基于ESDA的江蘇省人口密度空間分布模式解析

徐晶鑫

摘要：以第六次全國人口普查數據為依據，采用空間自相關的方法，使用ARCGIS和GEODA軟件，對江蘇省的人口密度空間分布進行解析，研究結果表明：江蘇省的人口密度空間分布具有顯著的空間正相關性；人口密度分布類似的地區(qū)在空間分布上表現出集聚現象，南北地區(qū)差異顯著；造成這種現象的原因主要是區(qū)域人口密度的分布和區(qū)域的經濟發(fā)展水平在一定程度上呈現出正相關性，經濟發(fā)展水平高，人口密度也就相對較高，經濟發(fā)展緩慢，人口密度也就相對偏低。

關鍵詞：人口普查數據 人口密度 空間自相關 江蘇省

中圖分類號：F719 文獻標識碼：A 文章編號：1009-5349（2019）07-0057-02

中國是當今世界人口最多的國家，龐大的人口數量使我國社會經濟面臨著巨大壓力，人口也一直是影響我國人民生活水平和整體素質的重要因素。而人口密度從某種程度上反映了人口分布的規(guī)律，這也成為時下比較熱門的研究方向。人口密度指在某個區(qū)域內單位面積土地上所居住的人口的數量。[1]人口密度可以反映區(qū)域人口狀況的稀疏程度，也可以從側面反映經濟水平，在一般情況下，經濟水平越高的地區(qū)，人口密度往往越大。[2]研究一個地區(qū)人口分布的規(guī)律，再根據這些規(guī)律去因地制宜地制訂出相關的政策，不僅僅能夠帶動區(qū)域的經濟發(fā)展，同時也能促進社會的可持續(xù)發(fā)展。本文就以全國第六次人口普查數據為依據，結合江蘇省各鄉(xiāng)鎮(zhèn)行政區(qū)劃圖，采用空間統(tǒng)計方法中的空間自相關分析進行分析和探究，并針對分析結果，進行江蘇省人口密度空間分布模式解析。

一、研究區(qū)域、數據來源

江蘇省處于東經116°18′～121°57′，北緯30°45′～35°20′之間，總面積達到10.26萬平方千米，僅僅占據全國總面積的1.1%。江蘇省的經濟水平長期位居中國各省市經濟水平的前列，2017年江蘇地區(qū)生產總值高達85900億元。截止到2010年，江蘇省共有人口78660941人，其中有男性39626707人，女性39034234人，共有24381782戶人家，擁有本地戶口的人數為59693914人。其中，15歲以下的人口數為10233484，15～64歲的人口數為59868811，65歲及65以上的人口數8558646人。數據依據于第六次全國人口普查。另外，本文所用到的江蘇省人口密度數據根據國家統(tǒng)計局提供的中國2010年人口普查分鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道資料計算得到。[3]

二、結果與分析

（一）江蘇省人口密度空間分布

江蘇省人口密度較高的地區(qū)基本集中在蘇州、無錫以及常州市所構成的蘇錫常都市圈（圖1），南京的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口密度也相對較高，而在整個蘇北地區(qū)有部分人口密度較高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)零散分布，其余的基本都是人口密度較低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，由此可以看出，江蘇省的人口密度分布情況在總體上不均勻，地區(qū)之間的差異較為顯著，呈現出“南高北低”的趨勢。

（二）江蘇省人口密度的局部空間自相關性

1.江蘇省總人口密度的局部空間自相關性

絕大部分表現出人口分布“高高”正關聯的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分布在無錫、蘇州、常州，這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)人口數量大且與周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的差異較小，呈現出人口集聚的特點。蘇錫常都市圈是長江三角洲城市群的重要城市，推動了地域內的經濟發(fā)展，使得三市的GDP常年位于全省總量前列，而人口的分布情況和區(qū)域的經濟發(fā)展水平存在正相關，經濟發(fā)展水平越高，吸引的外來務工人員也就越多，人口密度越大；同時這些經濟發(fā)達的地區(qū)還帶動了周邊地區(qū)的經濟發(fā)展，使得周邊地區(qū)的人口也越來越多，形成了這種“高高”的空間分布模式。表現出“低低”分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)大多分布在鹽城的東部沿海地區(qū)、淮安、宿遷以及鎮(zhèn)江的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)。蘇北地區(qū)傳統(tǒng)的農村中地心規(guī)模比較龐大，人口密度相對較低，人口的分布情況也較為分散，同時因為蘇南地區(qū)經濟發(fā)展水平高，而蘇北地區(qū)經濟發(fā)展較低，蘇北地區(qū)的人口大量流入蘇南地區(qū)，使得人口密度較低的區(qū)域范圍不斷擴大。表現出“高低”分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)在江蘇省境內呈點狀零散分布，造成這種分布的原因可能是這些地區(qū)的區(qū)域經濟發(fā)展水平相對于其周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)來說較高，使得周邊地區(qū)的人口不斷向這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)聚集，人口密度不斷增加而周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口數量相對來說正在不斷減少，人口密度降低，因此讓這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)與其周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)形成了“高低”的空間分布模式。表現出“低高”分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)其原因是因為這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)處于“高高”分布和“低低”分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)之間的過渡地帶，而這種過渡地帶，使得該地區(qū)受到周邊鄉(xiāng)鎮(zhèn)的影響較小，因而形成了這種“低高”的空間分布模式。

