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        粵港澳大灣區(qū)常住人口空間格局變化規(guī)律探析

        2022-07-20 01:16:54邵桂霞
        經(jīng)緯天地 2022年3期
        關(guān)鍵詞:常住人口市域象限

        劉 櫻 邵桂霞

        (1.廣東省國土資源技術(shù)中心,廣東 廣州 510075;2.東莞市自然資源局麻涌分局,廣東 東莞 523143)

        0.引言

        當(dāng)今世界,人口與資源、環(huán)境之間的矛盾日益緊張,可持續(xù)發(fā)展成為當(dāng)今時代的主題。人口時空分布是人口地理學(xué)的核心論題之一。從時間和空間視角對人口特征進行研究,一直以來受到學(xué)術(shù)界和政府部門的高度關(guān)注,是相關(guān)部門制定不同尺度區(qū)域內(nèi)的人口、資源、環(huán)境和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策依據(jù)。人口作為經(jīng)濟社會發(fā)展的基本要素之一,研究人口的時間和空間分布對研究區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前,在人口研究中,通過靜態(tài)和動態(tài)過程研究人口的空間分布是重要的研究方向。研究規(guī)模角度,國家級層面如曾永明等[1]利用1990年—2010年各縣人口研究了中國人口空間分布格局演變與非均衡性,李博等[2]利用1982年—2010年全國四次人口普查資料研究了改革開放以來中國人口空間分布特征,楊強等[3]利用1935年—2010年數(shù)據(jù)研究了中國人口分布空間格局及其演變特征,呂晨等[4]基于ESDA方法研究了中國人口空間格局及影響因素研究;地區(qū)級層面如鄧祖濤等[5]研究了長江流域城市人口分布及空間相關(guān)性,柏中強等[6]研究了中國25省區(qū)人口分布特征及影響因素;省級層面如張海霞等[7]進行了河南省人口分布的地統(tǒng)計學(xué)分析,楊振等[8]研究了新疆人口的空間分布特征;此外也有學(xué)者從城市尺度研究[9]。研究方法角度包括探索性空間數(shù)據(jù)分析[1,5,7]、泰爾指數(shù)[2]和人口分布基尼系數(shù)等。

        隨著中國城鎮(zhèn)化進展的加快,出現(xiàn)了如京津冀城市群、長三角城市群、珠三角城市群,另外隨著國家對中西部地區(qū)政策扶持,也開始出現(xiàn)了如長江中游城市群、川渝城市群、中原城市群等。這些城市群成為吸收人口的重要載體,并隨著各城市群發(fā)展和競爭,人口在城市群間流動頻繁?;浉郯拇鬄硡^(qū)由中國香港地區(qū)、中國澳門地區(qū)、廣東省廣州市和深圳市等“9+2”個珠三角城市組成,轄區(qū)總面積5.6萬平方公里。位于我國東南部的粵港澳大灣區(qū)是國家建設(shè)世界一流城市群[11],目前較少學(xué)者研究粵港澳大灣區(qū)的人口空間格局變化規(guī)律。筆者應(yīng)用GeoDa 1.14.0和ArcGIS軟件,從人口空間聚集度方面對粵港澳大灣區(qū)人口空間格局變化情況進行探討,以期為粵港澳大灣區(qū)資源合理配置、協(xié)同發(fā)展和促進粵港澳三地深度合作提供相關(guān)參考和政策支撐。

        1.研究區(qū)域、數(shù)據(jù)說明與研究手段

        1.1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)說明

        研究區(qū)域選擇我國東南部的粵港澳大灣區(qū)(不包含中國香港地區(qū)和中國澳門地區(qū))所轄地級市(包括珠海、肇慶、佛山、中山、深圳、江門、東莞、惠州和廣州),截至2018年年底的常住人口為研究樣本,粵港澳大灣區(qū)面積為62374.8平方公里。根據(jù)肇慶市統(tǒng)計局資料,常住人口從1995年開始統(tǒng)計,缺少1996年—1999年、2001年—2003年數(shù)據(jù),為統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),九大地級市常住人口樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計年份為1995、2000、2004—2018共17年153個樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于9個地級市最新統(tǒng)計年鑒。應(yīng)用空間數(shù)據(jù)分析軟件(GeoDa 1.14.0)和地理信息系統(tǒng)軟件(ArcGIS 10.0)等軟件進行數(shù)據(jù)處理。

        1.2 研究手段

        應(yīng)用GeoDa 1.14.0軟件提供的探索性研究方法[12]進行可視化空間規(guī)律研究,一般包括三個方面:(1)空間權(quán)重矩陣構(gòu)建;(2)全局空間自相關(guān)研究;(3)局部空間自相關(guān)研究。

