民族人口空間嵌入的時空演化特征及驅動因素

[摘要]基于2000-2020年第五、六、七次全國人口普查數據，分析民族人口空間嵌入時空演化特征并實證研究驅動因素。研究發現：從空間嵌入均衡性角度來看，全國范圍的民族人口空間嵌入變得更加均衡，其中人口數量較少民族的空間嵌入均衡性往往低于其他民族；從空間嵌入多樣性角度來看，西部＞東北＞東部＞中部；云南、貴州、青海、新疆等地區始終是民族人口空間嵌入多樣性的代表性地區。民族人口空間嵌入主要以“胡煥庸線”為臨界，以西地區的民族人口空間嵌入多樣性水平要明顯高于以東地區；在此基礎之上，從發展的角度來看，民族人口空間嵌入呈現較為明顯的“經濟導向”和“區位比鄰”特征。“經濟發展機會”和“地區可達性”是驅動民族人口空間嵌入的兩類主要因素，其中“地區可達性”因素的影響更為穩定，并在熟人關系網絡的作用下產生較為明顯的“空間嵌入馬太效應”；相較之下，“經濟發展機會”因素同樣能夠提升民族人口空間嵌入水平，但效果并不穩定。

[關鍵詞]民族人口；空間嵌入；時空演化；驅動因素；第七次全國人口普查

中圖分類號：C957" 文獻標識碼：A"""文章編號：1674-9391（2024）06-0066-11

我國是一個統一的多民族國家，在悠久的歷史發展進程中，各民族人口在區域間不斷流動，形成了在空間分布上交錯雜居、在文化上包容并蓄、在情感上守望相助的團結統一體。其中，空間分布上的交錯雜居為促進各民族人口交往交流交融、鑄牢中華民族共同體意識等奠定了空間基礎。借鑒Amin 和 Thrift （2007）對“嵌入”所賦予的空間內涵（territorial embeddedness），[1]將各民族人口在空間上交錯雜居的狀態表述為空間嵌入。在2021年召開的第五次中央民族工作會議中，習近平總書記強調“統籌城鄉建設布局規劃和公共服務資源配置，完善政策舉措，營造環境氛圍，逐步實現各民族在空間、文化、經濟、社會、心理等方面的全方位嵌入”。[2]

在此背景下，當前我國各地區各民族人口呈現怎樣的空間嵌入時空演化特征？民族人口空間嵌入的驅動因素有哪些？回答這些問題，對于落實習近平總書記在第五次中央民族工作會議中所提出優化資源配置、完善政策舉措、促進各民族人口交往交流交融，逐步實現空間等方面全方位嵌入的要求具有借鑒意義。

民族人口空間嵌入問題的研究起源于西方發達國家普遍存在的種族（族群）高度聚集問題。Park最早以種族人口空間嵌入的角度為切入點研究民族融合問題，Gordon則進一步將種族人口空間嵌入設定為測度民族融合的七項指標之一。在其基礎之上，國外諸多學者圍繞種族人口的空間嵌入問題進行了長期的檢驗和分析，Iceland和Scopilliti（2008）基于1990-2000年美國拉美裔人口普查數據，研究不同種族人口之間的空間嵌入問題，發現與在美國出生的拉美裔相比，在國外出生的拉美裔、亞裔和黑人與在美國出生的非拉美裔白人之間的空間隔離程度更高；[3]Hall等（2019）從工作環境和居住環境兩個視角分析了美國種族的空間嵌入和隔離問題，發現其中前者的隔離程度要明顯低于后者等。[4]在對種族人口空間嵌入狀態展開研究的同時，國外學者也同樣關注對于空間嵌入影響因素的分析。Richard（2017）指出美國種族隔離不斷固化的原因是美國政府所推動的一系列關于稅收抵扣、購房優惠和排除性區劃政策等。[5]需要特別注意的是，國外研究主要以“種族”“族群”為研究對象，而這與以“增進共同性、尊重和包容差異性”為重要原則、“以鑄牢中華民族共同體意識作為主線和綱”的中國民族工作思路和“中華民族多元一體格局”具有本質區別，因此這些研究成果更多的是提供方法學層面的借鑒。

