聶真真 楊勝慧 智寧

摘要：文章運(yùn)用空間自相關(guān)的分析方法，采用《2012國家統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國2010年人口普查資料》的有關(guān)經(jīng)濟(jì)與人口數(shù)據(jù)，對當(dāng)前我國人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布特征，人口與經(jīng)濟(jì)相互影響模式的規(guī)律等進(jìn)行探究。

關(guān)鍵詞：空間自相關(guān)分析；人口經(jīng)濟(jì)；區(qū)域差異

一、 文獻(xiàn)述評

國外早在1960 年代就有學(xué)者開始嘗試使用空間自相關(guān)方法研究生態(tài)學(xué)、遺傳學(xué)等問題，目前已應(yīng)用于數(shù)字圖像處理、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、流行病學(xué)、生物學(xué)、犯罪學(xué)等方面的研究。國內(nèi)空間自相關(guān)的相關(guān)研究始于1990年代，起步較晚，但目前研究領(lǐng)域較廣，主要集中在生態(tài)學(xué)、生物學(xué)、土壤學(xué)、流行病學(xué)等領(lǐng)域。由于區(qū)域問題自然包括空間只相互之間的關(guān)系，因此，空間自相關(guān)為經(jīng)濟(jì)地理的研究提供了很好的工具。事實(shí)上，經(jīng)濟(jì)地理的研究在很大程度是定性的學(xué)科，通?？梢杂?jì)算的部分僅僅是簡單的加總平均，因此空間自相關(guān)的研究也就為經(jīng)濟(jì)地理、區(qū)域差異的研究提供了許多方便。

中國的區(qū)域差異問題是國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)問題之一在我國，許多非地理背景的研究已經(jīng)自覺地將空間分析的方法應(yīng)用于相關(guān)在研究。為了探討建國以來區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空演化規(guī)律，俞路等在文獻(xiàn)中將空間自相關(guān)等空間分析方法與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典理論--如，區(qū)域經(jīng)濟(jì)不平衡的U字模型，梯度發(fā)展模型等--結(jié)合，通過定量的分析來與定性的理論相結(jié)合，從而描述了建國后我國區(qū)域不平衡的時(shí)空變化。文獻(xiàn)進(jìn)一步使用了完善的ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis），包括Moran I指數(shù)，Moran 散點(diǎn)圖和LISA等，來對1978年～2001年中國各省區(qū)人均GDP進(jìn)行了刻畫，從而揭示其規(guī)律性及動(dòng)態(tài)演變過程。

在我國，許多非地理背景的研究已經(jīng)自覺地將空間分析的方法應(yīng)用于相關(guān)在研究。為了探討建國以來區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空演化規(guī)律，俞路等在文獻(xiàn)中將空間自相關(guān)等空間分析方法與區(qū)域經(jīng)濟(jì)相關(guān)領(lǐng)域的經(jīng)典理論——如，區(qū)域經(jīng)濟(jì)不平衡的U字模型，梯度發(fā)展模型等——結(jié)合，通過定量的分析來與定性的理論相結(jié)合，從而描述了建國后我國區(qū)域不平衡的時(shí)空變化。文獻(xiàn)進(jìn)一步使用了完善的ESDA（Exploratory Spatial Data Analysis，探索性空間數(shù)據(jù)分析）方法，包括Moran I指數(shù)，Moran 散點(diǎn)圖和LISA等，來對1978年～2001年中國各省區(qū)人均GDP進(jìn)行了刻畫，從而揭示其規(guī)律性及動(dòng)態(tài)演變過程。

經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象存在比較明顯的地理分布特征，同樣，人口分布必然在空間上存在規(guī)律?；?000年第五次人口普查工作的數(shù)據(jù)結(jié)果，劉德欽等人利用地理信息系統(tǒng)以及ESDA等對我國的人口分布特征進(jìn)行了描述，除了人口分布三維模型、人口重心的遷移之外，使用了空間自相關(guān)模型Moran I和Local Moran I等指標(biāo)來刻畫了人口現(xiàn)象的時(shí)空變化特征。

相類似研究還有很多。馬曉東等利用ESDA-GIS研究了江蘇省的城鎮(zhèn)群體空間的變化規(guī)律。蒲英霞等利用ESDA分析了江蘇省的以縣域?yàn)閱挝坏膮^(qū)域經(jīng)濟(jì)空間差異。仇方道以空間分析為知道，對淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)縣域經(jīng)濟(jì)差異變動(dòng)進(jìn)行了分析與描述。潘章虎等利用ArcView軟件以及GeoDAS空間分析工具以及甘肅省2004年的縣域人均GDP數(shù)據(jù)，對甘肅省縣域經(jīng)濟(jì)之間的總體和局部空間差異進(jìn)行了實(shí)證分析。

