發(fā)布時間：2020-07-19 10:23

【摘要】：人口老齡化是人類社會發(fā)展的必然趨勢,也是當(dāng)今世界各國普遍面臨的社會難題之一。截止2018年末,我國60周歲及以上人口2.5億人,占總?cè)丝诘?7.9%,其中65周歲及以上人口接近1.7億人,占總?cè)丝诘?1.9%。隨著老齡人口的不斷增多,快速的老齡化、高齡化所催生的養(yǎng)老服務(wù)業(yè)也逐漸成為促進(jìn)經(jīng)濟增長的新興產(chǎn)業(yè),2013年頒布的《國務(wù)院關(guān)于加快發(fā)展養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的若干意見》(國發(fā)(2013)35號)也提出要將養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展納入經(jīng)濟社會發(fā)展規(guī)劃、專項規(guī)劃和區(qū)域規(guī)劃,支持養(yǎng)老服務(wù)設(shè)施建設(shè),所以研究養(yǎng)老服務(wù)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟增長的相關(guān)關(guān)系具有一定的現(xiàn)實意義和指導(dǎo)意義。而且隨著區(qū)域之間相互聯(lián)動日益密切、共同發(fā)展理念日益深入人心,區(qū)域經(jīng)濟的增長不僅僅與本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有關(guān),更多體現(xiàn)在相鄰地區(qū)發(fā)展所帶來的空間溢出效應(yīng),所以研究養(yǎng)老服務(wù)業(yè)對區(qū)域經(jīng)濟增長的空間效應(yīng)迫在眉睫。本文以新經(jīng)濟地理學(xué)、公共經(jīng)濟學(xué)等理論為基礎(chǔ),基于各省統(tǒng)計局、民政局等養(yǎng)老服務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,通過綜合評價法、定量分析法等方法,從養(yǎng)老服務(wù)空間相關(guān)性、區(qū)域經(jīng)濟空間相關(guān)性、養(yǎng)老服務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟的空間效應(yīng)三大方面,對養(yǎng)老服務(wù)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的相關(guān)性進(jìn)行分析,并從跨區(qū)域養(yǎng)老、異地養(yǎng)老等角度提出區(qū)域協(xié)同發(fā)展的對策建議。主要的研究結(jié)論有:(1)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)在時間維度上表現(xiàn)平穩(wěn),在空間分布上差距大,并且空間差距在時間維度持續(xù)存在。(2)養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展呈現(xiàn)出區(qū)域分割的空間集聚性特征,其中高值—高值區(qū)域主要集中在陜西、河南、湖北等省份,低值—低值區(qū)域主要集中在寧夏、山西等省份,大多數(shù)地區(qū)由于養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展差異較大,并未體現(xiàn)出明顯的集聚效應(yīng)。(3)動態(tài)SAR模型和動態(tài)SDM模型的空間自回歸系數(shù)及其檢驗結(jié)果表明,區(qū)域經(jīng)濟增長存在空間溢出效應(yīng)和空間依賴作用,并且在鄰接和地理權(quán)重下,養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生了顯著的正向效應(yīng),而在經(jīng)濟權(quán)重下二者關(guān)系不顯著。(4)對動態(tài)SDM模型進(jìn)行效應(yīng)分解,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟權(quán)重下養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)的直接效應(yīng)顯著為負(fù),表明我國養(yǎng)老服務(wù)還處于初級階段,對本地區(qū)經(jīng)濟效應(yīng)還未顯現(xiàn);養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)的間接效應(yīng)為正,表明本地區(qū)養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展對周邊區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生了促進(jìn)和空間溢出效應(yīng),跨區(qū)域養(yǎng)老、異地養(yǎng)老的興起帶動了周邊地區(qū)經(jīng)濟增長,并據(jù)此提出可行性建議。
【學(xué)位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F719;F127
【圖文】：

內(nèi)蒙古科技大學(xué)碩士學(xué)位論文由表 3.2 可知，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)呈現(xiàn)如下特征：第一，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指在時間維度上表現(xiàn)平穩(wěn)。2011-2016 年期間，全國各地區(qū)養(yǎng)老業(yè)服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)的差范圍區(qū)間是[0，0.1]，其中絕大部分地區(qū)的養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)方差在 0.05 以內(nèi)表明指數(shù)值在時間維度范圍波動較小。第二，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)空間分布上差距2016 年，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展水平排在前五位的是：四川（0.66）、山東（0.60）、浙（0.53）、江蘇（0.58）、廣東（0.38）；排在后五位的是：吉林（0.17）、寧夏（0.13海南（0.11）、青海（0.11）、西藏（0.07）。養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)最高值和最低相差 0.59，表明指數(shù)在空間分布存在較大不均衡；第三，養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)在空分布的差距在時間維度持續(xù)存在。如圖 3.1 所示。

變量區(qū)域經(jīng)濟增長指數(shù) AGDP（元）養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù) SDI城鎮(zhèn)化率UR（%）財政負(fù)擔(dān)率FD（%）生育率FR（%）三產(chǎn)比重TR（%）VIF 1.12 2.65 2.40 1.75 2.53數(shù)據(jù)來源：作者根據(jù)民政統(tǒng)計年鑒、EPS 數(shù)據(jù)庫等原始數(shù)據(jù)計算所得3.3 養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的空間特征分析3.3.1 空間分布及其演變?yōu)榱藢ξ覈�各省區(qū)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的空間分布現(xiàn)狀及動態(tài)演化進(jìn)行更直觀地描述，本文運用 ArcGIS 軟件對 2011-2016 年全國各省區(qū)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)進(jìn)行空間地理展示與比較⑦。為了對不同省區(qū)相似的養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展指數(shù)值進(jìn)行恰當(dāng)區(qū)分，同時使不同類別之間實現(xiàn)差異最大化，本文在 ArcGIS 軟件中采取自然間斷點分級法劃分了由低到高的四個區(qū)間。如圖 3.2 所示。

3.3.2 空間集聚特征分析為了進(jìn)一步探索養(yǎng)老服務(wù)業(yè)的空間關(guān)聯(lián)性，本文進(jìn)一步引入局域 Moran’I 指數(shù)檢驗養(yǎng)老服務(wù)發(fā)展是否存在局域空間集聚（即 LISA）。局域 Moran’I 指數(shù)是 Anselin（1995）提出的用于檢驗一個區(qū)域和周邊區(qū)域的空間相關(guān)性問題，其表達(dá)式是： 21i ij ji ji niix x W x xIx x （式3.5）iI 為某區(qū)域和周邊區(qū)域的相關(guān)程度，如果 0iI ，則表示二者呈正向空間關(guān)聯(lián)程度，即高值被高值區(qū)域包圍（High-High）或低值被低值區(qū)域包圍（Low-Low）；如果 <0iI ，則表示二者呈負(fù)向空間關(guān)聯(lián)程度，即高值被低值區(qū)域包圍（High-Low）或低值被高值區(qū)域包圍（Low-High）。2011 年和 2016 年全國各省區(qū)養(yǎng)老服務(wù)業(yè)發(fā)展的空間自相關(guān) LISA 集聚圖如圖 3.3 所示。

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本文編號：2762291