县域尺度下中国人口老龄化的空间格局与区域差异

2000年以来,中国的老龄化进程加快,人口老龄化已经成为中国社会经济发展必须面对的新常态与核心问题之一。本文从县域尺度出发,基于2000和2010年的人口普查数据,应用标准差椭圆、地理探测器等方法,分析了10年间中国2283个县域单元人口老龄化的空间分布、区域差异及其影响因素。结果表明：①人口老龄化空间分布模式多样,胡焕庸线西北半壁以均质化、轴带特征为主;而胡焕庸线东南半壁则呈现出核心—外围的分布特征。②2000-2010年间,人口老龄化均值从6.7%增至8.7%,表明中国县域全面进入老年型社会,步入老年型的县域多集中于内陆、东北地区、丝绸之路经济带沿线区;10年间人口老龄化总体空间格局较为稳定,但人口老龄化的变动趋势差异显著。③人口老龄化在“胡焕庸线”两侧、不同地域类型间、城乡间、民族自治地区与非民族自治地区间、贫困与非贫困地区间存在差异,且差异变动的方向并不一致。④影响人口老龄化的核心因素为各区域往期人口年龄结构、步入老年序列人口比重、人口流出的比例等。     

西宁市老年人口分布与养老资源错位研究

健康中国战略下,积极应对老龄化、建立健全养老和医疗等相关设施,成为许多城市关注的问题。目前相关研究很少关注西北城市的老龄人口的空间分布及养老资源错位的现象。本研究以西宁市主城区为研究区域,基于2010—2018年西宁市公安局各街镇人口数据和兴趣点（POI）数据,选用老年人口系数、赡养率、增长率和地理集中率四个指标,利用综合老龄化指数（CAI）模型、核密度函数模型和空间错位指数模型对西宁市主城区人口老龄化空间分布及养老资源（医疗资源、老年设施）空间错位现象进行探索分析,结果表明：（1）9年间西宁市主城区人口老龄化程度不断加深,已步入老年型社会。（2）通过老龄化综合指数可知：主城区外围街镇人口老龄化增长速度大于城区中心的街道,其中小桥街道、朝阳街道、马坊街道与乐家湾镇人口老龄化最为严重,2018年综合老龄化指数增长速度超过中心城区街道,西宁市主城区人口老龄化严重程度已从中心街道向外围街镇扩散。（3）通过空间错位指数计算可得知：城中区的养老资源数量充足但过于集中,城北区的养老资源分布合理但是数量较少,行政区之间的养老资源与老年人口分布存在较大空间错位问题。     

基于人口集聚度的中国人口集疏格局

人口集聚和疏散是人口空间分布格局最直观和最集中的体现,研究一个地区人口集疏的空间格局,不仅可以揭不该地区人口集疏的内在规律,也有利于深入研究该地区的整体人口分布的态势和规律,更能够体现出区域内经济格局以及城市化格局的发展.基于人口集聚度的中国人口集疏空间格局的研究,有助于准确把握中国人口空间分布的基本脉络,具有一定的学术价值和实践意义.本研究采用了人口集聚度分级评价的方法,依据人口集聚度的不同,将各个地区划分为不同等级的人口集聚区,并对其分别讨论.在此基础上,结合中国人口分布格局、自然条件空间格局、人居环境自然适宜性评价结果以及经济发展格局和城市化格局,对中国的人口集疏的空间格局进行了归纳,得出了中国人口分布"西疏东密"的传统空间格局突出,人口集聚以平原地区为依托并呈现"沿海、沿江、沿线"高度集聚的特征的结论.     

