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    黃河流域人口分布特征及影響因素研究

    2022-05-26 07:00:28賀文平周詩(shī)崢郭文炯
    關(guān)鍵詞:人口密度黃河流域人口

    賀文平,周詩(shī)崢,郭文炯

    (1.太原師范學(xué)院地理科學(xué)學(xué)院,山西晉中 030619;2.太原師范學(xué)院城鎮(zhèn)與區(qū)域發(fā)展研究所,山西晉中 030619)

    0 引言

    人口分布指某一時(shí)期人口在一定地域范圍內(nèi)的空間集散狀況,其空間格局和形成過程是自然環(huán)境、資源和人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)長(zhǎng)期相互作用的結(jié)果[1-2].人口作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和人地關(guān)系的主體,其分布格局和演變過程受制于區(qū)域自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,同時(shí)又深刻影響著區(qū)域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)[1,3].對(duì)于某一區(qū)域而言,人口過多會(huì)造成當(dāng)?shù)刭Y源環(huán)境承載力過大、資源緊張等問題,人口過少又會(huì)導(dǎo)致區(qū)域在發(fā)展過程中面臨勞動(dòng)力匱乏等困境[4-5].人口分布格局和演化對(duì)區(qū)域的資源環(huán)境和高質(zhì)量發(fā)展有著重大的影響,因此研究人口分布特征和影響因素,有利于把握人口分布和演變規(guī)律,引導(dǎo)人口在空間上進(jìn)行合理的再分布,促進(jìn)人口與資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展.

    隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程的快速推進(jìn)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的大幅提升,地區(qū)間發(fā)展差距逐漸擴(kuò)大,人口流動(dòng)速度加快,人口分布研究成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究的核心問題之一.目前,人口分布的研究成果在研究?jī)?nèi)容上多元化和深度化,在研究方法上多樣化和定量化,研究尺度趨向精細(xì)化.研究?jī)?nèi)容包括人口分布格局[4,6]、人口分布的驅(qū)動(dòng)因素[3,7-8]、人口分布與地理要素的關(guān)系[9-10]、人口分布與經(jīng)濟(jì)空間的關(guān)系[11]等.隨著GIS、RS、大數(shù)據(jù)等信息技術(shù)的發(fā)展,研究方法由定性描述轉(zhuǎn)向定量分析,人口重心、人口分布指數(shù)和探索性空間數(shù)據(jù)分析廣泛用于人口分布的時(shí)空格局研究[1,12];偏最小二乘法[12]、空間計(jì)量模型[8]用于探究人口分布的動(dòng)力機(jī)制.研究范圍主要涉及全國(guó)[13]、省級(jí)[1]、重要經(jīng)濟(jì)區(qū)[14]和城市群[9],對(duì)于某一流域的研究相對(duì)缺少,尤其是對(duì)在區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展中具有重要地位的黃河流域的研究更少.

    有關(guān)黃河流域人口的研究?jī)?nèi)容主要集中在人口與經(jīng)濟(jì)時(shí)空格局演變[15]、環(huán)境人口容量分析[16]和歷史時(shí)期的人口變化[17-18],而人口分布格局的研究較少.張巖從總?cè)丝诤腿丝诿芏确治?912—2000年黃河流域人口分布的時(shí)空演變規(guī)律,發(fā)現(xiàn)人口呈東密西疏、南多北少的空間格局[19].劉芬從縣域尺度上研究了1990—2005年黃河流域人口空間分異現(xiàn)狀與過程,發(fā)現(xiàn)人口空間分布不均衡,隨著時(shí)間推移,不均衡程度有所降低[20].綜上所述,對(duì)整個(gè)黃河流域人口分布格局的研究時(shí)間較早.隨著人口的快速流動(dòng),人口分布格局發(fā)生變化,因此有必要結(jié)合最新的數(shù)據(jù)對(duì)黃河流域人口分布格局進(jìn)行研究.本文采用人口重心、不均衡指數(shù)和空間自相關(guān)分析探究2010—2020年黃河流域人口分布特征和影響因素,以期為科學(xué)引導(dǎo)黃河流域人口合理布局,提升城鎮(zhèn)化質(zhì)量,優(yōu)化人口空間結(jié)構(gòu),促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供參考.

