城市老龄人口空间分布特征

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杭州市老龄人口空间分布及演化规律研究

A STUDY ON THE SPATIAL DISTRIBUTION AND EVOLUTION TREND OF AGING POPULATION IN
HANGZ.HOU
作者：王纪武;邵雨莲
作者机构：浙江大学建工学院城市规划与设计研究所
出版物刊名：城市规划
页码： 47-51页
年卷期： 2015年第5期
主题词：老龄化;人口密度;空间分布;规划对策
摘要：概述了我国城乡规划领域对人口老龄化研究的基本发展情况，认为应对老龄化问题的城乡规划，需要对老龄人的空间分布进行动态的、整体的研究。

以杭州市区为样本，在“五普”和“六普”数据的基础上，应用GIS及相关模型对2000年、201O年杭州市区老龄人口密度进行计算和空间化处理。

研究发现：圈层结构是杭州市老龄人口空间分布的基本特征，城市中心与外围地区的老龄人口密度成指数下降；城市中心地区的老龄人口密度不断提高、老龄化程度加深，且分布边界相对稳定；不同圈层的老龄人口在年龄结构上存在差异性。

在此基础上给出了与老龄人口空间分布特征与发展趋势相适应的养老设施规划建议。

中国城市人口的空间集聚特征与规律分析

地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第63卷第10期2008年10月Vol.63,No.10Oct.,2008中国城市人口的空间集聚特征与规律分析陈刚强,李郇,许学强(中山大学城市与区域研究中心，广州510275)摘要：城市集聚增长日益显著以及城市间连接性的增强等是20世纪90年代以来中国城市发展的显著特征。

通过运用GIS 环境下的Moran's I 等技术方法，探讨了1990-2005年中国城市人口的空间集聚特征及其演变规律，结果表明：尽管总体上城市人口的正空间集聚性不强，但局部空间集聚特征明显，存在较强的规律性，主要表现为“T ”字型和沿主要铁路交通线的发展态势，而其演变过程体现了中国城市体系空间结构正处在不断优化之中；三大地带城市人口空间集聚的特征反差明显，东部城市区域基本表现为一体化发展趋势，而中西部城市区域则趋向于极化发展或表现出较差的整体协调能力；进一步来看，城市人口空间集聚的不平衡性，不仅体现于区域之间也体现于区域内部的城市之间，且其作用范围进一步扩大，集聚区位有所变化。

总体来看，这一典型转型时期里，中国城市人口的空间集聚特征及其演变，体现出了市场力量、经济发展状况、基础设施建设及国家空间开发政策等的积极作用。

关键词：局部Moran's I ；空间集聚；城市人口；不平衡；一体化；中国1引言一般来说，城市集聚对于解释一个国家在特定时点或某一时期的发展水平变化具有重要作用[1]。

在经济发展的早期阶段，城市集聚处于一个较高的水平是有效的[2]。

但过度集聚会引起效率的降低，此时扩散力变得有效，大都市区中心城市的制造业开始转移到邻近的卫星城市，并进一步向吸引范围内的腹地城市扩散。

即随着经济发展水平的提高，城市集聚水平往往呈现为一个先上升而后下降的过程[3]。

我国作为一个发展中国家，城市体系的空间结构及其形态，自改革开放以来已出现明显变化，尤其是20世纪90年代以来，城市发展最为突出的表现之一就是城市间相互作用增强，城市空间集聚增长显著[4,5]。

城市社区人口老龄化与社区空间老化的相关性研究——以徐州市典型

城市社区人口老龄化与社区空间老化的相关性研究——以徐州市典型居民社区为例作者：樊炎臻来源：《中国房地产业》 2015年第10期文/ 樊炎臻、陈鹏宇、温小凡、任义中国矿业大学力学与建筑工程学院江苏徐州221000【摘要】人口老龄化已经成为社会关注的焦点问题。

本文以徐州市内典型社区为例，从现象观察入手，通过对调研结果的分析，验证社区老龄化和空间老化之间的相关规律，进一步探讨其成因并分析该规律的影响作用。

【关键词】人口老龄化；社区空间老化；相关性；徐州市目前，我国城市老龄化进程明显加速，社区老龄化以及社区空间老化严重影响了城市和家庭生活。

特别是在城市老社区集中区域，老年人的居住条件难以得到改善，“同城空巢”等现象大量存在，给城市社会的和谐发展带来了诸多问题。

因此，针对城市老年人口空间分布的研究，将会对城市更新，社区建设以及城市空间规划等方面起到一定的参考作用。

1. 国内外研究现状概述自20 世纪60 年代始于美国的大规模城市更新运动以来，对城市、区域及社区的空间整合改造问题的研究引起了国内外学者的广泛关注。

其中，Jane Jacobs 提出城市的多样性与传统空间的混合利用之间的相互支持是挽救城市衰败的首要措施。

Peter Calthorpe 认为老社区和新社区有相同的区域特性；住房、贫困、年龄结构老化、交通和教育，都是每个区域内应该好好对待的问题。

此后，还出现了“中产阶级化”现象，“自上而下”的社区规划等观点，并在城市建设中引起普遍关注。

目前，国内对城市人口老龄化的研究主要表现在老龄人口的区域空间分布特征、差异等方面。

而对社区建筑老化方向的研究，主要集中于城市社区老化方面。

以上研究多为宏观尺度上的探讨，在微观方面和两者之间的关联性上缺少相关资料。

2. 社区老龄化与空间老化相关性研究2.1 内容定义与研究方法2.1.1 老龄化定义目前，国际社会普遍以60 岁以上人口达到总人口的10％，或65 岁以上人口达到总人口的7％作为评判标准，来判断一个国家或地区是否进入人口老龄化。

1980年代以来上海城市人口空间分布及其演变

1980年代以来上海城市人口空间分布及其演变作者：刘贤腾来源：《上海城市规划》 2016年第5期摘要研究人在城市中的居住活动的空间分布及其演变特征，有助于科学理性规划城市。

采用上海市第三、四、五、六等4次人口普查数据，首先计算不同圈层的居住人口总量及其人口密度，并全过程地分析3个10年期的演变特征和趋势，发现在不同的城市空间层次，人口变化存在明显差异：在1980—1990年间增长的人口主要分布在核心区，在1990—2010年间增长的人口主要集中在边缘区和外围区，核心区的人口外迁而呈持续下降态势，在1990—2000年间边缘区人口增长快于外围区，但在2000—2010年间，外围区的人口总量增长幅度快于边缘区。

其后，针对持续扩大的中心城区的人口密度分布及其变化，采用负指数函数模拟其分布曲线，发现在1990年代以来，体现距离衰减速率的参数b值持续在下降且速度较快，人口密度曲线持续趋于平缓，这潜在地说明居民克服空间阻力的能力在增强。

最后，对上海城市居住活动在过去30年间的集聚和扩散所表现的规律性及其内在机制进行了讨论。

关键词人口密度 | 空间分布 | 演变 | 负指数函数模型 | 上海0 引言在中国迈向城市社会的过程中，“要认识、尊重、顺应城市发展规律，端正城市发展指导思想”①。