        用GeoDa 1.14.0軟件提供的權(quán)重管理工具建立以歐式距離為權(quán)重的空間權(quán)重矩陣。

        用莫蘭指數(shù)表示全局空間自相關(guān)。應(yīng)用GeoDa 1.14.0軟件提供的空間分析菜單下的全局莫蘭指數(shù),可以得到不同年份人口的全局空間自相關(guān)特征。

        最后選擇局部莫蘭指數(shù)和Moran散點圖[12]、LISA[11]來研究局部空間自相關(guān)。應(yīng)用GeoDa 1.14.0軟件提供的空間分析菜單下的局部莫蘭指數(shù),可以得到不同年份人口的局部空間自相關(guān)研究成果,包括LISA顯著水平圖、LISA聚類圖、Moran散點圖和相應(yīng)指數(shù)。

        2.研究結(jié)果

        2.1 粵港澳大灣區(qū)常住人口全局空間自相關(guān)分析

        2.1.1常住人口不斷上升,市域單元間相對差異不斷放大且呈先慢后快態(tài)勢

        圖1說明了粵港澳大灣區(qū)常住人口持續(xù)上升,從1995年的3064.14 萬人增長到2018年的5738.24萬人,增加了1.87倍。從圖2可以看出:常住人口相對差異不斷放大且呈先慢后快的變化趨勢。從1995年至2013年期間,變異系數(shù)由0.47增加到0.50,年均增加0.17%,呈緩慢增長變化趨勢;2013年以后,變異系數(shù)(CV)值由0.50增加到0.55,年平均增加0.82%,呈快速增長變化趨勢。以此同時,粵港澳大灣區(qū)內(nèi)常住人口全局Moran′s I 值均為負(fù)值,變化趨勢與常住人口數(shù)值相反,與變異系數(shù)(CV)值相同,總體呈現(xiàn)下降趨勢,表明常住人口在空間上呈現(xiàn)出弱顯著的相關(guān)性特征,負(fù)相關(guān)效應(yīng)呈現(xiàn)增加趨勢,空間格局表現(xiàn)為高低或低高分布規(guī)律。

        2.1.2市域單元常住人口空間集聚程度呈階段下降趨勢

        從圖2可以看出:粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口空間集聚程度先急劇下降變化,后趨于平穩(wěn),再快速下降變化。(1)從1995年到2004年,Moran's I 值急劇下降,由-0.123下降到-0.193,年平均變化率為-0.7%,表明常住人口水平相近的城市在空間上趨于分散,空間負(fù)相關(guān)性不斷增強。此階段隨著城鎮(zhèn)化進程的推進,城鎮(zhèn)經(jīng)濟快速發(fā)展,常住人口開始趨于集中,但空間上各城市間常住人口差異較大,呈負(fù)相關(guān)特征。(2)從2004年到2013年,Moran's I 值趨于平穩(wěn),由-0.193 上升到-0.189,年平均變化率為0.04%,表明常住人口水平相近的城市在空間上趨于分散分布,空間負(fù)相關(guān)性趨于平穩(wěn),呈微升的變化趨勢。此階段經(jīng)歷了城鎮(zhèn)快速發(fā)展和中小城市協(xié)同發(fā)展階段,造成市域間常住人口相互流動,空間集聚效應(yīng)不顯著,但仍呈負(fù)相關(guān)特征。(3)2013年開始,Moran′s I 值快速下降,由-0.189上升到-0.228 ,年均變化率為-0.65%,表明常住人口水平相近的城市在空間上趨于分散,空間負(fù)相關(guān)性增加態(tài)勢。2015年3月國家發(fā)布文件正式提出在“一帶一路”建設(shè)中打造粵港澳大灣區(qū)。粵港澳大灣區(qū)常住人口在市域間相互流動的態(tài)勢逐漸向粵港澳大灣區(qū)核心城市集聚,空間負(fù)相關(guān)效應(yīng)不斷加強。此階段經(jīng)歷了城鎮(zhèn)快速發(fā)展和中小城市協(xié)同發(fā)展階段,造成市域間常住人口相互流動,空間集聚效應(yīng)不顯著,但仍呈負(fù)相關(guān)特征。

        2.1.3各地級市的常住人口總體呈上升趨勢,但增速各不相同

        圖1 1995年—2018年粵港澳大灣區(qū)內(nèi)常住人口數(shù)量變化過程

        圖2 1995年—2018年粵港澳大灣區(qū)內(nèi)地級市常住人口差異性的變化過程

        從表1可以看出:粵港澳大灣區(qū)內(nèi)各地級市的常住人口總體呈上升趨勢,但增速各不相同。從1995年到2018年間,地級市常住人口增長倍數(shù)從大到小依次為:深圳、東莞、珠海、佛山、中山、惠州、廣州、肇慶、江門,其中常住人口增長2倍以上的有深圳、東莞和珠海。

