客家地區人口老化速度與模式之社會人口學分析

客家委員會獎助客家學術研究計畫

研究成果報告

客家地區人口老化速度與模式之社會人口學分析

陳信木

林佳瑩

國立政治大學社會學系

本研究計畫係接受客家委員會獎助完成

2014 年 11 月 25 日

目次

提要 ··· i

壹、研究主題背景 ··· 1

貳、人口動力對於年齡結構與老化的作用效應 ··· 11

參、臺灣的人口老化速度 ··· 20

肆、客家鄉鎮的人口老化類型分析 ··· 36

伍、結語 ··· 50

附錄一、人口動力對於平均年齡的作用效應 ··· 52

參考書目 ··· 55

提要

由於過往半世紀生育率下降的幅度和速度劇烈，未來二三十年內將會面 臨人口快速與極度老化的嚴峻挑戰。誠然，由於超低生育率使然，臺灣人口 的年齡中位數，在未來二十年內即將超過50 歲，顯見生育率下降對於人口老 化的巨大作用。 雖然臺灣整體人口正在面臨嚴峻的人口老化挑戰，區域之間由於長期差 異的人口動力發展，各地在人口老化的進程上出現巨大、劇烈的差別面貌。 有些鄉鎮的老年人口比重尚未達到 7%的歲高齡社會門檻——主要是山地鄉 與新興都會周邊都市，相對地，也有不少鄉鎮的老人比重已經超過 20%，其 中，新竹縣的峨眉、苗栗縣的獅潭、高雄市的田寮、以及新北市的平溪，甚 至高達四分之一的人口是在65 歲以上。客家人口在全臺的分布，在歷史發展 上呈現極大的差異。客家委員會近年歷次的「全國客家人口基礎調查」顯 示，客家人口的年齡結構與臺灣整體的人口結構之間的差異有限。然而，比 較全臺老年人口分布圖與客家人口分布模式，可以知道，客家地區之間，在 人口老化的程度上必然存在巨大差異。 人口老化乃是過往的人口動力發展結果，受到出生、死亡、與遷移的作 用影響。而人口動力的差異，則又反映社會經濟的作用。本研究的目的，乃 是運用形式人口分析途徑，試圖比較客家地區各鄉鎮的人口老化速度與動 力，然後，透過類型分析的傳統模型，檢視客家地區的人口老化模式，並試

圖探索其社會經濟意涵。 對於一個人來說，只要存活下去，春去秋來、一年寒暑，又會虛長一 歲。可是，對於一個人口而言，情境卻不是一定如此——物換星移下，人口 並非必然隨著時間遞移而出現年歲成長，反之，甚至也有可能表現「回春」 （rejuvenation）的樣貌。人口規模與結構，乃是取決於人口動力的作用，亦 即，出生、死亡，和變遷的動力左右人口結構變遷，除非人口動力全然消 失，否則，人口的年齡結構就不會自然地隨著時間而歲數成長。更甚者，人 口動力對於年齡結構將會產生變化萬千的差別作用。為了瞭解人口動力對於 年齡結構的作用影響，我們引用形式人口分析的慣用工具，亦即穩定人口模 型，說明生育率與死亡率對於人口年齡結構的作用效應。簡言之，人口動力 對於年齡結構的影響效應可以透過以下等式瞭解：



 

 







1 p D p p p i o p d A d A A b A i A A o A A d t             所以，我們運用以上的分析架構，針對臺灣實證資料瞭解人口動力變遷 對於老化的差別作用，進一步透過空間統計分析，進行客家鄉鎮的人口老化 類型模式探討。透過社會人口學以及統計類型學的分析，試圖瞭解： 1.客家鄉鎮的人口老化程度與速度 2.客家鄉鎮的人口動力，亦即出生、死亡、與遷移，對於各地之人口老 化的差別作用 3.客家鄉鎮所呈現的人口老化模型與類型 4.對於客家地區的人口老化速度及模型進行社會人口學理解與詮釋。 任何一個人口，不論其生育率與死亡率處在高水準、抑或低水準，只要

發生人口轉型，人口必然老化。當一個人口開始快速轉型，老化的速度與步 幅也會加劇。由於當代人口先後都經歷、甚或完成人口轉型，老化已經成為 不可逆轉的「人口宿命」。也正因為如此，我們總是將「人口老化」或是 「高齡社會」視為當代社會面臨的危機挑戰。 人口老化之所以被認為是社會發展的危機，乃是因為衝擊人口的年齡結 構，而且，隨著「老年人口」的規模數量日增，不斷動搖福利國家的基礎— —簡言之，「高齡社會」的人口依賴負擔，就是社會發展的危機所在。雖然 如此，仔細審思，當代的「老化」趨勢，固然是不可逆轉的人口宿命，「老 化」卻也是人類史無前例的當代特例。 年齡是個最基礎的人口學變項，所以，傳統上的人口學方法發展不少的 年齡測量，尤其用來表徵人口老化程度。其中較為熟知、廣泛應用者包括： ――平均年齡或年齡中位數 ――三階段年齡 ――依賴比或扶養比 ――老化指數 ――老年人口比重 其中，聯合國（United Nations, 1956）以老年人口占全體人口之 7%做為 高齡化社會的門檻，至於老年的定義為 65 歲，不過，部分國家則以 60 歲為 準。這些傳統的人口年齡測量指標，簡單易用，因而長久以來各界廣泛採 用。在此，我們集中於討論人口年齡（平均數與中位數）、老年人口比重 （亦即老年人口佔全體人口之百分比）、以及老化指數（Aging Index），並 以內政部歷年《臺閩地區人口統計》、《中華民國人口統計年刊》、《臺閩 人口統計季刊》、與《中華民國人口統計季刊》的統計數據做為基礎，檢視 過往十餘年裡臺灣各地（鄉鎮市區層級）的人口老化程度和速度。

一般而言，一個人口的年齡中位數在30 歲以下，屬於年輕的階段，若是 超過33 歲則是開始步入老化——年齡中位數的意義，就是半數人口的年齡分 別在數值上下。以2001 年而言，全臺年齡中位數未及 30 歲的鄉鎮有 29 個， 其中，高雄縣的三民鄉和花蓮的萬榮鄉最為年輕。相對而言，2001 年時，全 臺已有202 個鄉鎮的年齡中位數已經超過 33 歲，甚至有 5 個鄉鎮的年齡中位 數在40 歲以上，分別是臺南縣的龍崎鄉、左鎮鄉、臺北縣的平溪鄉、高雄縣 的田寮鄉、和苗栗縣的獅潭鄉。至於最為老化的客家鄉鎮就是苗栗縣的獅潭 鄉，其年齡中位數在 2001 年是 40.12 歲，位居全臺第五高。到了 2013 年 時，全臺已有190 個鄉鎮市區的年齡中位數高於 40 歲，甚至，五個最高年齡 的鄉鎮已達50 歲——全臺最年老者是新北市的平溪區，最高齡的客家鄉鎮則 是苗栗縣獅潭鄉（年齡中位數是 50.26 歲）。另外，新竹縣的峨眉鄉也達 48.46 歲居次。 2001-2011 的十年期間，全臺老化速度最高的鄉鎮是花蓮縣豐濱鄉，年 增歲數高達 0.74，接下來，臺東縣的長濱鄉、高雄市田寮區、與新北市平溪 區，其年增歲數在 0.65 以上。反之，金門縣的金寧鄉、雲林縣的麥寮鄉、以 及新竹縣的竹北市，其老化速度每年約在 0.20 歲左右。一個人口只要持續活 存，隨著歲月前進，每過一年就會成長一歲。但是一個人口的年齡，可以由 於新生命的加入或是老人的死亡，隨著歲月遞移產生回春現象（也就是歲月 成長下，人口的年齡不增反減）。不過，回春的效應若是小於自然歲月前進 速度，人口將會逐步老化。整體來看，山地鄉所展現的生育率的回春作用最 大，都市化地區則是相對有限——雖然如此，也有一些例外，例如，彰化縣 大城鄉、嘉義縣大埔鄉、東石鄉，新竹的香山和竹北等地，生育率的回春效 應就是相當可觀。反之，生育水準較低的地區，像是高雄市、臺南市、基隆 市等地，生育率的回春效應作用就較為有限。至於死亡率的回春效應，乃是 死亡率水準與死亡人口的年齡兩者互動結果，因此無法直觀連結死亡率。整

體上，花東縱谷地帶、臺南的沿海與臺三線一帶、新北市的雙溪地區，展示 較為強烈的死亡率回春效應。都會區的死亡率回春效應就較為有限。 由於客家鄉鎮的人口結構差異很大，而人口老化的模式更是展現迥異面 貌。因此，我們運用群集分析（cluster analysis）的途徑，針對客家鄉鎮地 區，依據老化指數、平均年齡、生育率回春效應、以及死亡率回春效應等變 項，探討其人口老化速度的模式與類型。整體客家鄉鎮的人口老化類型，可 以區分為五種；1.嚴重老化且惡化類型，2.高度老化且速度嚴重類型，3.老化 程度與速度中高類型，4.老化程度中度類型，以及 5.輕度老化類型。 以上五種分類的鄉鎮，其人口老化程度與速度之間的關係，大體呈現線 性，亦即目前老人比重愈高者，其老化速度愈高。雖然客家鄉鎮的人口老化 程度與速度之間存在高度關聯，其人口動力對於老化的作用卻是截然不同。 苗栗縣的泰安鄉具有最大的生育率回春，而第五類型（高度老化）的鄉鎮， 其死亡率回春效應較小；另外，新竹縣的客家鄉鎮，大都表現較高的生育率 回春作用（事實上，新竹縣的生育率近年來乃是全臺最高縣市之一）。 第二類型的鄉鎮目前人口老化嚴重，一般來說，其死亡率產生的回春作 用很大，但是，由於人口高度老化，老化指數很高，其生育率水準較低，因 而表現輕微的生育率回春作用。至於第四類型中度老化的鄉鎮，生育率的回 春效應最小，不過，死亡率的回春作用卻是個別差異很大。 遷移對於人口老化的作用，具體來說，就是移入年輕人口或是移出年長 人口，而產生減緩老化速度的力量，相反地，若是年輕人口淨遷出或是年長 人口淨遷入，則會導致人口加速老化。新竹縣竹北市、新竹市東區、苗栗縣 竹南鎮、花蓮市、桃園縣平鎮市等地，受惠於竹科園區和中壢工業區發展， 過往十餘年大量移入年輕人口，因此明顯產生減緩人口老化的現象。屬於老