正确认识城市发展规律和准确判断城市发展趋势，是科学理性规划城市的前提。

城市是人造的，也是为人服务的。

研究人在城市中的居住活动的空间分布及其演变特征，不仅能认识城市的空间扩张及其结构嬗变特征，而且其中体现出的规律性能给予规划师许多启示，是城市研究的重要内容。

在我国，城乡人口迁移以及城市人口规模的增长极大地受到国家宏观经济战略和社会治理政策的影响。

自1980年代以来，市场经济方向的持续改革逐步放松了对城乡人口流动的管制，代表了先进生产力和有着更高生产效率的城市，吸引了越来越多的农村迁移人口。

一方面，城市人口规模持续膨胀，城市空间范围不断扩大；另一方面，城市内部的人口空间分布也随市场经济机制的作用发挥，而必然会出现空间结构上的嬗变。

城市老龄人口空间分布特征及演变趋势

周
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ＺＨＯＵＪｉｅ
【摘要】选取我国东部北京、上海、广州和中
部地区武汉为样本，利用ＧＩＳ＿Ｔ＿具，将２０００年至
２０ＩＯ年国家第五、六次人口普查数据、部委、各
ｔｈｅｍｉｃｒｏ．１ｅｖｅｌｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
住空间对今天城市老龄人口空间分布的巨大影
响。趋势上，我国城市老龄人口的中心集聚与郊
区化趋势加快发展，老龄人口空间演变体现为老
【文章编号】１００２ —１３２９
（２０１４）０３－００１８－０８
建库工作，数据单元小到街道，相对于地理学所
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取得的研究成果，首次从微观层面对我国老龄人
口在城市中的空间分布特征有了较深入的了解。
研究通过绘制街道级北京、上海、广州、武汉１０年间老龄人口空间分布和演变图，及运用老龄化
ｇｒｅａｔｌｙｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄｂｙｔｈｅｌｉｖｉｎｇｓｐａｃｅｏｆｌａｒｇｅｉｎｄｕｓｔｒｙｓｅｃｔｏｒｓ，ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ，ａｎｄｒｅｓｅｒｃａｈｉｎｓｔｉｔｕｔｅｓ

