重庆人口空间格局演化特征分析

-精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 1 重庆人口空间格局演化特征分析 摘要：利用 2000、2010 年重庆 县域人口数据，采用不均衡指数、空间 自相关分析方法，结合 GIS 技术，对重 庆市县域人口空间格局和演化特征进行 了分析。结果表明：重庆各县人口数量 差异巨大，人口密度分布不均，主城区 密度高，周边县域略呈环状逐渐降低， 两翼是人口密度分布最低的区域；不均 衡指数表明人口分布的集中性不断增长， 主城区及其附近县域是人口增长的主要 地区；全局空间自相关 Moran 指数逐渐 增大，空间聚集程度不断增强；局部空 间自相关分析说明人口空间分布以“高 高”聚集区和 “低低”聚集区为主，热点 区的空间范围正在增大，冷点区的空间 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 2 结构比较稳定。 中国论文网 /7/view-12990393.htm 关键词：人口空间格局；空间自 相关；人口密度 中图分类号：C924 文献标识码：A 文章编号： 1674-9944（2017）14-0230-04 1 引言 人口分布是人口过程在空间上的 表现形式，归根结底受社会生产在空间 上的分布及其区域结构特点所制约1。 准确掌握人口分布信息及主要影响因素 对制定人口政策、开展功能区划、进行 地区城乡建设等工作具有重要意义。随 着我国城镇化进程加快，流动人口的增 多，区域人口空间格局正在发生巨大变 化，这引起了学者、政府和社会的广泛 关注，不少学者从不同时空尺度、视角 对人口区域空间结构进行了研究24。 在研究方法上，大多采用标准差、不均 衡指数、基尼系数、人口重心等方法来 揭示人口空间格局的区域差异5，6。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 3 随着空间数据分析的深入发展，部分学 者也利用此方法进行人口空间格局分析， 并取得了部分研究成果7，8。笔者利 用不均衡指数和空间分析技术对重庆人 口分布现状与演变进行了深入分析，以 期为重庆市的人口、经济、社会发展政 策提供支持。 2 研究方法与数据来源 2.1 研究方法 2.1.1 不均衡指数 考察人口分布是相对均衡还是相 对集中，可以采用不均衡指数9。计算 公式如下： 式（1）中：U 为不均衡指数，xi 为各县域人口占总人口的比重，yi 为各 县面积占总面积的比重，n 为县域总数。 U 值越小，人口分布越均衡；反之，则 越集中。 2.1.2 空间自相关分析 2.1.2.1 空间权重矩阵 空间权重矩阵是空间统计分析与 经典统计分析的关键区别，选取最常用 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 4 的基于邻接的空间关系构建权重矩阵， 如下10： 2.1.2.2 全局自相关分析 全局自相关是描述某种现象在整 个区域的空间聚集特征与聚集强度，其 测定指标通常有全局指标 Moran 指数和 Geary 指数，Moran 指数与 Geary 指数 呈负相关，作用基本相同，而 Moran 指 数更为常用，因此，笔者采用 Moran 指 数。Moran 指数是反映空间邻接或空间 邻接区域单元属性值的相似程度，即 xi 是某区域的观测值，则该区域变量的全 局 Moran 指数 I，用如下公式10 ： 式（3）中：S2=1nni=1（xi-） ； =1nni=1xiI 为 Moran 指数，其取值在- 1 和 1 之间，小于 0 表示空间负相关， 越接近 1，正相关性越强；大于 0 表示 空间正相关，越接近 1，正相关性越强； 等于 0 表示不存在空间相关， Moran 指数采用 z 检验作显著性检验。 2.1.2.3 局部自相关分析 全局自相关分析是对空间关联的 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 5 全局估计，忽视了局部特征，为更加深 入揭示局部空间聚集状况，本文选取局 部指标 Local Morans I 指数，公式如 下110： 式（4）中， n、xi、xj、wij、S2 、与全局自相关公 式相同，Ii 含义与全局指数类同，其显 著性检验与全局空间自相关 Moran 指数 检验类似。 2.2 数据来源 采用的人口数据来自第五次、第 六次人口普查和重庆市统计年鉴 （2005、2008） ，经整理所得；县域行 政区 矢量图采用重庆市 2010 年县 域行政区划图，经过扫描矢量化而成， 一共 38 个县级行政单元。 