張鵬飛 徐躍通

摘 要：以山東省2001—2016年縣域尺度下的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，在GIS的基礎(chǔ)上，結(jié)合人口分布的結(jié)構(gòu)指數(shù)以及空間自相關(guān)分析，探討了山東省自2001年以來(lái)人口空間分布的時(shí)空格局分異規(guī)律。結(jié)果表明：（1）山東省在縣域尺度下人口空間分布格局總體呈現(xiàn)多個(gè)同心環(huán)、西南高東北低的規(guī)律，人口兩極分化明顯。（2）以2001—2016年間每5年作為1個(gè)周期，人口分布的不均衡指數(shù)和集中指數(shù)當(dāng)逐年遞增的趨勢(shì)，人口分布趨向于集中;2016年以前人口重心在東西方向上，每年緩慢地向東偏移1′左右，但在2016年，人口重心在東西方向上偏移了7′，南北方向上人口重心偏移則不明顯。（3）利用GeoDa軟件對(duì)縣級(jí)人口密度進(jìn)行處理，得出全局莫蘭指數(shù)在逐年減小。表明山東省人口空間不是隨機(jī)分布的狀態(tài)，在一定程度上呈現(xiàn)出空間自相關(guān)性;根據(jù)局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，將人口分布集聚的空間關(guān)聯(lián)類型分為高-高、低-低、高-低、低-高4種類型。（4）區(qū)域自然環(huán)境與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響人口分布時(shí)空格局的主要驅(qū)動(dòng)因素。

關(guān)鍵詞：人口分布;人口密度;空間自相關(guān);GIS

中圖分類號(hào) C922;K901.3? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A? ?文章編號(hào) 1007-7731（2019）09-0158-5

Abstract：Taking the population statistics under the county scale of Shandong province for 2001—2016 years as the research object， combining the structure index of population distribution and spatial autocorrelation analysis on the basis of GIS， this paper probes into the law of spatial and temporal pattern differentiation of population spatial distribution in Shandong Province since 2001， The results show that：（1） The spatial distribution pattern of population in Shandong province under the county scale shows a number of concentric rings，the law of Southwest high northeast and low，and the population polarization is obvious. （2） An unbalanced index and a concentrated index of population distribution as a cycle for a period of 2001—2016 years，which is increasing from year to year，tends to be concentrated; Before 2016，the population center of gravity shifted slowly eastward to east and West 1′， but in 2016， the population center of gravity shifted upward in the east and West 7′， The shift of population center of gravity in the north-south direction is not obvious. （3） Using Geoda software to deal with county-level population density， it is concluded that the global Moran Index is decreasing by year， which shows that the population space in Shandong province is not a randomly distributed state， which shows spatial autocorrelation to a certain extent， and the spatial correlation types of population distribution agglomeration are divided into high-high and higher， according to the local Moran index. Low-low， high-low， low-high 4 types. （4） The regional natural environment and economic development level are the main driving factors affecting the spatial and temporal pattern of population distribution.

Key words：Population distribution;Population density;Spatial autocorrelation;GIS

人口分布是指在一定時(shí)間內(nèi)，存在于某個(gè)地區(qū)的一種人口動(dòng)態(tài)變化的形式。從某種程度上來(lái)說(shuō)，它反映的是一個(gè)地區(qū)自然條件和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異[1]。研究人口分布時(shí)空格局的演變，對(duì)于探索該區(qū)域人口空間布局的規(guī)律，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域人口、經(jīng)濟(jì)和資源的協(xié)調(diào)發(fā)展有著重要的指導(dǎo)意義[2]。

目前，國(guó)內(nèi)對(duì)于人口分布研究的主流是以“3S”技術(shù)為依托，結(jié)合人口密度模型對(duì)各省市或區(qū)縣行政區(qū)分析，其研究機(jī)制正日趨完善。鐘少穎等運(yùn)用Clark模型和GIS插值分析的方法，模擬北京市2000—2010年人口密度分布函數(shù)，分析得出北京人口呈現(xiàn)由中心向周邊擴(kuò)散的趨勢(shì)[3];馬淇蔚等在GIS和RS的基礎(chǔ)上，對(duì)2000—2010年間杭州市多源人口數(shù)據(jù)采用圈層分析、空間統(tǒng)計(jì)的方法，指出主要呈現(xiàn)核心集聚、邊緣離散的雙重特征[4];鄧楚雄等采用反距離權(quán)重插值法、探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）等方法探究了湖南省1982—2010年人口分布呈現(xiàn)東高西低的特點(diǎn)，并指出自然資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是決定人口分布格局的主要因素[5]。隨著各種分析方法的更新，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于各地區(qū)人口分布的研究正趨于成熟。

