多时期演变视角下中国人口收缩区的识别、空间特征与成因类型分析

近年来,中国人口增长进入关键转折期,人口收缩现象在区域尺度上呈现快速蔓延趋势。利用全国人口普查和1%人口抽样调查数据,论文从多时期演变视角对1990—2015年县市尺度人口收缩区进行识别,并分析其空间特征;然后,在人口收缩影响因素理论分析的基础上,利用聚类分析的方法划分出不同的成因类型,并进一步选取典型案例进行分析,主要结果如下：① 人口收缩区存在不同的演变路径,约24%的县市为波动收缩,约13%的县市为持续收缩,约5%的县市为近期增长转收缩。② 波动收缩型分布较为广泛,包括长江中游地区、川黔渝地区、甘肃、陕西、江苏北部、福建西部等,持续收缩型主要集中在川黔渝地区和东北地区,而近期增长转收缩型主要集中在东北地区、河南和新疆。③ 人口收缩的成因特征存在明显的区域差异,经济滞后驱动型占比最高,以中西部地区分布最为集中;经济放缓和自然增长低双驱动型主要分布在东北地区;自然增长低驱动型占比较低,主要分布在东部地区。基于以上研究结果,论文认为需要重视区域尺度的人口收缩现象,并根据不同区域人口收缩演变趋势及成因的差异,采取针对性的应对措施。     

中国人口收缩的城乡分异特征及形成机理

在县市尺度上对2000—2010年人口收缩区的城乡分异特征进行分析,划分出城增乡减型、城乡双收缩型和城减乡增型等类型,并建立人口收缩城乡分异的理论分析框架,探讨了不同类型的形成机理,主要的发现如下：① 2000—2010年,人口收缩单元占比约为38.6%,城增乡减型单元占据绝对主体,达到34.5%,而“城乡双收缩型”和“城减乡增型”单元占比均较低。② 中部地区人口收缩区城镇人口增长普遍较快,东北地区城乡双收缩的特征较为突出,而东部和西部地区存在较明显的空间分异。③ 城镇化水平和经济发展水平对人口收缩城乡分异特征的影响最为显著,城镇化水平较高而经济发展水平较低的人口收缩区越可能出现城镇人口增长缓慢甚至城乡双收缩。④ 经济发展速度、人口自然增长水平、公共服务等因素对人口收缩城乡分异特征也存在一定的影响。     

1990～2010年中国人口收缩区分布的时空格局演变——基于不同测度指标的分析

在人口收缩内涵界定的基础上,采用总人口和劳动力等直接指标结合出生率、老龄化率等间接指标进行综合测度,在地级尺度和县市尺度上分析了1990~2010年中国人口收缩区的数量变化、空间分布及演化特征（由于获取限制,未包含港澳台地区数据）,并对比了不同测度指标和方法之间的差异。主要的研究发现如下：①人口收缩区在数量上有明显的增长,收缩程度呈现出明显加剧趋势;②人口收缩区在中部和西部偏东地区快速扩张,川黔渝地区、长江中游地区、东北地区最为严重;③单一指标在识别人口绝对收缩方面效果较好,而且总人口指标往往比劳动力指标更早的反映一个区域的人口状况;④综合指标测度的方法能够更加全面的判断一个区域的人口发展状况,进而识别出人口处于相对收缩状态的区域;⑤人口收缩在县市尺度上比在地级尺度上表现更为明显,但两者的差异呈缩小趋势。基于以上研究发现,建议政府更加重视区域人口收缩问题及其对社会经济发展的影响。     

