中国人口分布及空间相关分析

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中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析

收稿日期:2023-03-22基金项目:广西高校中青年教师基础能力提升项目基于交通网络运输的中越跨界旅游地合作机制研究 (项目编号:2021K Y 0755);广西民族师范学院2022年度校级科研资助项目数字经济助推广西旅游高质量发展的耦合机制与政策研究 (项目编号:2022Y B 028);广西民族师范学院经济与管理学院跨境电商建设教师能力提升项目数字经济赋能广西物流高质量发展的机制与路径研究 (项目编号:K J D S K Y Z D 202205)作者简介:罗瑶(1987 ),男,湖南衡阳人,广西民族师范学院讲师,硕士,研究方向:人口迁移和旅游流㊂通讯作者:易肖肖(1993 ),女,湖南攸县人,教师,硕士,就职于广西民族师范学院,研究方向:人口迁移与旅游合作㊂中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析罗瑶,易肖肖(广西民族师范学院,广西崇左 532200) 摘要:人口迁移是中国快速发展过程中一个不容忽视的社会现象,也是地理学长期关注的焦点之一㊂文章构建迁移人口空间关联模型,运用社会网络分析(S N A )法,探究70个大中城市人口迁移网络的整体和个体网络结构特征,运用Q A P 分析方法探索影响人口迁移网络演化的主要因素,研究发现:①京津冀城市群㊁长三角城市群㊁珠三角城市群中的城市与其他大中城市人口迁移空间关联密切,其他大中城市人口迁移空间关联强度偏弱㊂②北京㊁天津㊁上海㊁杭州㊁南京㊁武汉㊁长沙㊁深圳㊁广州等城市处于70个大中城市人口迁移网络的中心位置,与其他城市的联系紧密,具有较强人口聚集能力;乌鲁木齐㊁西宁㊁大理㊁北海㊁韶关㊁牡丹江㊁锦州处于网络的边缘部分,影响力较弱㊂③在人口迁移的影响因素中,就业机会㊁城市规模㊁收入水平和基础设施等因素与城市人口迁移网络的演化存在正相关关系,且这些因素差异越大,对人口迁移促进作用就越大,消费水平和空间距离与城市人口迁移网络结构存在负相关关系;消费水平和空间距离的等级差异阻碍人口迁移,消费水平作用力大于空间距离㊂关键词:社会网络;人口迁移;Q A P ;引力模型中图分类号:C 92 文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)21 0022 081 问题的提出人口迁移是中国快速发展过程中一个不容忽视的社会现象,也是地理学长期关注的焦点之一㊂根据2015年全国1%人口抽样调查资料显示,70个大中城市的迁移人口数量为1713.72万人㊂城市经济发展依赖于人口的智力支撑和劳动力支撑㊂在城市间社会经济的推力和拉力的共同作用下,迁移群体综合考虑主客观因素做出迁移决策,导致大量群体城市间迁移,特别是大中城市间㊂国内外学者对人口迁移做了大量的研究,关于人口迁移的系统研究最早可追溯到英国学者R a v e n s t e i n [1]总结的人口迁移七项规则㊂国外学者较多关注是人口迁移的经济学和计量学模型(Z i pf ,1946;L e e ,1966;T o d a r o ,1969;G a r gi u l o ,2012)[2-5]㊁人口迁移机制(J e a n t y,2010)[6]和人口迁移模拟(S i m i n i ,2012;N o u l a s ,2012)[7-8]㊂从20世纪70年代开始,国内学者逐渐关注人口迁移研究,主要集中在省际人口迁移规律(盛广耀,2018;李毅等,2017;吕安民等,2002)[9-11]和影响机制上(朱传耿等,2001;王桂新等,2013)[12-13],近些年开始关注区域城市间的人口迁移,主要利用移动A p p 位置大数据[14-15]和人口普查数据[16-17],多使用空间自相关(E S D A )[18]㊁B P 神经网络[19]㊁社会网络[20-21]和空间统计[22]等方法,所采用的分析单元主要有区域㊁省级㊁地级市等,对于大中城市间的人口迁移研究少见㊂在人口迁移的影响因素上,国内学者多采用时间序列或截面数据做多元回归分析,探讨某些因素与人口迁移的联系,属于属性 -属性研究,㊃22㊃2023年11月内蒙古科技与经济N o v e m b e r 202321535I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y &E c o n o m yN o .21T o t a l N o .535而城市间某些指标的差异矩阵与人口迁移空间网络矩阵的关系 - 关系研究较少有学者涉及㊂笔者运用关系 - 关系研究方法-社会网络分析,使用人口迁移差异指标对中国70个大中城市人口迁移考察,探索大中城市间人口迁移规律和空间网络结构及其影响因素,为城市的人才政策制定和人口有序流动提供理论借鉴㊂2研究方法与数据来源社会网络指的是社会行动者(S o c i a l A c t o r)及其间的关系集合[23]㊂城市间迁移人口作为一类特殊的社会结构群体,其社会网络是由多个城市和其他城市之间的人口迁移连线组成的集合㊂笔者通过社会网络分析法能够将迁移人口中的城市关系㊁城市人口迁移网络与宏观社会经济社会网络结合起来,从而确定城市间迁移人口结构中的空间关联关系及其影响因素㊂2.1迁移人口空间关联模型查阅人口迁移空间关联相关文献,研究方法一般为V A R检验法或引力模型法,人口迁移引力模型使用截面数据考察若干个城市(区域)人口迁移的时空格局和演变关系,可使用A r c G I S或N e t d r a w 等软件实现可视化㊂因此,笔者采用引力模型法[20]对迁移人口空间关联网络结构的动态演变趋势进行分析,由于引力模型法的广泛性,为使其适应迁移人口研究,对其进行一定的优化,修正后的迁移人口引力模型为:y i j=k i j P i㊃G i㊃P j㊃G jd2i j;k i j=I i Ii+I j(1)其中,y i j表示城市i与城市j之间的迁移人口空间关联强度;P i和P j表示城市i和城市j年迁移人口;I i和I j表示城市i和城市j的工业生产总值;G i和G j表示城市i和城市j的国内生产总值G D P; k i j表示城市i对城市i和城市j间迁移人口空间关联的贡献率;用d i j表示城市i和城市j人民政府之间的球面距离㊂由式(1)可得出70个大中城市迁移人口的引力矩阵(A)㊂笔者选取关联强度50作为阈值,当矩阵(A)中某市的关联强度大于阈值时,则表示该行城市i与该列城市j的迁移人口具有空间关联关系,用1表示㊂相反某市的关联强度小于阈值时,则表示该行城市i与该列城市j的迁移人口不存在空间关联关系,用0表示,经过阈值计算的矩阵(A)变成了二值化的矩阵(B)㊂这里需要说明的是y i j和y j i分别表示城市i对城市j迁移人口空间关联强度和城市j对城市i迁移人口空间关联强度,不是同一个概念,因此,矩阵(B)为一个非对称的矩阵,城市间人口迁移关联强度是有向的㊂也可以通过U c i n e t软件进行二值化出来,得到矩阵(B)㊂2.2迁移人口空间网络特征人口迁移空间关联网络特征一般由整体网络特征㊁个体(节点)网络特征和空间聚类三大类组成㊂2.2.1整体网络特征㊂描述整体网络特征通常用的指标有网络密度和网络关联度㊂笔者认为70个城市人口迁移空间网络是有向网络,即城市i既要考虑人口迁出,又要考虑人口迁入㊂网络密度指人口迁移网络中就是实际关系数除以理论上的最大关系数 ,表示网络中各个城市之间的人口流动紧密程度,取值范围为[0,1]空间关联网络对各城市迁移人口影响越大[23]㊂反之,对各城市域迁移人口影响不大㊂具体公式为:D=ðn i=1ðn j=1d(c i,c j)/n(n-1)(2)式中:n为城市网络规模即城市个数;若城市i 与城市j间有相关联系,则为d(c i,c j)为1,无任何联系则为d(c i,c j)为0㊂2.2.2个体网络特征㊂描述节点网络特征通常用点度中心度㊁中介中心度和接近中心度等指标[23]㊂点度中心度表示各城市处于迁移人口空间关联网络的中心位置程度,一般用连接数量作为点度中心度的衡量指标㊂连接数量越多则点度中心度越高,表示该城市与其他城市迁移人口空间关联联系越多,城市更加处于网络中心地位㊂中介中心度表示某城市在多大程度上控制其他城市间的空间关联关系,中介中心度越高则说明该城市控制其他城市空间关联关系的能力越强,该城市越能处于空间关联网络的中心㊂接近中心度与中介中心度相反,表示某城市在空间关联网络中不受其他城市控制的能力,接近中心度越高说明该城市更多地直接关联其他城市,属于空间关联网络中的中心行动者㊂点度中心度㊁中介中心度和接近中心度的计算公式分别为:C R D(i)=C A D(i)n-1(3)C-1R Pi=C-1A Pin-1=ðn j=1d i jn-1(4)C R Bi=2C A B i(n-1)(n-2)=2ðn jðn k b j k(i)(n-1)(n-2)㊃32㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期=2ðn jðn k g j k(i)/g j