李 嬋，吳映梅

(云南師范大學旅游與地理科學學院，云南昆明 650500)

0 引言

區(qū)域發(fā)展格局及差異是地理學的傳統(tǒng)命題和地理學者研究的熱點問題[1].隨著推進中國經濟平穩(wěn)、健康、可持續(xù)發(fā)揮理念的提出與深入發(fā)展，實現(xiàn)區(qū)域空間人口、經濟與資源環(huán)境的協(xié)調發(fā)展備受關注[2].而人口與經濟作為區(qū)域內必不可少的重要要素，自馬爾薩斯以來就受到了廣泛的關注，國內外學者對其展開研究的成果也頗為豐富[3].

亞當·斯密認為，人口的不斷增長是一個國家和區(qū)域繁榮的象征，既是經濟發(fā)展的結果又是推動經濟發(fā)展的原因[4].朱利安·西蒙和格林·克拉克構建了人口推拉理論，認為合適的人口增長比零增長或過快增長的經濟后果要好很多[5].除此之外，國內學者也對人口與經濟之間的關系展開了相關探討.國內學者如廉曉梅認為經濟衰落地區(qū)往往發(fā)生人口嚴重外流，人口外流進一步抑制消費、投資增長，不利于人口與經濟的協(xié)同增長[6]，王勝今等認為人口流動是產生區(qū)域均衡過程的重要因素，而區(qū)域經濟非均衡是導致人口流動的重要驅動力[7]，于婷婷等對東北地區(qū)人口結構與經濟發(fā)展耦合關系進行分析認為人口結構與區(qū)域經濟發(fā)展之間相互影響，相互制約[8].

云南省位于我國西南邊陲，下轄8市8州，129縣.全省總面積為39萬 km2，2019年末全省常住人口為4 858.30 萬人，生產總值(GDP)23 223.75億元，比2018年增長8.1%，高于全國2.0個百分點.云南作為我國西南門戶，是西南地區(qū)四省一市的重要組成部分，具有重要的地緣意義，然而現(xiàn)有研究側重于東部地區(qū)及發(fā)達城市群.因此本文以云南省為例，借鑒已有研究經驗，運用人口—經濟增長彈性、地理集中度與不一致指數(shù)、標準差橢圓法與全局空間自相關模型等方法對云南省人口與經濟的增長協(xié)調關系、時空演變及空間相關性進行分析，以期為云南省及相似的西南省份人口與經濟的發(fā)展提供依據(jù).

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用涉及人口與經濟的相關數(shù)據(jù)均來源于2010-2019年《云南統(tǒng)計年鑒》及各州市政府經濟發(fā)展公報，地理空間數(shù)據(jù)來源于1∶400萬基礎地理信息庫.

1.2 研究方法

1.2.1 人口—經濟增長彈性 主要用來反映經濟每增長1%對人口規(guī)模所產生的影響.為該地區(qū)人口增長率與經濟增長率的比值[9].

其中Δpop/pop表示該地區(qū)的人口增長率；ΔGDP/GDP表示經濟增長率.

1.2.2 地理集中度與不一致指數(shù) 用地理集中度表示云南省人口與經濟在空間上的集中程度.不一致指數(shù)來衡量人口與經濟空間分布的不均衡程度[10].

其中：Rpopi與RGDPi分別表示i地區(qū)人口地理集中度和經濟地理集中度；POPi、GDPi、和Si分別表示i地區(qū)的常住人口、地區(qū)生產總值和國土面積.Ii表示i地區(qū)不一致指數(shù)，大于1表示人口集中度高于經濟集中度，小于1則表示經濟集中度高于人口集中度.

1.2.3 標準差橢圓分析 標準差橢圓法是分析空間分布方向性特征的經典方法之一，使用標準差橢圓可以從全局的、空間的角度定量解釋要素空間分布的中心性、展布性、方向性和空間形態(tài)等整體性特征，因其直觀性與有效性已得到廣泛應用.基本參數(shù)有平均中心、方位角、長軸和短軸等[11].

式中，σx、σy為X軸、Y軸的標準差.

1.2.4 全局空間自相關性模型 為更好地反映人口與經濟的空間整體性以及空間鄰接區(qū)域單元之間人口與經濟的內在聯(lián)系及變化過程，引用Moran'sI指數(shù)來做進一步分析.全域Moran'sI指數(shù)為[12]：

2 人口與經濟空間分布演變

2.1 人口—經濟增長彈性分析

圖1 2010-2019年云南省人口—經濟增長彈性Fig.1 Population economic growth elasticity in Yunnan Province, 2010-2019

由圖1可知，云南省人口—經濟增長彈性指數(shù)均為正值，保持在[0.02-0.09]之間，2010-2015年，人口—經濟增長彈性不斷上升；2015-2019年，人口—經濟增長彈性不斷下降.2010-2019年，云南省人口年均增長率為0.60%，GDP年均增長率為13.81%，人口—經濟增長彈性指數(shù)為0.04，這說明云南省經濟每增長1%，人口增長0.04%，經濟增長對人口規(guī)模的拉動作用較弱.

