第三节　人口迁移变动对老龄化的影响

中国的人口老龄化除了在总量上表现出快速提升的特点外，还表现出了区域上的明显分化。不同地区的人口老龄化程度差异极大，且很难用各地经济发展水平的差异性进行比较，大规模的人口迁移在其中起到了关键作用。

一、区域老龄化差异及其成因

过去40年的时间里，中国的人口迁移政策发生了极大的改变，从最初的限制转移人口盲目流动到引导人口合理转移，再到不断放开人口迁移的制度性阻碍，人口转移的变迁与区域间经济不均衡发展状态耦合，形成了世界上最大规模的人口迁移。

大量转移人口的出现一方面为人口迁入地注入了经济增长的新动力，另一方面也使迁入地和迁出地的人口年龄结构发生了深刻的变化。再加上各地区经济社会发展阶段和相关特征的差异性，老龄化在区域间表现出更大分化。

为进一步把握人口老龄化在全国范围内分布情况的规律性，本书基于表1-3总结了全国老龄化版图，并得到以下结论：

首先，多数经济发达地区的人口老龄化程度明显偏高，老龄化与经济发展水平密切相关。

北京、上海、江苏、浙江等地的经济发展水平较高，人口老龄化程度确实也明显高于周边区域。这说明，经济社会发展仍然是人口老龄化的驱动因素之一。伴随着经济发展水平的提高，区域内人口死亡率呈明显下降趋势。与此同时，人口出生率则因为工作和丰富的闲暇方式的挤出而出现下滑。除广东等极少数区域外，经济发展水平较高的省份均步入了严重老龄化社会。

其次，中西部和东北部人口输出大省的人口老龄化程度偏高，老龄化与人口迁出密切相关。

从全国的老龄化版图来看，中西部区域和东北部区域都是我国人口老龄化程度最高的区域。其中，重庆、四川、安徽、湖北、湖南等区域都是劳动力输出大省。迁入地更高的经济发展水平和收入水平成为青壮年人口跨区域转移的动力源。受此影响，大量青壮年劳动力从欠发达地区迁移至发达地区，引起了人口老龄化在迁出地的大幅上升和在迁入地的回落，并最终表现为人口老龄化与经济发展水平间的关联度偏弱。受此影响，北京等经济发展水平相对偏高的地区反而具有较低的老龄化水平。

再次，气候宜人的沿海地区人口老龄化程度明显偏高，老龄化与环境宜居性存在一定关联。

大规模的人口迁移并不仅局限于青壮年劳动力。由于我国国土面积广袤，不同地区在地理条件、水文条件、气候条件等方面均存在着较大差异，部分沿海地区的宜居性往往更高。迁入地更宜居的环境则成了老年人群跨区域转移的动力源。老年人群向这些区域的集中，也引起了迁入地和迁出地年龄结构的变化。受此影响，江浙地区、海南省等相对宜居区域的人口老龄化程度进一步提高，而北方城市则更有可能由于气候、湿度等原因，出现老年人口的外流。

最后，在生活习惯和文化因素的影响下，部分地区的人口老龄化水平相对偏低。

除了上述环境因素和经济发展因素外，文化因素也是引起人口老龄化在不同区域间分化的重要原因。在一些传统文化影响相对较深的地区，在“多子多福”等传统文化的影响下，生育率可能会更高；另一些区域则因为与中原文化差异相对较大、语言和生活习惯不同等，难以吸引老年人口的迁移和长期居住。典型的地区为广东、广西和福建等南部省区。

总之，从老龄化的区域分布来看，存在着东部、中部、东北部地区人口老龄化程度相对较高，南部、西部、北部地区相对偏低，迁出地人口老龄化程度略高于迁入地的典型特点。这些特征的形成，不仅与区域间经济发展水平的差异有关，也与青壮年劳动力和老年人口的跨区域流动有关。

二、迁移视角下的聚类分析

如前文所述，不同省份的人口老龄化存在着明显的差异。人口的大规模迁移对各省份的人口老龄化进程产生了差异化影响，并将在公共财政支出的倾斜、养老资源产业均衡发展、养老基础设施建设等领域，影响不同地区对人口老龄化问题的应对策略。

据此，本书在人口迁移变动的视角下，引入人口老龄化程度、经济发展水平、人口迁移比三个指标，立足于2017年省级截面数据，围绕各指标在不同省份间的分布特征展开了聚类分析。考虑到不同数据的量纲差异，各变量按照Z值法进行了无量纲化处理，并使用欧式距离作为聚类分析依据。聚类分析的树状图结果如图1-4所示。