k(n-1)(n-2)(5)公式(3)中,C R D(i)为区域i的相对度数中心度, C A D(i)为点i的绝对度数中心度,n是指网络中与点i相连的其他点的最大个数㊂公式(4)中,C-1R P i, C-1A P i分别表示区域i的相对接近中心度和绝对接近中心度;d i j表示点i和j之间的捷径距离㊂公式(5)中,C R B i为点i的相对中间中心度;C A B i为点i的绝对中间中心度;b j k(i)表示点i能控制点j㊁k交往的能力;g j k表示点j㊁k之间存在的捷径数目;g j k(i)表示点j㊁k之间存在的经过点i的捷径数目;其中b j k(i)=g j k(i)/g j k㊂2.2.3空间聚类特征㊂在人口迁移网络结构研究中,把行动者分到各个派系(或者子群)之中,这是一种重要的研究方向㊂一般描述空间聚类采用块模型方法㊂块模型方法将一个复杂网络图分为一些特征㊁性质相似㊁相对独立的块 ,用来考察每个块之间是否存在关系[23]㊂从网络结构维度出发,测算人口流动网络节点间的可达性,关联度表示网络连通程度,各个节点的网络密度均值即为整体网络的聚类系数㊂根据节点之间的关联度,得出关联引力矩阵,生成引力线㊂计算公式如下:C=1-V[n(n-1)]/2(6)式中:C为关联度;V为网络不可达的相应节点数量;n为网络规模㊂2.3 Q A P回归分析在研究城市人口迁移的影响因素,常见的方法有多元回归和Q A P回归分析㊂在常规的多元回归分析中,前提条件之一是要求多个自变量之间相互独立,否则会出现共线性 [23]㊂在完全共线性和近似共线性的条件下,将得不到O L S(最小二乘法)估计量非有效㊂Q A P(Q u a d r a t i c A s s i g n m e n t P r o c e-d u r e,二次指派程序)是一种对两个方阵中各个格值的相似性进行比较的方法,即它对方阵的各个格值进行比较,给出两个矩阵之间的相关性系数㊂由于该方法可适用于观察值存在共线性㊁自相关等情况,因而比O L S更加适合于网络数据的分析㊂2.4数据来源与处理人口迁移数据来源主要由全国人口普查㊁全国1%人口抽样调查是研究和移动终端迁徙大数据(如百度迁徙大数据和腾讯位置大数据),而移动终端迁徙大数据利用实时流动人口位置数据来分析人口流动,而全国人口普查和全国1%人口抽样调查则可以用来分析人口迁移情况㊂笔者选择最新的‘2015年全国1%人口抽样调查“长表数据中在70个大中城市居住时间超过半年的迁移人口数据,各城市的国内生产总值G D P和工业生产总值由2016年‘中国县市统计年鉴“获得㊂城市间球面距离参考樊东卫等[24]三维直角坐标系计算方法,并结合中国70个大中城市行政中心的经纬度数据表计算得出㊂在分析70个大中城市人口迁移的影响因素时,笔者选取城市市辖区二㊁三产业就业人数(人)表示就业机会;城市建设用地面积(平方公里)表示城市整体规模;城镇职工平均工资(元)表示就业水平;二㊁三产业地区生产总值(万元)表示城市经济发展水平㊁固定资产投资(万元)表示城市基础设施建设;人均社会消费品零售总额(万元)表示城市消费水平;用城市间的球面距离表示城市间的空间距离㊂鉴于不同网络数据的量纲不同,先采用极差标准化对人口迁移的自变量差值网络矩阵数据(不包括对角线)进行预处理,再使用Q A P对人口迁移网络的影响机制进行相关回归分析㊂3中国70个大中城市人口迁移空间网络结构3.1人口迁移空间关联强度笔者选择纳入国家房地产价格指数编制的70个大中城市(70个大中城市分别是北京㊁天津㊁石家庄㊁太原㊁呼和浩特㊁沈阳㊁大连㊁长春㊁哈尔滨㊁上海㊁南京㊁杭州㊁宁波㊁合肥㊁福州㊁厦门㊁南昌㊁济南㊁青岛㊁郑州㊁武汉㊁长沙㊁广州㊁深圳㊁南宁㊁海口㊁重庆㊁成都㊁贵阳㊁昆明㊁西安㊁兰州㊁西宁㊁银川㊁乌鲁木齐㊁唐山㊁秦皇岛㊁包头㊁丹东㊁锦州㊁吉林㊁牡丹江㊁无锡㊁扬州㊁徐州㊁温州㊁金华㊁蚌埠㊁安庆㊁泉州㊁九江㊁赣州㊁烟台㊁济宁㊁洛阳㊁平顶山㊁宜昌㊁襄阳㊁岳阳㊁常德㊁惠州㊁湛江㊁韶关㊁桂林㊁北海㊁三亚㊁泸州㊁南充㊁遵义㊁大理)作为研究对象,70个样本城市房地产开发投资额占全国城市房地产投资开发总额的份额80%以上,其人口数量和经济总量都具有代表性㊂根据人口迁移空间关联模型(见公式1),计算70个大中城市人口迁移空间关联强度矩阵(70行ˑ70列),以70个大中城市与其他城市的人口迁移空间关联强度均值为纵坐标,城市为横坐标,制作成图1所示㊂从图1可以看出,关联强度均值的峰值出现在天津㊁上海和深圳,关联强度峰值集中在京津冀城㊃42㊃总第535期内蒙古科技与经济市群㊁长三角城市群㊁珠三角城市群,关联强度次峰值出现在海峡西岸城市群㊁长江中游城市群和渝中城市群,其他城市空间关联强度都比较小,整个人口迁移空间关联强度矩阵均值为257.02㊂可见,城市间人口迁移强度在空间地理呈现一定程度的集中,沿海地区城市群与其他城市关联性强,中部地区城市群人口迁移吸引力较强,整体关联系数呈现东部㊁中部和西部地区梯度减弱的形态㊂图1 大中城市人口迁移空间关联强度均值为消除关联强度大小的影响,笔者根据70个大中城市人口迁移空间关联强度矩阵(70行ˑ70列)运用变异系数法(C V )考察除本身以外69个城市人口迁移关联强度的集中程度[16]㊂结合均值综合来看,天津㊁上海㊁扬州㊁宁波㊁泉州㊁广州等城市变异系数小,均值大,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度大;包头㊁吉林㊁郑州㊁三亚㊁遵义和西宁等城市变异系数小,均值也小,说明这些城市对其他城市人口迁移引力弱;秦皇岛㊁沈阳㊁哈尔滨㊁徐州㊁安庆㊁南昌㊁郑州㊁桂林㊁兰州㊁乌鲁木齐等城市变异系数大,均值小,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度弱,但对部分城市吸引力强,如郑州与北京㊁石家庄㊁太原和呼和浩特的关联强度较强,秦皇岛与北京㊁大连的关联强度较强;南京㊁青岛㊁武汉㊁成都等城市变异系数大,均值大,说明这些城市对其他城市人口迁移引力强度普遍较强,但由于地缘等因素对少部分城市吸引力表现较弱㊂综上,70个样本城市在吸引人口迁移上作用和集中程度存在较大差异,这与户籍制度㊁人才需求和产业结构等因素有着较大的关联㊂3.2 整体网络特征首先以70个大中城市作为社会网络的节点,将经过二值化处理的人口迁移空间关联强度作为网络的边,然后将二值化的关系矩阵导入U c i n e t 6.0软件,以N e t D r a w 绘图工具生成中国70个大中城市人口迁移城市的可视化网络结构图,如图2所示㊂图2反映了70个城市相互关联㊁错综复杂的网络㊂从图中可以看出,京津冀城市群的北京和天津,长三角城市群的上海㊁杭州㊁南京,长江中游城市群的武汉㊁长沙,珠三角城市群的深圳㊁广州等城市处于网络中心位置,与其他城市的联系较为紧密,人口吸引力能力较强,能够对其他城市产生影响;西北地区的乌鲁木齐㊁西宁,西南地区的大理㊁北海,中部地区的韶关㊁九江㊁安庆和蚌埠,东北地区的牡丹江㊁锦州处于网络的边缘部分,它们对其他城市的影响力较弱㊂从经济发展水平上看,中心节点城市大多处于某个城市群中,且是人均G D P 较高的区域,如北京市㊁上海市㊁江苏省㊁广东省等;从空间格局来看,京津冀地区㊁长三角地区㊁珠三角地区和环洞庭湖地区是人口迁移的主要集中地,形成了以4个地区为顶点,以人口迁移空间关联强度为连线的四边形结构㊂图2 70个大中城市人口迁移空间结构从整体网络密度来看,70个大中城市人口迁移空间网络的理论连线为4830个(70ˑ69),实际连线为1387个(阈值为50),整个网络密度为0.287㊂将阈值调整为257.02(空间关联均值),整个网络密度为0.0971,实际连线为469个,说明整个网络中,绝大多数城市间人口迁移关联性不强,弱关联占主要地位㊂3.3 个体网络特征中心度㊂70个大中城市人口迁移空间网络的中心度是通过点入度和点出度进行衡量,表示节点城市接受其他城市影响的程度和主动影响其他城市的程度㊂笔者借助运用U c i n e t -D e g r e e 法㊁U c i n e t -C l o s e n e s s 法和U c i n e t -B e t w e e n n e s s 法计算后得出,70个大中城市网络点度中心度的点出度为31.15%,点入度为63.50%;接近中心度的点出度均值为33.77%,点入度均值为14.70%;网络中介中心度为9.88%㊂具体各城市在整体网络中的中心位置和状态情况表1中分别列出并给出排序结果,由表1可以得出如下结论:①在70个大中城市人口迁移网络的点出度排序中,太原㊁武汉㊁北京㊁呼和浩特㊁合肥㊁上海㊁南京㊁长沙等城市的点出度值排㊃52㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期在前10位,远高于其他城市,这反映出这些处于社会网络地核心地位,对其他城市产生外部性影响㊂从点入度可以看出,上海㊁北京㊁深圳㊁武汉㊁广州㊁天津㊁长沙㊁郑州㊁杭州排在前10位,人口迁移活动频繁,吸引其他城市大量的人口涌入,具有较强人口聚集能力㊂结合点度中心度来看,北京㊁上海㊁武汉㊁深圳㊁广州㊁天津㊁长沙㊁郑州㊁南京等城市处于人口迁移网络的核心位置,是大中城市的人口迁移的首选地㊂②根据70个大中城市人口迁移网络的接近中心度显示,上海㊁北京㊁深圳㊁武汉㊁广州㊁天津㊁郑州㊁长沙㊁杭州㊁南京等城市具有极高的外向接近中心度,说明这些城市和其他城市间的人口迁移联系相当紧密,人口迁移较少受到其他城市影响;丹东㊁牡丹江㊁乌鲁木齐㊁太原㊁三亚㊁呼和浩特㊁北京㊁武汉㊁合肥㊁上海内向接近中心度相对较高,说明在人口迁入过程中其他城市影响较低㊂除丹东㊁牡丹江㊁乌鲁木齐㊁三亚㊁大理等城市的接近中心度较小,其他城市的接近中心度均在20%~30%之间,整个网络的整体联结性较好㊂③从中介中心度来分析,丹东㊁锦州㊁牡丹江㊁平顶山㊁韶关㊁北海㊁三亚㊁大理㊁西宁㊁乌鲁木齐等10个城市中介度为0,说明这些城市处于70个大中城市人口迁移的边缘位置,人口迁移联系较弱㊂北京㊁广州㊁深圳㊁上海㊁武汉㊁成都㊁长沙㊁天津㊁西安㊁太原等10个城市中介中心度最高,表明这些城市在70个大中城市中处于核心圈层,与其他城市的人口迁移空间联系较为紧密㊂表1 