中国人口老龄化空间格局演变及其驱动因素

基于第五、六次人口普查数据,采用ESDA和空间计量模型分析中国地级单元人口老龄化的空间格局演变特征及驱动因素。结果表明：① 胡焕庸线是中国人口老龄化呈东高西低的显著分割线,随着老龄化不断加深,最初自西向东阶梯上升的空间格局逐渐模糊;② 各地级单元间人口老龄化存在较强的空间正相关性,呈现出高-高和低-低相似值集聚的空间分布特征。其中高-高集聚区主要分布在长三角、成渝、山东半岛、辽中南等地区,低-低集聚区主要分布在西北地区、西南部分地区、东北地区西部和珠三角部分地区,10 a间这种正向的空间集聚特征减弱;③ 中国人口老龄化空间格局演变是由人口因素和社会经济因素共同作用决定的,人口因素是直接原因,根本原因是地区社会经济发展的不平衡所致。对此,分别从人口和社会经济角度提出应对人口老龄化对策建议。     

中国人口老龄化格局演变与形成机制

人口老龄化的度量包括数量（老年人口数量和占比）和质量（人口预期寿命）两个方面。基于第六次人口普查和历年统计年鉴数据,综合运用空间自相关、Sullivan健康预期寿命测度模型、地理加权回归等方法,刻画了1990-2016年中国人口老龄化“数量”与“质量”的空间格局及其变化特征,并对其作用机制进行深入探讨。结果表明：① 总体上,人口老龄化“数量”与“质量”的发展并不协调,存在空间差异性。② 从“数量”上,“胡焕庸线”东南半壁老龄化程度高于西北半壁,但增速变化存在阶段性特征。老龄化水平存在高值和低值集聚区。高值集聚区由沿海向内陆扩展,位于西北地区的老龄化低值集聚区则逐渐萎缩。③ 从“质量”上看,“胡焕庸线”东南半壁人口预期寿命优于西北半壁,东部沿海省市远高于其他地区。④ 老年人口预期寿命与健康预期寿命发展并不同步,存在性别差异与区域功能缺损扩张效应。相比中西部,东部地区预期寿命与健康预期寿命均占优势。⑤ 从形成机制来看,“数量”格局的形成受人口自然变动与机械变动共同作用,其中,出生率为主导因素;对于“质量”而言,自然环境差异、社会环境发展不协调等是影响预期寿命的重要因素,其中经济发展与卫生医疗事业进步是寿命延长的主要推动力。     

基于“七普”的“胡焕庸线”两侧人口集疏新态势及影响因素

随着新型城镇化建设的推进,“胡焕庸线”两侧人口发展出现了新态势。本文基于第七次人口普查数据,依据地级尺度划定的“准胡焕庸线”,分析2010—2020年“胡焕庸线”两侧人口集疏模式的新特征,并探讨影响因素。研究表明：① “胡焕庸线”依然稳定,2020年东南半壁与西北半壁的人口比为93.5∶6.5;② 西北半壁人口份额仍然微增,但是增幅较之前明显下降; ③ 2010—2020年西北半壁人口集中化指数由降转增,西北半壁和东南半壁的人口分布集中化程度均有所提升;④ 东南半壁人口集疏分化不断强化,2010—2020年人口负增长区的面积占比已达54.22%,超过人口正增长区;西北半壁人口集疏的马太效应特征愈发明显,人口负增长区占比也已升至26.15%;⑤ 省会首府人口增长优势愈发突出,且西北半壁比东南半壁更为明显;⑥ 经济发展水平、城区人口规模等级、行政区划等级等因素与区域人口变动显著相关;西北半壁行政区划等级对人口增长的影响效应尤为突出。综合来看,西北半壁已经出现与东南半壁相似的人口集疏过程,人口集疏模式已突破了“胡焕庸线”。中国即将迎来人口总量拐点,人口城镇化进程逐步减速,密切关注“胡焕庸线”两侧人口发展的新特征,对推动全国各区域协调发展具有重要的战略意义。     