    1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究方法

    1.1.1 全局空間自相關(guān)分析

    1.1.2 局部空間自相關(guān)分析

    局部Moran’sI將研究單元的空間關(guān)聯(lián)模式分為四類,與Moran散點(diǎn)圖的四個(gè)象限相對(duì)應(yīng),四種空間關(guān)聯(lián)模式按象限順序依次為“高-高”、“低-高”、“低-低”和“高-低”.

    1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

    本文人口數(shù)據(jù)來源于全國(guó)第六和第七次人口普查數(shù)據(jù).黃河流域市域行政區(qū)劃面積和2010年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計(jì)年鑒,2020年社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于相關(guān)地級(jí)市的《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》.全國(guó)面積數(shù)據(jù)來源于中華人民共和國(guó)中央人民政府(www.gov.cn/).行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)來源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)提供的1∶100萬行政區(qū)劃圖.DEM數(shù)據(jù)來源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(https://www.resdc.cn/),分辨率為90 m.研究區(qū)范圍參考黃河水利委員會(huì)劃定的自然流域范圍,以2020年地級(jí)市行政單元作為研究單元,對(duì)于行政區(qū)劃調(diào)整的區(qū)域,將相應(yīng)人口、面積數(shù)據(jù)合并處理.

    2 黃河流域人口發(fā)展總體情況

    黃河流域2010—2020年人口總量從20 796.36萬人增長(zhǎng)到21 848.22萬人,增長(zhǎng)了1 051.86萬人;人口密度從87.73人/km2提高到92.17人/km2,提高了4.44人/km2.2010—2010年人口年均增速為0.49%,比全國(guó)低了0.03個(gè)百分點(diǎn).2010-2020年黃河流域人口總量占全國(guó)人口的比重從15.17%降至15.14%,降低了0.03個(gè)百分點(diǎn);2010年流域人口密度比全國(guó)人口密度低了55.03人/km2,到2020年擴(kuò)大到58.19人/km2.對(duì)黃河流域人口總量、人口占比、人口密度、人口增長(zhǎng)速度進(jìn)行梳理,并與全國(guó)水平進(jìn)行比較(表1),結(jié)果發(fā)現(xiàn):黃河流域人口總量和人口密度呈增加趨勢(shì),但人口密度和人口增長(zhǎng)速度低于全國(guó)平均水平,人口總量占全國(guó)比重穩(wěn)定在15%.

    3 黃河流域人口分布特征

    3.1 人口重心與不均衡指數(shù)

    圖1 2010—2020年黃河流域 人口重心變化Fig.1 Change of the population gravity center of the Yellow River Basin from 2010 to 2020

    根據(jù)人口普查資料計(jì)算2010—2020年黃河流域人口重心坐標(biāo)并繪制遷移軌跡圖(圖1).結(jié)果表明:2010年以來黃河流域人口重心顯著偏離幾何重心(103.32°E,36.71°N),始終位于山西臨汾境內(nèi).近10年人口重心由(111.59°E,36.28°N)移動(dòng)到(111.65°E,36.23°N),以年均0.65 km速度向東南方向移動(dòng)6.47 km,說明黃河流域人口分布不均衡,東南部人口密度高于西北部,且東南部人口集聚力提升,這是由于東南部自然條件優(yōu)于西北部,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于西北部,河南省鞏固提升鄭州、洛陽在中原城市群的輻射帶動(dòng)能力,積極將三門峽建設(shè)成晉陜?cè)S河金三角地區(qū)中心城市,山東省著力優(yōu)化山東半島城市群的布局形態(tài),增強(qiáng)濟(jì)南都市圈、東濱、濟(jì)棗菏都市區(qū)的人口集聚能力,鞏固提升了流域東南部對(duì)中西部地區(qū)人口的吸引力,人口重心向東南方向移動(dòng).

    2010—2020年人口分布不均衡指數(shù)由0.025 86上升到0.026 46,表明2010—2020年黃河流域人口趨于集聚,不均衡狀態(tài)加劇(表2).隨著近年城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間差異不斷擴(kuò)大,人口流動(dòng)不斷加快,人口向經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地級(jí)市快速集聚,導(dǎo)致流域內(nèi)人口分布不均衡狀態(tài)加劇.

