基于地理探測器的山東省人口空間格局演變及影響因素研究

穆聰

(湖南工業大學 城市與環境學院，湖南 株洲 412007)

人口空間分布是指人口數量和規模的地域分布,是一個地區的人口與其社會、經濟、資源以及環境相互作用的綜合體現[1]。新型城鎮化是我國重大發展戰略,突出強調“人的城鎮化”,摸清區域人口分布是促進人的城鎮化的重要前提[2]。我國為適應國情不斷調整生育政策,生育政策的放松必將對人口規模和結構的走勢產生重要影響[3]。因此,研究人口分布的時空演變特征及形成機制, 有利于制定合理的人口政策, 對實現人口的合理再分布和人口與資源、環境、經濟的協調發展具有重要的指導意義[4]。人口空間分布的研究歷來受到學者們的重視：從研究對象上,針對常住人口和外來人口[5]、少數民族[6]、宗教信仰人群[7]等不同群體研究其空間分布;從研究尺度上,針對全國[8]、跨省區域[9]、省域[10]、重大城市[11],從省、市、縣逐步精化到鄉鎮街道[12-14];從研究方法上,利用空間自相關[15]、人口集中指數與不均衡指數[16]、探索性空間數據分析[6]、洛倫茲曲線[17]、地理加權回歸[18]、地理探測器[12]等方法研究人口空間格局演變。在影響因素方面,學者們通常將人口空間格局的影響因素劃分為自然因素和社會因素兩類,自然因素有高程、坡度[19]等,社會因素有人均GDP、公共服務設施、交通可達性[20]等。

山東省地處華東平原、黃河下游,是我國經濟較為發達的沿海省份之一。對于山東省人口空間分布格局,王靜等[21]從市、縣、1km 3個不同尺度上對山東省人口空間分布格局進行分析;張慧[22]采用人口密度、人口集疏度和人口穩定度等指標來研究建國以來山東省人口分布地域格局及集疏程度的時空變化情況。本研究以山東省為研究區域,以區縣為研究單元,選取2000—2020年山東省人口數據,運用空間自相關、人口重心、人口分布結構指數、地理探測器等方法分析山東省人口空間格局演變特征和影響因素,以期為山東省人口規劃管理和經濟發展提供科學依據。

1 研究區概況

山東省位于東經114°47.5′～122°42.3′、北緯34°22.9′～38°24.01′之間,陸域面積15.58萬km2,地形復雜,中南部為山地丘陵,東部為半島,西部及北部屬平原且地勢較低(圖1)。山東省下轄地市16個,縣級行政區136個(58個下轄區、26個縣級市、52個縣),省會設于濟南,截至2020年12月底,常住人口10 165 萬人,人口密度為643 人/km2。

圖1 研究區概況圖

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本文的人口數據來源于山東省及各地市統計局公布的第五、六、七次人口普查數據。行政區劃數據來源于阿里云數據可視化平臺(http：//datav.aliyun.com/portal/school/atlas/area_selector),由于山東省行政區劃在2000—2020年期間經過區縣拆分合并等相應調整,文中以2021年5月的行政區劃為準,研究單元為136個區縣。數字高程數據來源于地理空間數據云平臺(https：//www.gscloud.cn/),分辨率為30 m×30 m,地形起伏度由ArcGIS10.4軟件通過DEM數據計算所得。氣溫、降水、人均GDP、城鎮化率、人均可支配收入數據來源于各區縣統計年鑒及第七次人口普查統計數據。平均房價數據來源于58同城網站(https：//tj.58.com/)。

2.2 研究方法

2.2.1 人口分布結構指數

人口分布結構指數[23]是指不均衡指數(U)和集中指數(C),用來模擬人口集中或分散的趨勢,計算公式分別為：

(1)

(2)

式中：n為地域個數,xi為i行政單元人口占研究區總人口的比重,yi為i行政單元土地面積占研究區總土地面積的比重。U的數值越大,表明區域人口的空間分布越不均衡;C的數值越大,表明區域人口的空間分布越集中。

2.2.2 標準差橢圓

標準差橢圓可以反映要素的分布中心、離散趨勢以及擴散方向等空間特征。平均中心表示地理要素的空間重心及遷移方向,橢圓的長半軸反映了離散程度較大的方向,短半軸反映了聚集程度較高的方向。長短半軸的值差距越大即橢圓扁率越大,表示數據的方向性越明顯;反之,表示方向性越不明顯。

