摘 要 ： 由農(nóng)村人口外流引發(fā)的一系列農(nóng)村空心化問題受到學(xué)界的普遍關(guān)注，有效把握人口空心化演變機(jī)制、空心化程度、演變特征等有助于破解農(nóng)村空心化和全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興。本文通過分析人口空心化的形成機(jī)理，構(gòu)建了人口空心化程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，利用全國第五、六、七次人口普查數(shù)據(jù)，測(cè)算了貴州省人口空心化程度，并運(yùn)用核密度分析、空間自相關(guān)等方法分析了貴州省人口空心化的時(shí)空演變特征，最后運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)貴州省2030年人口空心化程度。結(jié)果表明：（1）2000—2020年，貴州省人口空心化指數(shù)由10.52增加至27.35，人口空心化增長率高達(dá)159%。二十年來，人口空心化程度不斷加劇。2000—2010年是人口空心化演變最劇烈的一個(gè)時(shí)期，人口空心化增長率達(dá)121%；2010—2020人口空心化趨勢(shì)逐漸減弱，人口空心化增長率為17%。（2）貴州省人口空心化空間格局呈現(xiàn)出“東高西低”的態(tài)勢(shì)，且人口空心化存在明顯的空間集聚特征，“高—高”集聚區(qū)域主要分布于遵義、銅仁等地區(qū)，“低—低”集聚區(qū)域無明顯空間特征，但呈現(xiàn)出自西向東的演變態(tài)勢(shì)。（3）從灰色預(yù)測(cè)結(jié)果來看，貴州省2020—2030年人口空心化程度仍然會(huì)呈小幅度上升的趨勢(shì)，但空心化趨勢(shì)逐漸減弱。

關(guān)鍵詞：人口空心化；喀斯特山區(qū) ；演變特征；預(yù)測(cè)分析

一、引言與文獻(xiàn)綜述

黨的二十大擘畫了以中國式現(xiàn)代化全面推進(jìn)中華民族偉大復(fù)興的宏偉藍(lán)圖，2023中央一號(hào)文件強(qiáng)調(diào)，全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家，最艱巨最繁重的任務(wù)仍然在農(nóng)村。全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興和加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化首先要解決農(nóng)村空心化問題，農(nóng)村空心化是由于農(nóng)村人口向城市流動(dòng)而導(dǎo)致鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)不良演化的過程[1]。20世紀(jì)80年代以來，隨著城鎮(zhèn)化與工業(yè)化進(jìn)程的推進(jìn)，大量農(nóng)村人口涌入城市造成農(nóng)村人地關(guān)系發(fā)生巨大變化，引發(fā)了土地、房屋、產(chǎn)業(yè)、基礎(chǔ)設(shè)施等的空心化，導(dǎo)致農(nóng)村大規(guī)模出現(xiàn)“空心村”[2]。人口空心化是農(nóng)村空心化的直接原因[3]，大量的農(nóng)村青壯年勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移到城鎮(zhèn)從事非農(nóng)生產(chǎn)活動(dòng)，造成農(nóng)村出現(xiàn)年齡結(jié)構(gòu)、性別比例等的失衡[4]。根據(jù)中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所研究員陳明星在“中國城市百人論壇2022春季論壇”上做的報(bào)告顯示：中國農(nóng)村總流出人口由2010年7876萬人增加至2020年的1.9億人，其中縣域流出人口增長近3916萬人，呈現(xiàn)出明顯的增長趨勢(shì)。由此可見，農(nóng)村人口外流引起的空心化問題成為新時(shí)代全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興所面臨的一大問題。

當(dāng)前，農(nóng)村空心化問題引起了人口學(xué)、地理學(xué)、社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等多領(lǐng)域、多學(xué)科的學(xué)者關(guān)注與探討，不同的學(xué)者從不同的視角對(duì)農(nóng)村空心化進(jìn)行了相應(yīng)的研究，通過梳理文獻(xiàn)，研究主要集中于以下幾個(gè)方面：一是農(nóng)村空心化的內(nèi)涵、特征以及形成機(jī)理；劉彥隨、姜紹靜、龍花樓等從地理學(xué)的視角出發(fā)，強(qiáng)調(diào)農(nóng)村空心化是空間形態(tài)的變化，包括土地利用、人口轉(zhuǎn)移、城鄉(xiāng)地域系統(tǒng)的空間形態(tài)變化[5-8]。另外有學(xué)者從人口學(xué)與社會(huì)學(xué)視角指出農(nóng)村空心化是由于農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移致使農(nóng)村社會(huì)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的一種社會(huì)現(xiàn)象，人口的外流加劇了鄉(xiāng)村的衰敗[9-10]，也隨之產(chǎn)生了農(nóng)業(yè)邊緣化、農(nóng)民老齡化[11]，土地拋荒、房屋閑置等一系列問題[12]，嚴(yán)重影響了鄉(xiāng)村系統(tǒng)的健康發(fā)展[13]。二是農(nóng)村空心化測(cè)度、區(qū)域差異及影響因素，在測(cè)度指標(biāo)方面，學(xué)者們分別從人口、土地、產(chǎn)業(yè)等方面來衡量農(nóng)村空心化程度；王旭熙等從村莊、宅基地、人口三個(gè)方面來測(cè)算四川省農(nóng)村空心化程度，研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)水平較高的地區(qū)，農(nóng)村空心化程度較低[14] ；王良健等基于人口普查數(shù)據(jù)，測(cè)算了中國1982個(gè)行政單元的農(nóng)村人口空心化程度，結(jié)果顯示人口空心化呈現(xiàn)出自西向東、由南到北逐漸加劇的變化[15]。三是破解農(nóng)村空心化的對(duì)策與路徑探討；朱光磊等認(rèn)為破解農(nóng)村空心化問題在于推進(jìn)城鄉(xiāng)要素的雙向流動(dòng)，通過戶籍制度改革、土地流轉(zhuǎn)、土地規(guī)模經(jīng)營等一系列措施來加速形成城鄉(xiāng)融合發(fā)展的趨勢(shì)[16]；范毅等認(rèn)為通過市場(chǎng)化方式來推進(jìn)村莊整合是盤活鄉(xiāng)村資產(chǎn)、暢通城鄉(xiāng)良性循環(huán)的有效手段[17]。