2.江蘇省戶籍人口密度的局部空間自相關性

戶籍人口密度的分布情況大致與總人口密度的分布情況相同，呈現出“高高”和“低低”分布的地區(qū)都呈面狀分布，而呈現出“高低”以及“低高”的鄉(xiāng)鎮(zhèn)在江蘇省境內零散分布。其中，呈現出“高高”分布的地區(qū)數量明顯減少，主要分布在蘇州和常州，因為該地區(qū)經濟社會快速穩(wěn)定發(fā)展，城市建設大規(guī)模推進，提供了大量的勞動崗位，對外來勞動力產生了較大吸引，因此外來務工人員數量不斷增加，從而造成了戶籍人口密度相對變低的現象；而處于“低低”分布的這些地區(qū)，自身和周邊的自然環(huán)境與經濟水平都不是很優(yōu)越，對于外來人口也沒有什么太大的吸引力，因此處于“低低”分布的區(qū)域變動并不大，而“高低”和“低高”分布的區(qū)域數量本身就小，有一些變動也是合理的。

3.江蘇省15歲以下人口密度的局部空間自相關性

15歲以下人口密度的分布情況大致上與總人口密度的分布情況相同，呈現出“高高”分布的地區(qū)主要集中在蘇州、無錫和常州市，蘇北地區(qū)呈現“高高”分布的數量明顯增加，因為這些地區(qū)的計劃生育工作做的并不到位，計劃生育政策沒有得到有效的實施；另一方面這些地區(qū)思想較為落后，還存在著傳統(tǒng)的重男輕女思想，在第一胎甚至是前幾胎不是想要的男孩兒的情況下，會選擇繼續(xù)生育，導致人口出生率上升。而呈現出“低低”分布的地區(qū)蘇北數量明顯減少，蘇南數量增多，因為蘇北地區(qū)經濟較為落后，思想比較傳統(tǒng)，家里有較多子女，而蘇南地區(qū)經濟發(fā)達，思想先進，很多家庭只愿意要一個甚至不愿意要孩子。“高低”分布的鄉(xiāng)鎮(zhèn)數量就總人口而言有顯著增加，尤其是蘇南地區(qū)，因為這些地區(qū)小學和初中的教育水平高于周邊地區(qū)，使得家長更加傾向于將孩子送到該地區(qū)受教育。

4.江蘇省15～65歲人口密度的局部空間自相關性

15～65歲人口密度的分布情況呈現出“高高”分布的地區(qū)還是主要集中在蘇州、無錫和常州市，但是這三個市在鄉(xiāng)鎮(zhèn)數量上有所增加，而其他分布情況并沒有顯著的變化。蘇州、無錫和常州市經濟發(fā)達，是長三角的核心區(qū)域，企業(yè)規(guī)范，就業(yè)崗位多，發(fā)展前途大，薪資水平高，因此吸引了很多青年人、中年人前往這些地區(qū)就業(yè)，更是帶動了周邊地區(qū)的經濟發(fā)展，涌入了大量的外來人口，造成了這一年齡段人口密度的增加。

5.江蘇省65歲以上人口密度的局部空間自相關性

65歲以上人口密度，蘇州市以及常州市呈現出“高高”分布的地區(qū)數量明顯減少，說明這些地區(qū)正處于經濟發(fā)展的黃金時期，勞動力充足，人口老齡化現象并不明顯，外來務工人員的大量涌入加重了其他年齡段人口的比重，從而使老年人的人口比重相對降低；部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)表現出“低高”分布的空間模式，一些經濟相對較發(fā)達的區(qū)域吸引了周邊地區(qū)的勞動力，導致這些地區(qū)人口數增加，而由于涌入大量青壯年勞動力，所以這些地區(qū)老年人口的比重相對降低，對應的，周邊地區(qū)的勞動力人口流失，導致了老年人口的比重增加，造成這些地區(qū)老年人口的比重相對增加。

三、結語

江蘇省人口密度的空間分布存在顯著的空間正相關，人口密度分布類似的地區(qū)在空間分布上表現出集聚現象，人口密度較高的區(qū)域之間相鄰，人口密度較低的區(qū)域之間相鄰。江蘇省人口密度的空間分布存在著顯著的向心效應和離心效應，在一些人口密度較高的區(qū)域，其經濟發(fā)展水平相對較高、交通便捷、服務設施完善，這也對周邊的地區(qū)帶來了顯著的影響，導致人口密度的增加，這就是所謂的向心效應；而一些人口密度較低的區(qū)域，它們經濟落后，人口分布稀疏，也就造成了周邊地區(qū)人口密度不高，形成離心效應。

參考文獻：

[1]畢子明.區(qū)域人口密度變化對房地產價格波動的影響分析——以市場需求為中介[J].商業(yè)時代，2014（25）：131-133.

[2]萬道俠，楊冬梅.中國區(qū)域經濟差異的測度及預測[J].廣西財經學院學報，2014（1）：23-27.

[3]王紅亮，胡偉平，吳馳.空間權重矩陣對空間自相關的影響分析——以湖南省城鄉(xiāng)收入差距為例[J].華南師范大學學報（自然科學版），2010（1）：110-115.

責任編輯：劉健