1990—2010年云南省少數民族人口分布空間差異分析

曾麗波，張加龍，李亞娟，曹 影

(1.西南林業(yè)大學林學院，昆明650224;2.中國科學院 地理科學與資源研究所，北京100101)

0 引言

人口的地域分布是人口過程在空間上的表現形式［1］。中國各民族人口的地理分布是在過去幾千年的歷史進程中逐漸形成的。到清代和民國時期，其基本面貌已大致穩(wěn)定下來。新中國成立后，特別是20世紀90年代以來，隨著經濟社會的巨大變化，少數民族的人口分布漸趨活躍［2］。人口分布反映了人口數據在時間和空間上的變化，而這種變化不僅受到自然因素的影響，同時又有經濟因素的制約。因此，研究人口的空間分布格局演變，可以揭示區(qū)域人口空間分布規(guī)律［3］，同時，對于制定合理的人口發(fā)展政策和地區(qū)人口、經濟、資源環(huán)境的發(fā)展都具有重要意義［4］。W.Tobler等運用經緯度劃分格網的方法，對世界人口的分布信息進行了分析［5］;C.P.Lo利用 DMSP-OLS 在夜間獲得的 1 km 影像數據，根據光線的聚集程度分析方法對中國城市人口的分布信息進行了分析［6］;W.Luo等利用GIS的空間分析工具，對廣西及其相鄰的云南、廣東省內的壯族區(qū)域人口形成的基于親屬關系的顯著性空間分布模式及其成因——文化及語言的交互作用進行了分析［7］;Y.Wang等采用實地調查、問卷調查以及利用關鍵信息深入調查法對云南省元江、普洱、西雙版納地區(qū)的布朗族、哈尼族和傣族的人口遷移模式進行了分析［8］。李澤紅等以湖北省為例，采用相對資源人口承載力和相對資源經濟承載力指標對湖南省相對資源承載力現狀進行了分析［9］;葉明應用GIS軟件，采用基于空間模型與屬性模型相結合法，對寧波市人口空間變化進行了分析［10］。陳紅娟等以石家莊為例，采用GIS和SPSS軟件，并以人口集中指數和人口密度為基礎分析了石家莊市不同方向人口密度分布的均勻性［11］。潘倩等運用集中指數，不均衡指數以及空間自相關分析方法等對中國近300年來的人口變化及時空分布格局進行了分析［12］。以上關于人口數據空間化的研究以及少數民族地區(qū)人口數據的分布變化分析，為本研究提供了理論基礎。劉聰粉等運用空間分析方法對1990，2002，2005年云南省少數民族人口數據進行了空間化分析［13］，但其分析只是針對全省范圍內少數民族人口分布的相關性以及離散度，而對于局部區(qū)域內少數民族人口在不同時間點上的空間差異性的顯著性變化并未確切說明。

探索性空間數據分析(ESDA)，采用表達空間關聯關系的空間權重矩陣，可以有效地解決相鄰地域間人口空間分布的相關性問題。本研究運用基于空間關聯矩陣的探索性空間數據分析方法(ESDA)，從全局和局部兩個空間尺度上揭示1990—2010年以縣級為單位的云南省少數民族人口分布差異，進一步探索影響云南省少數民族人口差異動態(tài)的空間機制。以期為未來少數民族地區(qū)的經濟、資源、人口協調發(fā)展提供建議。

1 研究區(qū)域、數據來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域

云南省位于我國西南邊陲，是我國少數民族種類最多的省份。至2010年，全省共建立了8個民族自治州和29個民族自治縣，147個民族鄉(xiāng)，其中，世居5 000人以上少數民族有25 個［14］。1990，2000，2010 年云南省少數民族人口占云南省總人口的比例分別為33.41%［15］，33.41%［16］，33.39%［17］。20 年內云南省少數民族人口增長率與云南省總人口增長率幾乎持平。

1.2 數據來源

本研究以云南省縣域為空間分析尺度，所用數據為云南省1990，2000，2010年三期人口普查數據以及云南省行政區(qū)劃數據。

1.3 研究方法

1.3.1 全局空間自相關分析。全局Moran’s I指數和全局Geary’s C系數是2個用來度量空間自相關的全局指標。其中，Global Moran’s I指數反映的是空間鄰接或空間鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度，較為常用。而