國內部分學者針對民族人口空間嵌入的特點展開研究。張善余和曾明星（2005）基于對2000年第五次全國人口普查數據的分析發現，婚姻遷入、隨遷家屬等社會因素是促進民族人口流動，深化空間嵌入的主要動因；[6]鄭長徳（2013）綜合使用第五次和第六次全國人口普查數據進行分析，發現在省級層面民族空間嵌入分布格局變化不大，但民族人口在嵌入地的城鎮化水平得到顯著提高；[7]在此基礎之上，高向東等（2016）則進一步將數據擴大至1953-2010 年期間六次全國人口普查的縣級數據，分析發現我國民族人口空間嵌入分布不均衡，呈現出較為明顯的空間聚集性特點，并以“胡煥庸線”作為聚集的突變線。[8]另一部分學者則以民族人口空間嵌入變化趨勢為重點展開研究。焦開山（2014）利用空間統計分析方法研究發現，我國東部地區民族人口空間嵌入程度不斷加深；西部地區則保持在一定相對穩定的水平；而東北和中部地區空間嵌入程度卻在不斷降低；[9]段成榮等（2021）基于2000、2010和2015年全國地級市民族人口數據，分析發現低多元均衡仍然是我國民族人口空間嵌入的主導類型，但是隨著人口流動規模的不斷擴大，多元均衡將從低向中、高逐步發展等。[10]除此之外，還有部分學者針對民族人口空間嵌入以后的就業、社會融入等問題展開延伸研究。高永輝和溫晶晶（2017）基于2010年人口普查數據分析發現，嵌入地行業結構對民族人口就業、收入等方面有著較為顯著的影響。[11]淦宇杰和張龍龍（2021）在將社會融合分解為勞動就業、制度保障、社會參與和心理認同四個維度的基礎上，分析了民族人口在不同維度的融合模式等。[12]

已有成果對后續研究提供了較好的支撐與積累，但同時也存在兩個方面的薄弱環節需進一步展開深入研究：首先，從空間嵌入的均衡性和多樣性視角切入，基于第七次人口普查數據，對民族人口空間嵌入時空演化特征的分析相對缺乏；其次，研究大多圍繞民族人口空間嵌入狀態展開研究，但對于空間嵌入驅動因素的研究則并不多見；同時將“空間”因素納入分析框架后，經典計量方法或將不再適用，需要使用空間計量模型加以解決，但該方法尚未得到較好應用。基于此，本文基于2000-2020年第五、六、七次全國人口普查數據，在對全國31個省域（不含香港、澳門和臺灣，下同）和56個民族人口空間嵌入時空演化特征分析的基礎上，綜合使用SDM空間計量模型剖析民族人口空間嵌入的驅動因素。

一、民族人口空間嵌入時空演化特征

（一）民族人口空間嵌入測度

目前對于民族人口空間嵌入的相關測度方法主要有三種：一是從空間均衡性的角度，使用人口集中指數對空間嵌入分布狀態進行測度；[8]二是從區域多樣性的角度，使用香農-威納指數（Shannon-Wiener index）對空間嵌入結構狀態進行測度；[10]三是從居住適宜性的角度，使用人居環境適宜度指數對空間嵌入密度狀態進行測度。[13][14]

一方面，為從均衡性的角度分析民族人口空間嵌入的狀態；另一方面為進一步探究民族人口空間嵌入的多樣性水平。此處綜合使用人口集中指數、香農-威納指數對民族人口空間嵌入狀態分別進行測度。計算方法如式（1）、（2）所示。

式（1）中：P、S分別為區域人口數量、國土面積；i為民族類別；j為區域；C為民族人口集中指數，取值越大則表明民族人口在區域的分布越不均衡，反之則越均衡。

式（2）中：s為區域人口民族類別數量；pi為i民族人口數量占區域范圍人口總量的比值；H為香農-威納指數，取值越大則表明區域民族類別和民族人口數量均處在相對更高的水平，即空間嵌入多樣性水平越高，反之亦然。