化嚴重的鄉鎮市區，雪上加霜的憂慮，就是呈現遷移加速老化的趨勢——獅 潭鄉、峨眉鄉、西湖鄉、鹿野鄉等地，原已老化嚴重，人口遷移將會更加促 進老化的步輻。這些鄉鎮由於產業型態發展不利於年輕人口就業，所以外流 相當嚴重；近年來，一些退休人口回鄉則是另一促進人口老化的原因。 部分的客家鄉鎮，由於表現相對較高水準的生育率，產生較為強大的人 口回春效應（例如新竹縣的鄉鎮），不過，大多數的客家鄉鎮，也是出現全 臺一致氛圍的少子女化低生育率現象，以致仰賴生育率產生回春效應而減緩 老化的可能性有限。至於死亡率的回春效應，可以預期，隨著老年人口比重 增加，一方面死亡率將會提升，另一方面，死亡者的年齡上升，將會產生較 為強大的回春效應，不過，死亡率的回春效應仍是趕不及自然歲月增長，反 而惡化人口年齡結構。 遷移作用對於客家鄉鎮的人口老化作用，可以預期將會日趨重要。長久 以來，許多客家鄉鎮由於就業機會有限，年輕人口外流嚴重，再加上近年來 出現退休老人回流現象，惡化原本已經老化的人口。相反地，少數一些新興 工商鄉鎮，卻是受惠於人口遷移，移入年輕人口欣欣向榮，而且進一步提升 其生育率回春效應。

壹、研究主題背景

由於過往半世紀生育率下降的幅度和速度劇烈，未來二三十年內將會面臨 人口快速與極度老化的嚴峻挑戰（參見，Guillot, 2009；陳寬政，1995，1997； 陳信木、林佳瑩，2010；魯慧中，1999）。誠然，由於超低生育率使然，臺灣 人口的年齡中位數，在未來二十年內即將超過50 歲，顯見生育率下降對於人口 老化的巨大作用。 臺灣在二十世紀裡經歷了重大人口轉型，不僅人口結構劇烈變化，其影響 作用將會相當久遠。二十世紀中期時，臺灣處在轉型前期階段，生育率與死亡 率處在高水準階段，尤以生育率為最——1950 年代的育齡婦女總生育率高達 5 以上。不過，隨著社經發展及政策引導，臺灣快速完成生育率轉型，締造了著 名的「臺灣人口奇蹟」。 成功的人口轉型，立即反映和作用在人口年齡結構之上。從圖 1 的樣貌可 以看到，1975 年時，臺灣人口尚處非常年輕階段，然而，到了 2012 年，已經 明顯出現「老邁」現象。事實上，早在臺灣生育率下降至替代水準之前，學者 即明確指出，臺灣人口立即將會面對快速的人口老化挑戰（陳寬政，1985）。 事實上，從圖2 與表 1 數據可知，1975-2012 年期間，不到四十年之內，老 年人口數量即從56 萬餘人飆升至 258 萬人，老年人口所占比重，則由 3.49%成 長至 11.15%。過往，我們的關注焦點，集中在於臺灣的老年人口數量和比重， 然而，如果將重心轉移至人口的年齡結構，將會發現，人口老化的幅度和速 度，其實遠勝於一般人的印象。

數是 20.22 歲，也就是說，當時高達半數的人口是沒有投票權。到了二十世紀 末，人口的年齡中位數上升至 30 歲，現在則是 37.35 歲——換言之，將有半數 的人口將會擁有總統候選人的資格。 圖1：1975 年與 2012 年臺灣地區年底人口年齡結構

1975

2012

圖2：臺灣地區 1975-2012 年老年人口數與所佔比例變遷 圖 3 中的年齡中位數與平均數，兩者雖然出現類似的變遷趨勢，較早時期 的巨大差異，卻是反映人口年齡分配的極度偏態——從圖 1 可以看到，高齡端 的人口規模相當有限，幼年人口則是佔有極端比重。現在，此一極端比重的幼 年人口，則又轉換成為所謂的「人口紅利」（demographic bonus），反映在當 前令人口學家偏好的溫和年齡結構。不過，從圖 1 到圖 3 的發展趨勢來看，這 個「人口紅利」的下一步，將是夢魘的「人口赤字」（demographic deficit）。 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.10 0.11 0.12 老年人口數 老年人口佔全體人口比例 年別 老年人口數 老年人口佔全體人口比例

表1：臺灣地區 1975-2012 年人口老化的若干數據 項目 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2012 年底人口數 16000963 17642192 19135283 20230203 21214985 22125101 22652541 23035433 23151162 出生數 357653 411893 342959 336306 325873 306305 205614 165334 232981 死亡數 74259 84014 91917 105310 119324 125633 139307 145268 154628 粗出生率 22.35 23.35 17.92 16.62 15.36 13.84 9.08 7.18 10.06 粗死亡率 4.64 4.76 4.80 5.21 5.62 5.68 6.15 6.31 6.68 年齡中位數 兩性合計 20.22 22.04 24.08 26.48 28.84 31.07 33.69 36.36 37.35 男性 20.69 22.40 24.32 26.61 28.79 30.85 33.24 35.69 36.57 女性 19.75 21.68 23.83 26.35 28.89 31.31 34.14 37.02 38.09 年齡平均數 兩性合計 25.73 26.88 28.28 30.03 31.76 33.52 35.73 38.12 38.96 男性 26.17 27.25 28.59 30.22 31.80 33.39 35.40 37.59 38.35 女性 25.24 26.47 27.95 29.82 31.71 33.66 36.07 38.65 39.57 老年人口數 兩性合計 564302 762243 973106 1264277 1625505 1913550 2206593 2475284 2586190 男性 266091 378561 503421 676625 890302 1007408 1100338 1182253 1217643 女性 298211 383682 469685 587652 735203 906142 1106255 1293031 1368547 老年人口比例 兩性合計 0.0349 0.0428 0.0505 0.0621 0.0763 0.0861 0.0973 0.1074 0.1115 男性 0.0314 0.0408 0.0504 0.0643 0.0812 0.0887 0.0955 0.1021 0.1049 女性 0.0388 0.0450 0.0507 0.0597 0.0711 0.0835 0.0990 0.1127 0.1182 老年人口死亡數 兩性合計 31672 37635 47393 58700 71872 79667 91784 99248 106259 男性 16334 20149 25917 32870 41685 46539 53402 56531 60060 女性 15338 17486 21476 25830 30187 33128 38382 42717 46199 死亡人口之老年比例 兩性合計 0.4265 0.4480 0.5156 0.5574 0.6023 0.6341 0.6589 0.6832 0.6872 男性 0.3681 0.3955 0.4630 0.5069 0.5623 0.5964 0.6157 0.6363 0.6399 女性 0.5133 0.5287 0.5975 0.6382 0.6680 0.6959 0.7301 0.7570 0.7602 資料來源：內政部歷年《中華民國人口統計年報》。

圖3：臺灣地區 1975-2012 年人口年齡平均數與中位數變遷 雖然臺灣整體人口正在面臨嚴峻的人口老化挑戰，區域之間由於長期差異 的人口動力發展，各地在人口老化的進程上出現巨大、劇烈的差別面貌。圖 4 呈現2013 年各鄉鎮市區的老年人口比例。我們可以看到，有些鄉鎮的老年人口 比重尚未達到7%的歲高齡社會門檻——主要是山地鄉與新興都會周邊都市，諸 如新北市之新莊、泰山、或是桃園之蘆竹，高雄市之仁武等。然而，相對地， 也有不少鄉鎮的老人比重已經超過 20%，其中，新竹縣的峨眉、苗栗縣的獅 潭、高雄市的田寮、以及新北市的平溪，甚至高達四分之一的人口是在65 歲以 上。 15 20 25 30 35 40 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 年別 年齡（歲） 全體人口年齡中位數 全體人口年齡平均數

圖4：2013 年臺灣各鄉鎮市區老年人口分佈狀況 資料來源：根據內政部「中華民國人口統計季刊」資料計算。

7- 7-10 10-14 14-20 20+

圖5：2011 年臺灣各鄉鎮市區客家人口分佈狀況

資料來源：根據行政院行政院客家委員「99 年至 100 年全國客家人口基礎資料調查研 究」資料檔案計算。

10- 10-30 30-50 50-80 80+

客家人口在全臺的分布，在歷史發展上呈現極大的差異（參見圖5）。行政 院客家委員會近年歷次的「全國客家人口基礎調查」顯示，客家人口的年齡結 構與臺灣整體的人口結構之間的差異有限。然而，比較圖 4 與圖 5 之分布模 式，可以知道，客家地區之間，在人口老化的程度上必然存在巨大差異。 圖 6 進一步按照該地戶籍人口中客家人口所占比重與老年人口比重而呈現 主要的客家鄉鎮分布。圖 6 顯示若干重要的訊息。首先，客家人口比重與人口 老化之間存在線性的關聯，整體而言，客家人口比重上升，則會看到老年人口 的比例也會上升。不過，各地之間存在極大差異。以客家人口及高密度的鄉鎮 來說，新竹縣峨嵋的老人比重為 23.8%；新竹縣北埔鄉則是 19.4%，苗栗縣公 館鄉只有 14.3%；新竹縣竹北市與桃園縣中壢市的客家人口約近六成，其老人 比重則分別只有 6.9%及 8.7%。圖 6 的資訊意涵，客家地區之間的年齡結構必 然存在極大的差異，因此，我們進一步呈現其中 8 個鄉鎮與圖 7。峨嵋鄉所呈 現的年齡結構，正是一個典型的高齡化衰退人口，新竹縣湖口鄉則是近似定常 的人口，反之，新竹縣竹北市雖有過半人口為客家人，其老年人口比重甚至不 及7%，可以說是所有客家鄉鎮中最為年輕者。 人口老化乃是過往的人口動力發展結果，受到出生、死亡、與遷移的作用 影響。而人口動力的差異，則又反映社會經濟的作用。本研究的目的，乃是運 用形式人口分析途徑，試圖比較客家地區各鄉鎮的人口老化速度與動力，然 後，透過類型分析的傳統模型，檢視客家地區的人口老化模式，並試圖探索其 社會經濟意涵。