    3.2 人口密度變化

    把人口密度劃分成人口密度高值區(qū)(≥450人/km2)、人口密度中值區(qū)(150~450人/km2)和人口密度低值區(qū)(<150人/km2),從人口密度分布圖(圖2)可知,黃河流域人口密度呈“東南高西北低”的格局.人口密度高值區(qū)分布在關(guān)中平原城市群、太原都市圈、中原城市群和山東半島城市群.人口密度中值區(qū)集中分布在蘭西城市群、寧夏沿黃城市群、關(guān)中平原城市群的西部和東北部、山西省會(huì)城市以外的地級(jí)市、豫西、魯東以及內(nèi)蒙古呼和浩特.人口密度低值區(qū)集中分布在青海、四川、內(nèi)蒙古、陜北、寧夏南部和東部、甘肅東北部和西南部、晉北和晉西地區(qū).

    從空間變化來看,2020年流域整體人口密度呈增加趨勢(shì),人口密度高值區(qū)范圍縮小,中值區(qū)范圍擴(kuò)大,低值區(qū)范圍基本保持不變.2010年人口密度高值區(qū)在下游以鄭州為核心向東北方向延伸呈“塊狀”分布,在中游以西安-咸陽、太原為核心呈“雙核”分布.人口密度中值區(qū)在上游形成以西寧、蘭州、銀川為核心呈“多核心”分布,在中游以高值區(qū)為核心向外呈圈層式遞減,并沿汾河和渭河呈“帶狀”分布.到2020年高值區(qū)仍然分布在下游和中游,但中游的咸陽退出高值區(qū)進(jìn)入中值區(qū),形成以西安、太原為核心的“雙核”分布模式,高值區(qū)范圍明顯縮小,中值區(qū)范圍明顯擴(kuò)大;上游的西寧、蘭州和銀川的人口密度提升一個(gè)等級(jí),由人口密度中值偏下區(qū)域進(jìn)入人口密度中值偏上區(qū)域.人口密度低值區(qū)范圍幾乎不變,仍分布在廣大的上游和中游地區(qū),但低值區(qū)的人口密度不斷提高,如延安人口密度提高了一個(gè)等級(jí).

    圖2 黃河流域人口密度空間格局變化Fig.2 Variation of population density spatial patterns in the Yellow River Basin

    3.3 人口空間集聚特征

    2010年和2020年黃河流域人口密度全局Moran’sI值(表3)分別為0.71、0.57.Moran’sI與Z值均為正,且Z>2.58,P<0.01,說明在99.9%的置信水平下,黃河流域的人口密度空間分布存在顯著的正向空間自相關(guān)性,人口密度高的研究單元與人口密度高的研究單元在空間上集聚,而人口密度低的研究單元與人口密度低的研究單元在空間上集聚.從年際變化來看,2010-2020年Moran’sI值不斷減小,流域人口密度的空間趨同趨勢(shì)減弱,空間自相關(guān)性減小.

    2010年和2020年人口密度局部空間自相關(guān)結(jié)果顯示(圖3):2010年以來,黃河流域人口密度“高-高”類型主要分布在下游黃淮海平原,“低-低”類型分布在上游高原和沙漠地區(qū)的總體格局相對(duì)穩(wěn)定.在研究時(shí)段內(nèi),89.86%的地級(jí)市保持原有集聚類型.2010年以來集聚類型未發(fā)生變化的地級(jí)市有62個(gè),其中有32個(gè)地級(jí)市呈不顯著相關(guān),占不變地級(jí)市的51.61%.“高-高”類型始終有河南鄭州、洛陽、焦作、開封、新鄉(xiāng)、山東菏澤、濮陽、濟(jì)寧、聊城、泰安和濟(jì)南,對(duì)流域人口空間格局的貢獻(xiàn)大.始終為“低-低”類型的地級(jí)市有18個(gè),占總數(shù)的26.09%,集中分布在黃河流域上游,這些地區(qū)自然環(huán)境惡劣,是重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)或限制開發(fā)區(qū),地理環(huán)境不適宜人類居住或進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng),人口密度難以提高.