研究對象為全國31個省域和56個民族人口的空間嵌入狀態，基礎數據來源于《中國2000年人口普查資料》（第五次人口普查）、《中國2010年人口普查資料》（第六次人口普查）以及EPS的2020年第七次人口普查數據庫。

（二）民族人口空間嵌入時空演化特征

根據式（1）所示方法，從空間均衡性的角度，測度2000-2020年我國56個民族人口空間嵌入狀態，如表1所示。

基于表1計算所得民族人口空間嵌入集中指數可以發現：2000-2020年除漢族、滿族、蒙古族等11個民族人口空間嵌入集中指數略有上升以外，其余45個民族人口空間嵌入集中指數均實現了不同程度的降低。其中，保安族、鄂溫克族降幅達到-50.11%、-48.30%。表明，從整體層面來看，各民族人口在全國范圍的空間嵌入狀態普遍變得更加均衡。這主要是由于，一方面在我國增進共同性、尊重和包容差異性的民族工作重要原則引導下，各民族人口的交往交流得到持續深化；[15]另一方面伴隨著交通基礎設施條件的不斷完善，跨區域人口流動也變得更為便捷。[16]

從民族人口規模角度來看，人口數量較多的民族在全國范圍的空間嵌入均衡性要高于人口數量較少的民族。如：2020年第七次人口普查所得人口數量最少的5個民族獨龍族、赫哲族、珞巴族、塔塔爾族、高山族，其空間嵌入集中指數分別為0.500、0.686、0.500、0.649、0.686，普遍高于人口數量相對更多民族人口的空間嵌入集中指數。其中，獨龍族主要集中在云南；赫哲族、珞巴族均主要集中在黑龍江；塔塔爾族主要集中在新疆；高山族主要集中在福建等。

根據式（2）所示方法，進一步從空間嵌入多樣性的角度，測度2000-2020年我國31個省域民族人口空間嵌入狀態，如表2所示。

基于表2計算所得民族人口空間嵌入香農-威納指數可以發現：從全國層面來看，2000-2020年31個省域平均民族人口空間嵌入多樣性水平得到一定提升，香農-威納指數由0.401增加至0.432；根據2020年第七次人口普查結果，從區域角度來看，民族人口空間嵌入多樣性水平“西部（0.765）＞東北（0.384）＞東部（0-214）＞中部（0.151）”；從省域層面來看，云南、貴州、青海、新疆等地區的民族類別和民族人口數量均處在相對更高的水平，始終是我國民族人口空間嵌入多樣性的代表性地區；與之比較，江蘇、山西等地區的民族類別和民族人口數量則相對偏低。

綜合以上分析可以發現，2000-2020年我國民族人口空間嵌入時空演化主要呈現三個方面的特征。

第一，民族人口空間嵌入呈現“結構穩定”特征。

民族人口空間嵌入大致以我國人口地理分界線—“胡煥庸線”為臨界。“胡煥庸線”以西地區的民族人口空間嵌入多樣性水平要明顯高于“胡煥庸線”以東地區。

其中，人口總數在30萬以下的珞巴族、高山族、赫哲族等28個民族人口空間嵌入主要集中分布我國西南、東北和西北地區。與之比較，人口總數較多的民族人口則較為穩定且均衡的分布在全國各個省域。

第二，民族人口空間嵌入呈現“經濟導向”特征。

2000-2020年民族人口空間嵌入多樣性水平增幅超過100%的省域主要集中在浙江（245.455%）、上海（152.000%）、廣東（124-528%）、江蘇（100.000%）等東部沿海地區，表明該類地區民族類別和民族人口數量均有所增加。與之比較，黑龍江（-21.012%）、遼寧（-2.664%）等東北地區以及新疆（-2.970%）、貴州（-1-107%）等西部地區民族人口空間嵌入多樣性水平則出現負增長，表明該類地區民族類別和民族人口數量均有所下降。