中国农村人口老龄化的时空演化及乡村振兴对策

社会经济发展过程中农村青壮年劳动力外流、预期寿命延长以及生育率下降使得乡村人口老龄化形势愈发严峻,因此科学认知农村人口老龄化的发展演化及其机理对于推进乡村振兴战略的实施具有重要意义。基于2000年和2010年人口普查数据,采用标准差椭圆、空间自相关、多元线性回归等分析方法,本文揭示了中国县域农村人口老龄化的时空格局及其形成机制,探讨人口老龄化背景下的乡村振兴对策。结果显示：① 2000—2010年,中国农村老龄人口主要分布在胡焕庸线东南一侧,在空间分布上保持“东北-西南”格局。② 2000年全国有48.26%的区县农村尚未步入老龄化,主要分布在西部、东北地区和中部的江西和湖北东部;到2010年,仅有17.54%的区县农村未进入老龄化,主要分布在胡焕庸线西北一侧及大兴安岭地区。③ 植被覆盖指数、死亡率、每千人卫生机构床位数、受教育水平、农民人均可支配收入与农村人口老龄化水平呈现正相关关系,人口净流出率、出生率、城镇化率、少数民族人口占比、海拔、人均GDP则呈现负相关关系。老龄化背景下,应积极推动新型城镇化和县域经济发展,构建城乡融合发展的体制机制和可持续发展的内生机制,同时逐步放开生育限制,降低人口的风险暴露,进而减缓人口老龄化发展,推动乡村振兴战略的实施。     

中国城市间创新网络结构及其邻近性机理

基于中国290个地级及以上城市联合申请发明专利数据,借助社会网络分析技术和负二项重力模型,对中国城市间创新网络的拓扑结构、空间格局及其邻近性机理进行分析。结果发现:(1)拓扑结构上,中国城市间创新网络范围广密度低,大多数城市间合作强度较低,网络连接较为松散;网络等级层次清晰,发育出以北京为强核心,上海、南京、武汉等为核心的"核心—边缘"结构。(2)空间结构上,以胡焕庸线为界,网络联系东密西疏、东强西弱,城市等级东高西低;不同等级的网络流强度具有显著的空间异质性,核心、次核心城市在空间上呈现"大分散、小集聚"的特点;(3)邻近性机理上,负二项重力模型回归显示,制度邻近性与技术邻近性对我国城市间创新合作均具有显著促进作用,而地理距离阻碍了我国城市间创新合作。     

胡焕庸线两侧人口的空间分异性及其变化

胡焕庸线作为人地关系的重要地理大发现之一,揭示了中国人口分布东密西疏的重要特征,是人文与经济地理学对社会的重要贡献之一。本文采用地理探测器等定量方法,以人口普查数据为基础,对胡焕庸线两侧人口分布的分异性特征进行了深入讨论,并尝试解释中国人口分布特征变化的原因及其机制。结果表明：① 胡焕庸线作为中国最重要的人口分界线仍基本保持稳定,但从空间统计学分异特征来看该分界线仍可进一步优化调整;② 胡焕庸线两侧内部人口集聚模式发生着明显变化,东南半壁人口分布由改革开放之前和初期的相对均衡状态,转变为以长三角、珠三角等少数区域为中心的集聚模式;而西北半壁人口分布的集聚程度则趋于下降;③ 从人口空间分布的影响因素看,尽管总体上,经济发展类因素对于人口空间分布影响不断增强,但三大阶梯等自然地理本底条件依然对中国人口分布有着重要影响。     

中国城市网络化空间联系结构——基于银行网点数据的研究

基于当前城市网络和金融地理研究,以全国336个地级以上行政单元(城市)为研究对象,以33家国内外银行的88022个网点各城市间的级别和数量分布为基础数据,运用链锁模型、Zipf法则、社会网络分析等研究方法,对中国市间联系和城市节点的结构特征进行分析。研究表明：京津冀、长三角、珠三角、成渝和长江中游等五大城镇密集区之间的联系成为这一网络的主干,东西部网络密度以胡焕庸线为界呈现明显差异;城市联通度的规模分布符合Zipf法则,但呈现明显的双分形特征,各城市的节点度同样以胡焕庸线为界在东西部呈现显著差异;此外,国有银行、股份制银行和外资银行所分别对应的城市整体联通度和相对联通度在空间分布上也存在明显差别;上述结构特征同各城市经济规模和人口规模之间存在较强的相关性。从形成机制上看,朝向集中化和均衡化的一般空间政策和行业空间政策对这一网络格局的形成具有深刻影响。     

China’s different spatial patterns of population growth based on the “Hu Line”

