遼寧省人口密度空間演變的影響因素分析

辛 靜，劉 鑫，劉敬偉

(遼東學(xué)院 城建學(xué)院，遼寧 丹東 118003)

隨著中國城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展，人口的空間分布及流動(dòng)機(jī)制成為人口地理學(xué)研究的主要領(lǐng)域之一，3S技術(shù)的發(fā)展及與傳統(tǒng)研究方法的結(jié)合使表征人口空間分布差異的人口密度指標(biāo)的研究更加精準(zhǔn)和詳細(xì)[1-8]。杜國明等利用地統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法分析了沈陽市人口分布的空間自相關(guān)性和變異性[1]。謝守紅利用 GIS 技術(shù)對(duì)廣州市人口的空間分布變動(dòng)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較，并對(duì)人口郊區(qū)化進(jìn)程較緩慢的原因進(jìn)行闡述[2]。蘇飛、張平宇利用GIS 技術(shù)及人口分布結(jié)構(gòu)指數(shù)和空間自相關(guān)分析方法，對(duì)遼中南城市群人口分布的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析[3]?？镂幕鄄捎肎IS網(wǎng)格計(jì)算方法，模擬北京市人口空間分布，并分析其空間分布與變異特征[4]。 王嬌嬌、李中元利用人口統(tǒng)計(jì)、Landsat OLI和NPP-VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù),對(duì)武漢市人口密度進(jìn)行遙感估算[5]。張雪茂等利用ArcGIS空間插值法、空間趨勢(shì)面分析、GM(1,1)灰色預(yù)測(cè)模型3種分析方法對(duì)成都市人口密度的時(shí)空演變特征與未來發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)進(jìn)行分析,說明區(qū)位條件和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是影響成都市人口密度的主要因素[6]。楊澤冰以湖北省17個(gè)地級(jí)市為例分析了人口密度的全局和局部自相關(guān)特征,建立空間滯后模型,以GDP、第3產(chǎn)業(yè)占GDP的比重和地方公共財(cái)政預(yù)算收入為控制變量研究了影響城市人口密度的因素[7]。杜春萌等基于中國城市人口和建成區(qū)面積數(shù)據(jù)，分析了城市人口密度的變化趨勢(shì)和空間分布差異及人口密度變化的驅(qū)動(dòng)因素[8]。這些研究成果有助于我們認(rèn)識(shí)城市人口密度空間分布規(guī)律，對(duì)統(tǒng)籌區(qū)域資源合理配置，促進(jìn)人地協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義，但多是針對(duì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市和區(qū)域，對(duì)遼寧省域范圍內(nèi)城市人口密度的時(shí)空變化及影響因素的研究還很缺乏，本文基于地理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，以遼寧省為研究對(duì)象，對(duì)遼寧省2002—2017年市級(jí)單元的人口、面積和人口密度的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，基于ArcGIS技術(shù)對(duì)15年間遼寧省人口密度空間演變的影響因素進(jìn)行相關(guān)分析。通過對(duì)區(qū)域人口空間分布演變影響因素的研究，有利于人口合理化布局，促進(jìn)人口、資源、經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的指導(dǎo)具有重大的意義，并據(jù)此為相關(guān)管理部門改善遼寧省各市人口結(jié)構(gòu)、優(yōu)化人口空間分布、促進(jìn)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展提供建議。

1 數(shù)據(jù)來源及研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

為保證數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度，本文選取2005年行政區(qū)劃作為基礎(chǔ)地圖，以市為研究單元，并對(duì)行政區(qū)劃調(diào)整的區(qū)域做了相應(yīng)的合并和處理。其中，人口數(shù)據(jù)來均源于《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》[9]，行政區(qū)域邊界均來源于國家地理信息中心1∶400萬數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1人口密度

人口密度是衡量一個(gè)國家或地區(qū)人口分布狀況的重要指標(biāo)。本文對(duì)2002—2017年遼寧省各市人口密度進(jìn)行計(jì)算，初步判斷其人口分布特征。

1.2.2基尼系數(shù)