广州市人口老龄化的空间分布及趋势

广州市人口老龄化的空间分布及趋势第26卷第5期2007年9月地理研究GEoGRAPHICALRESEARCHV o1.26.NO.5Sept.,2007广州市人口老龄化的空间分布及趋势林琳,马飞(1.中山大学城市与区域规划系,广州510275;2.广州中地行投资咨询有限公司,广州510070)摘要:利用4个代表年份的数据,对广州市1O区2市(县级)进行分析.选取6项人口老龄化指标,利用模糊聚类分析方法,得出广州市人口老龄化的空间分布呈三个圈层:中心区,内缘区和外缘区,其人口老龄化程度分别表现为老年型初期,老年型中期和老年型后期.利用GIS空间自相关模型进行分析预测,得出广州市不同圈层人口老龄化集聚扩散趋势,中心区呈扩散趋势,外缘区呈集聚趋势,内缘区介于两者之间.政策,经济,社会,文化等对人口老龄化产生重要影响,并通过人口的自然增长和人口迁移变化表现出来,不同圈层间人口迁移的快速变化,是广州市人口老龄化空间差异及变化的主要原因.关键词:人口老龄化;空间分布;模糊聚类分析;趋势;空间自相关文章编号:1000—0585(2007)05—1043—121引言对于人口老龄化的研究最早始于19世纪末的法国,进人工业社会后,法国人口生育率逐渐下降,成为西欧国家中老龄化最显着的国家,从而掀起对老龄化研究的热潮.早期对老龄化的研究主要从形式人口学(FormalDemograhy)的角度展开,以法国人口学家L?拉威诺维奇(L.Ravinowicz)于1929年发表的《法国的人口问题》为代表.1940年美国人口学家R?玻尔(RaymondPear1)发表了《人口的老龄化》,首次提出"人口老龄化"的概念.1948年法国人口学家A?索维(A.Sauvy)发表了《西欧人口老龄化的社会经济后果》,标志着人口老龄化带来的社会经济影响开始受到关注_1].早期的研究主要是针对老年人自身的问题如生理,心理,社会角色等方面,在生物学,医学和社会学等领域取得了突出的成绩.近二三十年来,美洲,欧洲和日本研究的重点是关于老年住宅,老年人生活环境,老年福利设施建设,无障碍设计的规范以及老年社会保障体系,老人法的制定等方面,这一时期在建筑学,规划学和法学等领域取得了突破性的进展_2].地理学方面的研究以美国学者为代表,重点研究了老年人口分布的区域差异,提出了美国的老年人口明显集中于都会区的核心区及偏远的乡村聚落,形成典型的"退休中心"(Retire—mentCenters);利用罗伦兹曲线及基尼指数,对美国巴尔的摩,费城和匹兹堡3座城市进行了老年人口空间分布的定量分析,发现老年人口数较少的费城和巴尔的摩,老年人口趋于集中分布,而老年人口数较多的匹兹堡,老年人口趋于分散分布_6;还有学者通过实证研究,对人口老龄化与老年人口的迁移,都市化和郊区化等问题进行了较深入的研究_7].国内学者关于人口老龄化的研究虽然只有短短二十年的时间,却取得了可喜的成收稿日期:2007—03—06;修订日期:2007—07—12基金项目:国家自然科学基金研究资助项目(40571053)'作者简介:林琳(1964一),女,广东中山人,博士,副教授,硕士生导师.从事人口老龄化与城市发展,城市与区域规划等方面的研究.E—mail:*****************.edu.ca,ZSU—************.地理研究绩.在社会学,人口学方面对老龄化带来的社会,经济,伦理等问题进行了较深人的研究[9叫,提出了多项战略决策;在建筑学,规划学领域部分学者开展了老年住宅,无障碍系统等规划设计的理论研究和实践探索,取得了长足的进步[130].近些年来,地理学者对城市社会空间结构的形成,演化,分异等方面进行了系统研究[3卜35],对低收人人群和贫困人口的类型,成因,机制36_,对全国人口老龄化发展的区域差异[3,对老年人休闲,购物行为的空间特征[3.等方面进行了有益的探索.然而与其他学科相比,地理学对于人口老龄化的研究相对缓慢,对于城市内部人口老龄化的研究还有待深入.本文通过对广州的研究,试图揭示沿海经济较发达地区特大城市内部人口老龄化的空间结构和集聚扩散趋势,并对其形成原因作出解释,为今后探讨如何根据人口结构的变化,相应地对城市内部空间结构,公共服务设施体系,养老模式等提出合理的调整和政策引导. 2广州市人口老龄化的空间分布人口老龄化指标是划分老龄化分区差异的主要依据[4,选取老年人口比例①,少儿人I:I比例②,人口年龄中位数③,老少比④,老年人口抚养比⑤,长寿水平⑥等6项指标,对广州市2004年10区2市(县级)(以下简称区)的人口老龄化空间分布进行分析. 为建立分类对象集合X{i一1,2,3,…,m;k一1,2,3,…,)上的模糊等价关系,先计算测度各个分类对象之间相似性的统计量r¨再在集合X上建立相似关系R,R(x,z)一r表示元素z和z,按给定性质相似的程度[4.这样由r,就可组成模糊相似矩阵,即:R一(1)通过改造转换将相似关系调整为模糊等价关系再在不同的截集水平(0≤≤1)下得局部分类".采用欧式距离聚类距离模型,相关系数聚类距离模型和夹角余弦聚类距离黄埔越秀芳村海珠花都增城荔湾从化番禺天河白云东L【l1.()00.970.940.9l0.880.85图1欧式距离聚类结果g.1TheclusteringresultofEuclidianDistance增城从化花都白云番禺天河黄埔越秀荔湾海珠芳村东山1.000.970.950.920.900.87图2相关系数聚类结果Fig.2Theclusteringresultofcorrelativecoefficient①老年人口比例也称老年系数,指60岁(或65岁)及以上老年人口占总人口的百分比.②少儿人口比例也称为少年儿童人口系数,是指0～14岁的少年儿童人口在总人口中所占的比例.③年龄中位数又称中位年龄,是将全体人口按年龄大小排列,位于中点的那个人的年龄.④老少比,即60岁(或65岁)及以上人口数除以0～14岁少年儿童人口数的百分比.⑤老年人口抚养比也称老年人口抚养系数,指某老年人口数与劳动年龄人口数之比.⑥长寿水平指80岁以上人口占60岁(或65岁)及以上人口的比重.一～～一～5期林琳等:州市人口老龄化的空间分布及趋势模型等三种模型进行模糊聚类分析①,得到结果如图1～3所示.通过以上三种模糊聚类模型,在模糊等价矩阵的基础上,选用不同的分类标准求各截矩阵.根据分类精度的要求,分别选取若干个数值作为分类参考.经过对比分析,在三个模型中分别选择截矩阵:欧式距离:1.000.970.940.910.88相关系数:1.000.970.950.920.90夹角余弦:1.000.900.810.710.61通过对这三个模型的截矩阵比较后发现,欧式距离,相关系数两个模型的截矩阵在高,低精度区的值较为接近,其值都在0.80以上,这会导致两个模型对样本间差异的辨别程度降低,使得按模型计算出的系增城从化花都白云番禺天河黄埔芳村海珠越秀东山1O.85o.87图3夹角余弦聚类结果0.51Fig?3Theclusteringresultofanglecosine表1模糊聚类分析结果Tab.1Theresultoffuzzyclassifyinganalysis数差异过小.对于夹角余弦模型,值差异大,表明模型对样本问的差异有较好的反映敏感度,分类效果优于前两者.故对广州市各区人口老龄化程度的模糊聚类分析,采用夹角余弦距离模型(如图3).结果,当一0.84时(图3中的竖线),将广州市各区分为三组,增城,从化,花都为一组,白云,番禺,天河,黄埔为一组,芳村,越秀,东山,荔湾,海珠为一组,与人口老龄化各指标数据比对完全符合,分别为老年型初期组,老年型中期组和老年型后期组(表1).根据各组在空间上的位置关系,三组明显形成三个圈层,即老年型初期组处于广州市的外缘区,老年型中期组处于广州市的内缘区,老年型后期组处于广州市的中心区(图4).3广州市人口老龄化的空间演进初期中期后期图4广州市2004年人口老龄化圈层图Fig.4ThecirclespatialdistributionofaginginGuangzhouin2004通过对广州市1990,1995,2000,2004年各区老年人口系数的变化和比较分析(表2),并将老年人口系数分成5个阶段,5.0～7.4为①如果我们把每一个分类对象的n个聚类要素看成n维空间的n个坐标轴,则每一个分类对象的n个要素所构成的n维数据向量就是n维空间中的一个点.这样,各分类对象之间的差异性就可以由它们所对应的n维空间中点之间的距离度量.距离的计算有多种方法,本文采用了其中的三种方法.欧式距离聚类距离模型,主要是基于空间几何距离的聚类,是N一领域向量空间中两点问的直线距离.相似系数聚类距离模型,主要利用对象点间相似性来表示空间两点问的距离.夹角余弦聚类距离模型,忽略了各个向量的绝对长度,着重从形状方面考虑它们之间的关系,当两个向量的方向相近时,夹角余弦值较大,反之则较小.1046地理研究26卷资料来源:广州市老龄委,第四次,第五次人口普查数据,1995年全国1人口抽样调查数据计算得到.*为1996年数据.成长型初期(C1),7.5～9.9为成长型后期(C2),10.0～12.9为老年型初期(L1),13.0～15.9为老年型中期(L2),16.0以上为老年型后期(L3).发现1990年有1/3的分区进入老年型,即位于广州市老城区的荔湾,越秀,东山和海珠已经进入老年型,并可细分成2个阶段,即荔湾和越秀为老年型中期,东山和海珠为老年型初期;而其他区还都处于成长型,这些区也可细分成2个阶段,作为新城区的天河和开发区的黄埔还处于成长型初期,其余各区处于成长型后期,4个阶段为C1一C2一L1～L2.此时各区之间的老龄化程度最大差距为7.91个百分点.到1995年,全市的年龄结构仍分为4个阶段,但除了海珠,番禹,从化外,其余各区都整体向老化方向移动了一级,形成C2一L1一L2一L3的格局,此时广州市2/3的分区已经进入老年型,各区之间的老龄化程度最大差距为8.87个百分点.到2000年,虽然全市的年龄结构仍保持C2一L1一L2一L3的格局,但内部各分区正在悄悄发生变化,除了天河和黄埔还处于成长型后期外,其余各区都已进入老年型时期并逐渐向老年型后期移动,此时各区之间的老龄化程度最大差距为8.28个百分点.到2004年,全市年龄结构变为L1一L2一L3,这就意味着广州市人口老龄化的全面扩散,此时,各区之间的老龄化程度仍然相差较大,有7.87个百分点,说明广州市各区人口老龄化的起始时间不同,不同阶段老龄化的进程快慢略有差异,但各分区之间老龄化程度的变化保持相对稳定和距离,即"水涨船高"式的增长.从各区的人口老龄化年均增长速度看,广州市老八区的老年人口系数年均增长速度普遍在3～4‰,而外围的番禺,花都,增城,从化四区均为1‰,故分区之间老龄化程度的明显变化主要体现在广州市老八区之间.199042004年,越秀,荔湾一直充当领头羊的地位,在80年代中期进入老年型后,一直快速增长,尽管1995年后开始减缓但仍处于高位状态.而其他六区在14年间分别充当追赶者,呈现"此起彼伏"式的增长.首先在1990～1995年间,芳村和东山的老年人口系数达到了快速增长的高峰,分别增长了4.249/6和3.32,随后它们就迅速处于缓慢期;其次是1995~2000年问,海珠和天河充当了这一时期的追赶者,老年人口系数分别增长了2.14和1.67,尽管增长速度不如前一个时期的芳村和东山,但仍然是5期林琳等:州市人口老龄化的空间分布及趋势这一时期最快的;到2000~2004年间,接力棒落在了黄埔区,其增长速度也是这一时期最快的,因为其他区都处于快速增长后的缓慢期,而黄埔则进入了一个相对的加速期.从图4中可以看出,1990年广州市老龄化区主要位于老城中心,老龄化的空间形态为核状.经过普遍地快速增长后,1995年广州市老龄化区已经由老城中心向整个老城区扩展并扩大到外围区,出现核心边缘形态.