縱觀現(xiàn)有研究，學(xué)者們對(duì)農(nóng)村空心化內(nèi)涵與演變機(jī)理、評(píng)價(jià)方法、演化格局、破解對(duì)策等，從不同視角、尺度等進(jìn)行了詳細(xì)探討，奠定了農(nóng)村空心化問題的研究基礎(chǔ)，但仍然存在以下幾點(diǎn)可延伸之處：一是雖然以農(nóng)村空心化為主題的研究成果較為豐富，但大多聚焦于理論層面，實(shí)證研究特別是定量研究較少，而且研究尺度存在不足，現(xiàn)有研究主要基于全國、省域等大尺度，缺乏中微觀尺度的研究。二是喀斯特山區(qū)由于地形崎嶇、耕地破碎化、生態(tài)環(huán)境脆弱等導(dǎo)致的農(nóng)村空心化問題更為突出，但立足于喀斯特山區(qū)特殊的地域環(huán)境特征的空心化研究少有涉及，因此有必要對(duì)喀斯特山區(qū)的農(nóng)村空心化問題及形成機(jī)理進(jìn)行進(jìn)一步探討。三是通過評(píng)價(jià)喀斯特山區(qū)人口空心化程度，剖析人口空心化的演變機(jī)制，是對(duì)農(nóng)村地區(qū)空心化研究的延伸與拓展，也是國家對(duì)特殊地區(qū)指導(dǎo)全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的回應(yīng)與思考。

鑒于此，本文以喀斯特山區(qū)之一的貴州省作為研究區(qū)，構(gòu)建了人口空心化程度的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，基于時(shí)空演化的分析思路，對(duì)二十年來貴州省的人口空心化的時(shí)空演變特征與規(guī)律進(jìn)行探討，并進(jìn)一步預(yù)測(cè)貴州省2030年人口空心化的變化趨勢(shì)，以期為喀斯特山區(qū)推進(jìn)鄉(xiāng)村振興提供一定的參考。

二、理論機(jī)制分析

農(nóng)村人口空心化是城鎮(zhèn)化過程中而發(fā)生的人口遷移現(xiàn)象，人口空心化深刻地影響了鄉(xiāng)村地域系統(tǒng)的轉(zhuǎn)型發(fā)展，在過去城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)與戶籍制度的限制之下，城鄉(xiāng)之間的土地、資金等要素未能均等配置，使得城鄉(xiāng)發(fā)展不均衡，對(duì)人口遷移產(chǎn)業(yè)重要影響。貴州省農(nóng)村人口空心化形成機(jī)理如圖1所示。

（一）城鄉(xiāng)二元體制

城鄉(xiāng)二元體制是造成農(nóng)村人口空心化的根本因素[18]。在新中國成立之初，為了能夠快速實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，國家逐步建立了城鄉(xiāng)分割的二元體制[19]。一系列的城鄉(xiāng)二元制度與政策，不斷加劇了城鄉(xiāng)分割的局面[20]，如工農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易“剪刀差”阻礙了農(nóng)業(yè)的發(fā)展；城鄉(xiāng)二元土地管理制度之下的城鄉(xiāng)二元土地權(quán)利體系、城鄉(xiāng)土地配置方式、土地增值收益的分配方式等加速了城鄉(xiāng)不平衡發(fā)展[21]。另外戶籍制度和由此派生的城鄉(xiāng)公共服務(wù)體系的差異，加劇了地區(qū)發(fā)展的差異，進(jìn)一步刺激農(nóng)村人口向城市轉(zhuǎn)移。在改革開放以后，社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制逐漸確立，國家針對(duì)人口流動(dòng)的限制性政策逐漸取消，出現(xiàn)農(nóng)村大量勞動(dòng)力向城市流動(dòng)的猛烈局面，加劇了農(nóng)村人口空心化。