對比兩類區域變化趨勢，可以發現民族人口空間嵌入多樣性水平提升與地區經濟發展狀態具有較為明顯的正相關關系，即：經濟發展水平相對更高的地區，其民族人口空間嵌入多樣性水平的提升程度往往高于經濟發展水平相對偏低的地區。這主要是由于，東部地區與其他地區相比較，一方面可以提供更多的就業機會，另一方面工資水平也相對較高，[17]這會對民族人口空間嵌入多樣性水平產生較強的拉動作用。

第三，民族人口空間嵌入呈現“區位比鄰”特征。

從區位比鄰特征來看，與少數民族聚居省域臨近省域的民族人口空間嵌入多樣性水平往往更高。2020年第七次人口普查數據測算所得全國31個省域民族人口空間嵌入多樣性水平均值為0.432，有4個非少數民族聚居省域的空間嵌入多樣性水平高于平均值，其均在區位上和少數民族聚居省域臨近。如：遼寧（0.548）與內蒙古比鄰；海南（0.542）與廣西隔海相鄰；甘肅（0.476）分別與內蒙古、寧夏、新疆、青海比鄰；湖南（0.476）分別與貴州、廣西比鄰。

二、民族人口空間嵌入驅動因素

（一）民族人口空間嵌入相關性檢驗

莫蘭指數（Moran’s I）是進行空間自相關探索的最為常用的方法之一（沈體雁和于瀚辰，2019）。[18]借助莫蘭指數可以較為直接的對民族人口空間嵌入的相關性進行分析。計算方法如式（3）所示。

觀察表3結果可以發現，三次人口普查數據所對應民族人口空間嵌入Morans I均在1%水平上顯著不等于0。表明，民族人口空間嵌入具有較為明顯的空間相關性，因此需使用空間計量模型進行分析。為盡量避免遺漏變量的空間效應，參考現有研究，[19]此處選用空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，SDM）進行分析。如式（4）所示。

Y=ρWY+Xβ+θWX+ε（4）

式（4）中：Y為反映民族人口空間嵌入狀態的因變量，此處選用香農-威納指數表示；X為民族人口空間嵌入的驅動因素；W為空間權重矩陣；ε為擾動項；ρ、β、θ為相關系數。

（二）民族人口空間嵌入驅動因素選取

民族人口空間嵌入是多種因素共同驅動作用的結果。根據前文分析，當前民族人口空間嵌入具有較為明顯的“經濟導向”特征和“區位比鄰”特征。因此，此處將驅動因素設置為“經濟發展機會”和“地區可達性”兩大類，并在其基礎上添加適當控制變量。

經濟發展機會。主要包括國內生產總值（GDP）、平均工資水平（WAGE）、失業率（UNEMP）。通過分析《中國2010年人口普查分民族人口資料》數據可以發現，在2010年發生居住地遷移少數民族人口中，有約669.370萬人的遷移原因是“務工經商”，約占總人數的40-470%。因此，此處進一步將第三產業增加值占GDP比重（INDUSTRY）也作為待檢測影響因素納入分析框架。

地區可達性。主要包括鐵路營業里程數（RAILWAY）、鐵路客運量（RAILPA）、鐵路貨運量（RAILFRE），這些指標可以體現區域的交通可達性條件，用于反映遷移主體客觀層面是否能夠較為方便的遷往目的地。但是，同樣通過分析《中國2010年人口普查分民族人口資料》數據可以發現，“隨遷家屬”和“投靠親友”也是少數民族人口遷移不可忽視的因素，約有346-320萬人，占比約20.940%。因此在回歸分析時，也將人口普查少數民族人口數量（MPOP）作為地區可達性的軟性指標納入分析框架，用以反映遷移主體主觀層面是否愿意遷往目的地。

其他控制變量。除了“經濟發展機會”和“地區可達性”兩大類影響因素之外，仍有一些因素可能會對民族人口空間嵌入產生影響，為保障回歸分析的嚴謹性，此處將能夠反映遷入地城市生活保障水平的因素也納入分析框架。具體包括，人均科技教育支出占比（EDUTEC）、人均財政支出收入比（PCFERR）、小學師生比（TECHER）、每十萬人大學生數量（NUIV）。以上數據來源于歷年《中國統計年鑒》《中國宏觀經濟數據庫》，各類變量的說明如表4所示。