随着老年人口系数的持续增长,2000年广州市老龄化区进一步扩大,到2004年已经全面扩散,按照前面三个圈层的划分,中心区60岁及60岁以上的老年人口比例达到16.87,内缘区达到12.11,外缘区为11.75%.达到老龄化区的全覆盖状态(图5).图51990,1995,2000,2004年广州市人口老龄化程度变化Fig.5Thechangeofdegreeofaging{iguredbycirclespatialdistributionin Guangzhouin1990,1995,2000and20044广州市人口老龄化空间分布趋势通过空间自相关分析可判断一组群体空间上的分布特征.一般来说,当MoranI>0时,说明该组群呈集聚分布,而当MoranI<0时,说明该组群呈扩散或均分分布;在时间序列上,其中的衡量指标(MoranI)越大,则该组群体的集聚分布趋势越大,反之则该组群体在空间内呈均匀分布;在空间对比上,不同区域的衡量指标(LISA值)不同,说明了不同区域间的分布趋势与变化程度.利用空间分析软件GeoDAO(界面如图6),对广州市各区的邻接状况进行统计与分析,得到"空间权重信息"[,再转换为"ArcGIS可识别的权重矩阵"卜.邻接矩阵图7GeoDA运行界面图及其邻接矩阵Fig.7GEODAfunctioninterfaceandconnectivityweights4.1广州市人口老龄化全局空间自相关分析(MoranI值J利用空间权重矩阵..和自相关分析模型(MoranI值).∑∑W(z一)(一z)()一s∑∑Wlt≠t(2)(3)其中:z,分别为位置i和位置J上空间要素z的观测值;S是观测值的方差,.一骞c一;一骞z将所得到的空间权重矩阵(2)导人公式(3),利用ArcGIS软件得到代表年份的MoranI值(表3).从表3得知,尽管MoranI;W表示空间权重矩阵的任一元素.表3代表年份MoranI值Tab.3TheMoranIin1990,1995,2000and2004值的变化与老年人口比例的变化趋势均在1995年出现了突点,但1990~2004年广年人口的MoranI值总趋势明显变小,说明广州市老年人口总数的空间分布趋向于扩散并①https://;/n～～～～～222一12●"一～一5期林琳等:州市人口老龄化的空间分布及趋势逐渐呈均匀分布;而老年人口比例的MoranI值的总趋势则在不断变大,说明广州市人口老龄化的总趋势在全市范围内反而是集聚的.4.2广州市人口老龄化局部空间自相关分析(LISA值)采用空间联系的局部指标(LocalIndicatorsofSpatialAssociation,即LISA值),考察广州市人口老龄化的内部空间分布,及其人口老龄化的集聚与扩散的趋势【s. 选取LISA的局部Moran指数(LocalMoran),通过公式一∑W(一)(4)uJ和公式【5.n(xi—)叫.(一)I一∑(一)一z∑Wz(5)式中:z和z是经过标准差标准化的观测值.对2004年广州市各区人口老龄化指标进行运算,得到表4和图7所示结果.表42004年广州各区LISA值Tab.4TheLISAoftencityzonesandtwocitytownsinGuangzhouin2004区东山越秀荔湾天河芳村黄埔白云海珠番禺花都从化增城LISA值一0.327—0.145—0.18l0.0670.28l0.18l一0.032—0.5140.1460.2100.3040.250图72004年广州市各区LISA值图8广州市不同圈层人口老龄化集聚扩散趋势图Fig..TheLISAoftencityzonesandFig.8Theclustered—dispersedtrendofagingintwocitytownsinGuangzhouin2004differentcirclezonesinGuangzhou根据数值0为临界点,小于0为扩散趋势,大于0为集聚趋势,对2004年广州市各区LISA值进行分析,可以看出各区的LISA值差距较大,说明广州市人口老龄化的空间分布趋势存在明显差异,并可分为4组.其中东山(一0.327)和海珠(一0.514)两个区的LISA值最小,且小于0,说明其人口老龄化在空间上将趋于扩散,并逐渐呈均匀分布;其次越秀(一0.145),荔湾(一0.181)和白云(一0.032)的LISA值较小,也小于0,说明其人口老龄化趋势也将不断扩散,并逐渐向均匀分布变化;而天河(0.067),黄埔(O.181)和番禺(O.146)的LISA值都大于0,说明这三个区内的人口老龄化变化趋势,相对前2组呈现集聚分布;芳村(0.281),花都(0.210),增城(0.250)和从化地理研究26卷(O.304)的LISA值,不仅大于0且最大,说明这四个区的人口老龄化的变化趋势,呈现较明显和快速的集聚状态.从这4组的空间分布来看(图7),广州市人口老龄化在空间上的变化趋势也呈圈层分布.结合前面对三个圈层的划分,故中心区呈扩散趋势,外缘区呈集聚趋势,内缘区介于两者之间.LISA图验证了前面对广州市人口老龄化呈圈层分布的结论,而且较好地反映了广州市人口老龄化的聚散趋势.即从中心区至外缘区人口老龄化变化趋势呈现由扩散向集聚的变化(图8).5广州市人口老龄化空间分布的原因分析尽管影响广州市人口老龄化空间分布及趋势的原因较多,包括人口,经济,社会,文化等多方面原因,一般都可通过影响人口的自然增长和人口迁移来实现,并均取决于人口的自然增长率和迁移率的变动.人口的自然增长率直接取决于人口出生率和死亡率的变动,人口的迁移变化也会影响人口年龄构成,并与不同年龄人口的迁入率和迁出率的变化有关.不同圈层人口自然增长的变化略有不同,影响了广州市人口老龄化的空间分布.影响人口自然增长率的主要有人口政策,社会福利,医疗设施等因素.由于中心区,内缘区和外缘区存在着对非农业人口和农业人口不同的人口政策,故中心区的生育率最低(表5),而内缘区生育率略高,外缘区最高;死亡率正好相反,中心区由于有较完善的医疗保障体系和设施,老年人的平均寿命较长,老年人死亡率①较低,从而导致中心区人口老龄化程度相对较高.而内缘区主要是城市新建设区,虽然各项配套设施不断完善,但与中心区比较,老年人死亡率还略高一点,外缘区相对最高.但总体来看,不同圈层人口的自然增长变化并不明显,都表现为低出生率,低死亡率的人口年龄构成,而且从前面的分析已得知,三个圈层都已进人老龄化时期,只是各区略有差异,表现为中心区人口老龄化程度相对最高,内缘区次之,外缘区人口老龄化程度相对最低.不同圈层人口迁移的变化程度差异明显,是广州市人口老龄化空间差异的主要原因.从影响人口迁移的原因看,主要有经济发展水平,医疗卫生设施配套程度,城市建设发展方向,文化邻里环境氛围等方面.从经济发展水平看,不同圈层的地均GDP差异较大(表5),中心区的地均GDP达到1712.7元/m,内缘区为192.3元/m,而外缘区仅为55.1元/m.中心区以知识和技术密集型人才为主,其年龄结构保持老中青的平衡结构;而内缘区则以劳动力密集型产业为支撑,吸引了较多的青壮年迁入,相反老年人的迁入率表5广州市三个圈层主要经济社会指标Tab.5MajorindexesindifferentcirclezonesinGuangzhou资料来源:广州市统计年鉴2004,广州市第五次人口普查数据,其中老人死亡率,生育率,流动人口为2000年数据.①老年人死亡率指6O岁及6O岁以上老年人死亡人数占老年人总数的百分比.5期林琳等:州市人口老龄化的空间分布及趋势1051较低,其年龄结构相对年轻化;外缘区由于包含广大农村地区,农产品的低附加值和耕地的减少,也加剧了部分青壮年劳动力的流失,但由于农村出生率相对较高,故人口老龄化程度的变化也处于相对稳定状态.从不同圈层在广州城市经济建设发展中的作用和地位来看,各区人口老龄化的空间差异较大.中心区是广州城市建设的核心区域,一方面交通方便,土地紧张且价值高,医疗卫生设施配套齐全,特别是医疗卫生机构分布密度较高,达到1O.18个/km,老年人的迁出率较低,另一方面由于住房拥挤,城市建设提出外拓和疏解,积极推进外围地区的房地产业发展,从而导致青壮年的迁出率较高,老龄化程度居高不下.以天河,黄埔,番禺,白云代表的内缘区,是广州城市建设发展的主要区域,广州市"南拓东进"的发展战略,大大推动了4个区的经济发展和园区建设,如科学城,大学城,南沙港等的建设,使这些地区集聚了大量的青壮年,大大减缓了人口老龄化的趋势.在历史文化传统,邻里环境,落叶归根的思想等社会文化因素方面,中心区能满足老年人物质和精神生活的需要,老年人不愿意离开原来居住的老街坊,老邻居,更加剧了中心区人口的老龄化趋势.总之,不同圈层的人口迁移变化,老年人的迁移率都不高,起决定作用的是年轻人的迁移,而年轻人的迁移中,主要表现为内缘区年轻人的迁入率最高,中心区的迁出率最高,从而导致了不同年龄人口迁移的明显差异,出现了以中青年人迁出率快速增长为特征的中心区人口老龄化的加剧变化,以中青年人迁入率的快速增长为特征的内缘区人口老龄化的相对变缓趋势.与中心区和内缘区相比,外缘区略显平静,在部分年轻人迁出的同时,人口老龄化在缓慢地进行,并逐渐进入快速期.6结论6.1广州市人口老龄化的空间形态变化模式——"四阶段"广州市人口老龄化的空间演进过程经历了四个阶段,第一阶段为初始形成阶段,老龄化的核心区出现,人口老龄化的增长速度较快,但空间上大部分地区还处于成长型;第二阶段为快速扩张阶段,人口老龄化加速增长,且在较大范围扩张,形成明显的老龄化边缘区;第三阶段为持续扩张阶段,人口老龄化的增长速度有所减缓,但老龄化边缘区进一步扩张;第四阶段为全面扩散阶段,人口老龄化的增长速度缓慢,但老龄化边缘区已经全面覆盖.6.2广州市人口老龄化的空间分布规律——"圈层结构"从初始形成阶段到全面扩散阶段,广州市人口老龄化程度始终表现为核心区高边缘区低的特点.特别是在老龄化全面扩散阶段,除了老年人口系数外,综合考虑其他指标,广州市人口老龄化程度的空间分布规律,表现为较典型的圈层结构:即以越秀,荔湾,东山,海珠,芳村为中心圈层,老龄化综合指标最高:白云,天河,黄埔,番禹为内缘圈层,老龄化综合指标较高;增城,花都,从化为外缘圈层,老龄化综合指标相对较低. 6.3广州市人口老龄化的空间推进方式——"波浪推进"从老年人口系数等值线来看,广州市人口老龄化呈现波浪式的空间推进方式.以达到老龄化的起点即老年人口系数为1O～11作为等值线,以1990,1995,2000,2004年之间的时间差为距离,画一个等值线图,发现1990年以前越秀,荔湾率先达到该值,1990年东山,海珠,芳村达到该值,到1995年花都,白云,番禹达到该值,2000年增城,从化达到该值,到2004年天河,黄埔加入到该值行列.尽管天河,黄埔分别作为广州市新城区和开发区的特殊身份,老龄化的起步时间稍晚,但很快这种异质性就消失,并与1052地理研究26卷1995年以后进入老龄化的花都,白云,番禹,增城,从化5个区的老年人口系数不相上下,并呈现出明显的圈层结构,表现出广州市人口老龄化按照由中心向外缘逐级呈波浪式的空间推进方式.6.4广州市人口老龄化的空间分布趋势——"均匀分布"虽然目前广州市人口老龄化呈向心式圈层分布,且以中心区的老龄化程度最为显着,但从空间自相关分析来看,中心区人口老龄化的趋势将变缓慢,呈现继续扩散并趋向于均匀分布.内缘区的年龄结构将会慢慢老化,且人口老龄化呈现加速增长的集聚趋势,但另一方面,内缘区中受老龄化输人性的冲击影响并没有消失,导致老龄化程度的变化趋势减缓,而且这个趋势将在未来的一段时间内存在,从而出现集聚和扩散的双重作用,在这种平衡作用下,内缘区的老龄化发展趋势较为平缓.对于外缘区的老龄化程度将出现加强的趋势,表现为快速的集聚,老年人口比例将出现突变.因此,中心区的人口老龄化趋势在缓慢扩散并趋向于稳定;外缘区的人口老龄化趋势呈现快速集聚,并逐渐减少与中。