（二）社會(huì)經(jīng)濟(jì)

城鄉(xiāng)之間社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異是導(dǎo)致農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)流動(dòng)的主要原因。自21世紀(jì)以來，東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平不斷提升[22]，這一區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集群度較高，吸引著大量的農(nóng)村勞動(dòng)力向此處流動(dòng)。城市集政策、資源等優(yōu)勢(shì)于一體，提供了更多的就業(yè)機(jī)會(huì)和豐厚的薪資水平，另外還有更優(yōu)的公共服務(wù)與基礎(chǔ)設(shè)施，能夠提供更加便利與舒適的生活條件，更好的教育與醫(yī)療服務(wù)，而且城市擁有更加多元包容的社會(huì)環(huán)境，以上因素共同形成了人口遷移的拉力。

（三）資源稟賦與區(qū)位條件

資源稟賦與區(qū)位條件的差異是造成農(nóng)村空心化的基礎(chǔ)原因。貴州省地理環(huán)境獨(dú)特，是典型的喀斯特山區(qū)之一，全省92.5%的面積為山地和丘陵，是全國唯一沒有平原支撐的省份，且耕地資源分散，素有“八山一水一分田”之說。有研究表明，2000—2018年全省耕地破碎化略有加重[23]，耕地面積僅占土地面積的25%左右，且大多為坡地[24]，脆弱生態(tài)環(huán)境限制了農(nóng)村生產(chǎn)力發(fā)展，農(nóng)業(yè)產(chǎn)出收益較低，農(nóng)村人口可持續(xù)生計(jì)水平低下，加上社會(huì)保障與公共服務(wù)水平較低、 傳統(tǒng)的鄉(xiāng)村生活單一等，加劇了農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移。

（四）文化

對(duì)于世世代代以農(nóng)業(yè)為生計(jì)的農(nóng)民來說，土地是生存之根本，鄉(xiāng)土觀念是農(nóng)村社會(huì)文化的核心，而對(duì)于年輕人來講，隨著時(shí)代的進(jìn)步，一代又一代的年輕人的思想觀念不斷轉(zhuǎn)變，精神世界的豐富逐漸成為現(xiàn)代年輕人的追求目標(biāo)，渴望追求自我價(jià)值的實(shí)現(xiàn)，現(xiàn)代化的生活與工作環(huán)境更加的能夠吸引他們，在此方面鄉(xiāng)村的吸引力遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如城鎮(zhèn)，促使年輕人向城鎮(zhèn)流動(dòng)。

三、 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

（一）研究區(qū)概況

貴州省位于中國西南地區(qū)，包含6個(gè)地級(jí)市和3個(gè)少數(shù)民族自治州，總計(jì)88個(gè)縣級(jí)行政區(qū)劃單位，介于東經(jīng)103°36'-109°35'、北緯24°37'-29°13'之間，境內(nèi)地勢(shì)西高東低，自中部向北、東、南三面傾斜，平均海拔1100 m左右，全省總面積為176167平方公里，占全國國土面積的1.8%，喀斯特（出露）面積109084 km2，占全省國土總面積的61.9%，喀斯特地貌對(duì)農(nóng)業(yè)用地的影響較為突出，尤其是耕地的利用主要以壩區(qū)、谷地為主，而且陡坡開墾為耕地的現(xiàn)象比較突出。2020年底，全國脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)取得決定性勝利，貴州省所轄地區(qū)成功實(shí)現(xiàn)脫貧摘帽，但是貴州省農(nóng)村發(fā)展不充分問題仍然突出，鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、土地利用效率低下，部分地區(qū)仍有返貧等風(fēng)險(xiǎn)。截至2020年底，全省地區(qū)生產(chǎn)總值17826.56億元，GDP在全國排名第20位，糧食生產(chǎn)水平、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)仍然比較落后。全省常住人口38562148人，居住在城鎮(zhèn)的人口為20495946人，城鎮(zhèn)化率為53.15%；居住在鄉(xiāng)村的人口為18066202人，占46.85%。與2010年第六次全國人口普查相比，城鎮(zhèn)人口增加8748166人，鄉(xiāng)村人口減少4932486人，城鎮(zhèn)人口比重提高19.34個(gè)百分點(diǎn)。

（二）數(shù)據(jù)來源與處理

人口數(shù)據(jù)來源于2000年第五次人口普查、2010年第六次人口普查、2020年第七次人口普查數(shù)據(jù)，矢量地圖邊界數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/）。研究基于縣域尺度對(duì)貴州省人口空心化程度進(jìn)行測(cè)算，考慮到研究期內(nèi)存在多次行政區(qū)劃調(diào)整，為保證研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，所以將撤市縣改區(qū)以及市轄區(qū)的單元進(jìn)行剔除，而且設(shè)區(qū)的一般為城鎮(zhèn)的中心城區(qū)，故不作為研究對(duì)象，最后得到研究單元74個(gè)。

