重庆人口空间格局演化特征分析

重庆人口空间格局演化特征分析
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 Moran’s 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??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。

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