    從集聚類型變遷看,“低-低”“高-高”類型地級(jí)市數(shù)量減少,“高-低”類型和不顯著的地級(jí)市數(shù)量增加.2020年銀川由“低-低”類型進(jìn)入“高-低”類型;吳忠和武威退出“低-低”類型進(jìn)入不顯著區(qū)域,山東安陽、德州、濱州和淄博由“高-高”類型轉(zhuǎn)為不顯著區(qū)域.

    圖3 黃河流域人口密度LISA集聚圖Fig.3 LISA cluster for population density in the Yellow River Basin

    4 人口分布格局變化的主要影響因素

    4.1 自然因素

    黃河流域橫跨我國(guó)東、中、西三大地帶,地理空間差異顯著,境內(nèi)地形復(fù)雜多樣,海拔高差大.通過對(duì)流域2020年人口密度與海拔進(jìn)行擬合分析,可得:擬合方程的判定系數(shù)R2為0.578 9,擬合效果較好,說明海拔影響人口分布;流域內(nèi)除個(gè)別高海拔的省會(huì)城市人口密度較大外,地級(jí)市的人口密度隨海拔上升而降低.除了海拔因素,氣候也是影響人口分布的重要因素之一.黃河流域氣候差異明顯,降水分配不均衡.渭河流域、涇河中下游和潼關(guān)以下廣大地區(qū)為半濕潤(rùn)區(qū),降水較為充沛,年降水量自西向東增加;該區(qū)也是人口密度高值區(qū)和人口密度中值區(qū)的主要分布區(qū),人口密度高于150人/km2.陜甘晉半干旱區(qū)氣候干燥、降水量較少.龍羊峽至吳堡區(qū)間除大通河、洮河上游以外的地區(qū),以及汾河的河源區(qū)為半干旱氣候,年降水量較少,尤其是黃河上游蘭州至鄂爾多斯區(qū)間年降水量是全流域最少的地區(qū);除幾個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的城市人口密度較大外,大部分地區(qū)人口稀疏,人口密度低于150人/km2.蘭州以上至河源的大部分地區(qū)屬于高原氣候區(qū),海拔在3 000 m以上,年平均氣溫、年最高和年最低氣溫都是全流域最低值,多數(shù)地區(qū)年降水量不足350 mm;該區(qū)除蘭西城市群人口密度較高外,大多數(shù)地級(jí)市人口密度不足75人/km2.

    4.2 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素

    自然地理環(huán)境為人類生存提供了基本條件,奠定人口分布的基本格局.社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是推動(dòng)人口再分布的主要因素.運(yùn)用SPSS 20.0軟件,采用因子分析和逐步多元回歸分析法從社會(huì)和經(jīng)濟(jì)方面定量揭示2010—2020年黃河流域人口變化的影響因素.參考已有的研究[12,21],并結(jié)合影響因素的代表性和數(shù)據(jù)的可獲取性,選取2010—2020年GDP變化、財(cái)政支出變化、財(cái)政收入變化、社會(huì)消費(fèi)品零售總額變化、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比變化、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比變化、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入變化、農(nóng)村居民純收入變化、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)變化、行政級(jí)別(省會(huì)城市=2,一般地級(jí)市=1)作為指標(biāo).結(jié)果表明:KMO值為0.785,大于0.6,說明所選指標(biāo)適合做因子分析.前3個(gè)主因子的特征值大于1,累積方差為84.98%,說明提取的3個(gè)主因子能夠比較充分的代表選取的10個(gè)指標(biāo).第一主因子為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,方差貢獻(xiàn)率為50.59%,與GDP變化、財(cái)政支出變化、社會(huì)消費(fèi)品零售總額變化、醫(yī)療衛(wèi)生床位數(shù)變化、財(cái)政收入變化和行政級(jí)別呈現(xiàn)較高的正相關(guān),反映地級(jí)市經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r.第二主因子為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),方差貢獻(xiàn)率為18.96%,反映第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比變化和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比變化.第三主因子為居民收入水平,方差貢獻(xiàn)率為15.53%,解釋城鎮(zhèn)居民人均可支配收入和農(nóng)村居民純收入.在因子分析的基礎(chǔ)上,將人口密度變化與因子得分表關(guān)聯(lián),在SPSS中采用逐步多元回歸分析法分析人口密度變化與主因子之間的關(guān)系.回歸結(jié)果(表4)通過了95%的顯著性檢驗(yàn),R2為0.72,說明模型解釋力較好.各主因子按照回歸系數(shù)估計(jì)值由大到小依次為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、居民收入水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),且前兩者的系數(shù)為正,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為負(fù).表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和居民收入水平對(duì)人口變化具有顯著的正向作用,且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人口變化的牽引作用最強(qiáng),而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)人口變化具有負(fù)向影響.黃河流域中下游經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá),提供的就業(yè)機(jī)會(huì)多,人均收入水平高,且政府對(duì)公共服務(wù)、醫(yī)療衛(wèi)生和教育等改善民生的投入大,生活條件好,這些地區(qū)符合人們?yōu)樽非罄孀畲蠡倪w移動(dòng)機(jī),因而省會(huì)城市和下游地區(qū)成為人口主要集聚區(qū).黃河中上游地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)主要為資源型密集型,其經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)資源依賴性高,隨著資源的開采,環(huán)境惡化,人口流失嚴(yán)重.