70个大中城市人口迁移个体网络中心度城市点出度点入度点度中心度排序接近中心度排序中介中心度排序北京386171.74131.582510.041天津315360.87630.226167.468石家庄272638.412326.562421.2227唐山121318.124124.79363.2843秦皇岛14413.044923.66461.0351太原412144.931826.3126139.0510呼和浩特381236.232624.973555.1221包头14513.774723.96430.5754沈阳201827.543425.513371.2718大连282840.582226.772373.7316丹东604.35658.78660.0061锦州848.705923.49500.0062长春9913.045023.914516.7031吉林747.976320.61621.3350哈尔滨9610.875323.66479.0635牡丹江402.90678.66670.0063上海356371.01231.861272.044表1(续)城市点出度点入度点度中心度排序接近中心度排序中介中心度排序南京354457.25929.031082.9014无锡283847.831328.081519.0429扬州192632.612826.51252.0846徐州202230.433125.90304.5238杭州324656.521029.21961.0420金华312742.031926.912219.1628温州262134.062726.17283.6042宁波273645.651627.831616.5532合肥374055.801128.541280.7615蚌埠19517.394324.09400.0659安庆16716.674423.64480.0660福州232232.612926.22274.0740泉州223138.412427.172011.3933厦门231930.433225.63318.4736南昌292942.032027.092128.9425九江18919.573824.40370.7153赣州11612.325223.39520.3356青岛253946.381528.211445.3022济南323145.651727.181936.7823烟台203237.682527.201826.0226济宁231829.713325.63322.4344郑州324958.70829.648131.0111洛阳211425.363525.183410.2934平顶山12310.875422.71570.0064武汉395568.12330.644229.685宜昌191121.743624.27384.5239襄阳16918.124224.05411.9048长沙354960.87729.687171.677岳阳19718.843923.91441.7849常德17415.224523.45510.1458广州315461.59530.365301.512深圳305662.32430.653285.733韶关938.706023.13540.0065惠州242132.613025.952933.9224湛江758.706123.225389.7213南宁161018.844024.123965.2219桂林13513.045123.51490.5155北海435.076419.60630.0066海口1028.706219.58647.0037三亚302.17688.56690.0067重庆154241.302128.4113114.2812成都284452.171228.9111206.436泸州10410.145622.29592.3745南充10410.145722.75561.9247贵阳20820.293723.974217.6430遵义11310.145822.53580.9452昆明14614.494622.98553.8941大理000.00701.43700.0068西安333247.101427.5317160.519兰州14513.774822.136073.1417西宁514.356618.53650.0069银川12310.875521.02610.2057乌鲁木齐10.72698.59680.0070㊃62㊃总第535期内蒙古科技与经济3.4 凝聚子群分析根据70个大中城市网络人口迁移关系的结构,利用U c i n e t -C o n c o r 法进行聚类分析㊂70个大中城市网络凝聚子群是考察70个城市间人口迁移联系的紧密关系与旅游合作的协同步骤,并以此可确定凝聚子群间的亲疏关系(见图3)㊂通过凝聚子群图可以看出,可以将70个大中城市人口迁移联系网络大致分为以下五大类别:①京津冀城市群的北京㊁天津,山东半岛的济宁㊁青岛㊁济南,中原城市群的郑州㊁洛阳,长三角城市群的蚌埠㊁南京㊁徐州㊁合肥㊁扬州等相互产生人口迁移关联作用㊂②长三角城市群的上海㊁杭州㊁金华㊁宁波㊁温州㊁安庆㊁无锡;海峡西岸城市群的福州㊁泉州㊁厦门;长江中游城市群的武汉㊁九江㊁南昌㊁长沙;珠三角城市群的广州㊁深圳和渝中城市群的成都㊁重庆等城市组成的凝聚子群,人口迁移关联作用相互紧密㊂③辽中南城市群的哈尔滨㊁沈阳㊁丹东㊁长春㊁吉林㊁牡丹江与渤海湾的秦皇岛㊁唐山等8个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂④西北地区的乌鲁木齐㊁兰州,西南地区的昆明㊁遵义㊁大理㊁宜昌㊁南充等7个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂⑤环北部湾的湛江㊁北海㊁海口㊁三亚4个城市组成的凝聚群,相互产生人口迁移关联作用㊂图3 70个大中城市网络凝聚子群分析分析结果与城市地理分布相近,同一凝聚子群内的城市间经济联系具有很强的相似性㊂在区域人口迁移一体化过程中,不同区域组团以人才引进㊁求学㊁家属随迁等方式实现人口迁移,城市群人口迁移网络化表现为中心-枢纽-网络结构的多维嵌套模式㊂由于人口是城市发展的基础保障和重要资源,各城市间会出台相应政策引进人口和扩大招生指标,难以避免会形成多中心割据和地方保护主义㊂因此,各城市主体需要进一步加强人口有序流动,促进70个大中城市劳动力要素自由流动,逐步形成多中心㊁网络化协同发展的合理人口空间格局㊂4 70个大中城市人口迁移影响因素分析4.1 理论分析构建人口迁移网络是由城市节点和连接线组成的关系网络,影响人口流动的各种因素同样会对人口流动网络的形成与演化产生影响㊂在人口迁移网络中,不仅要考虑迁移强度的大小,而且要考虑城市间的相互作用,这不仅包括人口流动地区之间复杂的相互联系,也包括各种影响因素地区之间相互的差异关系[9]㊂不同于人口流动影响因素的属性研究,人口迁移网络更加侧重于关系研究,而这就需要采用社会网络分析方法分析城市间各种因素的相互关系来揭示影响人口迁移网络演化的主要因素㊂4.1.1 地区差异是人口迁移的基本条件㊂根据西方人口理论,迁入地与迁出地之间在经济社会发展水平等方面的差异,是引发人口迁移最基本的动力机制[6]㊂城市的经济发展水平决定了城市的经济体量,同时,也决定城市产业发展和结构,特别是工业和服务业㊂城市经济发展带来了巨大的就业机会和相对较高的工资收入水平㊂4.1.2 人居环境是影响人口迁移决策的重要因素㊂城市规模的大小决定了技术设施投入,而城市基础设施决定公共服务水平㊂不同于乡城迁移,城市间人口迁移追求更加便利的生活服务和充裕的公共服务供给㊂4.1.3 生活成本是阻碍城市人口迁移的重要因素㊂①商品房和租房价格直接会影响城市居民的固定生活成本;②城市间的消费水平差异也是影响人口迁移决策的因素㊂空间距离通过影响社会关系㊁生活习惯和出行成本等方面对城市间人口迁移起作用㊂综上所述,70个大中城市人口迁移网络的形成演化与城市间一系列具有差异关系的影响因素相联系,主要受就业机会㊁城市规模㊁收入水平㊁发展水平㊁基础设施㊁消费水平和空间距离的影响㊂4.2 模型设定与变量选择根据上述理论分析,构建以人口迁移网络关系矩阵为因变量,以影响城市间人口迁移因素的地区差值矩阵为自变量的关系 -关系的分析模型(指标变量如表2所示)㊂因变量是城市间人口迁移的净增量的关系矩阵构成㊂自变量中,就业机会用㊃72㊃罗瑶,等㊃中国70个大中城市人口迁移空间网络结构及影响因素分析2023年第21期。