The “Hu Line” has been regarded as one of the greatest geographical discoveries in China because it reveals the significant spatial relationship between human activity and natural environment. The spatial evolution of population on both sides of the “Hu Line” has had important implications for both urbanization and regional development and has attracted widespread attention during the dramatic economic and social changes since the implementation of reform and opening-up policy in China in 1978. Using Geographical Information System (GIS) techniques, this paper studied the stability of the “Hu Line” and the spatial patterns of population growth on each side by constructing a spatial database of China’s census data from 1982 to 2010. The findings are as follows: (1) In the last 30 years, the “Hu Line” has remained relatively stable, but a new tendency of population change has begun to emerge. The population ratio either side, namely, the southeast half (SEH) and the northwest half (NWH), of the “Hu Line” remains at roughly 94:6 (SHE: NWH). Noteworthy, the proportion of population in the SEH of the “Hu Line” has been decreasing slightly, while that in the NWH has been increasing slightly, as the latter has benefited from its higher rate of natural population growth. (2) The spatial patterns of population growth on both sides of the “Hu Line” were quite different. The degree of population concentration in the SEH increased faster than the NWH. Regions with a negative population growth rate have rapidly expanded; these were mainly located in the south of the “Qinling Mountains-Huaihe River belt” and northeastern China. Meanwhile, regions with a fast population growth rate were mainly concentrated in the Yangtze River Delta, the Pearl River Delta, and the Beijing-Tianjin metropolitan area. Thus, the spatial pattern of population growth in the SEH presented a concentration pattern that could be called “Matthew effect pattern”. (3) The spatial pattern of population growth in the NWH could be regarded as the “Relative Balance pattern.” In the NWH, the population growth rate was positive and the degree of population concentration was very low. There were many minority populations located in the NWH that usually lived in a dispersed pattern but had a higher rate of natural population growth due to the preferential population policy. There were also some regions with a negative rate of population growth in the NWH, which were mainly located close to the “Hu Line” and the Ancient Silk Road. (4) In the future, the spatial patterns of population growth on both sides of the “Hu Line” may continue to evolve. For the SEH, the capacity to attract more people to small and medium-sized cities and towns should be enhanced. For the NWH, the emphasis should be placed on promoting urbanization and enhancing population agglomeration in its major cities.     

“胡焕庸线”的稳定性及其两侧人口集疏模式差异（英文）

The "Hu Line" has been regarded as one of the greatest geographical discoveries in China because it reveals the significant spatial relationship between human activity and natural environment. The spatial evolution of population on both sides of the "Hu Line" has had important implications for both urbanization and regional development and has attracted widespread attention during the dramatic economic and social changes since the implementation of reform and opening-up policy in China in 1978. Using Geographical Information System(GIS) techniques, this paper studied the stability of the "Hu Line" and the spatial patterns of population growth on each side by constructing a spatial database of China's census data from 1982 to 2010. The findings are as follows:(1) In the last 30 years, the "Hu Line" has remained relatively stable, but a new tendency of population change has begun to emerge. The population ratio either side, namely, the southeast half(SEH) and the northwest half(NWH), of the "Hu Line" remains at roughly 94:6(SHE : NWH). Noteworthy, the proportion of population in the SEH of the "Hu Line" has been decreasing slightly, while that in the NWH has been increasing slightly, as the latter has benefited from its higher rate of natural population growth.(2) The spatial patterns of population growth on both sides of the "Hu Line" were quite different. The degree of population concentration in the SEH increased faster than the NWH. Regions with a negative population growth rate have rapidly expanded; these were mainly located in the south of the "Qinling Mountains-Huaihe River belt" and northeastern China. Meanwhile, regions with a fast population growth rate were mainly concentrated in the Yangtze River Delta, the Pearl River Delta, and the Beijing-Tianjin metropolitan area. Thus, the spatial pattern of population growth in the SEH presented a concentration pattern that could be called "Matthew effect pattern".(3) The spatial pattern of population growth in the NWH could be regarded as the "Relative Balance pattern." In the NWH, the population growth rate was positive and the degree of population concentration was very low. There were many minority populations located in the NWH that usually lived in a dispersed pattern but had a higher rate of natural population growth due to the preferential population policy. There were also some regions with a negative rate of population growth in the NWH, which were mainly located close to the "Hu Line" and the Ancient Silk Road.(4) In the future, the spatial patterns of population growth on both sides of the "Hu Line" may continue to evolve. For the SEH, the capacity to attract more people to small and medium-sized cities and towns should be enhanced. For the NWH, the emphasis should be placed on promoting urbanization and enhancing population agglomeration in its major cities.     