我国人口老龄化特征

我国人口老龄化特征(一) 发展速度快在第六次人口普查报告里显示，我国大陆总人口量已达133281万人，而其中老年人的数量就已有17759万人，这一惊人的老年人基数加快了我国老龄化时代的到来，让我国变成所有发展中国家里老龄化速度最快的国家。

(二) 未富先老发达国家人口老龄化主要出现于经济水平发展至一定程度、社会财富累积到一定程度之后，而这已经有足够的能力来使老龄化带来的社会问题得到解决。

不过，我国正处于经济发展转型的关键期，并未达到发达水平，而在这之前老龄化阶段就已提前到来，使得较为薄弱的社会财富积累和庞大老年群体间矛盾加剧，致使产生的养老等一系列社会问题始终得不到妥善解决，为经济水平的提升与和谐稳定社会维持带来了挑战。

(三) 时间与空间不平衡一是在时间上人口老龄化呈现出了明显的不平衡发展趋势，具体展现在老龄化发展的首个阶段(1999-2000年) ，使得超过60岁的老年人数量增加，但青少年、成年人的人口数量比重降低，人口结构也由成年型向老年型过渡；而在2000-2025年，我国老年人口数量将正式迈进快速增长的关键时期，超过60岁的人口数量面临第二次快速增长[2]；2025-2050年，我国人口老龄化已迈进增长的最严重时期，老年人在我国总人口中的比例可能将高达27%左右。

该时段一过，我国老龄化数量增长速度将逐渐下降，慢慢趋于平稳。

二是在空间上人口老龄化呈现出了分布不均的现象，这主要与劳动力由西向东表现出阶梯状发展趋势相关。

依照老龄化程度来分区，需将我国人口老龄化分作四大区域，主要即：第一区：上海，当前已提前迈进高度老龄化时期[3]；第二区：京、津、浙，当前正处在中高度老龄化时期；第三区：湖北、山东、辽宁等省市，当前正处在中度老龄化阶段；第四区：内蒙古、黑龙江、甘肃等省市，当前正处在成年型朝老年型过去的转折时期。

北京市人口老龄化的时空变化特征

分别是１．ｌ和６３％，６０１％．５按０岁及以上老年人口占总
人口比例达到１％的标准，京市已进入老年型社会，０北而
于图形驱动（ａ－ｒｅ）Ｍｐｄｉｎ的特征在一定程度上限制了其ｖ
按６岁的标注衡量则还未达到。到２０５００年人口普查时，
国内的ＥＤＳＡ研究起步比较晚，论研究主要集中在空理
间分析与空间建模领域
］本文选取北京市为研究区，
域，ＡｃＩ技术为支撑，用ＥＤ以ｒＧＳ运ＳＡ中全局及局域的空间白相关分析来揭示北京市内老龄人口空间分布格局的模式及变动特征。
表１北京市人口年龄结构类型《国际通用标准）％Ｔｂ１Ａｅｓｕｔｒｏｏｕａｉｎｉｅｉｇａ．ｇｔｃｅｆｐｌｏＢｉｎｒｕｐｔｎｊ
、流行病学、区
域经济
、罪学、犯自然灾害等方面的研究中，
示对象的空间分布，揭示数据的空间依赖与空间异质性
（ｐｔｌｅｒｅｅｙ，ＳａａＨｔｏｎｉ）描述空间分布和联系结构ｉｅｇｔ。实际上，ＳＡ是在没有太多先验知识、假设（ｕＥＤ零ＮｌｌＨｐｔｓ）即空间不相关假设的基础上，用统计学和ｙｏｅｉ，ｈｓ利图形图表相结合的方法对空间信息进行描述性
北京市６０岁及以上的老年人口共１０１７．５万人，占总人口的１．４；５２５％６岁及以上的人口１４２１．９万人，占总人口的

