2000—2020年東營市人口分布的時空特征演變規律及影響因素分析

宋麗潔 戴昭鑫 劉 新

(1. 山東科技大學 測繪與空間信息學院, 山東 青島 266590; 2. 中國測繪科學研究院, 北京 100089)

0 引言

人口分布在一定區域內受社會生產方式、經濟發展水平、交通可達性及歷史等多種因素的影響與制約,研究人口分布特征和規律對協調人地關系、科學管理人口、資源和環境等具有現實意義[1]。人口的分布情況可以反映出各個地區經濟水平的差異,合理的人口分布會加快地區的經濟發展,反之則會阻礙經濟的發展[2]。人口時空分布的演變規律關系到整個社會穩定、和諧、可持續發展等各個方面,對促進社會經濟、改善環境、合理分配資源等有關鍵的作用[2],因此準確掌握人口分布和演變規律以及人口分布的影響因素的信息對制定人口政策、城鄉規劃等都有重要的意義。

近年來,許多學者對人口分布及影響因素進行了研究,現有研究大多數是對較大區域或是一、二線大城市開展的,在人口分布及演變方面:白雪等人[3]分析粵港澳大灣區人口與經濟增長的協調發展關系、人口與經濟空間格局演變,閆東升等人[4]對長江三角洲2000—2018年人口分布格局演變、驅動因素進行研究,楊強等人[5]采用人口分布結構指數、基尼系數、重心遷移、空間自相關等方法,對中國的人口分布進行了時空分析,馬淇蔚等人[6]采用圈層分析、空間統計方法揭示人口要素同土地城鎮化在不同空間層面的關系;在影響因素方面:呂晨等人[7]利用地理探測器分析自然因素對北京市人口空間格局變化進行了研究;羅君等人[8]利用地理探測器并基于自然地理因素和社會經濟因素對蘭西城市群的人口分布進行了研究。

整體來看,研究對象多聚焦北京廣州等一、二線大城市,空間尺度上多基于行政單元區劃為單位的人口普查數據,時間尺度上多以10 a為間隔的普查數據展開研究,時間和空間尺度都較大,針對三、四線城市進行研究，研究單元尺度較小的城市研究較少,在影響人口分布的因素方面的研究偏少。基于此,本研究基于21 a連續的格網人口數據,以東營市鄉鎮尺度為研究單元進行了綜合分析,在時間和空間尺度上,能在更小的研究尺度上更為清楚地把握東營市人口時空分布格局及演變情況,一定程度上解決了研究尺度過大的問題;運用地理探測器來判斷自然因素、社會經濟因素兩方面對人口分布的影響,彌補了現有研究的不足,從而探究人口的分布特征及演變規律。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

東營市(36°55′N～38°10′N,118°07′～119°10′E)位于山東省北部黃河三角洲地區,黃河在東營市境流入渤海。北臨渤海,西與濱州毗鄰,南與淄博市、濰坊市接壤,總面積7 923 km2。東營市是中國第二大石油工業基地勝利油田的崛起地,也是山東省唯一全部納入“黃藍”兩大國家戰略的城市。

1.2 數據來源

本研究人口數據來源于世界人口(World Population,WorldPop)項目提供的2000—2020 年連續21 a的高分辨率100 m×100 m的人口統計數據,為了數據的統一性及處理方便,統一采用了2018年東營市行政區劃為統計基礎處理數據,共計42個鄉鎮、街道。

2 研究方法

2.1 人口時空特征分析

人口密度指某地區單位面積土地上的所居住的常住人口的數量,是衡量人口分布在空間上的差異性的重要指標[2]。用公式表示為

(1)

式中,D為研究區的人口密度，單位為人/km2;P為研究區的人口總數;S為研究區的土地面積。結合東營人口實際情況,將東營市人口密度劃分為8個等級：集聚核心區(>2 000人/km2)、高度密集區(1 100～2 000人/km2)、中度密集區(500～1 100人/km2)、低度密集區(400～500人/km2)、一般過渡區(250～400人/km2)、一般稀疏區(150～250人/km2)、相對稀疏區(80～150人/km2)、絕對稀疏區(<80人/km2)。

