Received date: 2021-07-08
Revised date: 2021-10-18
Online published: 2022-07-28
Supported by
National Social Science Foundation of China(18ZDA082)
With the acceleration of population aging in China, the scale of the elderly migration is gradually increasing. Elderly migration might exert a significant impact on personal well-being, regional age structure, and the development of the society and economy. However, academic and policy studies focusing on this phenomenon are few. This article reviewed the relevant literature from three aspects of elderly migration: spatial pattern, the decision-making mechanism, and impact. The study revealed that: 1) In terms of spatial pattern, four main types are identified—long-distance migration to small cities, long-distance migration to big cities, short-distance migration to the suburban areas, and short-distance migration to central urban districts. Different countries show different characteristics. 2) In terms of the decision-making mechanism, elderly migration is driven by the needs of economic support, health care, comfort, and sense of belonging, while personal physiological, economic, and social factors affect the ability to migrate. 3) In terms of impact, elderly migration exerts influence on individual physical and mental health, social integration, regional economic and social development. Future study needs to consolidate abundant research data and methods, construct an effective theoretical framework, thus provide a scientific basis for the implementation of population aging strategy and the construction of an age-friendly city.
WAN Siqi , QIN Bo . A review of elderly migration research and implications[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2022 , 41(5) : 922 -934 . DOI: 10.18306/dlkxjz.2022.05.014
表1 各区域老年人口迁移的空间类型分类及其占比统计Tab.1 Spatial patterns of elderly migration and their proportions in selected countries |
区域 | 时段 | 维度 | 研究对象 | 老年人口迁移空间类型及规模/占比 | 数据类型 | 参考文献 |
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美国 | 2017年 | 迁移距离 迁移原因 | 60岁以上 | 短距离改善型迁移:57% 郊区导向迁移:38% 长距离迁移:6% | 普查数据 | [10] |
美国 | 2000年 | 迁移方向 | 55岁以上 | 55~64岁老年人98%为逆城市等级迁移,80岁以上老年人约50%为逆城市迁移 | 普查数据 | [11] |
澳大利亚珀斯 | 2006—2011年 | 迁移距离 | 55岁以上 | 城市区域内短距离迁移:76% 城市区域间长距离迁移:24% | 普查数据 | [12] |
荷兰 | 1995—2002年 | 迁移距离 | 1908—1937年出生 | 社区内部迁移:38% 城镇内部迁移:33% 国家内部迁移:28% 迁向国外:<1% | 调查数据(纵向) | [13] |
瑞典 | 2001—2006年 | 迁移方向 | 出生于1920—1940 年代 | 向城市中心迁移:54% 向城市边缘迁移:46% | 调查数据(纵向) | [14] |
加拿大 | 2006年 | 迁移距离 | 65岁以上 | 本地社区内迁移:55% 跨省迁移:7% 国际迁移:5%. | 普查数据 | [15] |
英国 | 2001年 | 迁移方向 | 65岁以上男性与60岁以上女性 | 净迁移量与净迁移率 城市区域-7188,-1.92% 乡村区域19356,4.42% 伦敦区域-9183,-12.05% | 普查数据 | [16] |
波兰 | 2013年 | 迁移方向 | 65岁以上男性与60岁以上女性 | 乡村—城市迁移:22% 乡村—乡村迁移:8% 城市—城市迁移:38% 城市—乡村迁移:32% | 统计局数据 | [17] |
中国 | 2001—2011年 | 迁移距离 | 60岁以上 | 省内短距离迁移:91% 省际长距离迁移:9% | 调查数据(纵向) | [18] |
注:澳大利亚珀斯分为中部、西北、东北、东南、西南、Peel地区6个城市区域。数据来源于文献研究结果汇总。 |
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