上述的研究主要以單指標(biāo)或者單變量對區(qū)域的特性以及時(shí)空變化進(jìn)行刻畫，而很少涉及兩個(gè)變量或者更多變量之間的相互關(guān)系。事實(shí)上，區(qū)域的發(fā)展總是多個(gè)要素同時(shí)作用，同時(shí)也存在相互之間的制約或者促進(jìn)關(guān)系。例如，交通與經(jīng)濟(jì)的關(guān)系，人口與消費(fèi)之間的關(guān)系等。同時(shí)，由于區(qū)域性差異的存在，不同地區(qū)的影響模式可能不同，例如京津地區(qū)的耕地對經(jīng)濟(jì)的影響模式與西北的影響模式。事實(shí)上，這方面的研究已經(jīng)出現(xiàn)。楊忍等基于人口-經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法對西北五省各市2000年、2005年的人口經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)狀況進(jìn)行了分析，從而得到西北地區(qū)各區(qū)市的人口與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)情況。王凱等利用Gini 系數(shù)、E-G 指數(shù)、行業(yè)地區(qū)集中度等產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)以及產(chǎn)業(yè)利潤率、就業(yè)系數(shù)、勞動(dòng)生產(chǎn)率等產(chǎn)業(yè)績效衡量指標(biāo)，基于2010 年的截面數(shù)據(jù)，探究中國旅游產(chǎn)業(yè)集聚化發(fā)展及其與產(chǎn)業(yè)績效之間的關(guān)系。同樣，還有其他文獻(xiàn) 對兩個(gè)變量之間的關(guān)系進(jìn)行了探討。

如上所說，變量在空間上存在某種關(guān)系，這可以通過空間數(shù)據(jù)分析方法來予以揭示。同時(shí)，在空間分布的多個(gè)變量之間也同樣存在某種關(guān)系。受此啟發(fā)，本文利用《2012國家統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國2010年人口普查資料》里面提供的有關(guān)的經(jīng)濟(jì)與人口方面的數(shù)據(jù)，來對當(dāng)前我國人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布特征，人口與經(jīng)濟(jì)相互影響模式的規(guī)律等進(jìn)行研究。

二、 研究方法

空間自相關(guān)是指事物或現(xiàn)象具有對空間位置的依賴關(guān)系，也就是說，空間位置上越靠近的事物或現(xiàn)象它們會(huì)越相似。該方法的分析結(jié)果可以解釋和尋找事物或現(xiàn)象的空間聚集性，包括有三種情況：正自相關(guān)、負(fù)自相關(guān)和無相關(guān)（零自相關(guān)）。其中，具有正自相關(guān)的屬性，其相鄰位置值與當(dāng)前位置的值具有較高的一致性。通常，該方法分析的對象是具有點(diǎn)或面分布特征的屬性，需要的數(shù)據(jù)類型是空間的點(diǎn)或面數(shù)據(jù)。進(jìn)一步，用來分析在整個(gè)研究范圍內(nèi)指定的屬性是否具有自相關(guān)性我們稱之為全局空間自相關(guān)分析，用來分析在特定的局部地點(diǎn)指定的屬性是否具有自相關(guān)性我們稱之為局部空間自相關(guān)分析。

本文的研究目標(biāo)是揭示我國人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布關(guān)系以及特征。人口信息具有地理空間分布屬性，而經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)也具有空間分布特征。在人口與經(jīng)濟(jì)的相互作用和滲透的關(guān)系，促進(jìn)兩者的協(xié)調(diào)發(fā)展的前提下，對人口與經(jīng)濟(jì)的有關(guān)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)性分析，有利于促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力的提高和資源的優(yōu)化配置。

三、 數(shù)據(jù)選取說明

人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互依存、相互作用、相互滲透，經(jīng)濟(jì)是人口存在和發(fā)展的基礎(chǔ)，而人口則是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的主體和必要的前提。人口與經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展可促進(jìn)社會(huì)生產(chǎn)力的巨大發(fā)展，兩者的協(xié)調(diào)性越高，發(fā)展速度越快，生產(chǎn)資源優(yōu)化配置越好。人口信息具有地理空間分布屬性，人口及與人口密不可分的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)都具有空間分布特征。本文的研究目標(biāo)是揭示我國人口與經(jīng)濟(jì)的空間分布關(guān)系以及特征。以下將首先介紹實(shí)驗(yàn)所采用的數(shù)據(jù)。