中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析

中国人口分布的密度分级与重心曲线特征分析
内容摘要
中国是世界上人口最多的国家之一，其庞大的人口数量和广袤的国土面积使得中国的人口分布成为了一个复杂而有趣的问题。本次演示将探讨中国人口分布的密度分级和重心曲线特征，以期更好地理解中国人口地理状况人口密度、分级、重心
最后，我们还应看到，中国的人口重心仍在不断向东移动。这既带来了东部地区的快速经济发展和城市化进程的加速，也让中西部地区面临着人口流失和经济发展的压力。因此，未来的政策制定应更加注重全国范围内的统筹发展，优化资源配置，避免人口和经济的过度集聚带来的不均衡问题。
关键词：人口密度、分级、重心
综上所述，中国的人口分布是一个复杂而有趣的问题，具有显著的区域差异和动态变化特点。研究和理解这些差异和变化趋势对于我们制定合理的人口政策、城市规划和社会经济发展战略具有重要意义。在未来，我们应更加注重全国范围内的统筹发展，推动人口和经济的均衡分布，为中国的可持续发展奠定坚实基础。
参考内容
内容摘要
中国作为世界最大的畜禽养殖国家之一，其畜禽养殖业的发展已成为国民经济的重要支柱。随着产业结构的调整和升级，畜禽养殖的空间格局和重心曲线特征也在不断变化。本次演示将分析中国畜禽养殖的空间格局与重心曲线特征，以期为产业的可持续发展提供参考。
研究方法
研究方法
本研究采用的主要数据来源包括国家统计数据、各地政府公开数据、行业协会数据等。数据处理方法包括地理信息系统（GIS）技术、空间统计分析方法等。
2、重心曲线特征
结论本次演示分析了中国畜禽养殖的空间格局与重心曲线特征。结果表明，中国畜禽养殖业的地区分布差异明显，东部沿海地区和中部地区的畜禽养殖业发达，而西部地区相对滞后。规模化饲养逐渐成为主流，且智能化饲养技术的应用越来越广泛。中国畜禽养殖业的重心主要位于中国的中部地区，并呈现出向东北方向移动的趋势，同时表现出一定的周期性波动特征。