大城市人口老龄化的时空演化特征与规划响应——以成都市为例

大城市人口老龄化的时空演化特征与规划响应——以成都市
为例
喻冰洁;崔叙;杨田;张秋仪;魏东
【期刊名称】《规划师》
【年(卷),期】2024(40)3
【摘要】利用成都市人口普查与空间大数据,基于“演化模式—互动机制—规划响应”的关联逻辑,采用GIS和k-means聚类法刻画成都市2010—2020年老年人口时空演变特征与模式,并从宜达、宜养、宜居3个维度探究建成环境与老年人口分布的互动关系。

研究结果表明:①2010—2020年,成都市人口结构正由轻度老龄化逐步迈向重度老龄化,老龄化系数空间格局保持“U”形分布趋势,老年人口密度分布形成了“中间高,外围低”的圈层式空间结构。

②老年人口的时空演化具有存留老化型、集聚稳定型、自然老化型、集聚老化型4类模式,分别呈现城乡末端集聚、中心团块簇群、全域散点分布、中圈嵌套环绕的空间分布形态。

③公交站点、医疗设施、市场、公园广场密度等建成环境指标与老年人口分布密切相关。

【总页数】10页(P43-52)
【作者】喻冰洁;崔叙;杨田;张秋仪;魏东
【作者单位】西南交通大学建筑学院;福建理工大学建筑与城乡规划学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU984
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2.人口老龄化时空演化特征及动力机制研究——以陕西省为例
3.日本与中国人口老龄化时空演化特征及其影响因子比较研究
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成都市人口时空分布特征分析

成都市人口时空分布特征分析【摘要】成都市作为中国西部重要的城市之一，人口数量一直保持着增长趋势。

本文通过分析成都市人口数量变化、空间分布特征、时空分布变化及影响因素，揭示了成都市人口时空分布的特征。

研究发现，成都市人口数量呈现逐年增长的趋势，其中东部地区人口密集，西部地区人口相对稀疏，城市周边人口分布较为分散。

影响成都市人口时空分布的因素主要包括经济发展水平、政策调控、地理环境等。

未来，随着城市的不断发展，成都市人口时空分布特征可能会发生改变，需要进一步研究和预测。

本文通过分析成都市人口时空分布特征，为城市规划和人口政策提供了重要参考。

【关键词】成都市、人口时空分布、特征分析、变化、因素分析、影响、趋势预测、展望1. 引言1.1 研究背景成都市作为中国西部地区重要的城市，人口数量持续增长，人口结构和空间分布也在不断变化。

随着城市化进程的加快和经济发展的不断壮大，成都市人口的时空分布特征日益突出，对城市发展和规划提出了新的挑战和机遇。

对成都市人口时空分布特征进行深入研究，可以帮助我们更好地了解城市人口的增长规律和空间分布特点，为城市规划和管理提供科学依据。

在这样的背景下，本文旨在通过对成都市人口时空分布特征进行分析，探讨成都市人口数量变化、空间分布特征、时空分布特征变化趋势以及影响成都市人口时空分布的因素等问题。

通过对成都市人口时空分布特征的研究，可以为城市规划和管理提供参考，促进城市可持续发展，实现人口与城市空间的优化匹配。

1.2 研究目的研究目的：本文旨在通过对成都市人口时空分布特征的深入分析，探讨成都市人口数量变化及空间分布的规律性，并揭示影响成都市人口时空分布的因素。

通过研究成都市人口时空分布特征的变化情况，可以更好地了解成都市人口的发展趋势和变化规律，为城市规划和人口政策制定提供科学依据。

通过分析成都市人口时空分布特征的影响因素，可以帮助相关部门更好地调控人口的分布，优化城市资源配置，提高城市发展水平。

人口老龄化时空分布特征

人口老龄化时空分布特征人口老龄化是指人口年龄结构中老年人口比例不断增长的现象，这是全球普遍面临的一个重大社会问题。

人口老龄化的时空分布特征主要受到多种因素的影响，包括经济发展水平、社会福利制度、生育率水平、医疗技术水平等。

下面将从不同角度详细分析人口老龄化的时空分布特征。

首先，经济发展水平是人口老龄化的一个重要因素。

经济发达地区通常具有更高的老年人口比例。

这是因为经济发达地区往往具有良好的医疗技术和健康保障制度，能够延长人们的平均寿命。

同时，经济发达地区的社会福利制度和养老金制度相对健全，老年人口得到更好的保障和照顾。

因此，像欧美国家、日本等经济发达地区的人口老龄化问题较为突出，老年人口比例较高。

其次，生育率水平是影响人口老龄化的重要因素。

生育率低的地区通常面临更加严重的人口老龄化问题。

生育率低下导致新生儿数量减少，而老年人口却在不断增长，从而使得老年人口比例上升。

欧洲国家是人口老龄化问题最为突出的地区之一，其生育率普遍较低，导致老年人口占比上升迅速。

再次，医疗技术水平也会影响人口老龄化的程度和速度。

随着医疗技术的不断进步，人们的平均寿命和健康水平得到提高，从而导致老年人口比例的增加。

在一些医疗水平较高的地区，如日本和欧美国家，老年人口比例较高。

此外，城乡发展差异也会导致人口老龄化的时空分布差异。

一般来说，城市的人口老龄化问题较为突出。

这是因为城市地区经济发展水平较高，生活水平和医疗水平相对较好，老年人更多地聚集在城市地区。

与此相对应的是，农村地区相对落后，医疗资源和社会福利相对较少，老年人口比例较低。

最后，人口老龄化的时空分布还受到政策因素的影响。

不同国家和地区的养老政策、福利政策和人口政策对老年人口比例的影响是不同的，这将直接影响人口老龄化程度和空间分布。

综上所述，人口老龄化的时空分布特征主要受到经济发展水平、生育率水平、医疗技术水平、城乡发展差异和政策因素的影响。

了解这些特征有助于我们更好地应对人口老龄化问题，制定相应的政策和措施来应对老龄化带来的挑战。

人口空间分布变动特征及演变趋势

人口空间分布定义人口空间分布的重要性研究人口空间分布的方法主要包括以下几种统计分析法：通过对人口数量、密度、集聚度等指标的统计分析，揭示人口空间分布的特征和规律。

空间分析法：运用地理信息系统（GIS）等空间分析技术，对人口空间分布进行可视化表达和空间分析，揭示人口分布的格局和演变趋势。

比较研究法：通过对不同地区、不同时间段的人口空间分布进行比较研究，揭示人口空间分布的共性和差异性，以及演变过程中的影响因素和机制。

这些方法可以相互补充，综合运用，以全面深入地了解人口空间分布的特征和演变趋势，为制定科学合理的人口政策和发展规划提供科学依据。

人口空间分布的研究方法城市化吸引中心城市增长人口密度增加030201城市化进程中的人口集聚老龄化与少子化基础设施与服务不足农村衰退农村地区的人口疏离经济吸引力教育和医疗资源欠发达地区的挑战发达地区的人口流入与欠发达地区的人口流城市化进程加速大城市群中的中心城市通过交通、经济、文化等多种纽带，对周边地区产生辐射效应，促进城市群整体发展。