本文將2002—2017年遼寧省的人口和面積數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，建立遼寧省人口分布洛倫茲曲線，計(jì)算其基尼系數(shù)定量評(píng)價(jià)遼寧省的人口分布特征。

2 人口空間格局演變分析

2.1 人口密度分析

人口密度是反映人口分布最重要的方式和權(quán)衡人口分布區(qū)地差異的重要因素[10]。為揭示遼寧省人口集聚現(xiàn)象和空間分布特征，本文結(jié)合遼寧省實(shí)際情況，運(yùn)用等間隔分法將人口密度分為6個(gè)等級(jí)[11]：人口密度≥460人/km2、人口密度420～460人/km2、人口密度380～420人/km2、人口密度270～380人/km2、人口密度170～270人/km2、人口密度<170人/km2。并運(yùn)用ArcGIS10.3對(duì)遼寧省各市行政區(qū)劃進(jìn)行疊加，最終繪制出遼寧省2002—2017年人口密度分布圖如下(見圖1)：

從2002—2017年，人口密度<170人/km2的地區(qū)主要為丹東市，其中丹東市地處遼寧省東北部，地勢(shì)西北高，東南低，境內(nèi)大多為山地，總面積較大，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展較慢，因此，人口較少，密度較小。人口密度170～270人/km2的地區(qū)主要有鐵嶺市，撫順市，本溪市，阜新市，人口密度變化較小。人口密度270～380人/km2的地區(qū)主要有錦州市和盤錦市，人口密度變化較小。人口密度≥460人/km2的地區(qū)主要為沈陽市，沈陽市以平原為主，交通便捷，經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r好，因此人口密度最大。2002—2017年間，朝陽市由人口密度小于170人/km2增長至170～270人/km2；葫蘆島市人口密度在170～270人/km2和270～380人/km2之間變化；鞍山市人口密度在270～380人/km2和380～420人/km2之間變化；遼陽市人口密度由380～420人/km2減少至270～380人/km2；大連市人口密度由380～420人/km2增長為420～460人/km2；營口市人口密度420～460人/km2增加為大于460人/km2?？偟膩碚f，遼寧省各市人口密度主要集中在170～270人/km2和270～380人/km2。

2.2 洛倫茲曲線分析

本文為了直觀地表現(xiàn)遼寧省人口分布的特征，對(duì)遼寧省2002—2017年的面積與人口之間的洛倫茲曲線進(jìn)行了繪制(見圖2)，在洛倫茲曲線圖中，紅色對(duì)角虛線代表均勻分布。在洛倫茲曲線中,曲線就越向橫軸突出，曲線與紅色對(duì)角虛線所構(gòu)成的面積就越大，人口分布越不平衡。從整體上看，2002—2017年洛倫茲曲線偏離均勻分布的程度逐漸減小，表現(xiàn)為越向橫軸突出程度減弱，即遼寧省的人口與面積分布的不平衡性減弱，也就是說遼寧省人口分布越來越均衡。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算出遼寧省2002—2017年的人口密度基尼系數(shù)，計(jì)算結(jié)果小于0.40。人口密度的基尼系數(shù)0.40是人口空間均勻分布的警戒線[12]。遼寧省的人口密度基尼系數(shù)小于0.40，說明遼寧省的人口處于均勻分布狀態(tài)。

3 遼寧省人口空間分布格局的影響因素分析

3.1 遼寧省影響因素的選擇與分析

3.1.1自然因素

遼寧省地處東北亞地區(qū)中心位置，從地質(zhì)地貌特征看，遼寧東、西兩側(cè)為山地和丘陵，中部為遼河平原，自東、西兩側(cè)向中部傾斜，遼西渤海沿岸則為狹長的海濱平原，整體地勢(shì)北高南低，東、西高中間低呈半環(huán)形向海傾斜，作為自然基礎(chǔ)影響著遼寧省人口密度的空間分布。