為對比分析“經濟發展機會”和“地區可達性”兩大類因素對民族人口空間嵌入所產生的影響，此處基于式（4）構建4個分析模型：模型1僅納入經濟發展機會的相關因素、模型2僅納入地區可達性的相關因素、模型3同時納入經濟發展機會和地區可達性的相關因素、模型4將其他控制變量也納入分析。具體回歸結果如表5所示。

（三）民族人口空間嵌入驅動因素分析

1.經濟發展機會對民族人口空間嵌入驅動較為明顯，但影響效果并不穩定

模型1中當僅加入經濟發展機會相關因素時，發現經濟發展機會對民族人口空間嵌入水平會產生較為顯著的影響。具體來看：（1）地區國內生產總值的提升有助于深化民族人口的空間嵌入水平。這與前文分析所得到空間嵌入的“經濟導向”特征保持一致。（2）地區平均貨幣工資水平與民族人口空間嵌入水平呈顯著負相關關系，結合已有文獻研究結果，[20][21]可以認為這主要是由于民族人口尤其是少數民族人口在嵌入地往往主要從事“批發零售”“住宿餐飲”等基礎性服務行業，隨著地區平均工資水平的不斷提升，此類行業的市場需求趨于飽和且競爭日益激烈，新的市場需求逐步向“休閑娛樂”“素質教育提升”等領域轉移，因此壓縮了嵌入人口在嵌入地的經濟發展空間。

模型3、4中當進一步將地區可達性因素和其他控制變量加入分析時，經濟發展機會對民族人口空間嵌入產生的影響變得不再顯著或有所減小。從統計學角度來看，一方面顯著性的變化是由于經濟發展機會對空間嵌入水平的影響被可達性因素和其他控制變量所分擔，即后者對空間嵌入水平變化的解釋力更強；另一方面，模型3、4中R2均大于模型1中R2，即加入地區可達性因素和其他控制變量后能夠解釋更多空間嵌入水平變化的原因。綜合以上兩點統計學含義，可以從經濟學層面理解為地區可達性因素對民族人口空間嵌入產生的影響較強，而與之相比較，經濟發展對于民族人口空間嵌入的影響則并不穩定。

2.地區可達性對民族人口空間嵌入驅動最為穩定，并呈現“空間嵌入馬太效應”

模型2中當僅加入地區可達性相關因素時，發現地區可達性對民族人口的空間嵌入會產生較為顯著的影響。具體來看：（1）嵌入地少數民族人口數量與民族人口空間嵌入水平呈顯著正相關關系，表明民族人口尤其是少數民族人口對于遷入地的選擇主要局限于“熟人關系網絡”之中，即：是否遷入嵌入地重點考慮的是當地是否有“熟人”“朋友”或者“親戚”等社會關系，[22]進而呈現出顯著的“空間嵌入馬太效應”。（2）鐵路客運量與民族人口的空間嵌入水平呈顯著負相關關系，表明隨著交通條件的不斷改善，民族人口在嵌入地的居住穩定性不斷降低，人口流動性持續加強。

模型3、4中當進一步將經濟發展機會因素和其他控制變量加入分析時，地區可達性所包含的少數民族人口數量因素對民族人口空間嵌入多樣性水平的影響仍然在1%顯著性水平上正相關。表明，在各類驅動因素中，地區可達性因素對民族人口空間嵌入多樣性水平的驅動效果最為穩定也最為強烈。

（四）穩健性檢驗

為對回歸結果的穩健性進行檢驗，此處對前文所設置的“經濟發展機會”和“地區可達性”兩大類自變量進行替換。由于民族人口尤其是少數民族人口在嵌入地主要從事基礎性服務行業，因此將失業率（UNEMP）替換為私營企業和個體就業人員總數（NUMSEM）；將地區可達性中鐵路的相關因素替換為公路，具體為公路里程數（ROAD）、公路客運量（ROADPA）、公路貨運量（ROADFRE）。參照前文處理方式，此處將NUMSEM、ROAD、ROADPA、ROADFRE均進行對數變換。結果如表6所示。對比表6和表5的結果可以看出，“經濟發展機會”和“地區可達性”大部分主要因素與民族人口空間嵌入的相互關系及顯著性水平未發生明顯改變，因此可以認為回歸結果較為穩健。