Global Geary’s C系數與Global Moran’s I指數存在負相關關系，所以，本研究選用Global Moran’s I指數來表示全局空間相關性，其計算公式［18］:

在顯著性水平下，如果Moran’s I顯著且為正，則表明在整個研究區(qū)域內相近的觀測值出現集聚分布，區(qū)域觀測值分布的空間差異性小，Moran’s I越趨近于1，則區(qū)域觀測值分布的空間相關性越強;如果Moran’s I顯著且為負，則表明在整個研究區(qū)域內相近觀測值出現離散分布，區(qū)域觀測值分布的空間差異性大，Moran’s I越趨近于-1，空間差異性越大;當 Moran’s I=(-1)/(n-1)［18］時，區(qū)域觀測值在空間分布上是相互獨立的，此時，可以用基于獨立變量的統計分析方法進行分析。

全局Moran’s I只是反映區(qū)域觀測值與周圍平均水平之間的空間相關性，不能有效地反映局部區(qū)域間的空間差異。所以，需進一步探討局部區(qū)域間的相關性。

1.3.2 局部空間自相關分析。采用Moran散點圖分析局部區(qū)域的空間相關性變化，然后，通過計算Local Moran’s I，進一步分析局部區(qū)域存在的空間差異性。

①Moran散點圖。將變量Z與其空間滯后向量(Wz)之間的相關關系，以散點圖的形式加以描述，則構成了Moran散點圖［19］。其中，橫坐標代表變量Z的所有觀測值，縱坐標是變量Z對應的空間滯后向量(Wz)的所有取值。每個區(qū)域觀測值的空間滯后就是該區(qū)域周圍鄰居觀測值的加權平均，具體通過標準化的空間權重矩陣來加以定義［19］。在研究中，將Moran散點圖分為4個象限，定義如下。

HH:研究區(qū)域與其周圍相鄰區(qū)域少數民族人口的相對人口密度均較高，區(qū)域空間差異性小。

LH:研究區(qū)域自身少數民族人口的相對人口密度較低，而其周圍相鄰區(qū)域少數民族人口的相對人口密度較高，區(qū)域空間差異性大。

LL:研究區(qū)域與其周圍相鄰區(qū)域少數民族人口的相對人口密度都較低，區(qū)域空間差異性小。

HL:研究區(qū)域自身少數民族人口的相對人口密度較高，而其周圍相鄰區(qū)域少數民族人口的相對人口密度較低，區(qū)域空間差異性大。

在Moran散點圖中，標準化統計量Z只是一個傳統數學意義上的算術統計與平均，所以，這也使得用于劃分散點圖4個象限的數值只是基于定量的分析，而缺少對于實際情況的判斷。

②Local Moran’s I統計量。局部區(qū)域的空間相關性指數總和與全局空間相關性指數成比例，所以本研究選用局部Moran指數來描述局部區(qū)域間的空間差異性，其計算公式［16］:

2 結果分析

2.1 總體空間差異

云南省1990，2000，2010年三期縣域少數民族人口相對人口密度數據的Global Moran’s I估計值及其顯著性(表1)表明:整個研究期間，Global Moran’s I顯著為正，證明在近20年內，云南省縣域少數民族人口分布具有顯著空間正相關性，具體表現為少數民族相對人口數值相近的地區(qū)呈現集聚分布。同時，對比三期的Global Moran’s I值也發(fā)現，隨著時間推移，I值在逐漸降低，表明在近20年內，云南省少數民族人口已經出現了分散分布，空間分布差異性在逐漸變大。