鑒于數(shù)據(jù)的完整性和可獲得性，最終選取遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒中2005—2016年各市的年平均降雨量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合計(jì)算(表1)可以看出，丹東市多年均降水量最大，降水量為1064.99mm，而朝陽市則以多年均降水454.91mm位居末位。波動(dòng)最明顯的為鐵嶺市，高達(dá)867.6mm，旱澇明顯；朝陽市和遼陽市的降水波動(dòng)最小，降水最為穩(wěn)定。

表1 遼寧省2002—2016年間平均降雨量及極值變化情況 (單位：mm)

整體上遼寧省各市年降水量存在較大的空間差異，以2005—2016年遼寧省平均降水量來看，在遼寧省各市中，多年降水量均值在1000mm以上的為丹東市，高達(dá)1064.99mm，丹東市位于中國1.8km海岸線的最北端起，是遼寧地區(qū)雨量最多的地方之一；多年降水量均值在500mm以下的為朝陽市和阜新市，分別為：454.91、478.09mm；多數(shù)市級(jí)年降水量均值在600～800mm之間。遼寧省處于溫帶季風(fēng)氣候中，降水量相對(duì)比較穩(wěn)定。

鑒于各市平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的完整性，選擇以下11個(gè)市為代表，根據(jù)遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒(2002—2017)中相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)2002年、2017年遼寧省年平均氣溫(表2)比較可知，遼寧省各地區(qū)平均氣溫差別最大的是本溪市，平均氣溫差值為0.8℃，差別最小的是沈陽市，平均氣溫差值為0℃。其中大連市和鞍山市平均氣溫最高，2017年平均氣溫達(dá)到11.5℃以上；撫順市平均氣溫最低2017年均為7.7℃。遼寧省地處亞歐大陸東岸、中緯度地區(qū)，氣溫約在9.0～12.5℃，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)。

表2 2002年和2017年遼寧省平均氣溫

3.1.2經(jīng)濟(jì)因素

良好的經(jīng)濟(jì)條件是城市發(fā)展的核心動(dòng)力。雷文斯坦在推拉理論中提出，地區(qū)內(nèi)的人口承載力和人口密度都依賴于該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[13]。城市的城市化水平越高，對(duì)外來的勞動(dòng)力人口吸引力就越大，人口分布的延伸和擴(kuò)展方向直接受經(jīng)濟(jì)布局的延伸和其所要擴(kuò)展的區(qū)域方向的影響，并且城市化水平高的地區(qū)對(duì)其周邊區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有輻射帶動(dòng)的作用。

遼寧省作為老工業(yè)基地，由2002年至2014年，GDP經(jīng)濟(jì)水平呈直線上升趨勢(shì)，但從2014年開始下降(見表3)。全省GDP總值由2002年的5701.59億元增長到2014年的29028.69億元，但至2017年下降到23583.9億元。由2002—2014年人均國內(nèi)生產(chǎn)總值由1.3733增長至6.36萬元，2017年下降至5.17萬元。遼寧省高速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來了人口城市化的迅速提高，2002—2017年間，全省人口總量從4203萬人增長至4368.9萬人，城鎮(zhèn)化水平由55%增長至68.1%。

表3 遼寧省2002—2017部分年份GDP、人均GDP和城鎮(zhèn)化水平

3.2 影響因素的定量分析

經(jīng)過對(duì)遼寧省人口空間演變的影響因素的定性的分析后，現(xiàn)以遼寧省為研究對(duì)象，針對(duì)2006年和2017年的經(jīng)濟(jì)影響因素進(jìn)行定量分析。以人口密度指標(biāo)代表人口密度的空間分布情況，分別選取地區(qū)生產(chǎn)總值、人均GDP、第1、2、3產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療衛(wèi)生支出7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析(見表4)。其中，人均教育支出=政府教育支出/總口數(shù)，人均醫(yī)療支出=政府醫(yī)療支出/總?cè)藬?shù)[5]。