三、結論與討論

（一）主要結論

基于第五、六、七次全國人口普查數據，通過構建民族人口空間嵌入多樣性水平集中指數、香農-威納指數，分別從均衡性和多樣性視角切入，在對全國31個省域和56個民族人口空間嵌入時空演化特征分析的基礎上，綜合使用SDM空間計量模型剖析空間嵌入的驅動因素。

主要有以下結論：

第一，從民族人口空間嵌入均衡性角度來看，2000-2020年我國各民族人口在全國范圍的空間嵌入狀態變得更加均衡；其中，人口數量較多民族在全國范圍的空間嵌入均衡性要高于人口數量較少的民族。從民族人口空間嵌入多樣性角度來看，2000-2020年31個省域平均民族人口空間嵌入多樣性水平得到一定提升；其中，西部＞東北＞東部＞中部；云南、貴州、青海、新疆等地區的民族類別和民族人口數量均處在相對更高的水平，始終是我國民族空間嵌入多樣性的代表性地區。

第二，民族人口空間嵌入“結構穩定”，并呈現較為明顯的“經濟導向”和“區位比鄰”特征。當前我國民族人口空間嵌入狀態呈現較為穩定的空間結構，主要以人口地理分界線——“胡煥庸線”為臨界，以西地區的民族人口空間嵌入多樣性要明顯高于以東地區；從發展的角度來看，在“經濟導向”特征的牽引下，民族人口空間嵌入多樣性增幅最為明顯的地區主要集中在浙江、上海等東部沿海經濟發達地區；此外，與少數民族聚居區臨近省域的民族人口空間嵌入多樣性水平往往更高，“區位比鄰”特征明顯。

第三，經濟發展機會和地區可達性兩類因素會對民族人口空間嵌入產生顯著影響。其中，地區可達性因素的少數民族人口數量能夠穩定驅動民族人口空間嵌入水平提升，并在熟人關系網絡的作用下，呈現較為明顯的空間嵌入馬太效應；與之比較，經濟發展機會因素同樣能夠提升民族人口空間嵌入水平，但作用效果并不穩定。此外，伴隨著區域間交通條件的不斷改善，民族人口流動性持續加強，會在一定程度上弱化本地區的民族人口空間嵌入。

（二）討論

近二十年在國家各項民族政策的引導下，56個民族人口不斷交往交流交融，地理區位的空間融合特點不斷深化。民族人口空間的全方位嵌入一方面有助于各族同胞實現共同富裕，夯實中華民族共同體牢不可破的經濟和文化基礎；但另一方面，也對地區統籌城鄉建設布局規劃和公共服務資源配置能力優化提出了更高的要求。因此，科學判斷當前我國民族人口的空間嵌入格局，能夠為構建和優化各民族同胞和諧相處、共同發展的空間基礎提供支撐。

經濟發展機會和地區可達性是影響民族人口嵌入程度的主要驅動因素，因此為實現習近平總書記在第五次中央民族工作會議上所提出“完善政策舉措，營造環境氛圍，逐步實現各民族在空間、文化、經濟、社會、心理等方面的全方位嵌入”的目標，應以提升云南、貴州、青海、新疆等民族人口空間嵌入多樣性代表性地區的經濟發展水平為切入點，逐步提升民族人口的空間嵌入水平。

注釋：

①注：此處僅列舉第七次人口普查人口數量最多、最少的各五個民族以及降幅最大的保安族和鄂溫克族的空間嵌入集中指數；其他信息作者備索。

②為保證數據之間量綱的相對統一，GDP、WAGE、RAILWAY、RAILPA、RAILFRE、MPOP、TECHER、NUIV等參數均進行對數變換。

③***代表p lt; 0.01；**代表p lt; 0.05；*代表p lt; 0.1;括號內為標準誤差;表中等于0系數是由于小數點位數超過3位導致，下同。

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