四、研究方法

（一）人口空心化測(cè)算

從現(xiàn)有研究來看，對(duì)于人口空心化程度的評(píng)價(jià)并沒有統(tǒng)一的方法，基于科學(xué)性，參考了王良健[15]、胡一鳴[25]等對(duì)人口空心化的測(cè)算方法，以人口流出率、0—14歲人口比重、65歲以上人口比重，城鎮(zhèn)化率來衡量人口空心化程度（見表1）。當(dāng)前，農(nóng)村人口空心化主要是由于大量青壯年人口的外流所導(dǎo)致的，人口外流無非是戶籍人口與常住人口之間的差值，當(dāng)一個(gè)地區(qū)戶籍人口數(shù)量大于常住人口時(shí)，表現(xiàn)為人口流出，當(dāng)戶籍人口小于常住人口時(shí)，表現(xiàn)為人口的流入，而人口流出比重較大時(shí)，會(huì)加劇人口空心化程度；另外，青壯年人口外流會(huì)使農(nóng)村兒童與老人比例上升，會(huì)使得農(nóng)村人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化，即0—14歲人口與65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎厣仙怀擎?zhèn)化的提升主要依賴于農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，戶籍制度的改革也使得轉(zhuǎn)移人口的戶籍由農(nóng)業(yè)戶口變?yōu)榉寝r(nóng)戶口導(dǎo)致農(nóng)村人口減少。

研究采取熵權(quán)法來對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行定權(quán)，最后以各指標(biāo)乘以權(quán)重的綜合加權(quán)來衡量人口空心化程度。計(jì)算步驟為：

1.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

正指標(biāo)：

負(fù)指標(biāo)：

式中為標(biāo)準(zhǔn)化值，表示單元（=1，2，3，…，n）， 表示指標(biāo)（=1，2，3，…，m）， 表示單元項(xiàng)指標(biāo)的值，表示單元指標(biāo)的最小值，表示單元指標(biāo)的最大值。

2.計(jì)算單元指標(biāo)比重

3.計(jì)算單元指標(biāo)的熵值

，其中，

4.計(jì)算各指標(biāo)變異系數(shù)

5.確定權(quán)重

6.計(jì)算人口空心化綜合指數(shù)

式中表示人口空心化綜合水平指數(shù)，代表第個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值， 代表第個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，越大，說明人口空心化程度越高。

（二）核密度估計(jì)

核密度估計(jì)是一種非參數(shù)估計(jì)方法，常用來描述變量的空間分布特征與變化趨勢(shì)[26]，本文利用Stata16軟件繪制核密度曲線來刻畫人口空心化的演變情況。具體的估計(jì)函數(shù)可選擇高斯核函數(shù)、三角核函數(shù)、四次核函數(shù)等，研究選擇應(yīng)用比較廣泛的高斯核函數(shù)作為估計(jì)函數(shù)，具體計(jì)算公式為：

式中為研究單元數(shù)量，為帶寬，為單元的人口空心化指數(shù)，為核函數(shù)。

（三）空間自相關(guān)

1.全局自相關(guān)分析。利用全局Moran’s I莫蘭指數(shù)人口空心化進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗(yàn)。全局Moran’s I主要用于分析空間數(shù)據(jù)的分布規(guī)律，是對(duì)鄰近空間地區(qū)單元之間整體相關(guān)性與差異程度的衡量[27]，其取值范圍在[-1，1]之間，值越接近1說明空間相關(guān)性越強(qiáng)，Igt;1，則表明要素的空間屬性值呈正相關(guān)，反之呈負(fù)相關(guān)，I=0，表示不存在相關(guān)性[28]。計(jì)算公式為：

2.局部自相關(guān)分析。全局Moran’s I雖然能揭示區(qū)域人口空心化存在空間相關(guān)性，卻不能揭示具體的集聚區(qū)域，對(duì)其空間異質(zhì)性進(jìn)行了掩蓋，因此利用局部Moran’s I來進(jìn)一步揭示具體的集聚區(qū)域，研究單元空間上是否存在高值與低值的集聚現(xiàn)象[29-30]，并將集聚類型劃分為“高—高”集聚、“低—低”集聚、“高—低”集聚、“低—高”集聚四種。計(jì)算公式為：

式中與分別為全局Moran’s I和局部Moran’s I，表示研究單元的總個(gè)數(shù)，與分別表示區(qū)域?yàn)?、的人口空心化程度，表示各人口空心化平均值，表示要素與之間的空間權(quán)重矩陣。

（四）灰色預(yù)測(cè)模型（GM1.1）

灰色預(yù)測(cè)模型被廣泛運(yùn)用于揭示事物的發(fā)展規(guī)律，通過將離散數(shù)據(jù)進(jìn)行累加或累減轉(zhuǎn)為線性數(shù)據(jù)，并建立微分模型來達(dá)到預(yù)測(cè)未來的目的[31-32]，模型基本形式為：

式中為發(fā)展系數(shù)，為灰參數(shù)，模型精度檢驗(yàn)：由后驗(yàn)差比值與小誤差概率值決定，一般值小于0.35表示模型精度良好，小于0.5表示精度合格，小于0.65表示基本合格，大于0.65則表示精度不合格。值小于0.7表示不合格，小于0.8表示勉強(qiáng)合格，小于0.95表示合格，大于0.95表示精度很好。