2.2.3 空間自相關

空間自相關包括全局自相關和局部自相關,常用來檢驗某一現象與其相鄰空間單元的現象關聯性是否顯著。

全局莫蘭指數衡量的是全部空間數據的依賴性和關聯性。莫蘭指數的值域為-1～1,越接近于-1,負相關性就越大;反之,越接近于1,正相關性就越大。若莫蘭指數為0,則表示研究單元隨機分布不存在空間自相關性。

局部莫蘭指數衡量的是相鄰空間單元之間屬性的相似性及顯著性水平。LISA集聚圖將區域間的空間聯系形態分為高-高集聚、低-低集聚、高-低集聚和低-高集聚4種類型。

2.2.4 地理探測器

研究采用地理探測器[24]的因子探測與交互探測對山東省縣域的人口空間格局與8個影響因子(表1)的關系進行分析。

表1 人口分布影響因素

因子探測是探測某因子多大程度上解釋變量的空間分異,可用q值度量,q值的值域為0～1,值越大說明影響因子對該區域人口密度的因子解釋力越強。

交互作用探測用于探測因子A、B相互作用后是否會強化或弱化人口密度的影響,主要有非線性減弱、單線性減弱、雙線性增強、相互獨立、非線性增強5種類型。

3 結果與分析

3.1 人口空間格局特征

3.1.1 人口密度與人口分布指數

1)人口密度分析。山東省人口密度20年來總體呈現增長趨勢(圖2), 2000年人口密度為574 人/km2,2010年增長到610 人/km2,2020年為643 人/km2。從總體上看,人口密度呈現西南高東北低的分布,各地級市中心區人口密度較大?？h級范圍內山東省人口分布差異性明顯,2000年、2010年與2020年人口密度最大的區縣均位于青島市,分別為市南區14 918 人/km2、市南區18 162 人/km2、市北區17 411 人/km2;人口密度最小的區縣均位于東營市,分別為河口區97 人/km2、墾利區104 人/km2、河口區108 人/km2。

(a)2000年 (b)2010年 (c)2020年圖2 山東省人口密度分布圖

2)人口分布結構指數分析。一個地域的人口分布均衡程度需要采用不均衡指數(U)和集中指數(C)來體現。根據式(1)和式(2)對山東省16地市的人口與面積進行計算,得到山東省2000、2010、2020年的不均衡指數和集中指數(表2)。由表2可知,山東省人口分布集中指數與不均衡指數數值較小,表明人口總體分布較均衡,但集中指數與不均衡指數均呈上升趨勢,表明2000—2020年,山東省人口分布總體向集中與不均衡發展。

表2 山東省人口分布結構指數

3.1.2 人口重心遷移特征

根據圖3可知,山東省人口重心位于淄博市博山區東南部,2000、2010年和2020年人口密度重心均位于濰坊市臨朐縣。2000—2010年人口重心向東北遷移,遷移距離為7 723 m;2010年—2020年人口重心向西北遷移,遷移距離為1 799 m,較前10年遷移距離變短、遷移速度放緩,說明山東省人口分布格局趨向一定的穩定性?？傮w上看,山東省人口空間格局呈現西南—東北方向分布(表3),標準差橢圓面積不斷減小,說明山東省人口分布進一步集聚。長半軸和短半軸均呈現減小趨勢,說明了山東省人口的向心集聚特征,扁率先增加后減少,說明人口分布由西南—東北方向向西北—東南方向集聚程度增強。旋轉角度增大,標準差橢圓呈現順時針旋轉,說明山東省人口有向東、北方向移動的趨勢。

3.1.3 人口空間集聚分析

1)全局空間自相關。在GeoDa軟件的支持下,計算山東省縣級尺度下人口分布的全局莫蘭指數。根據表4可知,山東省2000年、2010年與2020年人口密度的莫蘭指數分別為0.439 3、0.449 6、0.468 0,即山東省136個研究單元人口密度空間分布不是隨機分布的,而是呈現出顯著空間正向自相關;從演化趨勢來看,山東省人口密度莫蘭指數逐漸增大,表明山東省人口密度集聚趨勢加大。