由表1可知，除迪慶外，各州市人口增長率與經濟增長率均為正值.其中昆明、昭通、德宏三個州市，人口—經濟增長彈性指數(shù)為0.06，人口年均增長率分別為0.85%、0.88%、0.98%，GDP年均增長率為13.21%、13.58%、15.48%，經濟增長對人口增長的帶動作用大，其中昆明市為云南省的經濟中心，產業(yè)發(fā)達，較多的就業(yè)機會吸引了勞動力的涌入，從而出現(xiàn)了經濟增速較低而人口增長較快的現(xiàn)象.

表1 云南省各州市人口、經濟年均增長率及彈性系數(shù)Tab.1 The population, economy growth rate and elasticity coefficient in Yunnan Province

以各州市的年均經濟增長率和人口經濟增長彈性為依據(jù)，按照自然斷裂法將云南省的人口增長與經濟增長之間的協(xié)調關系劃分為四類，如表2所示.Ⅰ類區(qū)域僅有德宏州隨著經濟的增長人口也增長較快，對于該類地區(qū)應該提高技術要素的投入，減少對勞動力數(shù)量的依賴；Ⅱ類區(qū)域為保山市、臨滄市、普洱市、怒江州、迪慶州、麗江市、西雙版納州、紅河州、文山州，該類地區(qū)經濟的增長并沒有帶來太多的人口增長；Ⅲ類區(qū)域為大理州、楚雄州、玉溪市，該地區(qū)人口與經濟增長都較為緩慢，應該在發(fā)展經濟的同時吸引人才流入，形成經濟與人口的良性增長；Ⅳ類區(qū)域為昆明市、曲靖市、昭通市，該類地區(qū)大多位于滇中地區(qū)，地形平坦，經濟增速雖然較低但基礎良好且基礎設施完善，因而對人口仍具有較強吸引力.

表2 云南省各州市人口增長與經濟增長的協(xié)調關系Tab.2 The coordinated relationship between population and economic growth in Yunnan Province

2.2 地理集中度與不一致性指數(shù)分析

結合圖2可知，云南省的人口與經濟集中度最高的地區(qū)均位于昆明市，最低地區(qū)均位于滇西北地區(qū).其中從人口地理集中度來看，昆明市由于其有別于其他州市的中心地位，居于第一級別；與其相近的曲靖市、昭通市處于第二級別；德宏、保山、臨滄、大理、楚雄、玉溪、紅河、文山等州市居于第三級別；麗江市、普洱市、西雙版納州位于第四級別，滇西北的迪慶、怒江兩州人口最少，居于第五級別.而從經濟地理集中度來看，昆明經濟地理集中度依然穩(wěn)居第一，且遠高于其他州市；較高的區(qū)域為與昆明相鄰，同位于滇中地區(qū)的曲靖、玉溪兩市；德宏、保山、大理、楚雄、紅河、昭通等州市經濟地理集中度中等；臨滄市、西雙版納州與文山州為較低；滇西北的麗江市、怒江州、迪慶州以及普洱市經濟地理集中度最低.

圖2 2019年云南省人口地理集中度與經濟地理集中度分布情況Fig.2 Distribution of population geographic concentration and economic geographic concentration of Yunnan Province in 2019

圖3 2010年、2019年人口—經濟空間類型匹配情況Fig.3 Classification of Population-economic concentration types in 2010 and 2019

圖4 云南省人口、經濟標準差橢圓分析Fig.4 Ellipse analysis of population and economic standard deviation of Yunnan Province

運用自然斷裂點分類法將不一致性指數(shù)分為三級，如圖3所示.一類地區(qū)表示人口集聚滯后于經濟集聚，十年來一直為昆明、玉溪、迪慶三個州市.前兩者為云南省中部，區(qū)位優(yōu)勢明顯，交通通達度優(yōu)于其他州市，經濟發(fā)達，綜合能力較強.而迪慶受其自然環(huán)境限制，生存條件差，長期以來人口數(shù)量一直居于末位.二類地區(qū)表示人口集聚與經濟集聚相對協(xié)調的地區(qū)，由2010年的7個州市上升為10個州市，占總量的62.5%.這表明十年來，各地區(qū)間經濟發(fā)展日益明顯，人口極化現(xiàn)象緩解，尤其以滇西地區(qū)最為明顯，怒江、保山、普洱由經濟集聚滯后于人口集聚演變?yōu)槿丝诩叟c經濟集聚相對協(xié)調區(qū).至2019年末，只有昭通市、文山州與臨滄市仍處于經濟集聚滯后于人口集聚的狀態(tài)，人口的增長仍無法轉變?yōu)榻洕鲩L的動力.

