目的。本文引入虚拟变量 D1，D2，D3 以区别三类城市，D1 表示高等城市综合发展水平，D2 表示中等城市综合发展水平，D3 表示低等城市综合发展水平。由于不同的主元对模型的斜率和截距项的影

5、响存在差异，为得到最优回归拟合模型，本文设定如下四种回归方程（见下页表 1） 。 其中，Z1= D1X，Z2= D2X，Z3=D3X，e1、e2、e3、e4 均表示模型残差。 3.模型的选择 通过比较 4 个模型的优劣选取最佳模型，常用方法有 F 检验法。模型假设为： H0，选择模型二（模型三或模型四） ；H1，选择模型一；检验统计量见公式（2）： 服从自由度为（dfl-df1，df1）的 F 分布，拒绝域为Fl|Fl F1-a（dfl- df1，df1）。 三、实证分析 （一）城市划分 通过聚类分析，将所有城市划分为三大类。其中，第一类城市各因素均处于最高状态，该类城市经济发达、城市规模较大

6、、城市规划科学合理，为“高等城市综合发展水平” 。第二类城市各因素均处于中等状态，该类城市经济发展迅速，有许多问题有待解决，为“中等城市综合发展水平” 。第三类城市各因素均处于最低状态，该类城市经济发展处于起步发展阶段，城市规模相对较小，人口处于相对年轻状态，为“低等城市综合发展水平” 。 （二）确定最优模型 运用 SPSS 软件进行分析，前 3 个主元的累计贡献率已超过 80%。其中，F1 主要由变量 X2、X4、X5、X6 决定，故将 F1 命名为“城市规模与经济因子” ；F2 主要由 X1 决定，故命名 F2 为“城市人口变化因子” ；F3 主要由 X3 决定，命名 F3 为“城市医疗水

7、平因子” 。由这 3 个主元得到的综合因子 X 即为城市综合发展水平因子，再利用综合因子 X 建立主元回归模型，各模型参数（见表 2） 。 为了得到最优模型，分别对模型二、模型三、模型四进行 F 检验得到 F2=4.4922，F3=6.8541，F4=5.5263，通过比较各模型的结果，均拒绝原假设，表明模型一最优，即确定老龄人口比重与城市综合发展水平的关系模型为： 结论与建议 本文建立人口老龄化与城市综合发展水平的主元回归模型，结果表明：人口老龄化程度与城市综合发展水平呈现负相关关系，故提高城市综合发展水平，在一定程度上对老龄化有缓解作用，但对处于不同水平的地区，缓解速率有差异，对中等地区，

8、提高城市综合发展水平所带来的老龄化缓解程度要低于高等和低等地区，这说明老龄化的缓解在中等地区存在较大阻力，一旦突破这一阻力，解决老龄化问题就会容易得多；此外，各因素对老龄化的影响程度不同，城市规模、经济发展对老龄化影响最显著。针对以上研究，结合实际情况提出以下建议： 第一，发展新兴城市。城市发展应着重向城郊地区布局，扩大城市规模，提高城镇化率和减小人口密度；建立老龄人活动中心、文化公园等一系列老龄人活动场所，大力推进老龄产业的发展，也是解决我国人口老龄化的一个重要手段。 第二，积极发展经济。经济因素对三类城市的老龄化影响都很显著，人口政策只有与经济发展相匹配，才能发挥最大催化效应。故经济较发达

9、、城镇化率较高的城市可抓住机遇，通过经济因素这一强有力的杠杆找到诸多调节政策的平衡点，有效调控老龄化发展速率。 第三，改善人口政策。一方面，有针对性地制定人口政策方案，对现有生育政策优化调配，倡导和鼓励符合再生育政策的育龄人群生育；另一方面，适当延长退休年龄，积极开发老年人力资源弥补劳动力不足，变老龄化的压力为促进社会经济发展的动力。 第四，完善养老保障体系。医疗因素对城市综合发展水平中等和低等的地区影响较为突出，而对高的地区影响相对较缓，原因是城市综合发展水平高的地区医疗方面的投入较大，且短期内不会有大的改变。故为了缓解人口老龄化给社会和家庭带来的养老压力，必须完善社会养老保障体系。 参考文献： 1 姚静，李爽.人口与经济发展的数量分析J.西北人口，2001， （1）：45-48. 2 陈明华，郝国彩.中国人口老龄化地区差异分解及影响因素研究J.中国人口?资源与环境，2014， （4）：136-141. 3 何清，陈楠，等.基于 GWR 模型的福建县域人口老龄化影响因素分析J.贵州大学学报：自然科学版，2014， （5）：129-135. 责任编辑 刘娇娇