2)局部空間自相關。利用GeoDa軟件繪制山東省2000年、2010年和2020年LISA集聚圖(圖4)。由圖4可知,山東省人口整體聚集方位不大,聚集區域發生少量變化。人口密度的局部空間自相關不顯著的縣(區)較多,2000年為131個,2010年和2020年均為130個,2000—2020年均為高-低集聚模式。2000年,人口密度的高-高集聚區有1個,在山東省東部沿海,為青島市市北區;低-低集聚區有3個,分布在山東省北部,為河口區、沾化區和利津縣;低-高集聚區有1個,為嶗山區。2010年,人口密度的高-高集聚區仍然為青島市市北區;低-低集聚區有4個,均分布在山東省北部,為河口區、沾化區、濱城區和東營區;低-高集聚區仍然為嶗山區。2020年,山東省人口密度僅有高-高和低-低兩種集聚區,高-高集聚區有3個,均分布在青島市內,有市北區、市南區和嶗山區;低-低集聚區有3個,為河口區、東營區和海陽市。

圖3 山東省人口重心分布及標準差橢圓分布

表3 山東省人口密度標準差橢圓參數變化

表4 山東省人口分布空間自相關系數

3.2 人口分布與影響因素的關系

3.2.1 因子探測分析

選取2020年各影響因子數據與人口數(圖5)對山東省人口分布做因子探測分析,地理探測器的探測結果表明,各影響因子對山東省人口密度的作用強度不同(表5),各因子對人口密度的作用強度由大到小依次為平均房價(0.584 3)、城鎮化率(0.278 2)、人均可支配收入(0.171 1)、人均GDP(0.065 5)、氣溫(0.058 4)、降水(0.037 2)、高程(0.016 5)、地形起伏度(0.016 1)。在縣域尺度研究下,社會因素對山東省人口空間分布的影響作用明顯強于自然因素。

(a)2000年 (b)2010年 (c)2020年圖4 山東省人口密度LISA集聚圖

圖5 山東省人口密度與影響因素空間分布圖

表5 因子探測結果

3.2.2 交互探測

人口分布并不是某單個影響因子決定的,而是多個影響因子綜合作用的結果。因子探測只能檢驗單個影響因子對人口分布的影響力,需利用交互探測分析兩影響因子對山東省人口空間分布的交互影響作用。

由表6可知,交互作用探測結果顯示兩類影響因素對山東省人口分布的影響存在非線性增強和雙因子增強兩種作用類型,表明任意兩因子交互作用影響力強于單因子。平均房價與城鎮化率、平均房價與人均可支配收入這兩類交互作用類型為雙因子增強,其余因子交互作用為非線性增強;其中,平均房價與城鎮化率交互作用對人口分布影響力最大為0.783 6,高程與地形起伏度交互作用對人口分布的影響力最弱。平均房價在單因子探測中對人口分布的解釋度較高,與其他因子的交互作用也具有較高解釋度。高程與地形起伏度在單因子探測中對人口分布的解釋度較低,但在與其他因子交互作用時均呈現非線性增強效果。氣溫與降水兩因子在單因子作用于人口分布時解釋度較低,但在與人均GDP、平均房價、城鎮化率、人均可支配收入4個社會因子的交互作用下對人口分布均呈現較高的影響力。4個社會因子的交互作用也均呈現較高的影響力。

表6 交互探測結果

4 結論

1)2000—2020年山東省人口空間格局基本保持不變,整體呈現西南高東北低的態勢,各地級市中心區人口密度顯著高于周邊區縣,人口分布呈現多中心發展。

2)山東省人口總體分布較均衡,但集中指數與不均衡指數均呈上升趨勢,人口分布向集中與不均衡分布緩慢發展。

3)山東省的人口重心向東北方向緩慢移動,表明人口分布向山東半島凝聚,與半島經濟發展水平較高相契合。

4)2000—2020年20年間山東省人口密度分布均呈現出顯著空間正向自相關,莫蘭指數逐漸增大,進一步表明人口分布集聚趨勢增強;山東省人口分布低-低集聚區主要位于黃河三角洲地區,高-高集聚區則位于青島市中心區,與黃河三角洲人口分布稀疏、青島市中心區人口分布稠密的格局相契合。

5)各影響因子對山東省人口密度的作用強度不同,社會因素顯著高于自然因素,表明山東省人口分布更多受社會因素的影響,自然因素對人口分布作用不大。任意兩因子交互作用強度都大于單因子對人口分布的影響力,表明山東省人口分布格局是受多個因子共同作用形成的。