2024版中国的人口课件

中国的人口课件•人口基本概念与特点•历史发展与现状概述•计划生育政策及其影响•城市化进程与流动人口管理•老龄化趋势及应对策略•区域协调发展与人口布局优化•总结回顾与展望未来发展趋势目录01人口基本概念与特点人口定义及统计口径人口定义指在一定时间、一定地域范围内，具有一定数量、质量、结构和动态特征的人的总体。

统计口径通常采用常住人口、户籍人口、现有人口等不同的统计口径来反映人口状况。

中国人口特点及分布人口特点人口基数大，增长快；人口年龄结构变化显著，老龄化趋势加剧；人口性别比失衡，男性略多于女性；人口城乡分布不均，城市化进程加速。

人口分布中国人口分布呈现东密西疏的特点，东部地区人口密集，中西部地区人口相对稀少。

同时，人口向大城市和城市群集聚的趋势明显。

影响因素与趋势分析影响因素政策因素（如计划生育政策）、经济因素（如经济发展水平、产业结构变化等）、社会因素（如教育水平、婚姻状况等）以及自然因素（如气候、地理环境等）都对人口变化产生影响。

趋势分析未来中国人口将继续保持增长态势，但增长速度将逐渐放缓；人口老龄化程度将进一步加深，对社会保障和养老服务提出更高要求；人口性别比失衡问题将得到改善；城市化进程将继续推进，城市人口占比将进一步提高。

02历史发展与现状概述受自然环境、农业生产水平及战乱等因素影响，人口增长缓慢。

古代人口增长宋元明清时期近代人口变迁随着农业生产技术提高和社会相对稳定，人口数量逐渐增加。

受列强侵略、战乱及自然灾害等影响，人口数量波动较大。

030201古代至近代人口变迁新中国成立后人口政策调整鼓励生育政策新中国成立初期，为尽快恢复和发展经济，政府鼓励生育，人口数量迅速增长。

计划生育政策20世纪70年代末，为控制人口过快增长，政府实施计划生育政策，有效降低了人口出生率。

人口政策调整近年来，随着社会经济发展和人口老龄化问题加剧，政府逐步调整人口政策，如实施“全面二孩”、“全面三孩”政策等。

当前中国人口结构呈现老龄化、少子化等特点，劳动力人口比例下降。

2030年中国城镇及农村家庭户数、城市群人口增量及城镇化率走势分析预测

2030年中国城镇及农村家庭户数、城市群人口增量及城镇化率走势分析预测2010-2018年，中国家庭户数保持稳步增长，其中城镇家庭户数提升幅度较大，2018年中国家庭总户数4.5亿户，城镇、农村家庭分别为2.8亿、1.7亿户。

预计未来5年中国家庭户数仍会持续增长，估计2024年总户数4.9亿户，城镇、农村家庭分别增至3.5亿户、2.4亿户。

2000年、2010年和2018年数据显示，小城市人口中数量较为稳定，大城市以上级别人口增长加快，大城市、超大城市和特大城市吸纳了越来越多的城镇人口，2000-2018年小城市人口增量约为1亿人，中等城市和大城市人口接近翻倍，超大城市人口从2453万增长到9780万，城镇人口分布呈现“小城打底，大城发育”的特征。

预计到2030年，中小城市人口中总量将保持稳定，但人口比例不断缩小，大城市、特大城市、超大城市人口将进一步增加，所占比例超过50%。

国际经验为中国城市人口分布提供了格局参照。

美国城市人口分布与中国类似，从超大城市到小城市，具有明显的梯度特征。

英国和德国人口主要集中在中小城市，其中小城市人口比重超过50%，而德国小城市人口比重更是达到77%。

日本则相反，城市人口主要集聚在超大城市，比例接近50%，其他城市类别人口比例很小，小城市人口比例只占20%。

基于中国地域和人口特点，即不能大城市无限蔓延，也不能小城无限散布，而应吸收国际优秀经验，即要适度增加超大城市，特大城市，小城市的规模集聚作用，也要促进上城市发充有，增加小城市数量，发挥小城市的人口蓄小池作用。

统计30万人口以上城市数据表明，2018年长三角、京津冀和珠三角三大城市群城镇人吕占全国比重达到44%，而三大城市群人口规模仍在增加。

预计2018至2030年的人口增量中约有43.4%的比例将会继续注射三大顶级城市群，其次长江中游、万渝和中原城市群流入比例合计22.3%。

三大核心城市群引领格局已经形成且不断加强从目前世界各国的发展水平来看，高城镇化率国家大体分为三个梯队：以挪威、瑞士、阿联酋等国为代表的第一梯队，表现为高城镇化率超高收入；以美国、德国、英国等传统发达国家为代表的第二梯队，表现为高城镇化率高收入;以阿根廷、巴西、墨西哥为代表的第三梯队，表现为高城镇化率低收入。

中国城市人口的空间集聚特征与规律分析

地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第63卷第10期2008年10月Vol.63,No.10Oct.,2008中国城市人口的空间集聚特征与规律分析陈刚强,李郇,许学强(中山大学城市与区域研究中心，广州510275)摘要：城市集聚增长日益显著以及城市间连接性的增强等是20世纪90年代以来中国城市发展的显著特征。

通过运用GIS 环境下的Moran's I 等技术方法，探讨了1990-2005年中国城市人口的空间集聚特征及其演变规律，结果表明：尽管总体上城市人口的正空间集聚性不强，但局部空间集聚特征明显，存在较强的规律性，主要表现为“T ”字型和沿主要铁路交通线的发展态势，而其演变过程体现了中国城市体系空间结构正处在不断优化之中；三大地带城市人口空间集聚的特征反差明显，东部城市区域基本表现为一体化发展趋势，而中西部城市区域则趋向于极化发展或表现出较差的整体协调能力；进一步来看，城市人口空间集聚的不平衡性，不仅体现于区域之间也体现于区域内部的城市之间，且其作用范围进一步扩大，集聚区位有所变化。

总体来看，这一典型转型时期里，中国城市人口的空间集聚特征及其演变，体现出了市场力量、经济发展状况、基础设施建设及国家空间开发政策等的积极作用。

关键词：局部Moran's I ；空间集聚；城市人口；不平衡；一体化；中国1引言一般来说，城市集聚对于解释一个国家在特定时点或某一时期的发展水平变化具有重要作用[1]。

