郭金铭+屈清

摘要：利用2000、2010年重庆县域人口数据，采用不均衡指数、空间自相关分析方法，结合GIS技术，对重庆市县域人口空间格局和演化特征进行了分析。结果表明：重庆各县人口数量差异巨大，人口密度分布不均，主城区密度高，周边县域略呈环状逐渐降低，两翼是人口密度分布最低的区域；不均衡指数表明人口分布的集中性不断增长，主城区及其附近县域是人口增长的主要地区；全局空间自相关Moran指数逐渐增大，空间聚集程度不断增强；局部空间自相关分析说明人口空间分布以“高高”聚集区和“低低”聚集区为主，热点区的空间范围正在增大，冷点区的空间结构比较稳定。

关键词：人口空间格局；空间自相关；人口密度

中图分类号：C924

文献标识码：A 文章编号：1674-9944（2017）14-0230-04

1 引言

人口分布是人口过程在空间上的表现形式，归根结底受社会生产在空间上的分布及其区域结构特点所制约[1]。准确掌握人口分布信息及主要影响因素对制定人口政策、开展功能区划、进行地区城乡建设等工作具有重要意义。随着我国城镇化进程加快，流动人口的增多，区域人口空间格局正在发生巨大变化，这引起了学者、政府和社会的广泛关注，不少学者从不同时空尺度、视角对人口区域空间结构进行了研究[2～4]。在研究方法上，大多采用标准差、不均衡指数、基尼系数、人口重心等方法来揭示人口空间格局的区域差异[5，6]。随着空间数据分析的深入发展，部分学者也利用此方法进行人口空间格局分析，并取得了部分研究成果[7，8]。笔者利用不均衡指数和空间分析技术对重庆人口分布现状与演变进行了深入分析，以期为重庆市的人口、经济、社会发展政策提供支持。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 不均衡指数

考察人口分布是相对均衡还是相对集中，可以采用不均衡指数[9]。计算公式如下：

式（1）中：U为不均衡指数，xi为各县域人口占总人口的比重，yi为各县面积占总面积的比重，n为县域总数。U值越小，人口分布越均衡；反之，则越集中。

2.1.2 空间自相关分析

2.1.2.1 空间权重矩阵

空间权重矩阵是空间统计分析与经典统计分析的关键区别，选取最常用的基于邻接的空间关系构建权重矩阵，如下[10]：

2.1.2.2 全局自相关分析

全局自相关是描述某种现象在整个区域的空间聚集特征与聚集强度，其测定指标通常有全局指标Moran指数和Geary指数，Moran指数与Geary指数呈负相关，作用基本相同，而Moran指数更为常用，因此，笔者采用Moran指数。Moran指数是反映空间邻接或空间邻接区域单元属性值的相似程度，即xi是某区域的观测值，则该区域变量的全局Moran指数I，用如下公式[10]：

式（3）中：S2=1n∑ni=1（xi-）；=1n∑ni=1xiI为Moran指数，其取值在-1和1之间，小于0表示空间负相关，越接近1，正相关性越强；大于0表示空间正相关，越接近1，正相关性越强；等于0表示不存在空间相关， Moran指数采用z检验作显著性检验。

2.1.2.3 局部自相关分析

全局自相关分析是对空间关联的全局估计，忽视了局部特征，为更加深入揭示局部空间聚集状况，本文选取局部指标Local Morans I指数，公式如下[110]：

式（4）中，n、xi、xj、wij、S2、与全局自相关公式相同，Ii含义与全局指数类同，其显著性检验与全局空间自相关Moran指数检验类似。

2.2 数据来源

采用的人口数据来自第五次、第六次人口普查和《重庆市统计年鉴》（2005、2008），经整理所得；县域行政区劃矢量图采用重庆市2010年县域行政区划图，经过扫描矢量化而成，一共38个县级行政单元。

3 人口分布现状分析

3.1 人口数量分布特征

2010年，全市人口总量为2884.62万人，居四大直辖市第一位，平均每个县75.91万人，超过100万人口的区县共10个，占县域总数的26.32%。人口最多的万州区（156.31万人）是人口最少的城口县（19.3万人）的8.1倍。从人口区域分布来看，主城九区人口总量为745.76万人，占全市人口总数的25.85%，而面积仅占6.64%，主城九区是重庆人口分布最密集的区域。可见，人口众多、空间差异大是重庆人口分布的一大特点。