2.3 標準差橢圓分析法

借助ArcToolBox工具箱中方向分布工具生成標準差橢圓，如圖4所示.2010、2019年人口基本呈現(xiàn)相同的空間分布格局，沒有明顯變化.2019年GDP標準差橢圓面積大于2010年，十年來經濟發(fā)展范圍有所擴大.

橢圓長半軸表示數(shù)據(jù)分布方向，短半軸表示數(shù)據(jù)的聚集程度，具體參數(shù)如表3所示.從長半軸來看，人口與經濟的空間分布大體為“東北—西南”走向.從短半軸來看，十年來，人口短半軸變化不大，經濟短半軸增大，經濟空間集聚有所弱化，有一定的溢出現(xiàn)象.從重心來看，云南省的人口空間分布重心由2010年的(102.155 8、25.079 9)移動到2019年的(102.166 0、25.088 1)，呈現(xiàn)出略向東北方向移動的趨勢.經濟發(fā)展空間分布的重心由2010年的(102.305 1、25.042 7)移動到2019年的(102.227 8、25.003 4)，呈現(xiàn)出向西南方向移動的趨勢.

2.4 空間關聯(lián)性分析

圖5 2010年、2019年人口與經濟Moran's I散點圖Fig.5 Moran's I scatter plot of population and economy in 2010 and 2019

由圖5可知，云南省2010、2019年人口與經濟的空間分布全局自相關系數(shù)Moran's 指數(shù)值均為正值，分別為0.343和0.327，均通過了p(0.02)0.05的檢驗，呈現(xiàn)出正相關關系.但Moran'sI值較低，空間關聯(lián)性較小，且有所弱化.從Moran'sI散點圖可以看出，大多數(shù)城市均位于第一象限與第三象限，呈現(xiàn)出高-高(H-H)分布和低-低(L-L)分布情況，區(qū)域各地人口與經濟空間分布的差異性較大.

高-高(H-H)分布說明人口增長速度與經濟增長速度均較快，經濟增長的同時帶動了人口的增長，產生人口的聚集情況，而人口集聚形成的勞動力優(yōu)勢又反哺經濟，形成了經濟與人口相互促進的良好態(tài)勢，并對周邊地區(qū)的發(fā)展產生了輻射帶動作用.低-低(L-L)分布說明經濟發(fā)展速度緩慢，相應的設施不完備，就業(yè)就會少等問題使得該地區(qū)對人口吸引力小，人口聚集緩慢.

3 結論

本文運用人口—經濟增長彈性來評估人口與經濟增長之間的關系，采用地理集中度與不一致指數(shù)從空間上反映人口、經濟的地理集聚程度，借用標準差橢圓法、全局空間自相關模型來測算人口、經濟的空間重心變動以及空間關聯(lián)程度，結論如下：

(1)從人口增長與經濟發(fā)展的關系來看，自2010年以來，云南省人口—經濟彈性指數(shù)均為正值且低于0.1，經濟每增長1%，人口增長0.04%，經濟增長對人口規(guī)模的拉動作用較弱.

(2)從人口分布與經濟分布的空間演化來看，人口與經濟的集聚現(xiàn)象大體均發(fā)生在滇中地區(qū)，人口集聚與經濟集聚相對協(xié)調的地區(qū)，由2010年的7個州市上升為10個州市，占總量的62.5%.人口與經濟空間分布的不一致性情況較十年間有所改善，以滇西地區(qū)最為明顯.

(3)從生成的標準差橢圓看，人口與經濟的空間分布大體為“東北-西南”，十年來，人口短半軸變化不大，經濟短半軸增大，經濟空間集聚有所弱化，有一定的溢出現(xiàn)象.人口空間分布重心由2010年的(102.155 8、25.079 9)移動到2019年的(102.166 0、25.088 1)，呈現(xiàn)出略向東北方向移動的趨勢.經濟發(fā)展空間分布的重心由2010年的(102.305 1、25.042 7)移動到2019年的(102.227 8、25.003 4)，呈現(xiàn)出向西南方向移動的趨勢.

(4)從人口與經濟空間關聯(lián)性來看，云南省2010、2019年人口與經濟的空間分布Moran's 指數(shù)分別為0.343和0.327，人口與經濟的空間分布呈現(xiàn)出正相關關系，但Moran'sI值較低，空間關聯(lián)性較小，且有所弱化.大多數(shù)城市均位于第一象限與第三象限，呈現(xiàn)出高-高(H-H)分布和低-低(L-L)分布情況，區(qū)域間人口與經濟空間分布的差異性較大.