在经济发展的早期阶段，城市集聚处于一个较高的水平是有效的[2]。

但过度集聚会引起效率的降低，此时扩散力变得有效，大都市区中心城市的制造业开始转移到邻近的卫星城市，并进一步向吸引范围内的腹地城市扩散。

即随着经济发展水平的提高，城市集聚水平往往呈现为一个先上升而后下降的过程[3]。

我国作为一个发展中国家，城市体系的空间结构及其形态，自改革开放以来已出现明显变化，尤其是20世纪90年代以来，城市发展最为突出的表现之一就是城市间相互作用增强，城市空间集聚增长显著[4,5]。

二十一世纪以来中国民族人口空间互嵌格局研究

二十一世纪以来中国民族人口空间互嵌格局研究作者：段成荣毕忠鹏黄凡来源：《广西民族研究》2021年第05期【摘要】空間互嵌是民族互嵌格局的重要维度和基础。

本文基于2000、2010和2015年全国地级市层面民族人口数据，采用多样性指数、均匀性指数和空间自相关分析，对中国民族人口空间互嵌格局进行分析。

研究发现，少数民族人口仍集中分布在传统民族聚居区，但扩散趋势明显，逐渐打破传统分布格局;民族人口多样性、均匀性空间集聚特征显著，围绕走廊地带形成多个热点分布中心，东中部地区则是冷点分布中心，其中热点冷点均呈收缩态势。

尽管低多元均匀的空间互嵌类型仍是主导，但随着各民族人口的流动，多元均匀将从低向中、高逐步发展。

应该对不同类型的空间互嵌分类施策，促进和引导地区间、民族间交往交流交融，为构建民族互嵌社会奠定基础。

【关键词】民族人口;空间互嵌;多样性;均匀性【作者】段成荣，中国人民大学人口与发展研究中心教授，博士生导师;毕忠鹏，中国人民大学社会与人口学院博士研究生;黄凡，中国人民大学社会与人口学院博士研究生。

北京，100872。

【中图分类号】D633 【文献标识码】A 【文章编号】1004-454X（2021）05-0001-0011中国自古以来就是一个多民族国家，在长期的历史演进中造就了各民族在空间分布上的交错杂居、文化上的兼收并蓄、经济上的相互依存、情感上的相互亲近，形成了你中有我、我中有你，谁也离不开谁的多元一体格局。

其中各民族人口空间分布的交错，一方面为促进各民族交往交流交融，构建民族互嵌社会结构奠定了空间基础;另一方面也为铸牢中华民族共同体意识提供了良好契机。

2014年中共中央政治局在关于进一步推进新疆社会稳定和长治久安工作会议上，强调要“推动建立各民族相互嵌入的社会结构和社区环境，促进各民族交往交流交融，巩固平等团结互助和谐的社会主义民族关系”[1]，在随后召开的第二次中央新疆工作会议座谈会和中央民族工作会议上，分别再次强调“推动建立各民族相互嵌入的社会结构社会环境”[2][3]，至此构建民族互嵌式社会结构和社区成为全局性的民族工作方针。

当代中国地区间人口迁移的基本格局及变化趋势

标的属性特征、局限性展开研讨 [1] 。
我国从 1980 年起在全国实施独生子女政策, 受此影响, 1982 年人口普查的重点在于摸清人口家底, 尤其是与生育相关的各
种信息。
在 1982 年、 1990 年人口普查和 1987 年小普查中, 常住人口被定义为离开户口登记地一年以上、在本地居住的非户籍人口。
11. 4%) , 那么相较于 2000 年, 2010 年、 2020 年终身迁移人口的实际年均增长率省内为
0. 7%、 3. 6%, 省外为 2. 82%、 2. 83%。可以看出, 终身迁移总体水平不高, 其中省内有加速
趋势, 而省外迁移低速稳进。
2. 终身迁移人口的集中度与多极分散
某一时点的、有迁移经历的全部迁移人口。终身迁移人口占总人口比例能反映一个社会的流
动性大小、开放程度高低。
第二类是在调查时点现住地 ( 乡镇街道) 与五年前常住地不一致的所有人员。因为它泛
指在一定期间内发生的迁移, 不妨称之为 “ 期间迁移人口” , 即国际上常用的 recent 或 period
第三类为调查时点 “ 居住本地, 户口在外乡镇街道、离开户口登记地半年以上” 的所有
人员, 即通常所说的 “ 人户分离人口” 或 “ 暂住人口” 、 “ 流动人口” , 英文文献中多称之为
temporary migration 或 floating population。这是一个基于户籍制度的统计指标, 为中国特有。在
移” 、 “ 期间迁移” 和 “ 人户分离迁移” , 在释明各自属性特征的基础上, 定量分析了中
国近 40 年来地区间人口迁移的基本格局和变化趋势。主要结论是: 2000 年以来, 终身

论中国人口的分布规律及成因与其的合理性

论中国人口的分布规律及成因与其的合理性人口信息是重要的国情信息，它对行政管理、人口研究、了解市场供求、制订社会和经济发展计划等都具有重要意义。

1935年，我国著名的地理学家和人口学家胡焕庸教授根据1933年全国各省、县的人口资料，写成《中国人口之分布》一文，创制了全国第一张人口密度图，并首先提出爱珲一腾冲这一人口地理界线，后被人称为“胡焕庸线”或“胡氏线”。

该线以东的中国东部，当时面积约占全国的36％，人口占全国96％；该线以西的西部，面积约占全国的64％，而人口仅占4％,中国人口仍然集中在东南半壁,西北则相对较少。

进一步分析,这种差异更显著。

目前，如仍以胡氏线为界，我国东部和西部的面积分别占全国的42.9％和57.1％。

1990年我国人口普查数为11.6亿人（包括台港澳），东部人口占全国的94.2％，西部人口占全国的5.8％；经历了半个多世纪，西部和东部所占全国人口的百分比仅有±1.8％的变化，表明了该线的客观性。

二、成因分析中国人口的地域分布，主要受自然环境条件和经济发展水平的影响，其中又以自然环境的影响为最大，首先，中国人口的地域分布受自然环境条件的深刻制约。

中国特殊的地理环境，尤其是地形和海拔高程，对中国人口的地域分布起着直接影响作用。

从世界范围来看中国人口的地域分布同世界人口的分布区是大致相同，具有三大趋向，即：趋向沿海，趋向地平地势以及趋向暖湿气候。

正是这三种趋向姓的结合，再加上中国特殊的地理环境，才形成了中国东西人口地域分布的差异。

地形和海拔还通过对农业的影响,间接地制约中国中国人口的地域分布。

我国东部地区滨临海洋，全为湿润区和半湿润区，几乎包括了全部的热带和亚热带，以及部分暖温带和一部分中温带；占据了三级地形中的第一台阶（海拨0～500米）的全部和部分第二台阶（海拨1000～2000米），海拨500米以下的平原和低丘占全国总面积的25.5％；有东北平原的黑土、华北平原的黄褐土、华中丘陵山地的棕壤、长江流域的水稻土等适于农业生产的土壤；从而吸引了众多的农业人口。

中国人口空间分布相关资料

中国人口空间分布相关资料第32卷第3期2 012 年03 月Vol. 32 No. 3Mar., 2 0 1 2地理科学SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA地理科学32 卷间格局的研究。

由于大中城市在中国城市发展中占有举足轻重的地位，未来随着中国市场化进程和城市化步伐的加快，大中城市的重要性还将进一步提升，特别是中国若干大都市区还会率先成为世界城市，引领中国城市参与世界城市体系的竞争。