表4 2006年遼寧省經(jīng)濟(jì)影響因素與人口密度之間的相關(guān)矩陣

由圖表可以看出，2006年的各個(gè)經(jīng)濟(jì)影響因素中，地區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重與人口密度之間的相關(guān)系數(shù)分別為：0.711、0.703、0.703，說明區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重與人口密度之間成高度相關(guān)；人均生產(chǎn)總值、第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出的相關(guān)系數(shù)分別為：0.552、0.606、0.584和0.569，均大于0.500，說明人均生產(chǎn)值、第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出與人口密度呈中度相關(guān)。

同理，再通過SPSS得到2017年各經(jīng)濟(jì)影響因素與人口密度之間的相關(guān)矩陣(見表5)。在2017年的各個(gè)經(jīng)濟(jì)影響因素中，地區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重與人口密度之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.675、0.684、0.677，說明區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重與人口密度高度相關(guān)且第2產(chǎn)業(yè)比重影響最為明顯；人均生產(chǎn)總值與人口密度之間的相關(guān)系數(shù)均為0.632，均大于0.5，說明2者之間中度相關(guān)；第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出的相關(guān)系數(shù)分別為0.452、0.450、0.523，說明第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出與人口密度低度相關(guān)。通過對(duì)2006年和2017年的對(duì)比可知，與遼寧省人口密度的高度相關(guān)的影響因素一直為地區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重。與遼寧省人口密度的中度相關(guān)的影響因素人均生產(chǎn)總值、第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出相關(guān)系數(shù)由2002年的0.606、0.584和0.569變?yōu)?010年的0.452、0.450、0.523，說明與人口密度之間的相關(guān)性由中度相關(guān)變?yōu)榈投认嚓P(guān)，影響力度明顯下降。在影響因素中，第1產(chǎn)業(yè)比重對(duì)人口密度最為敏感，人均生產(chǎn)總值對(duì)人口密度空間分布的影響也在進(jìn)一步增強(qiáng)。

表5 2017年遼寧省經(jīng)濟(jì)影響因素與人口密度之間的相關(guān)矩陣

4 結(jié)語

綜上所述，通過對(duì)影響遼寧省人口分布及演變的各項(xiàng)因素進(jìn)行分析，城市的人口分布與其所在地區(qū)的自然基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展息息相關(guān)：(1)遼寧省各市人口密度主要集中在170～380人/km2，且遼寧省人口分布處于均勻分布的狀態(tài)；(2)遼寧省多年降水量均值最高的為丹東市，高達(dá)1064.99mm，最低的為朝陽市和阜新市，遼寧省處于溫帶季風(fēng)氣候中，降水量比較穩(wěn)定，多數(shù)市級(jí)年降水量均值在600～800mm之間。(3)2002年和2017年平均氣溫對(duì)比可知：遼寧省平均氣溫差最大的是本溪市，平均氣溫差值為0.8℃，最小的是沈陽市，平均氣溫差值為0℃。其中大連市和鞍山市平均氣溫最高，2017年平均氣溫達(dá)到11.5℃以上；撫順市平均氣溫最低2017年平均氣溫為7.7℃。遼寧省年平均氣溫約在9.0～12.5℃。(4)遼寧省作為老工業(yè)基地，由2002年至2014年，GDP經(jīng)濟(jì)水平呈直線上升趨勢(shì)，但從2014年開始下降。2002—2017年間，全省人口總量從4203萬人增長至4368.9萬人，城鎮(zhèn)化水平由55%增長至68.1%。(5)對(duì)影響因素的定量分析：從2006年和2017年各個(gè)相關(guān)系數(shù)對(duì)比中可以看出，地區(qū)生產(chǎn)總值、第2、3產(chǎn)業(yè)比重3個(gè)影響因素與遼寧省人口密度均成高度相關(guān)；人均生產(chǎn)總值、第1產(chǎn)業(yè)比重、人均教育支出和人均醫(yī)療支出4個(gè)影響因素與人口密度的相關(guān)性由中度相關(guān)演變?yōu)榈投认嚓P(guān)；第2產(chǎn)業(yè)比重影響最為明顯，在影響因素中，第1產(chǎn)業(yè)比重對(duì)人口密度最為敏感，人均生產(chǎn)總值對(duì)人口密度空間分布的影響也在進(jìn)一步增強(qiáng)。