當(dāng)前，對(duì)于山東省人口分布格局的研究，其研究時(shí)間與分析尺度不統(tǒng)一。鑒于此，為了更合理、高效地反映人口分布的尺度依賴性[6]這一特點(diǎn)，本研究在GIS和空間統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的基礎(chǔ)上，以山東省各縣級(jí)行政區(qū)為研究單位，在時(shí)間和空間2個(gè)尺度下，以2001—2016年間每5年的人口數(shù)據(jù)為單位進(jìn)行了綜合分析，從而探究其潛在的人口演變特征和主要影響因素。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源 本文主要以山東省17地市區(qū)和138個(gè)縣為研究對(duì)象，所需的人口數(shù)據(jù)來(lái)自《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》（中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社，2001—2016）。由于山東省行政區(qū)劃在2001—2016年期間經(jīng)過(guò)縣區(qū)合并等相應(yīng)的調(diào)整，因此選取了以2014年為準(zhǔn)的山東省縣級(jí)行政區(qū)底圖，此底圖來(lái)源于基礎(chǔ)地理信息共享庫(kù)。

1.2 研究方法

1.2.1 人口分布的結(jié)構(gòu)指數(shù) 人口分布的結(jié)構(gòu)指數(shù)常被用來(lái)衡量某一地理空間人口分布的集中程度，主要包括集中指數(shù)和不均衡指數(shù)[7]。其計(jì)算公式為：

式中：n具體指市級(jí)尺度上研究區(qū)的個(gè)數(shù)，[xi]為第i個(gè)地級(jí)市總?cè)丝跀?shù)占全省總?cè)丝跀?shù)的比重;[yi]為第i個(gè)地級(jí)市土地面積占全省總面積的比重;C、U的數(shù)值與該地區(qū)人口的空間結(jié)構(gòu)分布成反比，值越小則越均衡;反之，則越不均衡。

本文中人口重心是在每個(gè)縣（市區(qū)）的人口數(shù)量基礎(chǔ)上以此作為權(quán)重來(lái)獲得空間質(zhì)心，然后通過(guò)分析人口重心與幾何中心的實(shí)際偏移量來(lái)反映該區(qū)域人口分布的均衡狀況。其人口重心模型[8]即：

式中，[yi]為第i個(gè)縣（市區(qū)）的地理坐標(biāo)，[pi]為第i個(gè)縣（市區(qū)）的總?cè)丝跀?shù)，[x]和[y]即該地區(qū)的人口重心坐標(biāo)。

1.2.2 空間自相關(guān)分析 空間自相關(guān)常用來(lái)檢驗(yàn)?zāi)骋滑F(xiàn)象與其相鄰空間單元的現(xiàn)象關(guān)聯(lián)性是否顯著。近年來(lái)，以人口學(xué)為代表的研究領(lǐng)域主要通過(guò)空間統(tǒng)計(jì)分析方法來(lái)解釋不同人口分布的空間模式以及非常態(tài)現(xiàn)象[9-11]。根據(jù)上述理論研究重點(diǎn)的不同，空間自相關(guān)又分為檢驗(yàn)整個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)空間形態(tài)的全局自相關(guān)和相鄰區(qū)域單元空間形態(tài)的局部自相關(guān)[12]。

Moran's I（莫蘭指數(shù)）主要用來(lái)檢驗(yàn)整個(gè)研究區(qū)內(nèi)相鄰區(qū)域之間是否存在正相關(guān)性或負(fù)相關(guān)性，或者它們是否相互獨(dú)立且隨機(jī)分布。莫蘭指數(shù)I值的范圍是[-1，1]，當(dāng)值I越接近1則相鄰空間單元相似性越大;當(dāng)I值越接近-1時(shí)則相鄰空間單元相異性越大。如果Moran's I指數(shù)的值I接近0，則表示相鄰的空間單元主要是以隨機(jī)狀態(tài)分布，或者相鄰空間單元之間不存在空間自相關(guān)性[13]，其計(jì)算公式：