        表1 粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口階段變化過程

        2.2 粵港澳大灣區(qū)常住人口局部空間自相關(guān)分析

        選擇粵港澳大灣區(qū)1995年、2004年、2013年和2018年常住人口的數(shù)據(jù),利用空間數(shù)據(jù)分析軟件提供的Moran散點圖功能、LISA集聚圖分析功能,分析了市域間常住人口發(fā)展的分布規(guī)律。

        2.2.1Moran散點圖分析結(jié)果

        根據(jù)粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口散點圖各象限城市數(shù)量及占比統(tǒng)計(如表2所示),以及粵港澳大灣區(qū)市域單元常住人口Moran散點圖(如圖3所示)的分析結(jié)果,粵港澳大灣區(qū)9個地級市中,有肇慶、惠州、中山、珠海等4個地級市位于第一象限和第三象限,說明常住人口較大部分呈現(xiàn)空間正相關(guān),即較強的高值集聚或低值集聚;1995年、2004年、2013年、2018年處于第一、三象限的城市占比分別為44%、22%、22%、33%,先大幅度下降后平穩(wěn),最后呈微上升趨勢,與全局Moran′s I 值變化趨勢一致。此外,從1995年到2018年間,位于第一象限的地級市數(shù)量為1或2個,廣州比較固定,另一個城市是佛山(1995年)或東莞(2018年),1995年為廣州、佛山,2018年為廣州、東莞。第三象限城市數(shù)量減少,1995年為珠海、東莞,2018年為江門,表明LL型城市對全局自相關(guān)系數(shù)的影響存在一定影響。

        參照周筱雅等學(xué)者[11]研究思路,將粵港澳大灣區(qū)常住人口的Moran散點圖四個象限進一步分如下四種類型。類型Ⅰ僅指某城市某空間相鄰城市常住人口發(fā)生變動;類型Ⅱ指某城市其自身常住人口水平發(fā)生變動;類型Ⅲ指某城市自身及其空間相鄰城市常住人口水平均發(fā)生變動;類型Ⅳ指某城市自身及其周邊相鄰城市水平保持不變。由粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口散點圖各城市象限變動情況統(tǒng)計結(jié)果(如表3所示)可知:1995年—2018年各城市常住人口逐漸趨于穩(wěn)定化、均衡化。

        圖3 粵港澳大灣區(qū)市域單元常住人口Moran散點圖

        表2 粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口散點圖各象限城市數(shù)量及占比統(tǒng)計

        表3 粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口散點圖各城市象限變動情況統(tǒng)計

        2.2.2 LISA聚集圖分析結(jié)果

        在Z檢驗的基礎(chǔ)上(P≤0.05)[11],利用GeoDA 1.14.0 軟件測算1995年、2004年、2013年、2018年粵港澳大灣區(qū)內(nèi)地級市常住人口的LISA集聚情況(如表4所示)。從表4可知:粵港澳大灣區(qū)內(nèi)地級市常住人口均為非顯著性局部空間集聚。說明粵港澳大灣區(qū)的地級市常住人口空間分布格局演化特征不顯著。

        表4 粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口LISA分布規(guī)律統(tǒng)計

        3.結(jié)論與討論

        利用粵港澳大灣區(qū)的1995年—2018年地級市常住人口數(shù)據(jù),借助ESDA-GIS空間分析方法[11],探討了粵港澳大灣區(qū)地市常住人口的空間分布。從全局自相關(guān)和局部自相關(guān)的角度分析粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口的空間分異格局演化特征。主要結(jié)論如下:

        (1)從全局自相關(guān)的角度來看,粵港澳大灣區(qū)地級市常住人口的空間集聚程度首先急劇下降,然后穩(wěn)定下來,再迅速下降。總體呈下降趨勢,常住人口的空間相關(guān)性呈弱顯著,空間格局表現(xiàn)為高低或低高分布。各地級市常住人口穩(wěn)步增長,但增長速度不一,常住人口增長2倍以上的有深圳、東莞和珠海。

        (2)從局部自相關(guān)看,各城市常住人口逐漸趨于穩(wěn)定化、均衡化。常住人口較大部分城市呈現(xiàn)空間正相關(guān),即較強的高值集聚或低值集聚。各地級市常住人口均為非顯著性局部空間集聚,空間分異格局演化特征不顯著。

        研究結(jié)果進一步驗證了GIS和ESDA相結(jié)合是研究人口時空分布特征的有效手段,可以作為人口地理學(xué)研究方法的重要補充。

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