五、貴州省人口空心化時(shí)空演變特征

（一）人口空心化測(cè)算結(jié)果

貴州省人口空心化測(cè)算結(jié)果如表2所示，且繪制了人口空心化的變化趨勢(shì)圖（見圖2）。整體來看，2000—2020年，貴州省人口空心化程度不斷加劇，人口空心化指數(shù)由2000年的10.52增加到2020年的27.35，人口空心化增長率高達(dá)159%。2000—2010年，人口空心化指數(shù)由10.52增加到23.35，人口空心化增長率達(dá)121%，這一時(shí)期是人口空心化增長速率較快的一個(gè)時(shí)期，由于我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異，加之戶籍制度的限制逐漸減弱，貴州省作為西部地區(qū)人口大省，大量人口向廣東、浙江等發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)，加劇了人口空心化。2010—2020年，人口空心化指數(shù)由23.35增加到27.35，增長率為17%，與上一個(gè)十年相比，人口空心化增長速率明顯下降，自2010年以來，隨著西部大開發(fā)戰(zhàn)略的深入實(shí)施，經(jīng)過貴州省在“十二五”與“十三五”期間“黃金十年”的發(fā)展，人口外流現(xiàn)象明顯減弱，逐漸出現(xiàn)人口回流，而且人口由省外流動(dòng)逐漸轉(zhuǎn)為省內(nèi)流動(dòng)。從市級(jí)層面來看，人口空心化變化幅度從大到小依次為畢節(jié)市、遵義市、銅仁市、黔東南州、安順市、六盤水市、黔西南州、黔南州、貴陽市；人口空心化變化幅度最大的為畢節(jié)市，空心化指數(shù)由2000年的6.51增加到2020年的29.54，畢節(jié)作為貴州省面積最大、人口最多的地級(jí)市，石漠化問題比較嚴(yán)重、生態(tài)環(huán)境脆弱、人多地少等矛盾突出是造成人口空心化加劇的主要原因；變化幅度最小的是省會(huì)貴陽市，人口空心化指數(shù)由2000年的15.18增加到2020年的18.75，主要原因?yàn)橘F陽市作為全省政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，能夠提供較多就業(yè)機(jī)會(huì)和優(yōu)質(zhì)的教育、醫(yī)療等服務(wù)，人口無顯著的外流現(xiàn)象。從縣域來看，2000—2020年，人口空心化變化幅度排名前五的區(qū)域分別是正安縣、納雍縣、赫章縣、紫云縣、大方縣，可以發(fā)現(xiàn)，人口空心化演變劇烈的區(qū)域主要集中在畢節(jié)市；人口空心化變化幅度排名倒五的區(qū)域分別是凱里市、清鎮(zhèn)市、興義市、都勻市、福泉市，可以發(fā)現(xiàn)，這些地區(qū)主要是省內(nèi)經(jīng)濟(jì)水平較高的地區(qū)，人口空心化程度較低。

（二）人口空心化時(shí)空格局

為進(jìn)一步呈現(xiàn)貴州省縣域人口空心化程度時(shí)空演變格局，結(jié)合研究區(qū)域情況，利用ArcGIS10.8自然斷點(diǎn)分析工具將人口空心化指數(shù)分為五類（見表3），第Ⅰ類低值（0—8]、第Ⅱ類較低值（8—16]、第Ⅲ類中值（16—24]、第Ⅳ類較高值（24—32]、第Ⅴ類高值（32—100]，并繪制人口空心化的空間分布圖（見圖3）。