根据图1-4，大体可以将全国各省份（除港、澳、台）划分为四大类，其中最后一类又可细分为两个小类，合计为五类，各省份的分布情况如下：

第一类包括北京、上海、天津；第二类包括浙江、福建、广东、江苏；第三类包括青海、宁夏、海南、云南、山西、西藏、新疆；第四类包括广西、贵州、江西、甘肃、河南；其余省份均属于第五类。

为进一步识别聚类分析结果的经济含义，我们将各类型省份的人口老龄化程度、人口迁移比和人均GDP数据进行了进一步整理，形成各类型省份的列表及其在关键指标上的均值，如表1-5所示。

根据表1-5，经济发展水平和人口迁移对不同类型省份的老龄化进程产生了差异化影响，具体表现如下：

第一类省份人口净迁入比极高，在很大程度上缓解了当地的人口老龄化程度。

在第一类省份，人均GDP的水平相对偏高，由此形成了对转移人口的经济拉力。大量以青壮年劳动力为主的转移人口进入这些区域，参与当地经济建设的同时，也缓解了当地的人口老龄化程度。与经济发展水平明显更低的第五类省份相比，第一类省份的人口老龄化程度并未出现大幅增加。换言之，由于转移人口的贡献，这些区域的人口老龄化进程得到了极大的延缓，再加上经济发展水平的基本保障，其应对老龄化变得更加简单。

第二类省份的经济发展水平较高、人口老龄化程度相对偏低，但人口迁移的贡献相对有限。

第二类省份以浙江、福建、广东和江苏为代表。这些地区的经济发展水平相对偏高，但是由于语言、生活习惯及周边区域的挤出等因素的影响，人口迁入比明显低于第一类省份。与此同时，老龄化程度也明显低于第一类省份，说明人口迁移因素并不是主要的贡献力量。出生率数据的分析结果表明，在传统文化的影响下，当地家庭的生育意愿相对偏高，并在一定程度上延缓了这部分区域老龄化进程。这也说明了人口政策的重要性。

第三类省份经济发展潜力较大，吸引了部分转移人口，老龄化程度也表现出更低的水平。

第三类省份包括青海、宁夏、海南、云南、山西、西藏和新疆。这些区域的经济发展水平相对偏低，人口自然变动多处在扩张阶段，人口老龄化程度本来就相对偏低，再加上在国家战略的指引下大量就业机会涌现，也吸引了部分转移人口的进入，进一步缓解了老龄化程度。唯一例外的是海南。由于气候宜居，除了青壮年劳动力外，不少老年人群也选择进入海南地区，导致海南的净迁入比反而在一定程度上提高了当地的老年人口比。但由于这部分老年人口大多以养老消费为目的，对当地银发产业的发展也产生极大的促进作用。总体上，第三类省份的年龄结构相对合理，人口老龄化的挑战相对有限。

第四类省份属于典型的人口迁出省份，由于大量青壮年劳动力的转移外出，区域内面临一定的人口老龄化威胁。

第四类省份包括广西、贵州、江西、甘肃和河南，大多经济发展水平相对偏低，也属于人口迁出聚集区。由于经济发展水平和第三类省份基本持平，这些区域大多处于人口自然变动的后期扩张阶段。但大量人口涌入发达地区，使得该区域的人口老龄化水平明显高于第三类省份，已经步入严重老龄化社会。考虑到其人均GDP相对偏低的实际情况，在应对人口老龄化的过程中，可能会出现财政投入不足、基础设施建设不到位等问题。

第五类省份的人口迁移多集中在区域内部，再加上老龄化程度偏高，农村老龄化问题尤其需要关注。

第五类省份包括安徽、四川、重庆、东三省等。得益于国家的西部大开发、中部崛起、振兴东北等战略，当地经济发展水平稳步提高，地区内的城镇区域也有较好的就业机会。相较于第四类省份，跨省流动相对偏低，人口迁出比相对偏低。但这就意味着城乡间流动将更加频繁，再加上人口老龄化程度表现出较高水平，特别需要关注乡—城人口迁移可能会导致的农村空心化问题，以及由此引发的农村养老保障体系压力问题。

总之，考虑区域间的不平衡发展问题，人口迁移的大规模出现对各地区的老龄化进程产生了差异化的影响。在经济发展水平、产业发展水平、公共财政支出能力等因素的共同影响下，部分省份将面临更加严峻的人口老龄化挑战，需要在国家层面予以整体把握和统筹协调，在公共政策和财政支出方面予以适当倾斜，以实现这些地区经济社会和人口的可持续发展，有效应对人口老龄化挑战。