竹北市 平鎮市 香山區 楊梅市 中壢市 龍潭鄉 大園鄉 新竹市東區 新豐鄉 竹南鎮 豐原區 吉安鄉 湖口鄉 _頭份鎮 大溪鎮 花蓮市 觀音鄉 竹東鎮 泰安鄉 苗栗市 長治鄉 苑裡鎮 石岡區 三義鄉 寶山鄉 內埔鄉 造橋鄉 公館鄉 和平區 新屋鄉 芎林鄉 麟洛鄉 東勢區 新社區 後龍鎮 _關山鎮 新埔鎮 卓蘭鎮 萬巒鄉 頭屋鄉 竹田鄉 崙背鄉 甲仙區 通霄鎮 銅鑼鄉 新埤鄉 佳冬鄉 壽豐鄉 鹿野鄉 水里鄉 瑞穗鄉 玉里鎮池上鄉_{六龜區 國姓鄉} 光復鄉 關西鎮 大湖鄉 高樹鄉 富里鄉 杉林區 _南庄鄉 三灣鄉 _橫山鄉北埔鄉 美濃區 鳳林鎮 西湖鄉 獅潭鄉 峨眉鄉 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 客家基本法定義之客家人所佔百分比 老年人口所佔百分比 圖6：主要客家鄉鎮市區分佈按客家人口比例與老年人口比例分 資料來源：根據內政部「中華民國人口統計季刊」及行政院行政院客家委員「99 年至 100 年全國客家人口基礎資料調查研究」資料檔案計算。

圖7：2011 年若干鄉鎮市區之人口年齡結構 資料來源：根據內政部「中華民國人口統計季刊」資料計算。

臺閩地區 峨眉鄉 公館鄉

國姓鄉 湖口鄉 竹北市

貳、人口動力對於年齡結構與老化的作用效應

對於一個人來說，只要存活下去，春去秋來、一年寒暑，又會虛長一歲。 可是，對於一個人口而言，情境卻不是一定如此——物換星移下，人口並非必 然 隨 著 時 間 遞 移 而 出 現 年 歲 成 長 ， 反 之 ， 甚 至 也 有 可 能 表 現 「 回 春 」 （rejuvenation）的樣貌。 人口規模與結構，乃是取決於人口動力的作用，亦即，出生、死亡，和變 遷的動力左右人口結構變遷，除非人口動力全然消失，否則，人口的年齡結構 就不會自然地隨著時間而歲數成長。更甚者，人口動力對於年齡結構將會產生 變化萬千的差別作用。舉例來說，生育動力的作用，由於加入「新生命」，總 是促成人口年輕化，至於年輕化的幅度，端視新生兒數量而定。可是，死亡動 力的作用卻非那麼單純——年邁老人的過逝，可以讓人口回春，英年早逝卻是 折損作用（人口學生命表的研究裡，經常強調一項「定理」即指出，挽救一個 年輕的生命、免於死亡風險，即效應就如同增添一個新生兒）。至於遷移動力 的作用，就變得更加複雜。 為了瞭解人口動力對於年齡結構的作用影響，我們引用形式人口分析的慣 用工具，亦即穩定人口模型，說明生育率與死亡率對於人口年齡結構的作用效 應。根據 Lotka (1907)的古典特徵方程式（1 r x

   

e p x m x dx     

_

  ），倘若一 個封閉的人口能夠持續固定生育率和死亡率模式及水準，這個人口將會遺忘過 去的歷史，穩定化地發展成為一個固定型態的年齡結構，也就是穩定的人口年 齡結構。 在穩定人口當中，特定的年齡別繁殖函數（m x

 

）與年齡別存活函數

（p x

 

）之下，其粗出生率為

 

1 r x b e p x dx      



等式(1) 至於年齡結構方面，特定年齡之人口所佔比重是

 

r x

 

c x  b e   p x 等式(2) 由於生育率與死亡率維持固定，所以，該人口將會出現穩定的年齡結構， 也就是固定的c x

 

分配模式。該人口的平均年齡（A ）則是_p

 

 

0 0 p c x x dx A c x dx    





等式(3) 自 Lotka 以來，「穩定人口將會穩定化發展特定的年齡結構」，即是形式 人口研究中熟知的定理。然而，長久以來，我們只是「知其然、卻不知所以 然」，換言之，生育率與死亡率究竟如何作用，以致能夠維持讓人口的年齡結 構穩定化呢？Preston, Himes, and Eggers 在 1989 年時推演發現，穩定人口的平 均年齡（等式(3)）可以分解為：（參見，陳信木，2015；本報告附錄一）



 



1 p D p p d A d A A b A d t       等式(4) 這個等式，其實也能適用在非封閉人口，亦即存在遷移的作用力：



 

 







1 p D p p p i o p d A d A A b A i A A o A A d t             等式(5) 等式(4)乃是非常有用的關係，不但可以用來分析人口動力對於年齡結構的 作用效應，更是有助於瞭解許多的常識現象。舉例來說，如果人口動力消除， 等式(4)將會簡化為d Ap d t，也就是隨著歲月遞移就會馬齒徒長。 定常人口（stationary population）乃是一個人口處在「停滯」狀態。在定常 人口（或是生命表人口）當中，粗出生率和粗死亡率相等（也就是bd），那

麼，等式(4)就會減化為





1 p D d A d A d t    等式(6) 在此，以生命表的術語來說，其粗出生率與死亡率乃是 0 0 0 1 1 D l b d T e A     等式(7) 所以，對於定常人口來說，等式(6)的數值是 0，亦即，d A d tp  ，也就0 是說，該人口不論歲月如何改變，人口的平均年齡不會變化，一直都是停滯的 定常狀態。 由於穩定人口的年齡結構乃是穩定的（意即，c x

 

系列是固定的，A 的數p 值也不隨時間變動），因此，等式(4)的更重要意義，就是呈現生育率與死亡率 對於人口平均年齡的相對動態作用，其中d



A_D A_p



即是死亡率對於該人口的 回春效應，b A _p則是生育率的回春效應。而且，在穩定人口中



D p

 

p



1 d A A  b A  等式(8) 因此，d



A_D A_p



與



b A _p



可以視為死亡率與死亡率對於人口年齡結構的 相對作用效應。 穩定人口模型雖然是個很好的分析工具，實際人口卻不是很穩定化的。即 便 如 此 ， 每 個 實 際 人 口 卻 是 隱 含 一 個 對 應 的 類 穩 定 人 口 （stable equivalent population）（Preston, Heuveline, and Guillot, 2001），亦即，該人口的生育率與 死亡率倘若能夠一直維持不變，該人口最終將會穩定化出現此一特定人口結 構。

表2：類穩定人口之特徵及生育率和死亡率對於維持穩定年齡結構的貢獻 年別 穩定人口特徵 實際人口_平均年齡 平均 餘命 b A p d



ADAp



NRR r T b d Ap AD 1975 1.2872 0.0095 26.44 0.0192 0.0097 33.61 69.62 25.11 73.42 0.6463 0.3484 1976 1.4443 0.0140 26.32 0.0221 0.0082 31.42 68.21 25.35 73.60 0.6958 0.3008 1977 1.2633 0.0089 26.15 0.0187 0.0098 34.01 70.46 25.58 73.85 0.6372 0.3572 1978 1.2590 0.0088 26.10 0.0186 0.0098 34.23 70.85 25.82 74.32 0.6360 0.3572 1979 1.2384 0.0082 26.00 0.0182 0.0099 34.58 71.10 26.07 74.47 0.6283 0.3633 1980 1.1766 0.0062 26.04 0.0169 0.0107 35.65 71.79 26.33 74.55 0.6037 0.3863 1981 1.1484 0.0053 26.05 0.0164 0.0110 36.13 72.24 26.59 74.64 0.5909 0.3989 1982 1.0876 0.0032 26.10 0.0151 0.0119 37.29 73.09 26.83 74.86 0.5632 0.4255 1983 1.0140 0.0005 26.21 0.0136 0.0131 38.83 73.91 27.09 75.08 0.5279 0.4585 1984 0.9637 -0.0014 26.29 0.0125 0.0139 40.07 74.62 27.40 75.53 0.5017 0.4812 1985 0.8886 -0.0045 26.42 0.0110 0.0155 41.91 75.44 27.76 75.81 0.4610 0.5187 1986 0.7854 -0.0091 26.55 0.0090 0.0181 44.51 76.18 28.14 75.81 0.4008 0.5735 1987 0.7951 -0.0086 26.69 0.0091 0.0177 44.40 76.45 28.55 76.31 0.4057 0.5681 1988 0.8650 -0.0054 26.88 0.0105 0.0159 42.57 75.95 28.94 76.21 0.4476 0.5312 1989 0.7887 -0.0088 27.02 0.0090 0.0178 44.67 76.59 29.30 76.47 0.4033 0.5685 1990 0.8409 -0.0064 27.11 0.0100 0.0164 43.43 76.42 29.65 76.75 0.4338 0.5403 1991 0.8018 -0.0081 27.26 0.0092 0.0173 44.59 76.95 30.02 77.14 0.4104 0.5600 1992 0.8095 -0.0077 27.34 0.0093 0.0171 44.38 76.98 30.41 77.22 0.4149 0.5567 1993 0.8313 -0.0067 27.42 0.0097 0.0164 44.06 77.06 30.78 77.59 0.4276 0.5426 1994 0.8256 -0.0070 27.57 0.0096 0.0165 44.27 77.26 31.15 77.82 0.4241 0.5453 1995 0.8383 -0.0064 27.67 0.0098 0.0162 43.99 77.14 31.53 77.79 0.4323 0.5371 1996 0.8323 -0.0066 27.80 0.0097 0.0163 44.30 77.30 31.89 78.04 0.4291 0.5377 1997 0.8363 -0.0064 27.94 0.0097 0.0161 44.45 77.61 32.25 78.60 0.4307 0.5334 1998 0.6938 -0.0130 28.13 0.0071 0.0201 48.51 78.65 32.65 78.92 0.3439 0.6056 1999 0.7277 -0.0113 28.25 0.0077 0.0190 47.55 78.49 33.07 78.97 0.3661 0.5862 2000 0.7865 -0.0085 28.29 0.0087 0.0172 46.18 78.46 33.47 79.55 0.4008 0.5543 2001 0.6608 -0.0146 28.37 0.0064 0.0210 49.96 79.35 33.88 79.90 0.3212 0.6181 2002 0.6283 -0.0163 28.46 0.0059 0.0222 51.11 79.68 34.34 80.22 0.2992 0.6339 2003 0.5793 -0.0191 28.65 0.0051 0.0241 52.69 79.96 34.81 80.31 0.2674 0.6580 2004 0.5506 -0.0207 28.81 0.0046 0.0253 53.90 80.34 35.31 80.73 0.2479 0.6692 2005 0.5260 -0.0221 29.09 0.0043 0.0263 54.67 80.47 35.82 80.78 0.2331 0.6797 2006 0.5213 -0.0222 29.36 0.0042 0.0264 55.15 80.64 36.33 81.40 0.2303 0.6721 2007 0.5135 -0.0224 29.69 0.0041 0.0265 55.40 80.85 36.85 81.70 0.2267 0.6753 2008 0.4938 -0.0235 29.98 0.0038 0.0274 56.11 81.06 37.35 81.92 0.2149 0.6826 2009 0.4833 -0.0240 30.31 0.0037 0.0277 56.60 81.22 37.85 82.31 0.2092 0.6816 2010 0.4188 -0.0283 30.74 0.0029 0.0312 58.91 81.59 38.38 82.53 0.1689 0.7072 2011 0.5010 -0.0224 30.86 0.0040 0.0264 55.85 81.28 38.90 82.60 0.2244 0.6716 2012 0.5978 -0.0166 30.92 0.0055 0.0221 52.59 80.86 39.36 82.60 0.2887 0.6258 說明： 穩定人口特徵之 NRR 為淨繁殖率、r 是內在固有成長率、T 為平均代距、b 是 粗出生率、d 為粗死亡率、A_p是平均年齡、A_D是死亡人口平均年齡。