從空間上來看，各區(qū)域人口空心化程度存在一定的差異性，2000—2020年，人口空心化表現(xiàn)出沿著貴州省東部、北部加劇的趨勢(shì)演變。2000年，貴州省人口空心化指數(shù)均值為10.52，空心化程度不高，人口空心化程度最低的地區(qū)為畢節(jié)市赫章縣（4.71），人口空心化程度最高的地區(qū)為黔南州都勻市（27.95），空心化程度達(dá)到Ⅳ類及以上的單元僅有4個(gè)，具體為黔西南州興義市（8.85）、貴陽市清鎮(zhèn)市（26.48）、黔南州都勻市（27.95）、黔西南州凱里市（26.34），其余地區(qū)人口空心化程度偏低。與2000年相比，2010年貴州省人口空心化程度明顯加劇，人口空心化指數(shù)均值達(dá)到23.35，人口空心化程度最高的地區(qū)為遵義市正安縣（31.68），人口空心化程度最低的地區(qū)為六盤水市盤州市（14.21）。人口空心化程度達(dá)到Ⅳ類及以上的區(qū)域有38個(gè)，主要分布于西部、北部及東部地區(qū)，其中畢節(jié)市4個(gè)，六盤水市1個(gè)，安順市1個(gè)，遵義市10個(gè)，銅仁市9個(gè)，黔東南州8個(gè)，黔南州5個(gè)。2020年，貴州省人口空心化程度達(dá)到27.35，人口空心化程度最高的地區(qū)為遵義市正安縣（39.2），人口空心化程度最低的地區(qū)為黔東南州凱里市（-2.26），表現(xiàn)為人口凈流入?？招幕潭冗_(dá)到Ⅴ類的區(qū)域有18個(gè)，主要分布于遵義市、銅仁市、黔東南州及畢節(jié)市，空心化程度達(dá)到Ⅳ類的區(qū)域有39個(gè)?？傮w而言，人口空心化的加劇表現(xiàn)出一定的空間集聚特征，人口空心化程度高的地區(qū)逐漸增多。2000—2010年，受到東西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距加大的影響，期間人口外流現(xiàn)象加劇，人口凈流出趨勢(shì)加大，從而加劇了人口空心化，從貴州省2010年人口普查數(shù)據(jù)來看，人口流動(dòng)規(guī)模大，流動(dòng)人口超過一千萬人，其中向省外流動(dòng)人口超過700萬人，省內(nèi)內(nèi)部流動(dòng)人口超過300萬人。2010—2020年，隨著省內(nèi)經(jīng)濟(jì)水平不斷提升，人口省外流動(dòng)明顯減弱，人口空心化增長率相比上一個(gè)十年有所減緩，根據(jù)2020年貴州省第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示，人口省外流動(dòng)趨勢(shì)有所減弱，省內(nèi)流動(dòng)趨勢(shì)加大，一方面是隨著貴州推進(jìn)以人為本的新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、各種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善，交通可達(dá)性增強(qiáng)，為省內(nèi)人口流動(dòng)帶來了便捷。另外，“七普”數(shù)據(jù)還顯示，省內(nèi)流動(dòng)人口大部分向貴陽市流動(dòng)，因?yàn)槠渥鳛榻?jīng)濟(jì)水平高的城市，有更大的市場(chǎng)容量和更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，對(duì)人口的拉力作用比較明顯。

（三）人口空心化時(shí)空分異特征

1.核密度估計(jì)

為了更好地從全局的視角刻畫貴州省人口空心化的動(dòng)態(tài)演進(jìn)特征與趨勢(shì)，利用核密度估計(jì)方法，借助Stata16軟件繪制了貴州省74個(gè)縣域單元2000年、2010年、2020年的核密度曲線（見圖4）。從核密度曲線的中心來看，人口空心化的中心呈現(xiàn)出向右變化的趨勢(shì)，說明貴州省人口空心化程度呈上升趨勢(shì)，人口空心化現(xiàn)象不斷加?。粡暮嗣芏惹€主峰高度與曲線寬度來看，主峰高度呈現(xiàn)出不斷下降的趨勢(shì)，曲線寬度呈現(xiàn)出逐漸變寬的趨勢(shì)，這說明貴州省人口空心化的絕對(duì)差異趨于擴(kuò)大的態(tài)勢(shì)；從核密度曲線的分布區(qū)間來看，人口空心化的分布曲線的拖尾現(xiàn)象呈現(xiàn)為右拖尾不斷縮短，左拖尾不斷延長的趨勢(shì)，表明貴州省人口空心化程度較高的區(qū)域與貴州省人口空心化的平均水平差異逐漸縮小。

2.全局自相關(guān)分析

為揭示人口空心化的空間關(guān)聯(lián)特征，利用GeoDa1.16軟件對(duì)貴州省2000、2010、2020年74個(gè)縣域單元人口空心化進(jìn)行全局Moran’s I進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示，可以看出三個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的全局Moran’s I分別為0.0466、0.5047、0.2371，莫蘭指數(shù)均為正值，呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢(shì)，表明貴州省各縣域單元人口空心化分布在空間上存在一定的集聚關(guān)系，其中2000年p值為0.1960，未通過顯著性水平檢驗(yàn)，表明2000年人口空心化分布未呈現(xiàn)出顯著空間集聚性，2010年的p值為0.0010，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，空間集聚性最強(qiáng)，2020年p值為0.0020，通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，空間集聚性較強(qiáng)。