3 人口分布现状分析 3.1 人口数量分布特征 2010 年，全市人口总量为 2884.62 万人，居四大直辖市第一位， 平均每个县 75.91 万人，超过 100 万人 口的区县共 10 个，占县域总数的 26.32%。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 6 人口最多的万州区（156.31 万人）是人 口最少的城口县（19.3 万人）的 8.1 倍。 从人口区域分布来看，主城九区人口总 量为 745.76 万人，占全市人口总数的 25.85%，而面积仅占 6.64%，主城九区 是重庆人口分布最密集的区域。可见， 人口众多、空间差异大是重庆人口分布 的一大特点。 3.2 人口密度分布特征 经统计，2010 年重庆市平均人口 密度为 350.21 人/km2，其中 500 人 /km2 以上的区县共 15 个，全部分布在 一小时经济圈。渝中区、江北区、大渡 口区、南岸区、沙坪坝区和九龙坡区人 口密度均超过 2500 人/km2，占县域总 数的 15.79%；人口密度在 5001000 人/km2 的县域有 9 个，占县域总数 23.68%，两者合占县域总数的 39.47%。人口密度最大的渝中区 （28640.91 人/km2）是最小的城口县 （58.73 人/km2）的 487.64 倍。可见， 重庆人口密度区域差异巨大。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 7 在 ArcGIS 中将重庆县域矢量图 与人口密度数据叠加，采用自然断点法， 绘制重庆人口密度五级分类图（图 1） 。 从图 1 可以看出重庆人口密度差异很大， 总体上从西向东南和东北两个方向递减； 主城地区人口密度最高，周边县域较低。 4 人口空间演变特征 4.1 不均衡指数 从表 1 可以看出，不均衡指数在 不断增长，并且增长幅度也在逐年增大， 表明重庆人口空间集中程度在不断增强， 而且随着年份的增加，集中的速度有加 快的趋势。 为进一步解释人口 集中的具体区域，采用人口增量图表示 20002010 年重庆市县域人口数量的变 化情况（图 2） 。这表明，主城及附近大 部分县域是重庆面积最大、人口增长最 显著的区域，万州区和黔江区是两个岛 状孤立增长区；其余广大县域为人口负 增长地区，连片分布在渝东南翼和渝东 北翼。 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 8 4.2 空间自相关分析 4.2.1 全局空间自相关分析 从表 2 可以看出，4 个年份的 Moran 指数均为正， Z 值均大于 2.58（P0.01） ，通过检验。这表明重庆 县域人口具有空间聚集性，即人口密度 高的县互相邻接，人口密度低的县互相 邻接的现象。同时，Moran 指数数值不 断增大，这表明重庆人口空间自相关性 有不断增强的趋势。 4.2.2 moran 散点图局部空间关联 分析 从重庆县域人口 Moran 散点图 （图 3）可知，位于一、三象限内的县 域明显多于二、四象限，表现出较强的 正的空间相关性， “高高” 型和 “低低”型聚 集区十分显著。经统计，2000 年，位于 第一象限的有 14 个，第三象限的有 17 个，共占县域总数的 81.58%；2010 年， 位于第一象限的有 14 个，第三象限的 有 18 个，共占县域总数的 84.21%。这 表明重庆人口空间分布格局总体上呈缓 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 9 慢变化的趋势， “低低” 型比 “高高”型区域 占据较大的空间范围。位于二、四象限 的县域数量少，异质性较强。 4.2.3 LISA 聚集图局部空间关联 分析 在 LISA 聚集图（图 4）中可看 出：“高高 ”聚集区分布在主城区，它 是全市人口密度分布最高的热点区； 渝东北翼和渝东南翼广大县域为“低低” 聚集区，即人口分布的冷点区。由于地 形复杂、区位条件较差，经济发展水平 较落后，大多数县人口总量一直处于负 增长状态；人口分布的热点区在主城 区和冷点区主要在渝东北翼与东南翼的 总体正在发生缓慢变化。巴南区由于人 口增长较快，由 2000 年的“低高” 聚集 区转变为 2010 年的“ 高高 ”聚集区，渝 北区由于经济开发发展迅猛，人口密度 迅速增大，由 2000 年的不显著区转变 为“高高”聚集区；除此之外，还有许 多县域空间自相关性并不显著，或分散 或连片分布在显著区的周围，其人口空 -精选财经经济类资料- -最新财经经济资料-感谢阅读- 10 间分布在区域内部和外部的异质性较强。 5 结论 本文运用不均衡指数，将空间自 相关分析法与 GIS