2.2 人口時空演變規律分析

2.2.1 人口分布重心

人口分布重心是衡量人口空間分布的重要指標,它的變動軌跡能反映一定時期內人口分布的時空演變及其相關的經濟重心、工業重心等的偏離變動情況[4]。計算公式為

式中，n為研究區各區縣個數；M、N為研究區人口重心的經緯度；Mi、Ni、Pi為第i個區縣的經度、緯度、人口總數。

2.2.2 人口密度分布模型

人口密度分布模型有單中心和多中心模型模擬,常見的單中心模型有線性模型、對數模型、克拉克(Clark)模型、斯米德(Smeed)模型、紐林(Newling)模型等,因為本文未涉及多中心模型,故對東營市進行單中心模型模擬，如表1所示。通過對比分析參數,確定東營市的最優擬合模型。

表1 人口密度分布模型

2.3 地理探測器

地理探測器是探測空間分異性,以及揭示其背后驅動因子的一種新的統計學方法[9],因此,本文運用地理探測器中的因子探測和交互探測來揭示人口分異的驅動因素。

(1)因子探測。探測影響因子X對人口屬性Y的解釋力,用q值度量,其表達式為

(4)

q∈[0,1],其值越大,表明人口空間分異越明顯,各因子X對人口Y的解釋力越強;h=1,2,…,L為變量Y或因子X的分類(分區)數據;Nh和N分別為各分區的鄉鎮數和整個研究區的鄉鎮數;σh2和σ2分別為各分區和研究區人口密度的方差。

(2)交互探測。采用交互探測識別影響因子兩兩共同作用時是否會增加或減弱對人口分布的解釋力,或影響因子對人口分布的影響是否相互獨立。其表達式為:

q(X1∩X2)

Min(q(X1),q(X2))

q(X1∩X2)>Max(q(X1),q(X2)),雙因子增強;

q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2),獨立;

q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2),非線性增強。

3 結果分析

3.1 人口分布時序特征分析

對Worldpop中的人口數據按照行政區劃范圍進行統計,東營市人口總體上處于增長狀態,2000—2020年人口密度圖如圖1所示,東營市人口整體上呈現南密北稀的分布格局,空間分布不均衡。2000—2020年文匯街道、辛店街道、黃河路街道始終是人口集聚核心區。2010年后,增長比較明顯的是東營市的中東部地區,這是由于近幾年東營市政府的城市規劃發展投資大部分放在東城區,而且東營經濟技術開發區的逐步發展也帶動了人口的增加。中西部地區也有所增長,主要是因為這里是商業中心,并且有東營新區的建立,大大加速了東西城的對接。南部的廣饒縣礦產資源豐富,橡膠輪胎產業發展較快,帶動了經濟的增長,吸引了大量的人口流入,因此人口增長也較快。

圖1 東營市各鄉鎮人口密度分布圖

3.2 人口分布的時空演變規律分析

3.2.1 人口分布重心

2000—2020年人口重心不斷發生遷移,首先是向南遷移,整體上逐步向東南方向移動,可以看出東營區對人口的吸引力還是增強的,主要是由于中東部的東營區、經濟技術開發區以及南部的廣饒縣經濟發展較快,帶動了人口流動的增加,在未來發展過程中中心城區將最終成為東營市人口中心所在地，如表2所示。

表2 人口重心演變表

3.2.2 人口密度分布模型

以勝利電視臺為中心,從中心以r=5i(i=1,2,…,16)為半徑建立同心圓,最大的圓半徑為80 km,并與人口數據進行疊加,得到各環帶的人口密度。根據各環帶至中心的距離和人口密度,運用函數模型進行模擬,得到各環帶人口密度的變化情況。

如圖2所示,人口密度隨著至中心距離的增加而減小,但是一些環帶也會出現異常,如在第10和第11環帶上,人口密度值出現異常,人口密度值高于周圍兩個環帶的值,可見人口密度的圈層分布不僅與距中心距離有關,還可能與環帶內各地區經濟、交通有關。這些異常點,對城市建設發展是有益的,使人口趨于分散,可以緩解城市中心的人口壓力。