新中國成立前，云南省的經濟以農業(yè)為主，少數民族地區(qū)生產力發(fā)展更為落后。建國后，我國政府根據云南省少數民族地區(qū)特殊情況，制定了《民族區(qū)域自治法》等一系列政策，使得少數民族地區(qū)社會資源與人力資源得到合理分配。1990年，云南省少數民族自治地方農業(yè)總產值與工業(yè)總產值分別占比53.6%和46.4%［20］。工業(yè)的發(fā)展帶動了產業(yè)結構的調整，使得以往主要以農業(yè)生產為主的人們開始向其他產業(yè)就業(yè)轉變。同年，第一、第二和第三產業(yè)的從業(yè)人員比例為80%，9.6%和10.4%［21］。與此同時，云南省政府又針對少數民族地區(qū)的特殊情況，在資金投入、物資分配上采取優(yōu)惠、照顧，合理開發(fā)當地優(yōu)勢資源，加強少數民族基礎設施建設。同時，注重提高勞動者素質。這些措施的實施有力促進了人員結構的流動。2000年，少數民族區(qū)域經濟實力顯著增強，工業(yè)經濟總體平衡，產業(yè)結構進一步調整和優(yōu)化［22］，同年，一、二、三產業(yè)的從業(yè)人員比例為 77.6%，9.3%和13.1%［23］。到2010 年，少數民族自治區(qū)域農業(yè)總產值與工業(yè)總產值所占生產總值的比例分別為33.9%和66.1%，工商業(yè)的大力發(fā)展促進了產業(yè)結構的合理規(guī)劃與調整，同年，一、二、三產業(yè)的從業(yè)人員比例調整為60.4%，12.6%和27%［24］。三次產業(yè)就業(yè)人員的調整，說明少數民族區(qū)域人民生活不再是以農業(yè)生產為主，而是逐漸走向工業(yè)生產和服務業(yè)生產，由于二、三產業(yè)主要分布于環(huán)境、交通條件較好的地區(qū)，這樣，就使得以往聚居的少數民族人口出現了向工商業(yè)和服務業(yè)發(fā)達的地區(qū)流動的趨勢。但是，具體是哪些局部區(qū)域出現了人口流動的集聚或分散，還需要進一步從少數民族人口分布的局部空間差異性分析中找出答案。

表1 云南省1990，2000，2010年縣域少數民族相對人口密度的Global Moran’s I估計值Tab.1 Estimate of Global Moran’s I for relative population density of minority at county level in Yunnan Province in 1990，2000，2010

2.2 局部空間差異

分析1990，2000，2010年三期云南省縣域分布于各象限的區(qū)域個數(表2)以及少數民族人口相對人口密度的Moran散點圖(圖1)可以發(fā)現:隨著時間推移，分布于HH象限的區(qū)域個數在逐漸減少;分布于LL象限的區(qū)域個數，則先減少后增加，總體個數并未變化;而分布于HL和LH象限的區(qū)域個數從1990年到2000年，再到2010年，呈現出逐步增加的趨勢。這表明，云南省少數民族人口在局部區(qū)域分布的空間差異性逐漸增大，由此使得全局空間分布的差異性也增大，這與上一步得出的全局Moran’s I指數降低的趨勢是一致的。

表2 云南省1990，2000，2010年分布于不同象限的區(qū)域個數Tab.2 The number of county of Yunnan Province in different quadrant in 1990，2000，2010

圖1 云南省1990，2000，2010年縣域少數民族相對人口密度Moran散點圖Fig.1 Moran scatter-plot for relative population density of minority at county level of Yunnan Province in 1990，2000，2010

為了較好地比較1990—2010年云南省少數民族人口空間分布差異的局部變化格局，分別計算了1990，2000，2010年縣域少數民族人口相對人口密度的Local Moran’s I值及其顯著性，并將結果表現在Moran散點圖上(圖2)。由圖2a看出，1990年，云南省少數民族人口已經表現出了明顯的空間分布格局，具體劃分為以下4種類型:① HH區(qū)域，這部分人口主要分布在滇東南紅河州、文山州，滇西北麗江、怒江州、迪慶州以及滇西南思茅、西雙版納州，其中，屬于顯著性HH象限的縣域有13個;②LH區(qū)域，這部分人口的分布較為零散，分布于HH區(qū)域或者LL區(qū)域周邊，這些區(qū)域中，屬于顯著性LH的區(qū)域有1個;③LL區(qū)域，這部分人口主要分布在滇東北昭通，滇東昆明、曲靖、楚雄、玉溪以及滇西德宏州，這些區(qū)域中，存在顯著性LL的區(qū)域有8個;④HL區(qū)域，這部分人口分布較少。在研究中，通過將1990年少數民族人口分布(圖2a)與2000年少數民族人口分布(圖2b)和2010年少數民族人口分布(圖2c)對比分析發(fā)現，這種非顯著性人口分布格局并未發(fā)生明顯變化。