3.局部自相關(guān)分析

全局Moran’s I是從整體上揭示該區(qū)域存在空間相關(guān)性，卻不能揭示具體的集聚區(qū)域，掩蓋了局部區(qū)域的空間集聚特征，為了進(jìn)一步揭示貴州省人口空心化空間集聚特征，本文利用GeoDa軟件的局部Moran’s I工具檢驗(yàn)局部空間特征，并繪制了LISA聚類地圖（見圖5），以便能夠更直觀地呈現(xiàn)貴州省人口空心化的空間集聚特征。LISA聚類地圖有四類，分別是高值與高值集聚區(qū)域（H-H），低值與高值集聚區(qū)域（L-H），低值與低值集聚區(qū)域（L-L），高值與低值集聚區(qū)域（H-L）。從LISA聚類圖來看，2000—2020年，貴州省人口空心化主要表現(xiàn)為“H-H”集聚和“L-L”集聚，“H-H”集聚區(qū)數(shù)量隨著時(shí)間的推移，明顯增多，2000年、2010年、2020年“H-H”集聚區(qū)數(shù)量分別為3個(gè)、16個(gè)、16個(gè)，空間集聚性顯著增強(qiáng)，這一類集聚區(qū)主要分布于貴州省東部與北部地區(qū)，主要包括遵義市、銅仁市的大部分縣區(qū)，遵義市作為貴州第二大地級(jí)市，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平僅次于省會(huì)貴陽市，該地區(qū)白酒產(chǎn)業(yè)是主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，受到白酒產(chǎn)業(yè)的輻射帶動(dòng)，其他第三產(chǎn)業(yè)也得到迅速發(fā)展，對(duì)于勞動(dòng)力的需求旺盛，周圍地區(qū)的人口大量向此地流動(dòng)；“L-L”集聚區(qū)數(shù)量呈現(xiàn)先增加后減少的變化，2000年、2010年、2020年“L-L”集聚區(qū)數(shù)量分別為4個(gè)、7個(gè)、4個(gè)，空間集聚效應(yīng)變化不大，主要分布與畢節(jié)市部分縣區(qū)、黔西南州部分縣區(qū)、黔東南州部分縣區(qū)。

4.灰色預(yù)測(cè)結(jié)果分析

利用貴州省2000年、2010年、2020年三年的人口空心化指數(shù)，預(yù)測(cè)2030年人口空心化指數(shù)變化，模型的擬合結(jié)果如表5所示，預(yù)測(cè)結(jié)果如表6所示。

由表5可知，后檢驗(yàn)差比c值小于0.35，模型的等級(jí)較好，小概率誤差p值大于0.95，模型的精度很好，說明預(yù)測(cè)結(jié)果比較準(zhǔn)確。

由表6可以看出，灰色預(yù)測(cè)模型得到的貴州省2030年人口空心化指數(shù)為31.63，2020—2030年人口空心化程度仍然呈小幅度上升趨勢(shì)，但空心化增長率在每一個(gè)十年都表現(xiàn)為逐漸放緩的趨勢(shì)，這表明貴州省人口空心化趨勢(shì)在逐漸減弱，未來隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，縣域城鎮(zhèn)化、鄉(xiāng)村振興的不斷推進(jìn)，貴州省人口外流趨勢(shì)會(huì)逐漸減弱。

六、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

文中以地處喀斯特山區(qū)的貴州省為研究對(duì)象，分析了喀斯特山區(qū)人口空心化的形成機(jī)理，利用近三次人口普查數(shù)據(jù)，構(gòu)建指標(biāo)體系測(cè)算了貴州省2000年、2010年、2020年的人口空心化程度，運(yùn)用核密度分析、空間自相關(guān)分析等對(duì)人口空心化的時(shí)空演變特征進(jìn)行了分析，最后運(yùn)用灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)2030年人口空心化程度進(jìn)行了預(yù)測(cè)，得出的主要研究結(jié)論如下。

1.2000—2020年，貴州省人口空心化程度加大，人口空心化指數(shù)由2000年的10.52增加至2020年的27.35，空心化增幅達(dá)到159%，2000—2010年人口空心化增速為121%，2010—2020年人口空心化增速為17%，人口空心化增速逐漸減弱。

2.總體來看，貴州省人口空心化空間格局表現(xiàn)為“東高西低”的格局，人口空心化空間集聚特征逐漸增強(qiáng)，存在明顯的空間相關(guān)性，人口空心化的“高—高”集聚區(qū)域主要分布于遵義市、銅仁市等地區(qū)，“低—低”集聚區(qū)域無顯著特征，呈現(xiàn)出自西向東的演變態(tài)勢(shì)。

3.灰色預(yù)測(cè)模型結(jié)果表明，貴州省2020—2030年人口空心化仍然會(huì)呈小幅度上升的趨勢(shì)，但空心化趨勢(shì)在逐漸減弱。

（二）政策啟示

農(nóng)村空心化是當(dāng)前推進(jìn)全面鄉(xiāng)村振興和農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化面臨的一大問題。破除城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，促進(jìn)城鄉(xiāng)融合發(fā)展是解決由人口空心化引發(fā)的農(nóng)村空心化問題的必由之路。當(dāng)前，縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為減弱農(nóng)村人口空心化帶來了契機(jī)，縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠給農(nóng)村人口帶來更多就近就業(yè)機(jī)會(huì)，能夠享受較高的薪酬與基本公共服務(wù)，有效避免了人口的遠(yuǎn)距離遷移，還能兼顧農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，有效緩解土地拋荒、留守兒童與留守老人等問題，地方政府應(yīng)將縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為處理農(nóng)村空心化問題的關(guān)鍵切入點(diǎn)。