在此，我們針對臺灣的人口發展，援用類穩定人口途徑，瞭解生育率與死 亡率如何作用於人口年齡結構。表 2 分析數據，係以臺灣實證的生育率與死亡 率數據，採用單性模型（one-sex model），以女性人口為對象，計算每一實證 人口所隱含的類穩定人口，然後分解其生育率與死亡率如何平衡，以維持人口 穩定化。 首先，以淨繁殖率（NRR）來看，1975 年為 1.2872，若不考慮既往人口結 構與規模，意涵每代可以成長28%。臺灣的淨繁殖率在 1984 年低於替代水準， 因而，人口的內在固有成長率也轉為負值，反映人口即將出現負成長。2010 年 時，臺灣的生育率下探歷史最低，淨繁殖率僅有 0.4188，亦即，每代將會減少 60%。相對而言，死亡率逐年下降，出生時平均餘命已由 1975 年的 73.42 歲上 升至2012 年的 82.60 歲。 從類穩定人口來看，1975 年的全體人口平均年齡是 33.61 歲，其實已經是 個開始老化的人口，到了 2012 年更是上升到 52.59 歲。至於類穩定人口之死亡 者的平均年齡，1975 年為 69.62 歲，在 2004 年以後則超過 80 歲，反映死亡人 口的年齡集中、移向人口平均餘命，明顯發展存活曲線矩形化的趨勢（王德 睦、李大正，2009）。 最後，表 2 利用上文等式(4)分解生育率與死亡率如何作用以維持人口穩定 化。表 2 中的b A p數值反映生育率效應，d



AD Ap



則是死亡率效應，在穩 定人口裡，根據等式(8)，這兩個效應互餘，因此，也是代表其相對重要性。從 表 2 數據可以得知，1970 年代裡，維持人口年齡結構的作用力，超過六成係來 自生育率效應，死亡率的角色只有三成餘——以 1976 年為例，生育率對於人口 年齡結構穩定化的效應高達近七成（b A _p數值為 0.6958），乃是近四十年期間

作用最大者。1 死亡率對於人口年齡結構的作用，在1980 年代以前，遠低於生育率效應， 不過，從 1985 年開始，其相對重要性已經遠超過生育率的作用，而在 2010 年 時d



A_DA_p



數值超過七成（0.7072）。也就是從類穩定人口的角度而言，人 口年齡結構穩定化的作用效應上，生育動力在1985 年以前，重要性大於死亡動 力，之後兩者的相對重要性易位。 1 _{1976 年為臺灣生育史上的首次龍年效應，生育率攀升、出生數也創生育轉型以來的高點。}

表3：臺灣地區生育率與死亡率變動對於人口老化的貢獻 項目 期間 1975-1980 1980-1985 1985-1990 1990-1995 1995-2000 2000-2005 2005-2010 2010-2012 1975-2012 粗出生率變動（‰） 0.0010 -0.0054 -0.0013 -0.0013 -0.0015 -0.0048 -0.0019 0.0029 -0.0123 粗死亡率變動（‰） 0.0001 0.0000 0.0004 0.0004 0.0001 0.0005 0.0002 0.0004 0.0020 死亡人口平均年齡變動（歲） 1.95 4.16 2.11 1.80 2.06 2.19 2.46 0.69 17.42 人口平均年齡（A_p） _{26.17 27.42 28.97 30.72 32.46 34.41 36.66 38.31 31.50} 死亡人口平均年齡（A_D） 54.92 57.95 61.11 63.07 65.00 67.12 69.44 71.02 62.05 粗出生率 0.0240 0.0210 0.0165 0.0157 0.0141 0.0108 0.0085 0.0086 0.0149 粗死亡率 0.0047 0.0048 0.0050 0.0053 0.0057 0.0058 0.0062 0.0065 0.0055 回春效應 p b A 0.6276 0.5759 0.4795 0.4816 0.4572 0.3730 0.3114 0.3293 0.4693



D p



d A A _{0.1355 0.1466 0.1616 0.1728 0.1843 0.1910 0.2023 0.2137 0.1677} 每年人口老化速度（歲） 估計值 0.2368 0.2776 0.3589 0.3456 0.3585 0.4359 0.4863 0.4570 0.3631 觀察值 0.2292 0.2724 0.3523 0.3442 0.3523 0.4293 0.4731 0.4504 0.3558 估計值與觀察值差異 -0.0076 -0.0051 -0.0066 -0.0014 -0.0062 -0.0067 -0.0132 -0.0066 -0.0073 說明： 平均年齡係為該期間各年度平均年齡之幾何平均數，粗出生率與粗死亡率則以該期間各年年中人口數與出生或死亡數總和計 算。

表 2 數據係以類穩定人口出發，瞭解生育與死亡動力對於年齡結構的作 用，仍是未能反映其對老化的影響程度，而且，也忽略實際人口不斷動力變 遷的事實。所以，接下來，我們實際計算人口的平均年齡如何變化，並以式 (4)進行分解。這樣的作法，透過d A d t 可以輔助我們瞭解人口老化的速度_p 與幅度。表 3 數據就是根據臺灣實證資料，針對全體人口計算相對的人口老 化數據。 首先，從人口老化速度（每年之人口平均年齡成長幅度），1970 年代 時，每年成長 0.23 歲，然後開始加速，在 2000 年以後，平均年齡的增長每 年超過 0.4 歲。平均而言，1975-2012 年期間的人口平均年齡年增 0.3558 歲。出生和死亡動力，同時可以作用於人口年齡結構，因而出現回春效應 （歲月增長下，減緩人口年齡同步增長），所以，回春效應愈大，則是減緩 老化的作用愈大。顯然地，生育動力對於減少人口老化的作用扮演相對重要 的角色，不過，隨著到了愈晚時代，由於生育率與出生數下降，因而回春效 應明顯減少。死亡動力的回春效應，重要性雖然不能與生育動力匹敵，卻是 逐年緩慢增加——由於存活曲線矩形化趨勢，死亡人口的平均年齡趨近人口 平均年齡，



A_D A_p



數值逐年減少，所以，死亡動力的回春效應之所以上 升，主要得自粗死亡率上升。 最後，表 3 數據顯示，運用等式(4)的估計與分析，可以非常接近實證數 值，因此，不會受限於穩定人口條件，能夠適用在任何實際人口。不過，此 一等式(4)係以整體人口考量，生育 與死亡動力也以全體人口做為測量單

位；過去幾十年來，不同時期、不同年輪者，經歷全然迥異的死亡與生育經 驗，這些差別的動力，對於人口老化將會產生非常不同的作用。 接下來，我們運用以上的分析架構，針對臺灣實證資料瞭解人口動力變 遷對於老化的差別作用，進一步透過空間統計分析，進行客家鄉鎮的人口老 化類型模式探討。透過社會人口學以及統計類型學的分析，試圖瞭解： 1.客家鄉鎮的人口老化程度與速度 2.客家鄉鎮的人口動力，亦即出生、死亡、與遷移，對於各地之人口老 化的差別作用 3.客家鄉鎮所呈現的人口老化模型與類型 4.對於客家地區的人口老化速度及模型進行社會人口學理解與詮釋。

參、臺灣的人口老化速度

任何一個人口，不論其生育率與死亡率處在高水準、抑或低水準，只要 發生人口轉型，人口必然老化。當一個人口開始快速轉型，老化的速度與步 幅也會加劇。由於當代人口先後都經歷、甚或完成人口轉型，老化已經成為 不可逆轉的「人口宿命」。也正因為如此，我們總是將「人口老化」或是 「高齡社會」視為當代社會面臨的危機挑戰。 人口老化之所以被認為是社會發展的危機，乃是因為衝擊人口的年齡結 構，而且，隨著「老年人口」的規模數量日增，不斷動搖福利國家的基礎— —簡言之，「高齡社會」的人口依賴負擔，就是社會發展的危機所在。雖然 如此，仔細審思，當代的「老化」趨勢，固然是不可逆轉的人口宿命，「老 化」卻也是人類史無前例的當代特例。 人口乃是社會的組成基礎，因此，人口的條件（demographic regime）和 社會制度安排（social institution arrangements）之間必須相應調適。雖然，當 代許多社會已經進入「後人口轉型」的時代，各種的社會制度安排，卻是出 現幾乎百年前William F. Ogburn 所謂的「cultural lag」——即使出生時平均餘 命已經超越80 歲，我們的社會好像仍舊處在「人生七十古來稀」的時代。就 是因為如此，「人口老化」才被畏懼成為「洪水猛獸」。