圖2 人口密度隨環帶變化圖

經過測定系數R2對比計算,發現東營市人口密度分布最優的擬合模型為Smeed模型(表3)。在Smeed模型中,參數a和參數b是處于增長狀態,盡管在參數b在2010—2020年間有所下降,但2020年的斜率系數絕對值仍高于2 000,說明中心城區的人口密度仍在增加,街道間的人口密度梯度也是在逐步增加的。究其原因是目前東營市城鎮化依然在較快發展,其人口聚集的熱點區域仍位于東營市主城區,因此中心城區的人口密度遠高于其他區縣。

表3 人口密度分布模型(Smeed模型)回歸

3.3 人口分布影響因素分析

3.3.1 單因子探測

表4中,x1、x2屬于自然因素,x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9、x10、x11屬于經濟社會因素。

表4 人口分布影響因素的解釋力

由表4可見,影響因素的解釋力排序為：經濟社會因素>自然因素。自然因素的地理探測值q整體上均較小,這是因為隨著科技的進步,人們對環境的改造能力以及適應能力也有很大的提高。社會經濟的影響因素相對來說比較顯著,購物服務的影響最大,其次是醫療服務設施、餐飲服務、小學中學以及廣場公園等,這是因為這些因素與人們的生活息息相關。路網密度對人口分布的影響也較為顯著,經濟發展水平高的地區普遍具有較好的交通服務設施,能夠方便人們的出行,因此更能吸引人口的流入及人口的定居等。

3.3.2 交互因子探測

任意兩因子交互探測q值比單因子探測q值均不同程度增大,表明各驅動因子之間不是相互獨立的,具有協同增強的作用。如表5所示，河網密度與醫療服務設施、城鎮住宅與農村宅基地、農村宅基地與購物服務設施、農村宅基地與醫療服務設施、農村宅基地與餐飲服務設施等交互探測結果均達到0.97以上,其中河網密度與醫療服務設施的結果達到了0.979,說明這些因子之間的交互作用表現出較強的解釋力,是主導東營市人口分布的關鍵因素。例如,較為顯著的是自然因素中的河網密度以及經濟社會因素的購物以及小學中學,假設這三個因素對人口密度分布未簡單的疊加影響,可得出：q(X7)+q(X8)=1.568,q(X2)+q(X8)=1.221,q(X2)+q(X7)=1.181,但交互探測結果顯示：q(X2∩X8)=0.954,q(X2∩X7)=0.953,q(X7∩X8)=0.842,因此人口分布不是各因子簡單的疊加影響,而是多種因素復雜耦合的結果。

表5 各影響因素交互作用對人口密度的影響

4 結束語

人口時空特征分析方面：2000年以來,東營市人口一直呈增長狀態,受區域自然環境和區位因素等方面的影響,總體呈現南高北低的空間格局,以各區縣行政所在地為高值中心,向外遞減。人口分布時空演變規律分析方面：人口分布重心上,向東南方向遷移;人口密度分布模型上,擬合效果最好的是Smeed模型,整體上人口密度隨著至中心距離的增加而較少,中心城區的人口增加數量遠高于其他環帶的人口增加量。利用地理探測器進行實驗,探討各因素對人口分布產生的影響。因子探測結果表明,社會經濟因素的影響相對明顯,因人們對環境的適應能力及對環境的改造能力較大,所以自然因素對人口分布的影響整體上不顯著。交互探測結果顯示,任意兩因子交互探測q值比單因子探測q值均不同程度增大,對人口密度的解釋力增強,表明各驅動因子之間不是相互獨立的,而是協同增強的作用,并且人口分布并不是簡單的因子疊加產生的影響,而是多種因素復雜耦合作用的結果。

本文在人口分布方面僅對人口密度、人口分布重心等方面進行分析,未涉及年齡結構、性別結構等方面的分析,為更深層次的探索人口空間分布演變機制,未來研究將結合具體的人口情況、研究區自然環境特征、經濟發展水平以及城鎮化水平等進行定量化分析。

政策建議上或者機制上：完善覆蓋城鄉的規劃體系,優化公共服務設施資源,促進城鄉空間合理分布,使人口分布逐漸趨于均衡;大力發展東營經濟技術開發區和東營港經濟開發區,實施積極的人才引進政策,吸引更多的高素質人才來此發展。