1.針對(duì)人口空心化水平較高的地區(qū)，如遵義市部分地區(qū)、畢節(jié)市西部地區(qū)、銅仁市、黔東南等地區(qū)，可因地制宜發(fā)展優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)，以產(chǎn)業(yè)聚“人氣”，減緩人口外流。如遵義市可依托白酒產(chǎn)業(yè)吸納人口就近就業(yè)，減少人口的遠(yuǎn)距離遷移，而且近年來旅游業(yè)等發(fā)展也比較迅速，充分挖掘遵義紅色旅游、鄉(xiāng)村旅游等資源，依托產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，以產(chǎn)業(yè)聚“人氣”，能夠有效減緩人口空心化。銅仁市也擁有豐富的旅游資源，且銅仁與遵義緊密相連，加強(qiáng)銅仁與遵義的聯(lián)動(dòng)互通，強(qiáng)化縣域之間的合作，增強(qiáng)對(duì)周邊地區(qū)的輻射帶作用，有助于減緩周邊地區(qū)人口外流導(dǎo)致的空心化問題。黔東南作為少數(shù)民族聚集地，近年來依托國家鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的支持，開發(fā)了許多具有民族特色的旅游產(chǎn)業(yè)，進(jìn)一步推進(jìn)農(nóng)文旅融合能夠帶來更大的發(fā)展契機(jī)。

2.另外可通過積極探索三權(quán)分置、土地流轉(zhuǎn)、土地托管經(jīng)營等方式盤活土地資源，結(jié)合鄉(xiāng)村規(guī)劃，不斷探索鄉(xiāng)村發(fā)展的多元化模式，當(dāng)前，鄉(xiāng)村體育與旅游融合發(fā)展正在成為發(fā)展的新趨勢(shì)，而且貴州大多數(shù)地區(qū)是少數(shù)民族聚居地，應(yīng)結(jié)合少數(shù)民族的特色文化，打造鄉(xiāng)村文體旅綜合體，不斷開拓鄉(xiāng)村消費(fèi)新空間推動(dòng)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，增強(qiáng)鄉(xiāng)村吸引力。

3.總體上，通過構(gòu)建“人氣—產(chǎn)業(yè)—土地”等多項(xiàng)聯(lián)動(dòng)體系，以土地作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展的載體，因地制宜發(fā)展山地鄉(xiāng)村旅游業(yè)、特色農(nóng)產(chǎn)品種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)等。借助互聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)村電商平臺(tái)等形成產(chǎn)銷聯(lián)動(dòng)的產(chǎn)業(yè)融合鏈條，以產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)就業(yè)，以縣域?yàn)檩d體，通過與周邊縣域的互聯(lián)互通，增強(qiáng)就業(yè)的容納能力，讓農(nóng)村人口能夠就近就業(yè)。以產(chǎn)業(yè)作為留住鄉(xiāng)村人口、吸引外來人口作為突破口，培養(yǎng)高素質(zhì)農(nóng)民、吸引鄉(xiāng)村建設(shè)人才、專業(yè)技術(shù)人才。

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（中文校對(duì)：李陽）

Evolution and Prediction Analysis of Spatiotemporal Pattern of Population Hollowing in Karst Mountainous Areas

PU Shaoxian1 YANG Lin1 YAN Zhao2 ZHAO Dehan3

（1. Xingyi Natural Resources Bureau， Xingyi Guizhou 562400; 2. Administration and Management Institute of Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Beijing 102208; 3. Guizhou Zhongse Blueprint Technology Co.， Ltd， Xingyi Guizhou 562400）

Abstract： A series of rural hollowing problems caused by rural population outflow have attracted widespread attention from academic circles. An effective grasp of the evolution mechanism， degree and characteristics of population hollowing is helpful to solve rural hollowing and promote rural revitalization in an all-round way. By analyzing the formation mechanism of population hollowing， this paper constructs an evaluation index system of population hollowing degree， calculates the population hollowing degree of Guizhou province by using the data of the fifth， sixth and seventh national population censuses， and analyzes the spatio-temporal evolution characteristics of population hollowing in Guizhou province by using methods such as nuclear density analysis and spatial autocorrelation. Finally， the grey prediction model is used to predict the degree of population hollowing out in Guizhou Province in 2030. The results show that： （1） From 2000 to 2020， the population hollowing index of Guizhou Province increased from 10.52 to 27.35， and the population hollowing growth rate was as high as 159%. In the past two decades， the population hollowing degree has been continuously intensified. From 2000 to 2010， the population hollowing was the most dramatic period， with a growth rate of 121%. From 2010 to 2020， the population hollowing trend gradually weakens， and the population hollowing growth rate is 17%. （2） The spatial pattern of population hollowing in Guizhou Province presents a trend of “high in the east and low in the west”， and the population hollowing has obvious spatial agglomeration characteristics. The “high-high” agglomeration area is mainly distributed in Zunyi， Tongren and other regions， while the low-low agglomeration area has no obvious spatial characteristics， but shows a trend of evolution from west to east. （3） According to the gray prediction results， the degree of population hollowing in Guizhou Province will still show a small upward trend from 2020 to 2030， but the hollowing trend will gradually weaken..

Keywords： population hollowing; Karst mountainous area; evolution characteristics; predictive analysis

（英文校譯：舒雅）