年齡是個生物性、生理性的事物，同樣地，年齡也是社會建構的產物。 生命歷程的研究在在指出，年齡和年齡結構不僅是複雜的概念，更是難以測 量（參見George, 2007; Mortimer and Shanahan, 2003）。例如，Setterstein and Mayer（1997）綜合既有研究發現指出，年齡可以區分為幾種不同的意義，

包括日曆性年齡（chronological age）。生物性年齡（biological age）、社會 性年齡（social age），和心理性年齡（psychological age）等。除此之外，許 多的研究也指出，測量年齡時必須考量主觀的年齡認同，所以也會出現認同 的年齡、感覺的年齡、外貌的年齡等等。「童心未泯」和「歷盡滄桑」就是 反映不同的年齡認同，而歷史最具代表性者，莫過於韓愈在《祭十二郎文》 中所言，「而視茫茫、而髮蒼蒼，而齒牙動搖」（當時，韓愈「年未四 十」）。 年齡之所以是最基礎、最根本的人口學變項，乃是因為幾乎所有的人口 事件和人口行為都是「年齡函數」（age function）。舉例來說，死亡率法則 （law of mortality）指出，年齡別死亡風險取決於年齡（Heuveline and Clark, 2011; Rogers and Crimmins, 2011; Siegel, 2011）。年齡函數的運作，一方面反 映年齡的生物性機制，另一方面更是透過年齡規範（Neugarten, Moore, and Lowe, 1965）而左右生活機會與資源。 年齡既然是社會建構的產物，就可以反映社會脈動與人口情勢而改變年 齡的概念於身份賦予。近來，幾股趨勢的變動，尤其是當代全球性人口老化 潮流，逐漸地調整傳統的年齡定義。 首先，由於死亡率下降使得壽命延長，固然退休已經成為社會制度和當 代生命歷程的重大階段，「工作年齡」的概念正在轉變中（OECD, 2008; Taylor, 2008），甚至近來學者指稱「第三個年齡」（the Third Age）的時代 即將來臨（Carr and Komp, 2011; Rowland, 2012）――人生不再是傳統的三階

段劃分，即幼年、壯年、與晚年，當代社會正在醞釀第三個年齡，在壯年與 晚年之間形成一個新的階段，做為自我實現的新紀元。 甚至，壽命延長不僅促成第三個年齡出現，由於當代的社會制度大多延 續人類在高死亡率時期的設計，譬如說，許多的制度性安排（像是孔子的 「三十而立」）立基在出生時平均餘命不超過50 歲水準，既然當代社會的出 生時平均餘命顯著突破80 歲，生命歷程階段實有必要重組、重新定位、等比 例的延長（Lee and Goldstein, 2003）。

人口老化之所以被畏懼是洪水猛獸，毫無疑問，就是因為老人數量增加 導致高齡醫療支出不斷攀升。由於人口老化結合疾病擴張，進而造成醫療費 用增加（陳寬政等，2009），可是，許多的研究進一步發現，高齡醫療支出 主要集中於臨終前的短暫幾個月期間（李大正、楊靜利、王德睦，2011）。 所以，多年以來，雖然有關疾病壓縮與疾病擴張的爭論未能解決（Jagger and Robine, 2011; Laditka and Laditka, 2009; Robine, et al. 2003; Rogers and Crimmins, 2011），大體上仍是可以看到，死亡率下降而延長壽命之時，增加 更多幅度的健康餘命。 年齡是個最基礎的人口學變項，所以，傳統上的人口學方法發展不少的 年齡測量，尤其用來表徵人口老化程度。其中較為熟知、廣泛應用者包括： ――平均年齡或年齡中位數 ――三階段年齡 ――依賴比或扶養比 ――老化指數 ――老年人口比重

其中，聯合國（United Nations, 1956）以老年人口占全體人口之 7%做為 高齡化社會的門檻，至於老年的定義為 65 歲，不過，部分國家則以 60 歲為 準。這些傳統的人口年齡測量指標，簡單易用，因而長久以來各界廣泛採 用。在此，我們集中於討論人口年齡（平均數與中位數）、老年人口比重 （亦即老年人口佔全體人口之百分比）、以及老化指數（Aging Index）2_，並 以內政部歷年《臺閩地區人口統計》、《中華民國人口統計年刊》、《臺閩 人口統計季刊》、與《中華民國人口統計季刊》的統計數據做為基礎，檢視 過往十餘年裡臺灣各地（鄉鎮市區層級）的人口老化程度和速度。 首先，我們運用年齡中位數（median age）以反映整體人口的年齡結 構，圖 8 與圖 9 分別呈現 2001 年和 2013 年各鄉鎮市區之年齡中位數。一般 而言，一個人口的年齡中位數在 30 歲以下，屬於年輕的階段，若是超過 33 歲則是開始步入老化——年齡中位數的意義，就是半數人口的年齡分別在數 值上下。以2001 年而言，全臺年齡中位數未及 30 歲的鄉鎮有 29 個，其中， 高雄縣的三民鄉（那瑪夏鄉）和花蓮的萬榮鄉最為年輕（該鄉鎮中，約有半 數人口不及 25 歲）。相對而言，2013 年時，全臺已有 202 個鄉鎮的年齡中 位數已經超過 33 歲，甚至有 5 個鄉鎮的年齡中位數在 40 歲以上，分別是臺 南縣的龍崎鄉、左鎮鄉、臺北縣的平溪鄉、高雄縣的田寮鄉、和苗栗縣的獅 潭鄉。在圖 8 中，以紅色外框標示者為客家人口占有 25%以上的鄉鎮，從年 齡中位數來看，相對非客家鄉鎮較為年輕，不過，各地參差不齊——當時最 為老化的客家鄉鎮就是苗栗縣的獅潭鄉，其年齡中位數是 40.12 歲，位居全 臺第五高。 2 _{老化指數常用來衡量一地區人口老化程度，其定義為：} 100 14 0 65    歲人口 歲以上人口 老化指數

圖8：2001 年臺灣地區各鄉鎮市區全體人口年齡中位數分布

0-29 30-32 33-34 35-39 40+

圖9：2013 年臺灣地區各鄉鎮市區全體人口年齡中位數分布

0-29 30-32 33-34 35-39 40+

相反地，2013 年時，全臺已有 190 個鄉鎮市區的年齡中位數高於 40 歲，甚至，五個最高年齡的鄉鎮已達50 歲——全臺最年老者是新北市的平溪 區，最高齡的客家鄉鎮則是苗栗縣獅潭鄉（年齡中位數是 50.26 歲）。另 外，新竹縣的峨眉鄉也達 48.46 歲居次。總之，圖 2013 年所呈現的資訊告 知，全臺已是一個高齡老化的社會。 年齡中位數僅是反映人口整體年齡的指標，上文圖 7 的幾個案例顯示， 全臺各地的年齡金字塔差異很大，展現全然迥異的年齡結構面貌。所以，我 們接下來檢視人口老化指標——老化指數反映老幼比，測量單位是百分比， 因此，老化指數大於 100 者，表示老人多於幼年人口，反之，則是幼年人口 多老人。 2001 年時（參見圖 10），全臺已有 30 個鄉鎮的老化指數高於 100，其 中，臺南縣的龍崎鄉已有195.8，表示此地每遇見一位幼年人口時，可以另外 看到兩位老人。老化指數最高的客家鄉鎮，亦即苗栗縣獅潭鄉，則是141.8。 至於全臺老化指數最低的鄉鎮，臺北縣的蘆洲，只有 15.3，代表老幼比將近 1：7。 到了 2013 年（參見圖 11），老化指數超過 100 的鄉鎮已有 186 個，甚 至也有 5 個鄉鎮超過 300——老幼比是 3：1，依序是高雄市的田寮區、新北 市的平溪區、臺南市的左鎮區、龍崎區。反之，高雄市的那瑪夏區和新竹縣 竹北市的老化指數尚不及30。換言之，全臺各地之間的老化指數差異高達 10 倍以上，鄉鎮之間的老幼人口組成風貌截然不同。

圖10：2001 年臺灣地區各鄉鎮市區人口老化指數分布

0-50 50-99 100-149 150+

圖11：2013 年臺灣地區各鄉鎮市區人口老化指數分布

0-50 50-99 100-149 150+

圖14：2001-2011 年臺灣地區各鄉鎮市區人口老化速度分布

0.00-0.40 0.40-0.44 0.45-0.49 0.50-0.54 0.55+

影響人口老化的力量，就是來自人口動力（出生、死亡和遷移）。全臺 各地之間，由於社經發展差異，區域之間的死亡風險明顯差異，近年來，在 生育率的差異也是逐年拉大。圖 12 與圖 13 分別呈現全臺各鄉鎮在 2001-2011 年之間的平均粗出生率（crude birth rate）和粗死亡率（crude death rate）。 從圖 12 與圖 13 所顯示的各地生育率和死亡率差異，再加上各地人口的 推拉用不同，區域之間的人口遷移，將會進一步改變各地的人口年齡結構。 圖 14 係以平均年齡的年成長歲數測量各鄉鎮市區之老化速度。2001-2011 的 十年期間，全臺老化速度最高的鄉鎮是花蓮縣豐濱鄉，年增歲數高達 0.74， 接下來，臺東縣的長濱鄉、高雄市田寮區、與新北市平溪區，其年增歲數在 0.65 以上。反之，金門縣的金寧鄉、雲林縣的麥寮鄉、以及新竹縣的竹北 市，其老化速度每年約在0.20 歲左右。 一個人口只要持續活存，隨著歲月前進，每過一年就會成長一歲。但是 一個人口的年齡，可以由於新生命的加入或是老人的死亡，隨著歲月遞移產 生回春現象（也就是歲月成長下，人口的年齡不增反減）。不過，回春的效 應若是小於自然歲月前進速度，人口將會逐步老化。 圖15 呈現生育率作用產生的人口回春效應。整體來看，山地鄉所展現的 生育率的回春作用最大，都市化地區則是相對有限——雖然如此，也有一些 例外，例如，彰化縣大城鄉、嘉義縣大埔鄉、東石鄉，新竹的香山和竹北等 地，生育率的回春效應就是相當可觀。反之，生育水準較低的地區，像是高 雄市、臺南市、基隆市等地，生育率的回春效應作用就較為有限。