    5 結(jié)論與討論

    5.1 結(jié)論

    運(yùn)用人口重心、不均衡指數(shù)和空間自相關(guān)分析探究2010—2020年黃河流域人口分布特征,并從自然、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素分析人口分布的影響因素,得出以下結(jié)論:

    (1)2010—2020年黃河流域總?cè)丝诤腿丝诿芏炔粩嗵岣?,人口重心?111.59°E,36.28°N)移動(dòng)到(111.65°E,36.23°N),呈現(xiàn)向東南方向移動(dòng)的趨勢(shì);不均衡指數(shù)從0.025 86上升至0.026 46,人口分布不均衡狀態(tài)加劇.黃河流域人口分布呈“東南高西北低”的格局,人口密度高值區(qū)范圍不斷縮小,中值區(qū)范圍擴(kuò)大,而低值區(qū)范圍基本不變.

    (2)從人口分布的空間集聚特征看,黃河流域2010、2020年人口密度的Moran’sI分別為0.71、0.57,人口分布存在顯著的空間集聚特征,空間自相關(guān)性減弱.流域內(nèi)89.86%的地級(jí)市保持原有的空間格局,人口分布相對(duì)穩(wěn)定.從集聚區(qū)域變遷看,“低-低”類型和“高-高”類型的市域數(shù)量減少,而“高-低”類型和不顯著的市域數(shù)量增加.

    (3)在自然、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素長(zhǎng)期共同作用下形成了黃河流域“東南高西北低”人口分布格局,其中自然因素奠定了黃河流域人口分布的基本格局,人口密度隨著海拔升高而降低;經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素引導(dǎo)人口再分布,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)人口變化具有較強(qiáng)的正向牽引作用,其次是居民收入水平,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)人口變化具有負(fù)向影響.

    5.2 討論

    黃河流域人口開始形成向黃河下游以及中上游的省會(huì)城市快速集聚的趨勢(shì),人口分布狀況與資源、環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等要素的分配有著密切關(guān)系,下游地區(qū)和省會(huì)城市的人口過度集聚會(huì)造成資源緊張、環(huán)境破壞等問題.同時(shí)黃河流域內(nèi)有諸多重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū),對(duì)生態(tài)安全有著重要意義,引導(dǎo)人口合理分布時(shí)要尊重自然規(guī)律、順應(yīng)國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略,堅(jiān)持可持續(xù)發(fā)展原則,促進(jìn)人與自然和諧相處.在人口密度稠密的地區(qū),要完善土地利用方案,合理規(guī)劃城鎮(zhèn)空間布局,提高城鎮(zhèn)化質(zhì)量,加強(qiáng)對(duì)城市生態(tài)環(huán)境的管理,促進(jìn)生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會(huì)健康發(fā)展.在人口密度稀疏地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后,政府一方面要引導(dǎo)當(dāng)?shù)鼐用窠Y(jié)合環(huán)境資源特點(diǎn)合理發(fā)展經(jīng)濟(jì),另一方面要盡可能地完善基礎(chǔ)服務(wù)設(shè)施,改善居民的生活狀況.

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