中心城市辐射效应人口集聚效应大城市群的形成与发展03人口逆城市化现象01乡村振兴战略实施02农村人口就地城镇化乡村振兴与农村人口再分布跨国城市群崛起全球化背景下，跨国城市群如北美、欧洲、亚洲等地的超级城市群逐渐崛起，成为全球经济增长极和人口集聚区。

国际移民增加随着经济全球化和区域一体化进程加速，国际间人口迁移规模逐渐扩大，影响全球人口空间分布格局。

国内人口迁移趋势在国内，人口迁移呈现由西向东、由北向南的总体趋势，长三角、珠三角、京津冀等地区成为人口集聚热点。

国内外迁移与人口分布的全球化趋势产业结构调整与人口流动经济增长与区域不均衡经济增长极的吸引经济发展与产业结构调整政策引导政府通过户籍制度、居住证制度等政策手段，引导人口有序流动和分布。

城市规划与人口布局城市规划确定城市功能分区和土地利用，直接影响人口空间分布。

公共服务资源配置教育、医疗等公共服务资源的规划与布局，也是影响人口分布的重要因素。

江苏地区养老需求与特征

江苏地区养老需求与特征一、养老需求1.多元化的养老需求随着社会的发展，人们对养老的需求也变得越来越多元化。

江苏地区的养老需求主要包括家庭养老、社区养老和机构养老。

家庭养老是中国传统的养老模式，家庭成员会尽力照顾年迈的长辈。

然而随着家庭结构的变化和经济发展水平的提高，家庭养老的方式已经不再适用于所有家庭。

社区养老是相对新兴的养老方式，通过社区提供的养老服务设施和服务人员，满足老年人日常生活的需求。

在江苏地区，随着城市化和现代化的发展，社区养老的需求也逐渐增长。

随着老年人口的增加，养老机构的需求也在逐渐增加。

老年人在体力和精力上逐渐衰退，需要更专业的照护和服务。

随着老龄化程度的加剧，老年人对养老服务的需求也逐渐趋向于专业化。

江苏地区的老年人对于医疗保健、健康管理、心理疏导等方面的需求越来越强烈。

特别是在城市中，老年人口众多，他们对于医疗保健、健康管理等服务的需求更为迫切。

江苏地区的养老服务机构需要更多专业化的养老服务。

随着社会的发展和老年人的教育水平的提高，老年人对于文化娱乐等方面的需求也逐渐增加。

江苏地区的老年人口在休闲娱乐、文化活动等方面的需求也越来越高。

养老服务机构需要更多地关注老年人的文化生活需求，丰富老年人的文化娱乐生活。

二、养老特征1.老龄化程度高、老年人口众多江苏地区的老龄化程度较为严重，老年人口众多。

据统计资料显示，截至2020年底，江苏省60岁及以上老年人口达到3734.5万，占总人口的比例为26.5%。

老年人口众多的特征使得江苏地区的养老需求更加迫切。

2.老年人口空间分布不均江苏地区的老年人口分布不均，主要集中在城市。

特别是南京、苏州、无锡等地的老年人口较多。

城市老年人口众多带来了更多的养老问题，比如养老服务设施不足、服务质量不高等问题。

3.家庭结构变化随着城市化和现代化的发展，江苏地区的家庭结构变得越来越小。

子女生活在外地，不能经常回家探望。

由于家庭成员的减少，家庭养老变得更为困难。

兰州市老龄人口空间分布及其形成机制

兰州市老龄人口空间分布及其形成机制兰州市老龄人口空间分布及其形成机制摘要：随着兰州市老龄化的不断加剧，老龄人口的空间分布格局已成为社会关注的焦点。

本文以兰州市老龄人口的空间分布为研究对象，分析了老龄人口的城市分布、区域差异及其形成机制，并提出了相关措施。

关键词：兰州市；老龄人口；空间分布；形成机制。

一、引言近年来，随着我国老龄人口的比例不断上升，兰州市也在老龄化的道路上加速升级。

据统计，目前兰州市60岁以上的老年人口已经超过200万人，占总人口的18%。

此外，随着社会经济的不断发展以及现代医学技术的推广，兰州市的健康水平和生存条件不断提高，人均寿命也在不断延长。

因此，兰州市老龄人口的空间分布已成为社会关注的焦点。

老龄人口的空间分布与其社会、经济、环境等方面因素密切相关。

本文从兰州市老龄人口的城市分布、区域差异以及形成机制等方面对其空间分布特点进行研究。

二、兰州市老龄人口的城市化分布兰州市是一个典型的市区发育不平衡城市，城市化程度较高的区域主要分布在城市东部和南部，而城市化程度较低的区域主要分布在城市西部和北部。

老龄人口的空间分布也与城市的发展程度有着密切的联系。

兰州市老龄人口的城市化程度较高的区域主要分布在城市东部和南部，其中主要包括红古区、城关区、皋兰县、永登县、榆中县等地。

由于这些地区具有较好的经济、文化、医疗等福利设施，因此吸引了大量的老年人前来定居。

此外，这些区域的气候和环境条件也较为适宜老年人居住，因此成为老年人的集中聚居地。

而在城市化程度较低的区域，老龄人口的数量相对较少。

例如城市西北部的七里河区、安宁区以及兰州新区等地，由于交通不便、基础设施不完善、社会福利设施匮乏等原因，老年人往往不方便居住。

因此，这些地区的老龄人口数量较少。

老龄人口的城市化分布在一定程度上反映了城市的发展程度和城市化进程。

通过优化城市规划和基础设施建设，提高老年人的生活质量，可以促进老龄人口的良性发展。

三、兰州市老龄人口的区域差异老龄人口的地域差异主要来源于社会、经济、文化等方面差异。

广西人口老龄化时空演变及类型划分

广西人口老龄化时空演变及类型划分目录一、内容概述 (2)1.1 研究背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状综述 (4)1.3 研究内容与方法 (5)二、广西人口老龄化时空演变特征分析 (6)2.1 广西人口老龄化发展趋势 (7)2.2 广西人口老龄化空间分布规律 (8)2.3 广西人口老龄化全局趋势与局部变化 (9)三、广西人口老龄化类型划分 (10)3.1 基于时间维度的类型划分 (11)3.2 基于空间维度的类型划分 (12)3.3 基于时空维度的综合类型划分 (14)四、广西人口老龄化影响因素分析 (15)4.1 自然因素 (17)4.2 社会经济因素 (18)4.3 人口政策因素 (20)五、结论与展望 (21)5.1 结论总结 (22)5.2 研究不足与展望 (23)一、内容概述随着经济的快速发展和城市化进程的加速推进，人口老龄化问题日益凸显，成为影响国家和地区社会经济发展的重要因素。