該研究區(qū)的空間權(quán)重。表達(dá)式為：

在莫蘭指數(shù)（Moran's I）基礎(chǔ)上，局部莫蘭指數(shù)（LISA）衡量的是相鄰空間單元之間屬性的相似性及其顯著性水平，LISA集聚圖主要是以4種空間關(guān)系來(lái)呈現(xiàn)：高-高、低-低、低-高、高-低[14]。LISA指數(shù)常被用來(lái)度量區(qū)域i和它鄰域之間的關(guān)聯(lián)程度，定義為：

式中：[S2x]=[jxi-x2/nn]是屬性x的方差。當(dāng)[Ii]>0時(shí)，表明局部某縣（市區(qū)）與其相鄰縣（市區(qū)）的人口集聚存在著正相關(guān)性。[Ii]<0時(shí)，表明局部某縣（市區(qū)）與其相鄰縣（市區(qū)）的人口集聚存在著負(fù)相關(guān)性。由此可以得出空間正相關(guān)性水平較高的“高-高”分布、空間正相關(guān)性水平較低的“低-低”分布、空間負(fù)相關(guān)性的“高-低”和“低-高”分布4種空間集聚形態(tài);其他局部相關(guān)性分布特征則不明顯[15]。

2 山東省人口空間分布空間格局

2.1 人口密度 根據(jù)山東省2017年人口普查數(shù)據(jù)可知，山東省人口的自然增長(zhǎng)率以每年5‰左右的趨勢(shì)在不斷增長(zhǎng)，但是在2016年，山東省的人口自然增長(zhǎng)率達(dá)到了10.84‰;人口密度由2015年的624人/km2增長(zhǎng)到630人/km2。由圖1所示，在137個(gè)縣級(jí)市中，人口密度差異巨大：以2016年為例，人口密度最低的東營(yíng)市河口區(qū)為107人/km2，而人口密度最高的青島市市南區(qū)達(dá)到了19762人/km2，后者是前者的185倍，且遠(yuǎn)大于全省的平均水平?？傮w上來(lái)說(shuō)，山東省人口分布整體上是以“西南-東北”分布為主，局部地區(qū)分散著多個(gè)人口密集圈為輔的特點(diǎn)存在：即人口密度較高的地區(qū)主要集中在山東西南部，魯中地區(qū)的濟(jì)南和淄博地區(qū)以及青島市區(qū)、濰坊市轄區(qū)為中心的多個(gè)人口密集圈;密度較低的人口區(qū)域主要分布在黃河三角洲北部以及膠東半島地區(qū)的部分縣級(jí)市。因此，在縣級(jí)范圍內(nèi)山東省人口分布差異性明顯不同。

2.2 人口分布的空間演變特征

2.2.1 人口分布指數(shù)和不均衡指數(shù) 為了考察人口分布在一個(gè)地域的均衡程度，需要用不均衡指數(shù)和集中指數(shù)來(lái)體現(xiàn)。根據(jù)公式（1）和（2）對(duì)17地市的人口與面積計(jì)算得到山東省2001—2016年的不均衡指數(shù)與集中指數(shù)（表1）。由表1可知，總體上，在2001—2011年間，集中指數(shù)與不均衡指數(shù)是呈上升的趨勢(shì)，而2016年相對(duì)于2011年人口分布的集中趨勢(shì)明顯。分析其中原因，主要是山東省近幾年城市化進(jìn)程的不斷加快，促進(jìn)更多各縣級(jí)市人口向大城市集中，使得比重不斷增加?？傮w而言，山東省人口分布結(jié)構(gòu)較均衡，呈趨向于集中的態(tài)勢(shì)。

