空间视角下养老服务业对区域经济增长的影响研究

发布时间：2020-07-19 10:23

【摘要】：人口老龄化是人类社会发展的必然趋势,也是当今世界各国普遍面临的社会难题之一。截止2018年末,我国60周岁及以上人口2.5亿人,占总人口的17.9%,其中65周岁及以上人口接近1.7亿人,占总人口的11.9%。随着老龄人口的不断增多,快速的老龄化、高龄化所催生的养老服务业也逐渐成为促进经济增长的新兴产业,2013年颁布的《国务院关于加快发展养老服务业的若干意见》(国发(2013)35号)也提出要将养老服务业发展纳入经济社会发展规划、专项规划和区域规划,支持养老服务设施建设,所以研究养老服务业与区域经济增长的相关关系具有一定的现实意义和指导意义。而且随着区域之间相互联动日益密切、共同发展理念日益深入人心,区域经济的增长不仅仅与本地区的产业发展有关,更多体现在相邻地区发展所带来的空间溢出效应,所以研究养老服务业对区域经济增长的空间效应迫在眉睫。本文以新经济地理学、公共经济学等理论为基础,基于各省统计局、民政局等养老服务相关数据进行统计分析,通过综合评价法、定量分析法等方法,从养老服务空间相关性、区域经济空间相关性、养老服务与区域经济的空间效应三大方面,对养老服务与区域经济发展的相关性进行分析,并从跨区域养老、异地养老等角度提出区域协同发展的对策建议。主要的研究结论有:(1)养老服务业发展指数在时间维度上表现平稳,在空间分布上差距大,并且空间差距在时间维度持续存在。(2)养老服务发展呈现出区域分割的空间集聚性特征,其中高值—高值区域主要集中在陕西、河南、湖北等省份,低值—低值区域主要集中在宁夏、山西等省份,大多数地区由于养老服务发展差异较大,并未体现出明显的集聚效应。(3)动态SAR模型和动态SDM模型的空间自回归系数及其检验结果表明,区域经济增长存在空间溢出效应和空间依赖作用,并且在邻接和地理权重下,养老服务发展对区域经济增长产生了显著的正向效应,而在经济权重下二者关系不显著。(4)对动态SDM模型进行效应分解,发现在经济权重下养老服务业发展指数的直接效应显著为负,表明我国养老服务还处于初级阶段,对本地区经济效应还未显现;养老服务业发展指数的间接效应为正,表明本地区养老服务发展对周边区域经济增长产生了促进和空间溢出效应,跨区域养老、异地养老的兴起带动了周边地区经济增长,并据此提出可行性建议。
【学位授予单位】：内蒙古科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F719;F127
【图文】：

内蒙古科技大学硕士学位论文由表 3.2 可知，养老服务业发展指数呈现如下特征：第一，养老服务业发展指在时间维度上表现平稳。2011-2016 年期间，全国各地区养老业服务业发展指数的差范围区间是[0，0.1]，其中绝大部分地区的养老服务业发展指数方差在 0.05 以内表明指数值在时间维度范围波动较小。第二，养老服务业发展指数空间分布上差距2016 年，养老服务业发展水平排在前五位的是：四川（0.66）、山东（0.60）、浙（0.53）、江苏（0.58）、广东（0.38）；排在后五位的是：吉林（0.17）、宁夏（0.13海南（0.11）、青海（0.11）、西藏（0.07）。养老服务业发展指数最高值和最低相差 0.59，表明指数在空间分布存在较大不均衡；第三，养老服务业发展指数在空分布的差距在时间维度持续存在。如图 3.1 所示。

变量区域经济增长指数 AGDP（元）养老服务业发展指数 SDI城镇化率UR（%）财政负担率FD（%）生育率FR（%）三产比重TR（%）VIF 1.12 2.65 2.40 1.75 2.53数据来源：作者根据民政统计年鉴、EPS 数据库等原始数据计算所得3.3 养老服务业的空间特征分析3.3.1 空间分布及其演变为了对我国各省区养老服务业发展水平的空间分布现状及动态演化进行更直观地描述，本文运用 ArcGIS 软件对 2011-2016 年全国各省区养老服务业发展指数进行空间地理展示与比较⑦。为了对不同省区相似的养老服务业发展指数值进行恰当区分，同时使不同类别之间实现差异最大化，本文在 ArcGIS 软件中采取自然间断点分级法划分了由低到高的四个区间。如图 3.2 所示。

3.3.2 空间集聚特征分析为了进一步探索养老服务业的空间关联性，本文进一步引入局域 Moran’I 指数检验养老服务发展是否存在局域空间集聚（即 LISA）。局域 Moran’I 指数是 Anselin（1995）提出的用于检验一个区域和周边区域的空间相关性问题，其表达式是： 21i ij ji ji niix x W x xIx x （式3.5）iI 为某区域和周边区域的相关程度，如果 0iI ，则表示二者呈正向空间关联程度，即高值被高值区域包围（High-High）或低值被低值区域包围（Low-Low）；如果 <0iI ，则表示二者呈负向空间关联程度，即高值被低值区域包围（High-Low）或低值被高值区域包围（Low-High）。2011 年和 2016 年全国各省区养老服务业发展的空间自相关 LISA 集聚图如图 3.3 所示。

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本文编号：2762291