至於死亡率的回春效應（參見圖 16），乃是死亡率水準與死亡人口的年 齡兩者互動結果，因此無法直觀連結死亡率。整體上，花東縱谷地帶、臺南 的沿海與臺三線一帶、新北市的雙溪地區，展示較為強烈的死亡率回春效 應。都會區的死亡率回春效應就較為有限。

肆、客家鄉鎮的人口老化類型分析

客家人口雖然遍及全臺各地，由於歷史遷移因素使然，主要集中於桃竹 苗、高屏、以及花東一帶。客家人口本身的文化與社經條件，經常有別於非 客家人口，再加上客家地區的區位因素作用，客家鄉鎮之間的人口結構差異 很大。圖 4 數據呈現客家鄉鎮的若干人口老化指標。以年齡中位數而言， 2013 年時，苗栗縣獅潭鄉，半數以上人口年齡在 50 歲以上，反之，新竹縣 竹北市的年齡中位數只有 35.03 歲；老化指數方面，獅潭鄉是 141.8，而竹北 市則是27.3，亦即老幼比分別是 1.41：1 和 1：3.66。 圖17 與圖 18 呈現客家鄉鎮的老化人口比重。2013 年時，老人比重最高 者依序是苗栗縣獅潭鄉、新竹縣峨眉鄉、花蓮縣鳳林鎮、高雄市美濃區、苗 栗縣西湖鄉、花蓮縣富里鄉、以及屏東縣的高樹鄉，其老年人口所占百分比 超過 20，而獅潭鄉的老人佔該地區四分之以上。新竹縣的竹北市最為年輕， 老人比重不及 7%，另外，像是桃園縣的平鎮市、新竹市香山區、桃園縣楊 梅市等地，老人比重也都在10%以下。

表4：客家鄉鎮市區人口老化指標 鄉鎮市區 平均年齡 年齡中位數 老化指數 老年人口百分比 2001 2013 2001 2013 2001 2013 2001 2013 桃園縣中壢市 32.30 37.55 31.00 36.98 32.69 57.64 7.55 9.23 桃園縣大溪鎮 33.64 38.61 31.60 37.65 46.31 72.57 10.52 11.15 桃園縣楊梅市 32.01 36.95 30.82 36.22 31.77 53.24 7.80 8.87 桃園縣大園鄉 31.74 37.18 29.96 36.00 32.40 57.99 8.07 9.41 桃園縣龍潭鄉 32.45 38.14 31.00 37.44 35.73 63.42 8.52 9.64 桃園縣平鎮市 31.50 36.84 29.64 35.90 28.52 49.87 6.88 8.13 桃園縣新屋鄉 35.09 40.83 33.86 40.61 52.65 108.53 11.76 14.83 桃園縣觀音鄉 33.42 37.78 32.11 36.55 42.84 70.95 10.35 11.14 新竹縣竹北市 31.42 33.86 30.37 35.03 27.34 29.80 6.91 6.88 新竹縣竹東鎮 33.03 37.97 31.38 37.13 39.16 69.16 9.40 11.62 新竹縣新埔鎮 35.72 41.98 33.57 41.15 62.50 137.60 12.73 16.26 新竹縣關西鎮 36.34 42.46 34.16 42.36 67.95 138.51 14.23 18.22 新竹縣湖口鄉 32.39 37.45 30.55 36.20 36.64 64.24 9.05 10.52 新竹縣新豐鄉 31.68 36.49 29.75 35.42 31.74 52.67 8.07 9.30 新竹縣芎林鄉 34.56 41.17 32.91 40.83 51.19 122.98 11.66 15.22 新竹縣橫山鄉 37.30 43.59 34.87 43.83 76.55 169.16 15.42 19.67 新竹縣北埔鄉 36.68 43.02 34.44 42.98 69.56 161.28 14.65 19.39 新竹縣寶山鄉 34.88 41.37 33.95 41.72 52.44 125.05 12.36 14.02 新竹縣峨眉鄉 40.22 47.09 39.09 48.46 107.23 274.32 18.75 24.46 苗栗縣苗栗市 34.88 39.99 33.11 39.14 49.72 94.08 10.22 13.54 苗栗縣苑裡鎮 34.39 39.47 32.19 38.14 50.77 92.73 11.04 13.49 苗栗縣通霄鎮 35.97 41.91 33.23 40.93 67.03 132.25 13.21 16.74 苗栗縣竹南鎮 32.55 36.78 30.39 35.78 34.15 54.64 7.76 9.75 苗栗縣頭份鎮 32.92 37.27 30.97 36.13 35.80 61.16 8.17 10.42 苗栗縣後龍鎮 35.59 41.04 32.80 40.09 63.43 117.72 12.91 15.96 苗栗縣卓蘭鎮 36.58 42.10 35.14 41.30 70.66 132.82 12.97 16.31 苗栗縣大湖鄉 37.78 43.05 36.15 43.55 82.15 149.66 15.70 18.45 苗栗縣公館鄉 35.13 40.41 33.52 39.62 54.58 105.81 11.96 14.60 苗栗縣銅鑼鄉 36.49 42.07 34.78 41.91 69.88 133.63 14.08 16.76 苗栗縣南庄鄉 38.29 43.47 35.96 43.98 89.18 150.22 15.96 18.94 苗栗縣頭屋鄉 36.63 42.61 34.48 42.26 71.40 148.69 13.32 16.87 苗栗縣三義鄉 34.77 40.54 33.15 39.79 53.20 103.13 11.28 13.83 苗栗縣西湖鄉 39.52 45.41 37.38 46.13 108.17 211.83 18.78 21.77 苗栗縣造橋鄉 35.51 41.36 33.62 40.39 61.87 120.36 12.43 14.87 苗栗縣三灣鄉 38.33 44.14 36.76 45.09 86.74 172.87 16.39 19.67 苗栗縣獅潭鄉 41.51 48.48 40.12 50.26 141.81 287.68 20.59 25.46

表4：客家鄉鎮市區人口老化指標（續） 鄉鎮市區 平均年齡 年齡中位數 老化指數 老年人口百分比 2001 2013 2001 2013 2001 2013 2001 2013 苗栗縣泰安鄉 36.50 39.75 35.77 40.71 66.34 82.21 12.07 12.46 南投縣國姓鄉 37.03 43.86 35.59 44.88 70.36 171.03 12.97 17.84 南投縣水里鄉 37.26 43.51 35.62 44.12 76.76 162.23 13.32 17.70 雲林縣崙背鄉 36.35 42.50 34.32 42.17 66.96 131.62 11.87 17.26 屏東縣長治鄉 35.57 41.70 34.38 41.71 58.39 129.27 10.86 13.76 屏東縣麟洛鄉 36.44 43.76 35.51 44.70 64.31 180.52 11.24 15.83 屏東縣高樹鄉 38.49 45.22 37.37 46.52 86.09 199.12 14.28 20.28 屏東縣萬巒鄉 36.92 43.19 35.80 43.94 71.27 152.71 13.19 16.63 屏東縣內埔鄉 36.17 41.96 34.36 42.18 65.13 130.57 12.91 14.91 屏東縣竹田鄉 37.07 43.82 35.84 44.56 70.67 182.40 12.67 17.23 屏東縣新埤鄉 37.72 44.67 36.65 45.86 79.97 203.54 13.53 17.96 屏東縣佳冬鄉 37.09 43.43 35.64 43.89 70.45 171.97 12.87 18.10 臺東縣關山鎮 36.05 42.00 34.09 42.38 63.28 123.91 12.15 16.83 臺東縣鹿野鄉 36.85 43.99 34.87 44.81 74.33 168.59 13.34 18.13 臺東縣池上鄉 38.08 44.11 35.52 44.27 90.76 161.78 15.14 18.44 花蓮縣花蓮市 34.43 38.99 32.81 38.72 45.48 71.03 9.90 11.65 花蓮縣鳳林鎮 39.56 45.85 38.03 46.96 106.91 219.69 16.89 22.03 花蓮縣玉里鎮 37.91 43.10 36.17 43.78 83.33 146.48 14.85 17.97 花蓮縣吉安鄉 33.89 40.07 32.33 39.78 41.36 94.84 7.95 10.84 花蓮縣壽豐鄉 37.61 43.70 36.32 44.74 78.85 158.87 14.21 17.21 花蓮縣光復鄉 37.86 44.50 36.65 46.00 80.28 186.26 14.10 19.04 花蓮縣瑞穗鄉 36.61 43.99 34.81 44.78 69.54 170.77 12.49 18.48 花蓮縣富里鄉 38.40 44.69 36.63 45.71 89.24 175.12 14.61 20.47 新竹市東區 33.04 36.24 32.16 36.13 35.22 46.00 8.46 9.54 新竹市香山區 31.94 37.16 30.33 36.11 30.75 58.38 7.05 8.84 高雄市美濃區 38.50 45.62 37.29 47.07 83.15 216.43 14.60 21.78 高雄市六龜區 37.60 44.34 36.21 45.50 76.79 173.37 13.35 18.49 高雄市甲仙區 37.28 44.24 35.53 44.90 81.32 172.35 13.39 17.41 高雄市杉林區 39.42 45.47 38.04 46.78 102.01 201.23 15.61 19.46 臺中市豐原區 32.53 37.99 30.71 36.91 31.98 65.21 7.27 10.46 臺中市東勢區 35.73 42.01 33.99 41.86 59.03 128.88 11.47 16.11 臺中市新社區 36.03 41.32 33.86 40.89 64.02 115.76 12.55 15.93 臺中市石岡區 36.11 41.08 34.53 40.49 66.94 105.87 12.43 14.29 臺中市和平區 38.09 42.32 36.85 43.55 85.15 120.63 14.29 14.86 資料來源：根據內政部歷年《臺閩地區人口統計》、《中華民國人口統計年刊》、 《臺閩人口統計季刊》、與《中華民國人口統計季刊》計算。