为此，本文将进一步对地级及以上城市迁移人口分布格局作深入分析，以便更清晰地把握中国经济社会条件下的人口迁移空间分布规律。

1 研究对象及数据来源本研究中的城市是指经中国民政部批准的建制城市①，遵循研究时间相一致的原则，选取2000 年中国的663 个建制城市作为研究对象。

迁移人口数据主要来源于全国第五次人口普查资料。

由于城区是城市各项功能和发展特点的集中反映，城市对人口的拉力也主要体现在城市的城区，因此本研究中城市迁移人口规模仅指城区的迁移人口规模。

在本文中，地级及以上城市城区迁移人口是市辖区迁移人口的汇总；县级市则因大多是由县改市建立起来的，其城区按照国家统计局《关于统计上划分城乡的规定》是指市政府驻地的实际建设连接到的居民委员会和其他区域②，而目前公布的县级市迁移人口未对县级市城区进行分开统计，因此本文中县级市迁移人口规模是指全市域范围。

尽管本研究扩大了县级城市迁移人口规模，对全国城市总迁移人口规模以及城市在全国人口迁移中的地位产生偏差，但并不影响到本文的基本结论。

图形数据为中国行政区划图。

2 迁移人口在城市的分布状况2.1 迁移人口在不同行政级别城市的分布2000 年全国共有663 个建制城市，包括4 个直辖市，15 个副省级市，244 个地级市和400 个县级市，迁移人口总量达6 604 万，占全国总迁移人口的83.86%，这符合中国目前城市化快速发展时期大量人口向城市迁移的重要特征。

其中，263 个地级及以上城市的迁移人口总量达到5 207 万人，占全国城市迁移总量的78.85%，这表明20 世纪末中国流向城市的流动人口主要流向地级及以上城市，它们在全国人口迁移中的地位尤为重要（表1）。

1935_2010年中国人口分布空间格局及其演变特征_杨强介绍

1 引言
人口空间分布格局及其时空演变研究是人文地理学研究的热点，也是人文地理学研究的核心内容。中 [1,2] 国人口众多、地域辽阔、自然环境多样，研究中国人口分布状况，揭示人口分布与其影响因素的相关关系，对实现中国人口、资源、环境的可持续发展有着重要作用[3-5]。在自然地理环境、社会历史和经济发展等多元要素的共同作用下，自汉晋时期，全国人口与经济重心持续向东南迁移，逐渐形成了东南地狭人稠、西北地广人稀的人口分布格局[6]。1935 年地理学家胡焕庸先生在《中国人口之分布》一文中用瑷珲（现爱辉） —腾冲线（即“胡焕庸线”）论证了这一现象，揭示了人口分布差异规律和中国资源环境区域差异特征，成为国内外人口研究的重要参照[7,8]。胡焕庸线直观地反映出了中国人口地理空间分布的东西差异，是中国人文地理状况（如风俗文化、历史遗产、产业布局、社会经济、农牧交错带、城镇格局等）和自然地理状况（如气候变化、地质地貌、自然资源、生态承载力等）的重要分界线，在自然地理学、经济地理学等学科上均具有重要的研究意义和实践价值[9-14]。
人口分布密度的空间插值可得到较好的效果。对于西北部地区，因受样点的空间密度和
空间分布的限制，反距离插值方法则会引起西北地区人口密度插值结果的局部异常，故
采用平均人口分布密度对异常区域数据作替换处理，以保证数据空间分布的准确性。
2.2 人口分布指数
2.2.1 人口分布结构指数人口分布结构指数是研究特定区域人口分布集中或分散趋势的
常用指标[20,21]，包括人口分布不均衡指数和集中指数，二者的计算公式分别为[20,21]：
∑ U =
n i=1
2 2
(xi
-
yi)2
n
（3）

成都市人口时空分布特征分析

成都市人口时空分布特征分析【摘要】成都市作为中国西部重要的城市之一，人口数量一直保持着增长趋势。

本文通过分析成都市人口数量变化、空间分布特征、时空分布变化及影响因素，揭示了成都市人口时空分布的特征。

研究发现，成都市人口数量呈现逐年增长的趋势，其中东部地区人口密集，西部地区人口相对稀疏，城市周边人口分布较为分散。

影响成都市人口时空分布的因素主要包括经济发展水平、政策调控、地理环境等。

未来，随着城市的不断发展，成都市人口时空分布特征可能会发生改变，需要进一步研究和预测。

本文通过分析成都市人口时空分布特征，为城市规划和人口政策提供了重要参考。

【关键词】成都市、人口时空分布、特征分析、变化、因素分析、影响、趋势预测、展望1. 引言1.1 研究背景成都市作为中国西部地区重要的城市，人口数量持续增长，人口结构和空间分布也在不断变化。

随着城市化进程的加快和经济发展的不断壮大，成都市人口的时空分布特征日益突出，对城市发展和规划提出了新的挑战和机遇。

对成都市人口时空分布特征进行深入研究，可以帮助我们更好地了解城市人口的增长规律和空间分布特点，为城市规划和管理提供科学依据。

在这样的背景下，本文旨在通过对成都市人口时空分布特征进行分析，探讨成都市人口数量变化、空间分布特征、时空分布特征变化趋势以及影响成都市人口时空分布的因素等问题。

通过对成都市人口时空分布特征的研究，可以为城市规划和管理提供参考，促进城市可持续发展，实现人口与城市空间的优化匹配。

1.2 研究目的研究目的：本文旨在通过对成都市人口时空分布特征的深入分析，探讨成都市人口数量变化及空间分布的规律性，并揭示影响成都市人口时空分布的因素。

通过研究成都市人口时空分布特征的变化情况，可以更好地了解成都市人口的发展趋势和变化规律，为城市规划和人口政策制定提供科学依据。

通过分析成都市人口时空分布特征的影响因素，可以帮助相关部门更好地调控人口的分布，优化城市资源配置，提高城市发展水平。

2024版高考地理一轮总复习第7章人口第1节人口分布人口容量教师用书

第一节人口分布人口容量一、世界人口的分布1．主要特点：人口分布很不均匀。

2．分布规律按半球主要居住在北半球按纬度集中在北纬10°～50°范围内按距海洋远近60%左右的人口居住在离海岸200千米以内的沿海地区按海拔近80%的人口居住在海拔500米以下的低平地区3．世界四大人口稠密区：东亚、南亚、欧洲西部和北美东部。

4．我国的人口地理分界线我国的人口地理分界线即“胡焕庸线”，自黑龙江省的黑河至云南省的腾冲，此线西北部人口稀疏，东南部人口稠密。

二、影响人口分布的因素1．自然因素因素原因举例气候过于寒冷、干旱和湿热的地区不适宜人类居住，世界人口主要分布在气候较为适宜的中、低纬度地区高纬度地带、沙漠戈壁地区、热带雨林地区人口稀少地形平原地区地势平坦、交通便利，易于开发华北平原、长江中下游平原、恒河平原等地区人口稠密水源河流、湖泊沿岸供水方便，具有交通、水产养殖等方面的优势北美五大湖地区人口稠密2．人文因素(1)经济发展水平：经济发展水平较高的地区，人口稠密，如我国东部地区、美国东北部地区和欧洲西部地区。