人口與經(jīng)濟(jì)之間可能存在某種關(guān)系，在統(tǒng)計(jì)年鑒里面里面有許多數(shù)據(jù)反映這兩項(xiàng)指標(biāo)，例如民族構(gòu)成、男女比例、按職業(yè)統(tǒng)計(jì)，工業(yè)產(chǎn)值、按產(chǎn)業(yè)劃分等。在此，本文提取其中比較關(guān)鍵的要素來進(jìn)行描述。

同時(shí)，需要說明的是，由于海南島與臺灣島及其他島嶼與大陸省份分離，在處理臨界矩陣的會(huì)形成孤島，不利于分析的進(jìn)行。因此，本文所有數(shù)據(jù)暫不考慮上述地區(qū)。

人口指標(biāo)方面，根據(jù)人口的戶籍屬性，可以劃分為城市，鄉(xiāng)鎮(zhèn)，農(nóng)村三類，按照人們通常習(xí)慣，將鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口與城市合并成為城鎮(zhèn)人口，農(nóng)村人口不作處理。這樣劃分的依據(jù)是，農(nóng)村人口主要從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)以及林牧副漁等勞作，而鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口與城市人口則通常指的是以非農(nóng)業(yè)人口為主，具有一定規(guī)模工商業(yè)的居民點(diǎn)，其從事的工作基本上脫離農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，而主要在工廠里面。以下數(shù)據(jù)有《各地區(qū)戶數(shù)、人口數(shù)和性別比（城市）》，《各地區(qū)戶數(shù)、人口數(shù)和性別比（鎮(zhèn)）》，《各地區(qū)戶數(shù)、人口數(shù)和性別比（鄉(xiāng)村）》等整理而成。

經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面，可以從多方面進(jìn)行描述。本文從產(chǎn)業(yè)的分類角度來對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行細(xì)分，進(jìn)而探討他們與人口的關(guān)系。第一產(chǎn)業(yè)通常指農(nóng)業(yè)（農(nóng)業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)）；第二產(chǎn)業(yè)即工業(yè)（采掘業(yè)、制造業(yè)、自來水、電力、蒸汽、熱水、煤氣和建筑業(yè)）；第三產(chǎn)業(yè)包括流通部門和服務(wù)部門，具體如下：①流通部門；②為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門；③為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門；④為社會(huì)公共需要服務(wù)的部門。本文主要根據(jù)《按三次產(chǎn)業(yè)分地區(qū)生產(chǎn)總值（2011年）》數(shù)據(jù)中提取第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值作為研究數(shù)據(jù)。

四、 實(shí)證研究

通過將統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)整理成表，并利用ArcMap軟件將其與shape文件配準(zhǔn)并導(dǎo)入到.dbf文件中，從而實(shí)現(xiàn)可視化。進(jìn)而利用此shp文件分別在ArcMap以及GeoDa軟件上進(jìn)行操作，得到分析數(shù)據(jù)。下面將按照全局空間自相關(guān)分析，局部空間自相關(guān)分析以及雙變量的空間自相關(guān)分析三部分進(jìn)行細(xì)致的闡述與說明。

1. 全局空間自相關(guān)分析。首先使用ArcMap對全國2011年人均GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行單變量的全局Moran's I指數(shù)自相關(guān)檢驗(yàn)，計(jì)算全國經(jīng)濟(jì)的第一產(chǎn)業(yè)Moran's I值為0.082 8，第二產(chǎn)業(yè)Moran's I值為0.300 0，第三產(chǎn)業(yè)Moran's I值為0.381 5。除第一產(chǎn)業(yè)的Z值檢驗(yàn)外，其他兩個(gè)均通過Z值檢驗(yàn)（平0.05），且相關(guān)性非常明顯。

Moran's值均為正，說明就全國范圍內(nèi)，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間聚集特征。但是第一產(chǎn)業(yè)，即農(nóng)林牧副漁相關(guān)行業(yè)，的空間聚集特征不是很明顯，且由數(shù)據(jù)來看基本可認(rèn)為是離散分布。這是由于隨著科技的進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，第一產(chǎn)業(yè)在國民生產(chǎn)總值所占的比例越來越少，隨著更多的生產(chǎn)資料與勞動(dòng)力投入到其他產(chǎn)業(yè)，各區(qū)域之間在第一產(chǎn)業(yè)普遍重視不夠，導(dǎo)致其空間影響擴(kuò)散不大。而第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)都便顯出比較明顯的空間聚集特征，一方面是由于工業(yè)與服務(wù)業(yè)在國民生產(chǎn)總值中所占的地位越來重要，同時(shí)也是由于各區(qū)域之間的人才與勞動(dòng)力的流動(dòng)，加強(qiáng)了彼此之間的聯(lián)系，從而造成一種集聚的態(tài)勢。