广西作为中国西南地区的重要省份，其人口老龄化问题亦呈现出日益严重的趋势。

本文旨在探讨广西人口老龄化的时空演变特征，并对其类型进行划分，以期为相关政策的制定提供科学依据。

本文首先从宏观角度出发，分析了广西人口老龄化的总体趋势，包括老年人口数量的增长、年龄结构的转变以及人口抚养比的上升等。

运用空间分析方法，对广西各市的人口老龄化水平进行了时空演变分析，揭示了不同区域间人口老龄化水平的差异及其空间关联。

本文还从微观层面入手，探讨了广西农村和城市人口老龄化的差异性，以及不同社会经济背景下人口老龄化的特点。

在类型划分方面，本文根据人口老龄化水平的空间分布特征、时间变化规律以及影响因素的差异，将广西划分为若干个具有代表性的区域。

这些区域既具有相似的人口老龄化特征，又体现了不同地区的经济社会发展水平和文化背景的差异。

通过对不同类型区域的深入分析，本文旨在为广西乃至其他类似地区制定科学合理的人口老龄化应对策略提供参考。

通过分析老年人养老需求，我们发现这8大特点……

通过分析老年人养老需求，我们发现这8大特点……摘要：北京市老龄化趋势日益严重，老年服务需求日益增长。

本报告通过对北京市老年人口现状及特点的分析，结合中国人民大学中国调查与数据中心的2016年中国老年社会追踪调查（CLASS）数据，对北京市老年人口的生活照料、健康医疗、经济保障、宜居环境、社会参与、精神慰藉、制度支持和信息需求八个方面的养老服务需求及影响因素进行探究，最后提出做好养老服务需求精细化评估，提高养老服务供给有效性；建立多支柱服务供给体系，满足老年人多样化服务需求；创新养老服务供给手段，科学、综合、有效应对老年人养老服务需求变化的建议，期望能对未来北京市养老服务体系的不断完善有所帮助。

01 北京市老年人口现状及特点北京市老年人口现状分析能够为老年人养老需求分析提供背景和基础，本部分重点总结了北京市老年人口现状的两大特点。

（一）老年人口规模不断扩大，高龄老年人口比例持续上升老年人口规模不断扩大，高龄老年人口比例持续上升。

据北京市统计局资料显示，2018年北京市常住人口中，60岁及以上老年人口达364.8万人，占常住总人口的16.9%；其中65岁及以上老年人口达241.4万人，占常住总人口的11.2%，85岁及以上老年人口达24.3万人，占65岁及以上老年人口的10.07%。

从趋势上看，2013～2018年五年间，北京市60岁及以上老年人口增加了71.9万人，年均增加14.4万人，年均增长率为4.49%；65岁及以上老年人口增加了46.9万人，年均增加9.4万人，年均增长率为4.42%；85岁及以上老年人口增加了13.3万人，年均增加2.7万人，年均增长率为17.18%；而且65岁及以上老年人口中85岁及以上老年人口比重提高了4.4个百分点。

可以看出，北京市老年人口规模在不断扩大，高龄老年人口增长迅速，未来北京市养老服务需求压力将会越来越大（见图1）。

图1 2013～2018年北京市60岁及以上老年人口变化情况（二）人口老龄化程度呈现圈层分布特征中心城区和生态涵养区老龄化程度较高，“一副四区”老龄化程度相对较低。

基于地理信息系统GIS的贵阳市老龄人口分布特征

第43卷第6期2018年6月贵州医科大学学报Vol.43 No.6JOURNAL OF GUIZHOU MEDICAL UNIVERSII'Y2018.6基于地理信息系统G I S的贵阳市老龄人口分布特征$朱炎1朱俊民2，陈燕妮3(1.贵州医科大学公共卫生学院预防医学与妇幼保健学系，贵州贵阳550004;2.贵州医科大学，贵州贵阳550004;3.贵州省第三测绘院，贵州贵阳55〇〇〇4)[摘要]目的：了解并预测2000 - 2020年贵阳市老年人口的数量、比重、密度及空间分布特征，为贵阳市应对人口老龄化提供参考意见。

方法：收集2000年、2010年贵阳市（六区三县一市）人口普查数据，对2014年和2020年的社区人口采用不同人口估算模型进行估算与预测，描述贵阳市各年份老年人口数量、比重和密度等分布特征;采用空间自相关分析2000、2010、2014及2020年贵阳市社区老年人口数量、比重和密度局部自相关性。

结果：2000年贵阳市还未进人老龄化，至2010年已全面成为老龄化城市;2000年贵阳市老年人口聚集在中心城区,2010年老年人口数量和老年人口密度空间分布仍集中在中心城区，且老年人口比重空间分布主要聚集在城市北部;2214年全市进人中度老龄化，老年人口分布和2210年相似;预测2220年城市北部边缘区域进人高度老龄化，聚集点和2014年变化不大;但与之前相比老年人口分布可能呈现“城乡倒置”结论：贵阳市已全面进人老龄化,且发展进程快，到2220年老年人口城乡倒置现象明显，但城市中心老年人口绝对数量较大。

[关键词]地理信息系统；老龄化；空间分布;贵阳[中图分类号]C924.2[文献标识码]A [文章编号]1000-2707(2018)06-0653观DOI：10.19367/j. cnki. 1000-2707.2018.06.007Research on the spatial distribution of Aging i n Guiyang Based o n GISZHU Y an1 , ZHU Junm in2 , CHEN Y anni3(i. Department o f Community M edicine, School o f Public Health , Guiyang M edical University, Guiyang 550004 , Guizhou ,C hina；2. Guiyang M edical University, Guiyang 550004 , Guizhou, C hina；. Guizhou Third Instituteo f Surveying and Mapping , Guiyang 555004, Guizhou , China)[Abstract] Objective： Research on the spatial distribution of the elderly from 2000 to 2020 in provide scientific basis for Guiyang to deal with the aging. Metliods：W e collected the Guiyang of 2000 and 2010. The population estim ation models were used for community demographicestim ates and projections of 2014 and 2020. The spatial autocorrelation analysis was used for the distribution of the e lderly in 2000,2010,2014,2020respectively. Results：It was not yet aging ofGuiyang in 2000 but it was entirely in 2010. The elderly gathered in the center area of Guiy 2000. The num ber and density of the aged were gathered in the center of Guiyang mainly in the Northof the city in 2010. It was entered into m oderate aging in 2014 and the distribution of the aged was thesame as in 2210. it is predicted that there will be a highly aging in the northern edge b y dwelling points will be little changed com pared with in 2014 but it will pres inversion. Conclusion：I t has entered into an aging population in Guiyang at fast speed. The num berof the aged i s gathered highly in the center. there is an obvious trend of urban and rural inversion.[Key words] Geographic Information System；aging；spatial distribution；Guiyang$ [基金项目]贵州省科技厅联合项目[黔科合LH字(21)795]网络出版时间：018 -06 -18网络出版地址：http://kcms/detail/52.1164. R.20180618. 1502. 025. html653贵州医科大学学报43卷人口老龄化是当前全世界面临的重要难题。

上海市老龄化人口的空间分布和影响因素

SPATIAL DISTRIBUTION OF THE AGED POPULATION IN SHANGHAI AND INFLUENCING
FACTORS
作者：李涛[1,2,3]
作者机构： [1]上海复旦规划建筑设计研究院有限公司;[2]上海空间规划设计研究院有限公司智慧城市实验室;[3]复旦大学城市规划与发展研究中心
出版物刊名：城市规划
页码： 39-46页
年卷期： 2020年第6期
主题词：人口老龄化;空间分布;空间自相关统计
摘要：基于“六普”人口数据,以街道/镇为空间单元,运用空间自相关分析的方法识别上海市老龄化人口的空间分布特征,然后从两个层面(结构性因素、能动者因素)、三个方面(体制、经济、社会)分析老龄化人口空间分布的影响因素。

结果发现,上海市老龄化人口集中分布在市中心和农村地区,中心城区边缘则形成围绕_城市的“年轻环”。

与国外大城市更强调能动者层面的因素和经济方面的因素不同,结构性层面的因素,以及体制方面、社会方面的因素在决定中国大城市老龄化人口空间分布方面更具影响力。