另外，通過分析云南省縣域少數民族1990，2000，2010年相對人口密度的Local Moran’s I顯著性區(qū)域(表3)發(fā)現，1990—2000年，云南省縣域少數民族人口存在顯著性HH區(qū)域的個數并未發(fā)生變化;但是，2000—2010年，個舊、開遠、建水、文山、勐臘轉變?yōu)轱@著性HH區(qū)域，且這些區(qū)域主要集中在紅河州、文山州和西雙版納地區(qū)。說明在這10年里，云南省滇東南地區(qū)縣域間少數民族人口分布存在顯著的空間正相關性，而且相鄰縣域間人口分布出現了擴散效應，如紅河、元陽、蒙自等。

圖2 云南省1990，2000，2010年縣域少數民族相對人口密度Moran散點圖Fig.2 Moran scatter plot for relative population density of minority at county level of Yunnan Province in 1990，2000，2010

表3 云南省縣域少數民族相對人口密度的Local Moran’s I顯著性區(qū)域Tab.3 Significant areas of Local Moran’s I for relative population density of minority in Yunnan Province

為此，通過查閱關于云南省少數民族發(fā)展的大量文獻資料，更加詳細的分析出現這些現象的原因。解放前，在社會形態(tài)方面，云南省少數民族地區(qū)以紅河州的元陽、紅河、金平、綠春的社會形態(tài)較為先進，已經是領主經濟向地主經濟過渡的時期，而其他地區(qū)的少數民族社會形態(tài)較為落后;在經濟發(fā)展方面，當時的民族工商業(yè)在紅河州、大理州比較發(fā)達，其他少數民族地區(qū)除了傳統的小手工業(yè)外，幾乎沒有工業(yè);在交通基礎設施方面，鐵路主要集中在紅河州境內，而公路則主要集中在滇西和滇中地區(qū)［25］。以往這些社會、歷史、環(huán)境等因素使得云南省少數民族地區(qū)的發(fā)展并非在同一起跑線上。建國后，云南省政府制定了一系列政策，促進少數民族地區(qū)整體發(fā)展。2000年，云南省政府又推進云南“興邊富民”政策，進一步促進邊境地區(qū)發(fā)展。截止2010年，紅河州擁有工業(yè)企業(yè)數228個，占整個少數民族自治區(qū)域的18.7%［24］。工商業(yè)的發(fā)展有力促進了當地產業(yè)結構的調整和人力資源的流動，周邊經濟發(fā)展落后地區(qū)的人口流入經濟較為發(fā)達的地區(qū)，同時人口集聚區(qū)域的人口向具有發(fā)展?jié)摿Φ膮^(qū)域流出。

3 結論

1)1990—2010年，云南省少數民族人口分布呈顯著的正相關性。隨著時間推移，云南省由最初的以農業(yè)為主逐漸轉變?yōu)橐怨I(yè)為主并帶動第三產業(yè)的興起和發(fā)展，而產業(yè)結構的調整也促進了人口的流動以及新的人口空間分布模式的形成，少數民族人口分布的空間相關性在逐漸降低。

2)隨著云南省產業(yè)結構的調整和規(guī)劃，使得逐漸形成的少數民族人口空間分布模式表現出了極大的不平衡性，出現了人口在滇東南地區(qū)集聚且增加的現象，縣域間少數民族人口空間分布的差異性在逐步增大。

3)可以預見，隨著社會生產力的發(fā)展以及人們生活水平的提高，在少數民族地區(qū)，人們迫于資源以及生產力條件的限制會改變原有的聚居形式，而向著資源豐富的區(qū)域流動。這樣，少數民族人口在地區(qū)間分布的空間差異性會進一步擴大。因此，在未來社會發(fā)展中，應當注重各地區(qū)人力資源的合理配置。對于生產發(fā)展較為薄弱的少數民族區(qū)域，可以通過引進投資以及高效利用耕地條件種植經濟作物，合理開發(fā)利用當地優(yōu)勢資源以及新建公共基礎設施等措施，加強這些地區(qū)的經濟、社會發(fā)展，實現人口資源的合理配置以及人口擴張與資源環(huán)境承載力的協調發(fā)展。

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