(2)历史因素：历史较悠久的地区人口较稠密，如东亚、南亚的人口稠密区。

(3)政治、军事、文化等因素对人口分布也有一定的影响。

平原并非都是人口稠密区一般来说，平原人口多于高原。

但并不是所有的平原都这样，如巴西的亚马孙平原，虽然地形平坦，但是气候类型为热带雨林气候，过于湿热，不适合人类居住，人烟稀少。

人口主要分布在海拔较高的巴西高原。

三、区域资源环境承载力1．概念：是指在保证资源合理开发利用和保护良好生态环境的前提下，区域的资源环境条件所能承载的人口数量。

2．影响因素(1)自然资源状况：呈正相关。

①某区域所能承载的人口数量是由当地的自然资源“短板”所决定的。

②资源丰富的区域能承载的人口较多。

③通常用某一种或几种资源的承载力作为估算某个区域资源环境承载力的依据。

(2)社会经济和科技发展水平：呈正相关。

中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探从到

中国人口密度时空演变与城镇化空间格局初探从到一、本文概述本文旨在深入探究中国人口密度的时空演变以及城镇化空间格局的发展。

中国，作为全球最大的发展中国家，其人口分布和城镇化进程不仅对国家的社会经济发展产生深远影响，同时也为全球城市化进程提供了重要的参考。

通过对中国人口密度和城镇化空间格局的详细分析，我们可以更好地理解中国社会经济变迁的内在逻辑和外在表现。

本文首先回顾了中国人口密度的历史演变，分析了不同历史时期人口分布的特点和原因。

在此基础上，我们进一步探讨了改革开放以来，特别是进入新世纪后，中国人口密度时空演变的新趋势。

同时，我们也关注到城镇化进程对中国人口分布的影响，分析了不同地区城镇化空间格局的形成机制和影响因素。

通过综合运用统计数据、地理信息系统等多种方法，我们对中国人口密度和城镇化空间格局进行了实证研究。

我们发现，中国的人口密度呈现出明显的地区差异，同时城镇化空间格局也呈现出多元化的特点。

这些差异和特点不仅反映了中国社会经济发展的不平衡性，也为我们理解中国城市化进程提供了独特的视角。

在总结研究成果的基础上，我们提出了对未来中国人口密度和城镇化空间格局的展望。

我们认为，随着中国经济的持续发展和城市化进程的深入推进，中国的人口分布和城镇化格局将继续发生变化。

因此，我们需要密切关注这些变化，以便更好地制定和实施相关政策，推动中国社会经济持续健康发展。

本文希望通过对中国人口密度时空演变和城镇化空间格局的深入研究，为理解中国社会经济发展提供新的视角和思路。

我们也希望通过这项研究，为全球城市化进程提供有益的参考和借鉴。

二、中国人口密度的时空演变中国的人口密度时空演变呈现出一种动态而复杂的图景。

从历史角度看，中国的人口分布并非一成不变，而是随着社会经济、自然环境、政策导向等多种因素的变化而不断变化。

这种变化不仅体现在总量上，更体现在空间分布上。

在时间维度上，中国的人口密度经历了从低到高，再由高到低的过程。

中国人口分布变化的空间模式分析

中国人口分布变化的空间模式分析随着中国社会经济的迅速发展和城市化进程的推进，中国的人口分布模式发生了巨大的变化。

本文将从国家层面分析中国人口分布的空间模式，并探讨这些变化背后的原因和影响。

一、总体概述中国是世界上人口最多的国家之一，其人口总量超过了14亿。

然而，中国人口的分布却极不均衡。

东部沿海地区人口密集，而西部内陆地区人口相对稀少。

这种空间分布模式的形成，与中国的历史、地理、经济发展等多种因素密切相关。

二、历史因素的影响中国的人口分布模式在很大程度上受到历史因素的影响。

在古代，中国的政治、经济中心主要集中在中原地区，因此中原地区人口较为密集。

而沿海地区由于其便利的海洋交通和贸易条件，也逐渐形成了一定的人口聚集。

而西部边疆地区由于交通条件和自然环境的限制，人口数量相对较少。

三、地理因素的影响中国地域辽阔，地理条件的差异也是中国人口分布模式形成的原因之一。

东部沿海地区地势平坦，水资源丰富，气候适宜，这些条件为人们的生活提供了良好的环境。

而西部地区地势复杂，气候干旱，水资源匮乏，这限制了人口的聚集。

四、经济发展的影响改革开放以来，中国的经济发展迅速，城市化进程加快，这对中国人口分布模式产生了重要影响。

东部沿海地区由于其先进的经济发展和丰富的工作机会，吸引了大量的农民工和外来人口，使得这一地区的人口密度大幅上升。

与此同时，西部地区由于经济相对欠发达，缺乏吸引力，人口迁出并趋向集中在东部地区。

五、影响与挑战中国人口分布模式的不均衡也带来了一系列的影响与挑战。

首先，东部地区的人口密度超负荷，给城市交通、环境保护等带来很大压力。

其次，西部地区的人口减少，带来了资金、人才等资源的匮乏问题。

而人口的不均衡分布也增加了区域发展的不平衡性，加剧了社会经济的差距。

六、政策与对策为应对中国人口分布模式不均衡的问题，中国政府采取了一系列的政策与对策。

首先，通过实施区域协调发展战略，推动西部地区的经济发展，提升其吸引力。

我国人口分布区域差异分析

黑龙江科学HEILONGJIANGSCIENCE第12卷第2期2021年1月Vol. 12Jan.2021我国人口分布区域差异分析李月(哈尔滨商业大学,哈尔滨150028)摘要：为了解近几年我国人口分布的变化情况及区域差距，选取了 2013*2017年全国31个省、自治区与直辖市的常住人口数据,结合Amois 与Geoda 技术,采用空间自相关分析对全国人口进行区域分布研究。

利用等间隔法将人口密度分成7个等级，发现近几年我国的人口分布仍处于不平衡状态，西南地区人口密度有所上升。

通过Moan 散点图与LISA 聚类图发现,全国人口分布存在空间自相关性，"低一低”类型主要分布在西北地区以及西南地区,"高一高”类型主要分布在华东沿海地区。

关键词：人口 '分布'空间自相关'区域差异中图分类号：C924. 2 文献标志码：A 文章编号：1674 -8646(2021)02 -0042 -03Analysis of Population Distrinution Regional Differeecc in C+inaLoYue( Haebon UnoeeesotyoeCommeece , Haebon 150028, Chona )Abstract : In order to know the population distribution change situation and regional 4:00X0 in recent years in China,pe —nanent resident population data of 31 provinces , municipalities and municipalities directly under the central yovemment eeom2013 to2017 osseected , and theough combonongwoth Aecgosand Geodatechnoogy , eegoona1dosteobutoon oenatoona1population is researched through spatial autocorrelation. Density of population is divided into 7 degrees through using uniformly -spaced method. It is found that, in recent years , population distribution in China is still in unbalanced state ,and density of population o f the Southwest Region increases. Through Moran scatter diagram and LISA cluster diagram , it is fund that spatial autocooelation e xists in population distrilution in China. % Low-low ” type mainly distributes in the Northwest and Southwest Distect , and % Highfigh" type mainly distributes in East China coastal regions.Key wors : Population ； Distribution ； Splial autocorrelation ； Regional 4—0X0人口分布对于城市的发展极为重要,研究人口的区域差异,探索与其他因素的联系对于一个城市的经济、环境、资源等可持续发展有十分重要的意义(大量文献研究范围主要选取全国与区域作为研究对象[1],由于数据的可获得性，研究尺度多数基于省级数据、地市级数据,少数研究用到了县级数据。