3.2 人口密度分布特征

经统计，2010年重庆市平均人口密度为350.21人/km²，其中500人/km²以上的区县共15个，全部分布在一小时经济圈。渝中区、江北区、大渡口区、南岸区、沙坪坝区和九龙坡区人口密度均超过2500人/km²，占县域总数的15.79%；人口密度在500～1000人/km²的县域有9个，占县域总数23.68%，两者合占县域总数的39.47%。人口密度最大的渝中区（28640.91人/km²）是最小的城口县（58.73人/km²）的487.64倍。可见，重庆人口密度区域差异巨大。

在ArcGIS中将重庆县域矢量图与人口密度数据叠加，采用自然断点法，绘制重庆人口密度五级分类图（图1）。从图1可以看出重庆人口密度差异很大，总体上从西向东南和东北两个方向递减；主城地区人口密度最高，周边县域较低。

4 人口空间演变特征

4.1 不均衡指数

从表1可以看出，不均衡指数在不断增长，并且增长幅度也在逐年增大，表明重庆人口空间集中程度在不断增强，而且随着年份的增加，集中的速度有加快的趋势。

为进一步解释人口集中的具体区域，采用人口增量图表示2000～2010年重庆市县域人口数量的变化情况（图2）。这表明，主城及附近大部分县域是重庆面积最大、人口增长最显著的区域，万州区和黔江区是两个岛状孤立增长区；其余广大县域为人口负增长地区，连片分布在渝东南翼和渝东北翼。

4.2 空间自相关分析

4.2.1 全局空间自相关分析

从表2可以看出，4个年份的Moran指数均为正，Z值均大于2.58（P<0.01），通过检验。这表明重庆县域人口具有空间聚集性，即人口密度高的县互相邻接，人口密度低的县互相邻接的现象。同时，Moran指数数值不断增大，这表明重庆人口空间自相关性有不断增强的趋势。

4.2.2 moran散点图局部空间关联分析

从重庆县域人口Moran散点图（图3）可知，位于一、三象限内的县域明显多于二、四象限，表现出较强的正的空间相关性，“高高”型和“低低”型聚集区十分显著。经统计，2000年，位于第一象限的有14个，第三象限的有17个，共占县域总数的81.58%；2010年，位于第一象限的有14个，第三象限的有18个，共占县域总数的84.21%。这表明重庆人口空间分布格局总体上呈缓慢变化的趋势，“低低”型比“高高”型区域占据较大的空间范围。位于二、四象限的县域数量少，异质性较强。

4.2.3 LISA聚集图局部空间关联分析

在LISA聚集图（图4）中可看出：①“高高”聚集区分布在主城区，它是全市人口密度分布最高的热点区；②渝东北翼和渝东南翼广大县域为“低低”聚集区，即人口分布的冷点区。由于地形复杂、区位条件较差，经济发展水平较落后，大多数县人口总量一直处于负增长状态；③人口分布的热点区在主城区和冷点区主要在渝东北翼与东南翼的总体正在发生缓慢变化。巴南区由于人口增长较快，由2000年的“低高”聚集区转变为2010年的“高高”聚集区，渝北区由于经济开发发展迅猛，人口密度迅速增大，由2000年的不显著区转变为“高高”聚集区；④除此之外，还有许多县域空间自相关性并不显著，或分散或连片分布在显著区的周围，其人口空间分布在区域内部和外部的异质性较强。

5 结论

本文运用不均衡指数，将空间自相关分析法与GIS相结合，利用其强大的空间分析功能，系统地分析了重庆人口空间格局演化特征，刻画了重庆区域人口发展态势，为今后重庆人口区域发展提供了可靠的科学依据。研究结果表明：重庆人口数量差异巨大，人口密度分布不均，主城区及其周边地区人口密度大，两翼人口密度低；人口空间聚集特征明显，并且还在逐年增大，局部空间关联在空间上具有显著的规律性，热点区的空间范围正在增大，冷点区空间结构比较稳定。

参考文献：

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