2.2.2 人口重心遷移特征 通過(guò)人口重心的遷移方向可以比較直觀地體現(xiàn)了人口再分布的動(dòng)態(tài)分布特征。根據(jù)人口重心模型，可以計(jì)算得出山東省自2000年以來(lái)人口重心位置的變化。山東省的幾何中心位于淄博市博山區(qū)東南方向，坐標(biāo)為118°4′6″E，36°21′51″N。山東省人口重心位于濰坊市臨朐縣中部偏南境內(nèi)，總體上接近幾何中心。由表2可知，經(jīng)度上山東省人口重心為逐漸往東部移動(dòng)的趨勢(shì)，變化并不大，基本上在1′左右。而2016年，人口重心在經(jīng)度上往西移動(dòng)了7′，超過(guò)了2001—2011年移動(dòng)的距離。2016年移動(dòng)的幅度如此之大，說(shuō)明2016年山東省人口分布的特點(diǎn)呈現(xiàn)加快向西偏移趨勢(shì)。導(dǎo)致這一現(xiàn)象出現(xiàn)最主要的原因是當(dāng)年“全面二胎”人口政策的調(diào)整實(shí)施，使得魯西南人口重心的比重大幅增加;緯度方面變化幅度較小，說(shuō)明在南北方向上人口比重變化不大，人口重心仍然是集中在魯西南方向[16]。

2.3 人口的空間集聚分析

2.3.1 全局空間自相關(guān)分析 全局Moran's I指數(shù)反映了山東省各縣市人口分布的總體自相關(guān)特征，根據(jù)全局自相關(guān)公式（5），在GeoDa的支持下，計(jì)算山東省縣級(jí)尺度下的全局Moran's I指數(shù)。由表3可知，山東省各縣（市區(qū)）的人口分布整體上呈現(xiàn)出空間正相關(guān)。自2001年以來(lái)，山東省人口分布的空間正相關(guān)性的趨勢(shì)在不斷地降低，整體上趨向于不斷擴(kuò)散的態(tài)勢(shì)，人口分布正趨于多元化。

2.3.2 局部空間自相關(guān)分析 為了更深層次地探究山東省縣域尺度上人口分布的空間相關(guān)性，有必要以人口密度為研究對(duì)象，通過(guò)一階廣義鄰接矩陣[17]（Queen Contiguity）的方法生成空間權(quán)重矩陣，在此基礎(chǔ)上，進(jìn)行全省范圍內(nèi)的局部空間自相關(guān)分析。通過(guò)公式（4）算出局部自相關(guān)指數(shù)，結(jié)合GeoDa軟件對(duì)2001年、2006年、2011年和2016年的人口密度通過(guò)局部空間自相關(guān)分析得出圖3，即在縣域尺度上的空間分布格局具有一定的特點(diǎn)，主要表現(xiàn)在高-高集聚、低-高聚集和低-低集聚狀態(tài)。

由圖3可知，通過(guò)對(duì)山東省人口密度數(shù)據(jù)進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，山東省人口空間集聚性總體上不明顯，主要以高-高集聚和低-低集聚的形式存在，而且高-高集聚和低-低集聚有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，尤其是低-低集聚大都集中在魯北的東營(yíng)、濱州以及德州的部分縣市區(qū)和膠東半島的煙臺(tái)大部分縣市區(qū)，威海的環(huán)翠區(qū)和乳山市，青島、日照、臨沂的個(gè)別縣級(jí)市區(qū)，且基本維持不變。而其他聚集區(qū)則數(shù)量較少，其中高-高集聚區(qū)主要集中在青島市轄區(qū)、李滄區(qū)和濟(jì)南市中區(qū)、歷下區(qū)。魯西南地區(qū)雖然人口比重較大，但是人口密度比較平均，人口集聚分析不顯著;對(duì)于表現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性特征的低-高集聚還是高-低集聚的縣市數(shù)量比較少，其中低-高集聚的區(qū)域集中在青島城陽(yáng)區(qū)和嶗山區(qū)，而高-低集聚區(qū)則表現(xiàn)出較大的隨機(jī)性。