中国区域人口收缩对经济增长的影响及形成机理

近年来中国区域尺度的人口收缩不断蔓延,然而区域人口收缩对经济发展会产生怎样的影响尚缺乏探讨。利用1990—2020年4个普查时点地级尺度的人口普查数据,分析地级单元常住人口变化,识别人口收缩区,建立人口收缩经济效应测度模型,分析人口收缩对经济增长的影响及其空间分异特征,并探讨人口收缩经济效应的形成机理。研究发现：(1) 1990—2020年,人口收缩区呈快速扩张趋势,2020年人口收缩的地级单元占比已超过40%。(2)研究时期内,人口收缩并未对区域经济增长产生负向影响,反而能够促进区域人均产出水平的提高。(3)人口收缩对区域经济增长的影响存在一定的空间分异,东部和中西部地区人口收缩能够促进经济增长,但东北地区不显著。(4)在解释机理上,这主要与现阶段绝大多数人口收缩区以农村人口外流引起的收缩为主,而城镇人口仍保持增长这一特征密切相关;东北地区城镇人口收缩持续蔓延,是东北地区与其它地区人口收缩经济效应存在差异的重要原因。建议避免单纯从负面角度看待区域常住人口收缩现象,但必须重视城镇人口收缩区域的经济可持续发展问题。     

基于随机森林模型的东北地区收缩城市分布格局及影响因素研究

基于2005—2009年、2010—2014年、2015—2019年和2005—2019年人口变化数据,判定东北地区收缩城市,分析其空间分布格局,并对比运用多元线性回归方法和随机森林回归方法探索东北地区收缩城市形成的影响因素及其影响作用。结果表明：① 空间上,东北地区的收缩城市主要分布在以长白山、三江平原、小兴安岭和大兴安岭等地区为代表的“陆上边缘”地区;时间上,收缩中心呈现出明显向北移动的态势,与之相对的扩张中心呈现出向南移动的态势,并且收缩城市进一步集聚;② 在影响因素的研究上,多元线性回归与随机森林回归结果都表明社会经济因素对收缩城市形成起了主要作用;③ 随机森林回归的精度比多元线性回归高,其结果显示人均GDP对收缩强度的影响程度最大,随后依次为失业率、科学教育事业费、在岗职工平均工资,且这4个影响因素中仅失业率对收缩起促进作用,其余3个影响因素在不同程度上抑制收缩城市的形成。     

2000—2020年中国县市尺度流动人口地域类型演变及其影响因素

县市尺度上的流动人口是中国城镇化的核心主体之一,也是城市规模增长的主要贡献者,明确县市尺度的人口流动特征具有重要意义。本文基于2000年、2010年和2020年人口普查分县数据,将流动人口统计口径在空间尺度上进行转换,核算3个时期中国县市尺度的流入、流出人口,根据修正复合指标法将其划分为六种基本地域类型,运用多项Probit模型从经济发展、公共服务、地理区位和自然环境四个维度探究影响流动人口地域类型形成的因素。研究发现：(1)县市尺度流动人口绝对规模持续增长,人口流动活跃性增强,县市整体由相对不活跃的“低活跃性”时代逐步走向“高活跃性”时代;(2)平衡活跃型多转化为净流出活跃型,小规模净流出活跃型由东南沿海不断向内陆扩散,逐渐成为主导地域类型,大规模净流出活跃型实现从无到有的转变;(3)数量占比不足5%的大规模净流入活跃型县市集聚了全国超六成的流入人口,小规模净流入型县市对流动人口吸引力不断降低;(4)当前,经济因素仍是塑造流动人口地域类型空间格局的主要力量,非农就业机会和城镇化率越高的县市越容易成为净流入活跃型,但非经济因素对其影响正在逐步加强。     

广东跨省流入人口缩减的演化格局及影响因素研究

跨省流入缩减是广东人口迁移进程中的新现象。基于五普、六普和2015年1%人口抽样数据,本文分别刻画了广东2000—2015年省域和县市尺度跨省流入缩减演化格局特征,讨论了县市单元和典型案例城市省际流入缩减演化分异的成因机理。结论如下：① 2010—2015年,广东跨省流入人口缩减已初见雏形,四川、湖北、河南和湖南等15省份来粤人口出现下降。② 5年来县市尺度跨省流入缩减态势显著,省际流入缩减的县市比重高达84.09%,省际流入缩减演化格局中以流入扩张转流入缩减类型占据主导,其中省际流入较为活跃的珠三角和外围地市辖区开始出现流入缩减。③ 相比于省际流入持续扩张区,第三产业就业、人均财政支出、固定资产投资、外资占GDP比重及人口密度是省际流入扩张区发生流入缩减的负向抑制因素,而第二产业就业规模则是其正向促进因素。技术创新和公共服务是广州和深圳省际流入缩减 分异的主要原因,东莞省际流入缩减与珠海省际流入扩张分别受外需疲软和宜人居住环境的影响。     