2. 局部空間自相關(guān)分析。

（1）Moran散點(diǎn)圖。Moran散點(diǎn)圖用于研究局域空間的異質(zhì)性，其橫坐標(biāo)為各產(chǎn)業(yè)人均GDP的標(biāo)準(zhǔn)化值，縱坐標(biāo)為空間權(quán)重矩陣所確定的相鄰單元的屬性值的平均值（經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理） 。散點(diǎn)圖中，第一象限表達(dá)了研究區(qū)域和其周圍區(qū)域的局域空間關(guān)系為“高-高”，第二象限表達(dá)了該區(qū)域和其周圍區(qū)域的局域空間關(guān)系為“低-高”，第三象限表達(dá)了該區(qū)域和其周圍區(qū)域的局域空間關(guān)系為“低-低”，第四象限表達(dá)了該區(qū)域和其周圍區(qū)域的局域空間關(guān)系為“高-低”。

由圖中我們可以了解到：第一產(chǎn)業(yè)的人均GDP的分布比較分散，幾乎是平均分布在各個(gè)象限里面，各種模式都有。第二產(chǎn)業(yè)的人均GDP分布，比較集中在第一和第三象限，說明高-高，和低-低聚集的模式占主要方面。其中，沿海省份（福建、浙江、江蘇、山東、遼寧、吉林）處在第一象限。而西北、西南省份，再加上河南、湖北、湖南、廣西等處在第二象限。這也比較明顯的反應(yīng)出我國經(jīng)濟(jì)的結(jié)構(gòu)，即東部發(fā)達(dá)，而西部較落后的現(xiàn)狀。第三產(chǎn)業(yè)的分布圖中，高-高、低-低的聚集模式顯得更加突出。第一象限依然比較多的是東部沿海省份，而西北、西南包括中部的省份基本處在第三象限。

由上分析，可以得到如下結(jié)論：

空間差異較大，區(qū)域自身與周邊水平較高的區(qū)域（HH），基本位于東部沿海省份；

空間差異較小，區(qū)域自身與周邊水平較低的區(qū)域（LL），基本位于西部地區(qū)；

空間差異較大，區(qū)域自身水平較高，但周邊較低的市域（HL），主要包括了內(nèi)蒙以及廣東等；

空間差異較小，區(qū)域自身水平較低，但周邊較高的區(qū)域（LH），主要位于中部，連接?xùn)|西部的地區(qū)，以及吉林、黑龍江等。

（2）區(qū)域空間聯(lián)系指標(biāo)（LISA）。區(qū)域空間聯(lián)系指標(biāo)是衡量觀測單元屬性和其周邊單元屬性相近（正相關(guān)）或差異（負(fù)相關(guān)）程度的指標(biāo)。利用ArcMap工具箱里面的Cluster and Outlier Analysis工具計(jì)算全國各產(chǎn)業(yè)的人均GDP的L ISA值，并且在z檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（p≤0.05）繪制LISA集聚圖。

結(jié)果表明，第一產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)的聚集效應(yīng)不是很明顯。而第二產(chǎn)業(yè)在沿海一帶、內(nèi)蒙遼寧、以及西南有比較明顯的聚集現(xiàn)象。雖然如此，從人均生產(chǎn)總值來看，存在與第二產(chǎn)業(yè)類似的聚集效應(yīng)。 出現(xiàn)這種狀況的原因是與我國當(dāng)前所處的階段緊密聯(lián)系在一起的。當(dāng)前，農(nóng)業(yè)在國民生產(chǎn)總值中所占比例較少，而服務(wù)業(yè)的效應(yīng)還沒有顯現(xiàn)，我國產(chǎn)值主導(dǎo)因素讓然是工業(yè)。因此工業(yè)的集聚效應(yīng)引發(fā)了人均生產(chǎn)總值的效應(yīng)。