基于ICT的中国城市间人口日常流动空间格局——以百度迁徙为例

随着互联网时代的来临,网络数据已越来越成为表征居民地理行为的重要载体,用户迁移、社交网络、移动通信等地理行为大数据成为城市联系研究的重要数据来源。“百度迁徙”大数据通过LBS技术,全程、动态、即时和直观地记录了城市之间的人口日常流动轨迹。通过采集“百度迁徙”数据库中2015年一季度（2月7日至5月16日）国内369个城市之间的逐日的人口流动数据,分“季度平均、春运期间（春节前）、春运期间（春节后）、劳动节、周末和工作日”6个时间段,从人流集散层级、人流集散网络体系的分层集聚、人口日常流动空间格局及其与“胡焕庸线”之间的关系等角度分析各时间段的城市之间的人口日常流动相关特征与空间格局。研究发现,“百度迁徙”大数据清晰地显示了春运期间中部和沿海地区之间的人口流动格局。人流集散中心主要分布在京津冀、长三角、珠三角和成渝4大城市群中,并与其城市等级有较强的一致性。人口日常流动集散体系呈明显的分层集聚,京津冀、长三角、珠三角、成渝和乌鲁木齐5大集散体系在各时间段基本得到体现,而华中、东北、西南和福建沿海等地区并未出现高层级集散城市和高等级集散体系,与这些区域在国家区域发展战略中的地位在一定程度上不相匹配。“胡焕庸线”能较好地反映国家层面的城市之间人口日常流动格局,反映了地理环境对城市间人口日常流动的深刻影响。城市之间的人口流动强度是体现区域经济联系强度、城市等级和网络结构等的重要指标,此项研究可为形成国家区域经济发展新格局和促进区域平衡发展提供参考。     

20世纪末中国迁移人口空间分布格局——基于城市的视角

基于人口普查资料,对20世纪末中国迁移人口在不同行政级别、不同规模城市的分布格局进行分析,并运用探索性空间数据分析技术进一步对地级及以上城市迁移人口的空间分布特征进行研究。结果表明:地级及以上城市在迁移人口流动中占主要地位,其中百万规模级别以上城市在人口迁移中地位尤为显著;县级市间迁移人口规模差异显著,东部地区县级市平均迁移规模要大于西部和中部;省际迁移中城市空间分布大体呈现3个梯状层次;省内迁移中城市空间分布总体表现出极大的相似性,均以各省会城市作为省内迁移人口的第一流入地;不论是省内迁移还是省际迁移,东部沿海地区的珠三角和长三角地区城市群都是迁移人口的高度集聚地。     

发达地区城乡聚落形态的信息提取与分形研究--以无锡市为例

利用１９７０年地形图、１９８４、１９９１、１９９８年的遥感影像,通过对无锡市地区遥感影你的光谱特征分析,采用仿归一化植被指数法提取无锡市城乡聚落空间信息。在此基础上,根据分形理论计算无锡地区城乡聚落空间形态的分数维,从分数维的变化,分析无锡城乡聚落空间形态的特征。结果表明,无锡地区城乡聚落空间形态具有分形现象,并且城区和集镇的分数维变化不一致,反映了城乡聚落空间形态在不同的阶段,其复杂程度、稳定性     