圖17：2013 年客家鄉鎮市區老年人口所佔百分比分布（北中部地區） 國姓鄉 水里鄉 崙背鄉 南庄鄉 泰安鄉 和平區 苑裡鎮 豐原區 新社區 卓蘭鎮 石岡區 東勢區 三義鄉 大湖鄉 通霄鎮 公館鄉獅潭鄉 銅鑼鄉 後龍鎮 西湖鄉 苗栗市頭屋鄉 觀音鄉 中壢市 大園鄉 北埔鄉 造橋鄉 三灣鄉 竹南鎮 峨眉鄉 頭份鎮 新屋鄉 竹北市 新豐鄉 香山區 寶山鄉 東區 竹東鎮 芎林鄉 關西鎮 橫山鄉 新埔鎮 湖口鄉 龍潭鄉 大溪鎮 楊梅市 平鎮市 7- 7-10 10-14 14-20 20+ 老年人口所佔百分比

圖18：2013 年客家鄉鎮市區老年人口所佔百分比分布（花東、高屏地區） 7- 7-10 10-14 14-20 20+

老年人口所佔百分比

花蓮市 鳳林鎮 吉安鄉 壽豐鄉 光復鄉 瑞穗鄉 關山鎮 _池上鄉 玉里鎮 富里鄉 鹿野鄉 美濃區 六龜區 甲仙區 杉林區 長治鄉 麟洛鄉 高樹鄉 萬巒鄉 內埔鄉 竹田鄉 新埤鄉 佳冬鄉

表5：2001-2011 年間客家鄉鎮市區人口老化速度的要素分解 鄉鎮市區 粗出生率 粗死亡率 平均年齡 老化速度 回春效應 差異 全體人口 死亡人口 生育率作用 死亡率作用 桃園縣中壢市 0.010122 0.004775 34.51 68.39 0.4388 0.3493 0.1618 0.0502 桃園縣大溪鎮 0.010130 0.006543 35.50 68.75 0.4010 0.3596 0.2176 0.0219 桃園縣楊梅市 _{0.010584 0.004933 33.97 67.76 0.3999 0.3595 0.1667 0.0739} 桃園縣大園鄉 0.010957 0.005603 33.94 67.10 0.4532 0.3719 0.1858 -0.0109 桃園縣龍潭鄉 _{0.009269 0.005513 34.74 68.38 0.4750 0.3220 0.1855 0.0175} 桃園縣平鎮市 0.009562 0.004497 33.59 66.99 0.4438 0.3212 0.1502 0.0848 桃園縣新屋鄉 _{0.009859 0.007435 37.21 70.63 0.4701 0.3669 0.2485 -0.0855} 桃園縣觀音鄉 0.011049 0.006467 35.16 69.14 0.3691 0.3885 0.2197 0.0227 新竹縣竹北市 _{0.014347 0.003972 32.55 67.59 0.2037 0.4671 0.1392 0.1900} 新竹縣竹東鎮 0.011648 0.006119 34.89 69.39 0.3994 0.4064 0.2111 -0.0169 新竹縣新埔鎮 _{0.010640 0.008073 38.30 72.66 0.5263 0.4075 0.2774 -0.2111} 新竹縣關西鎮 0.011602 0.008588 38.84 72.39 0.5215 0.4507 0.2882 -0.2603 新竹縣湖口鄉 _{0.011746 0.005700 34.54 69.08 0.4316 0.4057 0.1969 -0.0343} 新竹縣新豐鄉 0.011363 0.005569 33.91 67.73 0.4304 0.3854 0.1883 -0.0041 新竹縣芎林鄉 0.011627 0.007415 37.37 70.70 0.5621 0.4344 0.2472 -0.2438 新竹縣橫山鄉 _{0.011080 0.009678 39.96 72.72 0.5347 0.4428 0.3170 -0.2945} 新竹縣北埔鄉 0.010459 0.009112 39.46 72.53 0.5541 0.4128 0.3013 -0.2682 新竹縣寶山鄉 _{0.012145 0.007476 37.74 72.02 0.5449 0.4584 0.2563 -0.2596} 新竹縣峨眉鄉 0.010126 0.011213 43.12 73.77 0.5781 0.4366 0.3437 -0.3584 苗栗縣苗栗市 _{0.008541 0.006385 37.02 70.75 0.4356 0.3161 0.2154 0.0329} 苗栗縣苑裡鎮 0.010442 0.007699 36.52 69.55 0.4429 0.3813 0.2543 -0.0785 苗栗縣通霄鎮 _{0.010011 0.008767 38.43 71.01 0.5227 0.3848 0.2856 -0.1931} 苗栗縣竹南鎮 0.010154 0.005454 34.48 67.74 0.3710 0.3502 0.1814 0.0975 苗栗縣頭份鎮 _{0.010497 0.005646 34.86 67.66 0.3878 0.3660 0.1852 0.0611} 苗栗縣後龍鎮 0.010397 0.008741 37.83 71.09 0.4717 0.3933 0.2907 -0.1558 苗栗縣卓蘭鎮 _{0.010110 0.008836 39.02 71.29 0.4828 0.3944 0.2852 -0.1624} 苗栗縣大湖鄉 0.010493 0.010234 40.03 72.31 0.4580 0.4200 0.3304 -0.2084 苗栗縣公館鄉 _{0.009012 0.007947} 37.40 71.39 0.4510 0.3371 0.2701 -0.0582 苗栗縣銅鑼鄉 _{0.009631 0.008816 38.74 72.50 0.4706 0.3731 0.2976 -0.1414} 苗栗縣南庄鄉 0.010974 0.013043 40.46 68.78 0.4463 0.4440 0.3694 -0.2597 苗栗縣頭屋鄉 _{0.010310 0.008720 39.04 72.32 0.5104 0.4025 0.2902 -0.2031} 苗栗縣三義鄉 0.009974 0.007229 37.13 70.60 0.4891 0.3704 0.2419 -0.1014 苗栗縣西湖鄉 _{0.009716 0.011459 42.12 74.41 0.5127 0.4092 0.3700 -0.2920} 苗栗縣造橋鄉 0.010172 0.008302 37.85 70.51 0.4811 0.3850 0.2712 -0.1372 苗栗縣三灣鄉 _{0.008992 0.010446 40.74 72.55 0.4924 0.3663 0.3323 -0.1910} 苗栗縣獅潭鄉 0.010025 0.012496 44.25 71.07 0.6122 0.4437 0.3351 -0.3910

表5：2001-2011 年間客家鄉鎮市區人口老化速度的要素分解（續） 鄉鎮市區 粗出生率 粗死亡率 平均年齡 老化速度 回春效應 差異 全體人口 死亡人口 生育率作用 死亡率作用 苗栗縣泰安鄉 0.014382 0.012428 37.84 62.41 0.2694 0.5442 0.3053 -0.1189 南投縣國姓鄉 0.009671 0.010828 39.80 68.73 0.5929 0.3849 0.3133 -0.2911 南投縣水里鄉 _{0.008485 0.009870 39.64 70.38 0.5252 0.3363 0.3035 -0.1650} 雲林縣崙背鄉 0.010261 0.008730 38.71 68.92 0.5164 0.3972 0.2638 -0.1774 屏東縣長治鄉 _{0.008252 0.007974 38.00 68.94 0.5076 0.3136 0.2467 -0.0679} 屏東縣麟洛鄉 0.007393 0.007765 39.55 70.40 0.6364 0.2924 0.2396 -0.1684 屏東縣高樹鄉 _{0.008858 0.010777 40.98 69.75 0.5482 0.3630 0.3101 -0.2213} 屏東縣萬巒鄉 0.007966 0.010486 39.45 69.55 0.5315 0.3142 0.3157 -0.1614 屏東縣內埔鄉 _{0.007946 0.009605 38.32 71.88 0.4720 0.3045 0.3223 -0.0989} 屏東縣竹田鄉 0.007930 0.009362 39.71 69.92 0.5579 0.3149 0.2828 -0.1556 屏東縣新埤鄉 _{0.009222 0.011177 40.40 69.34 0.5744 0.3726 0.3234 -0.2705} 屏東縣佳冬鄉 0.008349 0.010023 39.72 69.68 0.5329 0.3317 0.3002 -0.1648 臺東縣關山鎮 _{0.008671 0.010151 38.54 67.70 0.4862 0.3342 0.2959 -0.1164} 臺東縣鹿野鄉 0.010508 0.011255 39.54 66.81 0.6041 0.4155 0.3069 -0.3265 臺東縣池上鄉 0.008777 0.011665 40.38 69.51 0.5042 0.3544 0.3398 -0.1984 花蓮縣花蓮市 _{0.007457 0.006630 36.17 70.20 0.3746 0.2697 0.2256 0.1301} 花蓮縣鳳林鎮 0.008068 0.012059 42.05 71.20 0.5278 0.3393 0.3515 -0.2186 花蓮縣玉里鎮 _{0.008432 0.013752 40.01 69.73 0.4382 0.3374 0.4087 -0.1843} 花蓮縣吉安鄉 0.009314 0.006792 36.61 66.28 0.5397 0.3410 0.2015 -0.0822 花蓮縣壽豐鄉 _{0.008771 0.010983 40.16 69.84 0.5409 0.3522 0.3260 -0.2192} 花蓮縣光復鄉 0.008449 0.011442 40.61 68.90 0.5676 0.3431 0.3237 -0.2344 花蓮縣瑞穗鄉 _{0.009276 0.010622 39.49 67.92 0.6148 0.3663 0.3020 -0.2831} 花蓮縣富里鄉 0.009998 0.013001 40.86 68.65 0.5199 0.4085 0.3613 -0.2897 新竹市東區 0.012151 0.004750 34.35 69.99 0.2701 0.4174 0.1693 0.1432 新竹市香山區 0.013657 0.005336 34.22 66.91 0.4468 0.4673 0.1745 -0.0886 高雄市美濃區 _{0.008003 0.009818 41.35 70.88 0.5984 0.3309 0.2899 -0.2192} 高雄市六龜區 0.009144 0.011265 40.26 67.03 0.5828 0.3682 0.3016 -0.2525 高雄市甲仙區 _{0.009420 0.015873} 39.89 61.36 0.5445 0.3757 0.3407 -0.2610 高雄市杉林區 _{0.008422 0.012522 42.44 70.01 0.5474 0.3574 0.3452 -0.2501} 臺中市豐原區 0.008954 0.005128 34.82 67.91 0.4611 0.3117 0.1697 0.0574 臺中市東勢區 _{0.008884 0.007854 38.17 70.67 0.5288 0.3391 0.2552 -0.1231} 臺中市新社區 0.010760 0.008442 38.19 71.28 0.4369 0.4109 0.2793 -0.1272 臺中市石岡區 _{0.009468 0.007980 37.82 71.27 0.3974 0.3581 0.2670 -0.0224} 臺中市和平區 0.010034 0.010844 39.81 67.58 0.3444 0.3995 0.3011 -0.0449 資料來源：根據內政部歷年《臺閩地區人口統計》、《中華民國人口統計年刊》、 《臺閩人口統計季刊》、與《中華民國人口統計季刊》計算，計算方式請參見本文 說明。 說明：表中「差異」一欄係指回春效應下的老化速度與實際老化速度之差異，亦 即：