3. 雙變量的空間自相關(guān)分析。之前的分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)經(jīng)濟(jì)聚集性的變化受到其他地物類型的影響，因此利用GeoDa 軟件來分析各產(chǎn)業(yè)平均產(chǎn)值與人口的的雙變量LISA 值，進(jìn)一步探討國民生產(chǎn)產(chǎn)值的的相關(guān)性。在z 檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上（p= 0.05）繪制LISA 分布圖，雙變量LISA 分布圖可表示區(qū)域某一變量值與其鄰域另一變量均值間是高高（High-high）或者低低（Low-low）的空間正相關(guān)，以及低高（Low-high）或者高低 （High-low）的空間負(fù)相關(guān)。

首先分析城鎮(zhèn)人口、農(nóng)業(yè)人口分別與第一產(chǎn)業(yè)的空間相關(guān)性。山東、安徽、福建地區(qū)的城鎮(zhèn)人口與第一產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)HH分布，青海、甘肅為LL分布，而新疆、四川呈現(xiàn)HL分布，江西為LH分布。對于農(nóng)村人口而言，山東、河南、安徽呈現(xiàn)HH分布，而新疆呈現(xiàn)HL分布。

第二，分析城鎮(zhèn)人口、農(nóng)業(yè)人口分別與第二產(chǎn)業(yè)的空間相關(guān)性。山東、福建地區(qū)的城鎮(zhèn)人口與第二產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)HH分布，新疆、甘肅、四川為LL分布，而江西、安徽呈現(xiàn)LH分布。對于農(nóng)村人口而言，山東呈現(xiàn)HH分布，河南、安徽、湖北呈現(xiàn)LH分布，而新疆呈現(xiàn)LL分布。

第三，分析城鎮(zhèn)人口、農(nóng)業(yè)人口分別與第三產(chǎn)業(yè)的空間相關(guān)性。山東、福建地區(qū)的城鎮(zhèn)人口與第三產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)HH分布，四川、青海、甘肅為LL分布，而安徽、江西呈現(xiàn)LH分布。對于農(nóng)村人口而言，山東呈現(xiàn)HH分布，河南、安徽呈現(xiàn)LH分布，而新疆呈現(xiàn)LL分布。

同時(shí)，除了各產(chǎn)業(yè)國民產(chǎn)值與人口之間的關(guān)系之外，還可以從兩圖發(fā)現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)的規(guī)律與第三產(chǎn)業(yè)的圖示基本類似，除了一處不同之外。說明，在空間分布之中，第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)有更多的共同之處，有更多的值得研究之處。

五、 小結(jié)

本文利用空間自相關(guān)的分析方法對我國人口與經(jīng)濟(jì)之間的空間分布關(guān)系進(jìn)行了研究，從研究聚集性我們可以發(fā)現(xiàn)，我國經(jīng)濟(jì)的兩極化還是比較嚴(yán)重，突出表現(xiàn)在東西部之間的產(chǎn)業(yè)。同時(shí)，從結(jié)構(gòu)上講，我國可以劃分為三個(gè)部分來討論，分別是沿海東部，西北和西南地區(qū)，以及連接兩者的中部地區(qū)。在空間分析的意義上講，三個(gè)部分承擔(dān)的角色是不一樣的，都有其各自的規(guī)律。

從雙變量的研究中我們發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長與人口數(shù)量仍然存在很密切的關(guān)系。這充分說明了地域差異的存在，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展對地理要素的依賴等關(guān)系。東部地區(qū)應(yīng)該利用好人力資源，同時(shí)國家也應(yīng)該通過政策將東部富余的人才引到西部，幫助當(dāng)?shù)氐陌l(fā)展。本文基于ESDA 的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與人口空間差異分析尚是初步的，還有待于進(jìn)一步深入量化研究。

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5. Anselin L， Syabri I， Kho Y. GeoDa： an introduction to spatial data analysis.Geogr- aphical analysis，2006，38（1）：5-22.

作者簡介：聶真真（1988-），女，漢族，湖南省衡陽市人，中國人民大學(xué)社會(huì)與人口學(xué)院經(jīng)濟(jì)學(xué)博士生，研究方向?yàn)槿丝诮?jīng)濟(jì)學(xué)、人口老齡化；楊勝慧（1985-），女，漢族，山東省臨沂市人，中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院博士后，研究方向?yàn)槿丝诮y(tǒng)計(jì)學(xué)、人口城市化；智寧（1988-），男，漢族，山西省運(yùn)城市人，北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院碩士生，研究方向?yàn)榈貓D學(xué)、地理信息系統(tǒng)。

收稿日期：2015-02-10。