3 山東省人口分布時(shí)空格局的主要影響因素

總體來(lái)看，除了2016年山東省人口政策的調(diào)整對(duì)人口重心遷移影響較為明顯之外，自2001開始，在縣域尺度上，山東省各地市人口的數(shù)量呈不斷增加的趨勢(shì)，但是不同地域人口的增長(zhǎng)幅度差異較大。并且隨著地域的變化，人口集中性也在變化，特別是在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，人口分布集中。從自然地理環(huán)境方面來(lái)說(shuō)，濟(jì)南、菏澤、濟(jì)寧等地因地勢(shì)平坦，年均溫較其他地區(qū)高，每年降水量比周圍地區(qū)較豐富，有利于當(dāng)?shù)剞r(nóng)作物的生長(zhǎng)，所以良好的自然因素是這一區(qū)域人口密集的主要原因[18]。相比之下，濟(jì)南市下屬各縣、區(qū)的部分區(qū)域由于泰山山脈等地理因素的分布使得這一地區(qū)人口密度低，再加上濟(jì)南市及其周邊城市化水平的速度加快，人口多集中在濟(jì)南市及其周邊地區(qū)[19];同樣對(duì)于臨沂市的周邊縣市，由于沂蒙山山脈地形的影響，交通、經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)，人口分布比較分散[20]。而處于低低集聚區(qū)的東營(yíng)、濱州黃河三角洲地區(qū)，雖然地處平原，但因大部分土地位于黃河入?？谑艿捷^強(qiáng)的海岸侵蝕，加上黃河周圍濕地分布廣泛等自然條件不適合當(dāng)?shù)鼐用窬幼?，而且黃河三角洲地區(qū)鹽堿地分布廣泛，不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，綜合以上因素使得周圍人口分布較稀疏。地形以丘陵為主的膠東半島低-低、低-高集聚區(qū)，地形復(fù)雜，所以人口多集中于地勢(shì)比較和緩的沿海地區(qū)如青島、煙臺(tái)、威海等地，而且山東半島城市群地理位置優(yōu)越，水上交通便利，歷史上發(fā)展的時(shí)機(jī)較早，經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化水平要高于半島的內(nèi)陸地區(qū)，使得周圍人口向沿海地區(qū)流動(dòng)，從而與周圍縣市區(qū)的人口差異比較明顯。

4 結(jié)論

本文在山東省各縣（市、區(qū)）的人口密度的基礎(chǔ)上，通過(guò)計(jì)算人口分布的結(jié)構(gòu)指數(shù)，分析人口遷移重心;采用空間自相關(guān)分析方法，對(duì)近20年來(lái)山東省人口的總體分布特征以及演化趨勢(shì)進(jìn)行了量化數(shù)據(jù)分析，得到以下結(jié)論：

（1）山東省人口總量在縣域尺度上整體分布差異較為明顯;不同縣（市、區(qū)）之間人口密度的差別較大，人口空間分布格局呈現(xiàn)西南高東北低的整體態(tài)勢(shì)，局部出現(xiàn)多個(gè)人口密集圈的特點(diǎn)。

（2）2001—2016年間，山東省在縣域尺度上人口分布的不均衡指數(shù)和集中指數(shù)均不斷增大，其主要原因是城市化水平在不斷加快。2016年前，人口重心向東緩慢的移動(dòng)，2016年加速向西偏移，主要是受到山東省“全面二胎”人口政策的影響，加速了人口重心遷移的速度。

（3）利用GeoDa對(duì)山東省縣域人口密度進(jìn)行全局自相關(guān)分析和局部自相關(guān)分析得出，隨著時(shí)間的推移，全局Moran's I指數(shù)不斷減小，且都為正值，說(shuō)明全省內(nèi)部各縣（市區(qū)）互為空間正相關(guān)關(guān)系，整體分布向多元化方向發(fā)展。結(jié)合局部自相關(guān)LISA圖，綜合考慮影響人口分布的自然因素、歷史因素以及經(jīng)濟(jì)因素等，從而在一定程度上解釋了人口分布差異化較大的原因。

為了更深層次地探索山東省人口的空間分布特征，今后還需要結(jié)合社會(huì)發(fā)展環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及城鎮(zhèn)化水平等相關(guān)量化數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性的統(tǒng)計(jì)分析。若要精確的分析山東省人口分布格局，還必須綜合自然環(huán)境、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人文風(fēng)情、歷史條件等多方面的因素，才能更全面地揭示人口分布格局的演變特征。