1回春效應



實際老化速度。

接下來，我們針對客家鄉鎮的人口老化速度進行要素分解，比較老化的 速度與回春效應，結果數據呈現於表 5。以人口老化速度而言，最高的前四 位分別是屏東縣麟洛鄉、花蓮縣瑞穗鄉、苗栗縣獅潭鄉、以及臺東縣鹿野 鄉，人口平均年增 0.6 歲以上。老化速度最為遲緩者就是新竹縣竹北市，只 有年增0.2 歲，而苗栗縣泰安鄉與新竹市東區的年增速度也在 0.3 歲以下。 結合表 4 與圖表 5 數據，我們可以發現，客家鄉鎮的人口結構差異很 大 ， 而 人 口 老 化 的 模 式 更 是 展 現 迥 異 面 貌 。 因 此 ， 我 們 運 用 群 集 分 析 （cluster analysis）的途徑（Everitt, et al., 2011; Hair, et al., 2014），針對客家 鄉鎮地區，依據老化指數、平均年齡、生育率回春效應、以及死亡率回春效 應等變項，探討其人口老化速度的模式與類型。圖19 與表 6 呈現群集分析結 果。 表6：客家鄉鎮市區人口老化速度分類 第1 群組 第2 群組 第3 群組 第4 群組 第5 群組 苗栗縣獅潭鄉 花蓮縣鳳林鎮 苗栗縣西湖鄉 屏東縣佳冬鄉 屏東縣佳冬鄉 新竹縣峨眉鄉 高雄市美濃區 花蓮縣富里鄉 屏東縣竹田鄉 屏東縣竹田鄉 屏東縣高樹鄉 新竹縣橫山鄉 臺東縣關山鎮 臺東縣關山鎮 苗栗縣三灣鄉 新竹縣北埔鄉 屏東縣萬巒鄉 屏東縣萬巒鄉 高雄市杉林區 苗栗縣南庄鄉 臺中市東勢區 臺中市東勢區 高雄市六龜區 苗栗縣大湖鄉 屏東縣麟洛鄉 屏東縣麟洛鄉 花蓮縣瑞穗鄉 新竹縣關西鎮 屏東縣內埔鄉 屏東縣內埔鄉 臺東縣池上鄉 臺東縣鹿野鄉 桃園縣新屋鄉 桃園縣新屋鄉 花蓮縣玉里鎮 雲林縣崙背鄉 苗栗縣公館鄉 苗栗縣公館鄉 屏東縣新埤鄉 苗栗縣頭屋鄉 臺中市石岡區 臺中市石岡區 南投縣國姓鄉 苗栗縣銅鑼鄉 苗栗縣三義鄉 苗栗縣三義鄉 花蓮縣壽豐鄉 苗栗縣通霄鎮 屏東縣長治鄉 屏東縣長治鄉 苗栗縣卓蘭鎮 苗栗縣苗栗市 苗栗縣苗栗市 新竹縣新埔鎮 苗栗縣泰安鄉 苗栗縣泰安鄉 臺中市新社區 花蓮縣花蓮市 花蓮縣花蓮市 新竹縣芎林鄉 花蓮縣吉安鄉 花蓮縣吉安鄉 苗栗縣造橋鄉 臺中市和平區 新竹縣寶山鄉

圖19：臺灣地區客家鄉鎮市區人口老化速度集群分析 0.00 0.25 0.50 0.75 1.00 1.25 1.50 1.75 2.00 2.25 2.50 2.75 3.00 新竹市東區 新竹縣新豐鄉 新竹縣湖口鄉 新竹縣竹東鎮 桃園縣觀音鄉 桃園縣平鎮市 桃園縣龍潭鄉 苗栗縣頭份鎮 苗栗縣竹南鎮 桃園縣楊梅市 桃園縣中壢市 新竹縣竹北市 苗栗縣泰安鄉 花蓮縣吉安鄉 苗栗縣苗栗市 苗栗縣三義鄉 桃園縣新屋鄉 花蓮縣花蓮市 臺中市石岡區 苗栗縣公館鄉 臺東縣關山鎮 屏東縣長治鄉 臺中市東勢區 屏東縣內埔鄉 屏東縣萬巒鄉 屏東縣佳冬鄉 屏東縣竹田鄉 屏東縣麟洛鄉 臺中市和平區 臺中市新社區 雲林縣崙背鄉 新竹縣新埔鎮 苗栗縣頭屋鄉 苗栗縣卓蘭鎮 苗栗縣通霄鎮 苗栗縣造橋鄉 苗栗縣銅鑼鄉 新竹縣寶山鄉 新竹縣芎林鄉 新竹縣關西鎮 臺東縣鹿野鄉 新竹縣北埔鄉 苗栗縣大湖鄉 新竹縣橫山鄉 苗栗縣南庄鄉 花蓮縣富里鄉 苗栗縣西湖鄉 花蓮縣鳳林鎮 高雄市杉林區 屏東縣新埤鄉 屏東縣高樹鄉 高雄市美濃區 花蓮縣瑞穗鄉 高雄市六龜區 南投縣國姓鄉 花蓮縣壽豐鄉 臺東縣池上鄉 苗栗縣三灣鄉 花蓮縣玉里鎮 苗栗縣獅潭鄉 新竹縣峨眉鄉

整體客家鄉鎮的人口老化類型，可以區分為五種； 1.嚴重老化且惡化類型：苗栗縣獅潭鄉與新竹縣峨眉鄉，不僅老人比重 最高（全體人口的四分之一是老人），其老化速度更是不斷惡化、人口平均 年齡年增0.6 歲。 2.高度老化且速度嚴重類型：這些鄉鎮的老年人口比重介於 17%至 22%，老化速度約每年上升 0.55 至 0.60 歲，花蓮縣瑞穗鄉和鳳林鄉屬之。 3.老化程度與速度中高類型：包括苗栗縣西湖鄉、南庄鄉，新竹縣橫山 鄉、北埔鄉等。 4.老化程度中度類型：這一類型的鄉鎮，目前老化程度約在 12%至 18% 之間，至於老化速度則是個別差異很大，譬如，屏東縣麟洛鄉乃是全臺客家 鄉鎮中，老化速度最快者，反之，苗栗縣泰安鄉則是老化速度緩慢。 5.輕度老化類型：此一類型的老年人口比重在八分之一以下，而且老化 最為輕緩。 以上五種分類的鄉鎮，其人口老化程度與速度之間的關係，大體呈現線 性，亦即目前老人比重愈高者，其老化速度愈高（參見圖 20）。雖然客家鄉 鎮的人口老化程度與速度之間存在高度關聯，其人口動力對於老化的作用卻 是截然不同。

圖20：臺灣地區客家鄉鎮市區分布按人口老化速度與老年人口百分比分 人口老化的速度取決於出生、死亡、與遷移動力，這些動力產生的回春 效應愈大，則老化速度減緩，甚至出現年輕化現象。首先，從圖21 觀察，苗 栗縣的泰安鄉具有最大的生育率回春，而第五類型（高度老化）的鄉鎮，其 死亡率回春效應較小；另外，新竹縣的客家鄉鎮，大都表現較高的生育率回 春作用（事實上，新竹縣的生育率近年來乃是全臺最高縣市之一）。 第二類型的鄉鎮目前人口老化嚴重，一般來說，其死亡率產生的回春作 用很大，但是，由於人口高度老化，老化指數很高，其生育率水準較低，因 而表現輕微的生育率回春作用。至於第四類型中度老化的鄉鎮，生育率的回 0.20 0.25 0.30 0.35 0.40 0.45 0.50 0.55 0.60 0.65 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 泰安鄉 竹北市 新竹市東區 花蓮市 楊梅市 觀音鄉 竹東鎮 竹南鎮 頭份鎮 玉里鎮 新社區 和平區 苗栗市 公館鄉 石岡區 三灣鄉 大湖鄉 南庄鄉 西湖鄉 峨眉鄉 獅潭鄉 鳳林鎮 美濃區 芎林鄉 寶山鄉 麟洛鄉 吉安鄉 中壢市 龍潭鄉 平鎮市 湖口鄉 新豐鄉 造橋鄉 新屋鄉 三義鄉 長治鄉 內埔鄉 國姓鄉 新埤鄉 瑞穗鄉 六龜區 鹿野鄉 池上鄉 卓蘭鎮 銅鑼鄉 富里鄉 關山鎮 竹田鄉 高樹鄉 壽豐鄉 北埔鄉 杉林區 橫山鄉 關西鎮 頭屋鄉崙背鄉 佳冬鄉 新埔鎮 通霄鎮 萬巒鄉 東勢區 老年人口所佔百分比 老化速度（年增歲數）