中国“三生空间”分类评价与时空格局分析

本文在探究“生产—生活—生态”三生空间理论内涵的基础上,分析了土地利用功能与土地利用类型的辩证关系,依据土地利用现状分类国家标准,建立了三生空间分类与评价体系,揭示了1990-2010年间中国三生空间的格局及其变化特征。结果表明：① 生产空间主要分布在胡焕庸线东南侧的主要城市群及粮食主产区,其扩张区域主要分布于东北平原、新疆西北、宁夏、兰州—西宁、四川盆地、环渤海、长三角、厦漳泉、珠三角等地区,缩小区域主要分布在黄土高原、呼伦贝尔大草原、江汉平原、闽南丘陵等地区;② 生活空间主要集中在全国主要城市及城市群,整体上呈现“东高西低、北高南低;大分散、小集聚”的空间格局,其扩张过程表现为环渤海、长三角、珠三角三大城市群的大规模、区域式扩张和各主要省会城市的小规模、点状式扩张。③ 生态空间主要分布在胡焕庸线西北侧,整体呈现“西高东低,南高北低”的空间格局;④ 工业化、城镇化是中国三生空间变化的基本动力,西北和东北地区的农田开垦、华北平原和三大城市群的城镇化建设、黄土高原的退耕还林等是导致三生空间区域差异的主要原因。本文可以为三生空间的分类规划和优化决策提供参考依据。     

高铁影响下城市群空间关联形态与经济增长效应研究

以长三角、珠三角、辽中南城市群为例,选取2009—2018年各城市群地级及以上城市相关数据,借助社会网络分析和空间计量方法,实证研究高铁建设对各城市群的空间关联结构和经济增长的影响。结果显示,在空间关联形态方面,通过高铁建设,各城市群内所辖城市的节点中心度均有所提升、城市之间的关联更为紧密,但各城市在城市群中的排名位序变化趋势各异,形成了具有差异性的城市群空间关联位序结构。在经济增长效应方面,高铁建设促进了珠三角、辽中南和长三角城市群经济的协调发展,其空间溢出效应均显著为正且依次减弱,各城市群原有的经济发展水平和空间关联程度越高,越能够获得更大的高铁建设正效能。     

中国地级以上城市工业创新效率空间格局研究

以中国288个地级以上城市为研究对象,运用2008年第二次全国经济普查工业创新活动数据,综合考察城市工业创新效率的空间格局及其影响因素。首先,从投入和产出两方面构建了中国城市工业创新效率评价体系,运用DEA包络分析方法,从规模效率和纯技术效率两个维度对城市工业创新技术效率进行分析。然后,以聚类分析划分了3类工业创新效率城市,总结工业创新效率模式的空间特征,并分析了影响空间格局的原因。研究发现：中国城市工业创新效率呈现东强西弱,阶梯状减弱的总体空间格局,工业创新规模效率和纯技术效率的空间特征并不重合;全国尺度上,工业创新效率城市的空间分布与人口密度“黑河-腾冲”线的分布基本一致,区域尺度上,城市间呈现“核心-边缘”空间结构;城市工业创新效率空间格局受到工业发展基础与工业创新能力影响,提高城市工业创新效率关键在于提升工业创新中人力资本要素和优化工业创新投入规模。     

中国森林乡村的多尺度分异特征与分区优化

国家森林乡村建设是实施乡村振兴战略和改善农村人居环境的重要措施,但森林乡村在不同尺度的分异特征及优化方向尚不明晰。本文综合运用探索性空间数据分析、耦合度模型和Voronoi图分析等研究方法,从全国、区域和行政尺度分析了国家森林乡村空间格局、数量规模和内部分异特征,并基于森林乡村与人口耦合关系及乡村可达类型识别,分析了全国森林乡村的分区格局及其优化方向。结果表明：全国森林乡村密度具有明显的东高西低分异特征,长江三角洲地区是森林乡村高密度集中分布最大的连片区。基于县域单元的省域森林乡村泰尔指数差异较大,东南区域森林乡村分布相对均衡,西南和东北区域内部差异显著。森林乡村空间可达性呈现自东向西的梯度递减,森林乡村与人口密度的耦合类型分布具有较强的内部分异性。文章基于森林乡村可达类型与耦合分区的组合分析,将全国划分为重点发展区、特色挖掘区、集聚提升区、适度引导区和功能转型区五类,明确了不同类型区森林乡村建设的重点方向,将为面向乡村振兴的全国森林乡村建设与分区优化提供决策依据。