基于多维分析框架的中国城市收缩时空演化特征分析

从城市收缩的维度类别、维度数量、时序演化3个方面入手,提出了一套新的多维度分析框架,并将其应用于中国城市收缩的时空演变特征分析。结果表明：1）在1995—2000、2000—2005、2005—2010和2010—2015这4个时期中,人口收缩城市占中国城市总量的比例分别为9.55％、20.34％、15.34％和19.72％;经济收缩城市占比分别为5.32％、4.85％、0.47％和8.29％;空间收缩城市占比分别为7.04%、3.44%、3.76%和1.72%。2）相对于欧美发达国家,中国的城市收缩现象并不是很严重,大部分人口收缩城市的收缩率均低于3％。3）中国的城市收缩现象存在3个悖论：93.03％的人口收缩城市的建成区面积在扩张,92.37％的人口收缩城市的国内生产总值（GDP）在增长,94.57％的经济收缩城市的建成区面积在扩张。这与中国的要素依赖型经济增长模式和地方政府的土地融资模式等存在较强的关系。文章所构建框架具有较好的灵活性和较强的适应性,有助于增强收缩城市研究的可比性。此外,该框架在推动城市多维度收缩的类型学研究,分析城市收缩的时序演化规律等方面也具有较大的潜力。     

东北三省人口分布空间格局演化及其驱动因素研究

东北地区作为全国重要老工业基地,在面临新一轮振兴机遇的形势下,人口分布的集疏变化及其驱动因素亟待细致梳理。根据中国第四、第五、第六次分县人口普查资料,运用洛伦兹曲线、人口密度相对变化率和空间自相关分析方法对东北地区1990~2010年、176个县域的人口分布空间格局演化进行深入分析,在此基础上,选取10个自然和社会经济指标,使用偏最小二乘法（PLS）对东北地区人口分布空间格局演化的影响因素进行定量分析,研究发现：①从总体分布格局变化特征来看,20 a来人口密度始终是黑龙江省<吉林省<辽宁省,且以省会城市为主的多中心“T”型人口分布空间格局越来越明显;②1990~2010年,东北地区人口密度经历了从相对分散到相对集中的变化过程,且人口密度高的地区所占土地面积小,人口密度低的地区占地面积大。人口空间分布呈现显著的正的空间自相关特征,即人口密度存在高高、低低集聚现象;③从人口密度变化类型来看,1990~2010年,共80个县域属于快速增加和缓慢增加类型,快速降低和缓慢降低类型的县域共96个,其中辽宁省县域人口密度变化“两极化”现象较为明显;④自然因素与社会经济因素同时作用于人口密度变化,但社会经济发展水平是人口密度变化的主要影响因素。     

多维视角下京津冀地区人口集疏时空变化

城镇化过程中,人口集疏是区域空间结构演化的根本动力。基于四普、五普、六普及2015年人口抽样数据,从多维视角分析京津冀地区近25年人口空间分布特征与集疏态势,研究发现：①京津冀地区人口总体分布仍呈西南稠密而东北稀疏格局,交通干线沿线人口地理集中度高;1990—2015年区县尺度上数量差异加剧,且在空间上存在强相关性：人口热点分布呈现以京、津和沿海区域为轴的“T”形结构,冷点区域则小幅扩张呈“C”形结构;②1990—2015年,京、津两市人口集疏空间表现出明显圈层特性,且人口扩散表现“核心-边缘”特性;河北各市人口集中在市辖区,且其周边区县人口流失程度呈阶段性加重。③综合城市规模等级与行政等级视角,城市规模与行政等级挂钩,城市行政等级越高其人口规模越大,人口集聚能力越强;主体功能分区视角下,开发区人口份额在提高,生态功能区人口份额在下降;京津冀地区人口集疏空间在2010年后发生转变,向沿海地区集聚趋势突出,表现出显著临海性。     

中国人口老龄化区域差异及驱动机制研究

基于中国第五、六次人口普查数据,分析中国省域人口老龄化的程度、速度、社会经济影响、空间差异及其驱动机制。结果表明：① 2000~2010年中国人口老龄化处于初级老龄化阶段且不断加深,区域差异缩小,东部地区低速增长,中西部地区老龄化与养老负担快速增加。老年人口密度属较低密度区,从东向西呈梯度降低。② 中国省域人口老龄化程度及空间布局是人口自然增长、人口机械增长、经济水平等因素相互调节与空间分异的综合结果。③ 各机制系数空间异质性的综合作用促使老龄化大致由南北向分异转变为东西向分异的空间格局。省际人口迁移从根本上制约如今的中国人口老龄化空间格局。     

中国农村人口外流的时空演化及其驱动机制

以农村户籍人口和常住人口及两者表征的农村人口外流率为研究对象,利用“五普”和“六普”数据探讨了中国农村人口外流的演化及其空间格局,在预选取影响因素的基础上,基于空间计量模型剖析了县域农村人口外流率的地域分异机制。结果显示：农村人口发展演化可划分为缓慢发展阶段、大量外流阶段、农业转移人口市民化发展阶段3个时期;全国县域农村人口外流率呈现出程度不断加深的态势,农业户籍人口和乡村常住人口的集中度下降明显,并呈现出明显的空间聚类和空间正相关性;平均海拔、人均GDP、城乡居民收入比、第一产业占比、城镇化率、道路密度、受教育水平、人均固定资产投资与农村人口外流率呈现出正相关关系,而人均耕地面积、农民人均纯收入、乡村从业人员占比与农村人口外流率呈现出负相关关系。     

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。     

中国农村人口非农化时空演变特征及影响因素

基于交叉学科视角,结合改革开放以来的统计数据,综合运用探索性空间数据分析与偏最小二乘回归分析等方法,对中国农村人口非农化时空演变特征及影响因素进行实证分析。结果表明：① 中国农村人口非农化的时间维度具有明显的阶段性特征,自1978 以来,全国与“四大板块”先后经历了倒“U”型增长→波动增长→平稳增长3 个阶段的演替;② 中国农村人口非农化的空间维度具有明显的分异演化特征;③ 中国农村人口非农化增长的热点区域存在显著的空间极化现象,即增长热点先后历经了“两核集聚”→“一核极化”→“中心辐射递减”的时空演变;④ 中国农村人口非农化的时空差异主要受工业化水平、城镇化水平、服务业发展水平、受教育水平和农业现代化水平等5 个因子影响,并且各因子在不同时期的作用大小存在显著差异;⑤ 面对转型期中国农村人口非农化新形势与新挑战,地理学界在理论成果及应对措施方面应该作出更多贡献。     

长江三角洲人口时空格局演变及驱动因素研究

运用重心、人口密度及相对变化率、空间计量等方法，对长江三角洲人口分布格局演变、驱动因素进行研究。结果表明：① 2000—2018年人口重心迁移方向的变化，表征人口分布格局转变，而迁移速度趋缓表征了区域发展向稳态的转变；② 在人口密度分布呈现相对稳定的区域差异基础上，时空演变从2000—2012年上海、苏南显著的增加与苏中、苏北、安徽部分城市的下降，向2012—2018年部分欠发达城市人口快速增长转变。③ 空间计量回归表明，在人口集聚的“马太效应”下，驱动因素的变化主要表现为市场力量的趋强、政府影响的弱化，另一方面区域一体化的推进也带来空间溢出效应的增强。