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。     

吉林省人口老龄化时空分异特征及成因

本文基于地理信息软件ArcGIS 10.1,选取老年人口系数为人口老龄化指标,运用人口重心模型、空间自相关和半变异函数等分析方法,对吉林省第四次、第五次、第六次人口普查数据进行分析,探讨1990-2010年吉林省人口老龄化时空分异特征,并采用多元线性回归方法解释其形成原因。研究结果表明：①吉林省各县市人口老龄化差异明显,进程加快,重心由西北向东南方向移动,但移动速度减缓;②吉林省人口老龄化存在正的空间自相关性,在空间的集聚呈现先弱后强的变化趋势;③人口老龄化高—高区向东部集聚,低—低区向西部集聚的趋势比较明显;④总体上吉林省人口老龄化空间的结构化分异较为明显,随机性因子引起的空间异质性程度较弱,人口老龄化的空间差异主要体现在东—西方向上;⑤出生率始终是影响吉林省人口老龄化的主要因素,迁出率对人口老龄化发展起关键作用,人均GDP年对人口老龄化呈负相关,城市化率对人口老龄化的推动作用愈发显著。     

武汉市公共交通网络中心性及其与银行网点的空间耦合性研究

本文以构建公共交通网络为切入点,运用改进的多中心性评价模型测度了武汉都市发展区公共交通网络中心性,并结合GIS核密度分析法与双变量空间自相关分析法,探讨了公共交通网络中心性和银行网点空间分布规律,以及两者之间的耦合性与空间结构。主要研究结论为：①武汉都市发展区公共交通网络中心性具有城市多中心指向性特征,且由中心向外围圈层递减;②银行网点布局呈现“核心—中心—过渡区—外围”多层次结构,且具有空间不均衡性;③公共交通网络各中心性指标与银行网点具有不同程度的空间正相关。银行网点受接近中心性的影响最大,直达性次之,介数中心性最小;④局域上,公共交通网络中心性指标与银行网点的耦合关系存在空间不平稳性与空间异质性。高—高聚集与低—低聚集是主要的空间关联模式;高—高聚集主要位于银行网点布局的核心圈层,低—低聚集点缀于外围圈层,高—低聚集与低—高聚集介于核心圈层与外围圈层之间。     

广东省产业结构发展水平的空间格局研究

以广东省的市域为经济单元,利用空间自相关分析和密度分析法,对1994—2015年广东省产业结构发展水平空间格局进行了研究。结果表明:广东省逐渐形成了以广州、深圳、东莞为中心的第三产业圈,周边城市为第二产业外圈,并逐渐向四周扩散的圈层式空间格局。珠三角地区产业结构发展水平较高,其他地区相对落后。全省的全局空间自相关性比较高,产业发展水平的空间聚集特征明显,高-高区域集中在珠三角地区,低-低区域主要分布在其他地区,有较明显的两极分化异质性。     

县域尺度下成渝地区双城经济圈人口老龄化的时空演变与影响因素——基于最近三次人口普查数据的分析

基于2000、2010和2020年3次全国人口普查数据,以区县作为空间单元,采用时序比较法、标准差椭圆、Moran’s I指数、Dagum基尼系数及分解,以及空间计量回归模型,对成渝地区双城经济圈县域人口老龄化的时空演变与影响因素进行了分析,结果显示：1) 2000—2020年,成渝地区双城经济圈县域人口老龄化整体呈加速加深的趋势,但不同区域及2010年前后呈现相对不同的变化;2）成渝地区双城经济圈县域人口老龄化主要表现出相似类型集聚的空间分布特征,且考察期内低-低型集聚的区县逐渐向成渝两大城市集中,而2010年之后,高-高型集聚的区县快速向成渝两大城市中轴线的两翼集中;3）成渝地区双城经济圈县域人口老龄化的整体差异在考察期内加速扩大,且不同时期区域内差异增减变化不一,区域间差异的扩大更多发生在2010年之后,人口老龄化的整体差异主要源于超变密度的较大影响;4）与2010年相比,不仅老龄化惯性、生育惯性、人口流入以及教育水平等因素在2020年对成渝地区双城经济圈人口老龄化空间分异的影响更大,且2010年后有越来越多的老龄人口向人口更密集的区县集聚。     

长三角地区城镇化协调发展的空间特征及形成机理

基于长三角一体化和区域协调发展的国家战略,在测度2001—2016年长三角地区41个城市的城镇化协调水平后,运用泰尔指数、重心轨迹、热点分析和空间计量模型等方法,分析长三角地区城镇化协调发展的空间特征及形成机理。结果表明：① 长三角地区城镇化协调水平总体差异呈波动下降趋势,省内差异不断缩小但省域间的差异在不断扩大;长三角地区城镇化协调水平整体呈东高西低的分布态势,西北—东南方向的城镇化协调发展动态演化格局变化不大,历年重心较为稳定,但空间关联范围和离散程度呈扩大趋势。② 从空间的集聚特征来看,长三角地区城镇化协调水平有显著正向空间自相关性,热点区渐向经济比较发达的上海、苏南、浙北等地区集聚,冷点区稳定分布在皖北、皖南和浙南。③ 影响城镇化协调发展空间特征的各因素均显著为正,经济发展水平仍然主导着区域城镇化协调发展,人口集聚效应对邻近城市城镇化协调水平提升更加明显,充分发挥城镇化高协调区对低协调区的带动作用,实现长三角地区均衡发展。     

黄河流域绿色发展水平时空演变特征

采用全局Malmquist-Luenberger指数,测算了2001—2018年黄河流域的绿色全要素生产率,作为绿色发展水平的度量指标,并借助于核密度估计、泰尔系数、变异系数、Dagum基尼系数等考察黄河流域绿色发展水平的时空演变特征。结果表明：黄河流域绿色发展总体水平不高,且呈现出缓慢的波浪式上升特征,增长的动力来源于绿色技术进步;流域内差异较为明显,下游>上游>全流域>中游。绿色发展水平省际差距呈逐步缩小趋势,分布形态呈现由两极分化向单极化演进态势,总体呈现高—低—高的发展态势,空间分异特征较为明显,呈现以山西和河南为核心的“双核”空间不平衡特征。基于泰尔系数,黄河流域内部绿色发展水平差距大于上游、中游、下游三大区域间的差距;基于变异系数,绿色发展水平不平衡程度整体呈现下降趋势;基于Dagum基尼系数,绿色发展水平空间不平衡总体呈下降趋势,差距主要来源于地区内差异,且流域间的交叉重叠现象对绿色发展水平总体差距的影响较小。     

黄河流域农村经济差异及空间演化

研究黄河流域农村经济发展状况对揭示其经济差异的驱动机制和实现黄河流域农村地区的跨越式发展具有重要的理论和现实意义。本文运用层次分析法建立农村经济发展水平综合评价指标体系,并利用GeoDA和GIS软件,结合ESDA-GIS空间分析法,深入分析了1990-2013年黄河流域332个县级行政单元农村经济的差异及其空间演化。结果表明：①近20多年来,黄河流域农村经济发展水平东高西低,整体水平不断上升。高及较高水平区主要分布在黄河下游且呈团状集聚,中等水平区主要位于黄河流域传统的农牧区,低及较低水平区主要分布在黄河源头及周边地区。空间格局以高水平区为中心,逐渐向周边低水平区扩散,分层现象较明显;②1990年以来,黄河流域农村经济的空间集聚效应呈逐渐增强态势,以显著高—高和显著低—低类型区为主且稳定性较强,而显著高—低和显著低—高类型区则较少;③区位、产业结构和政策是导致黄河流域农村经济差异的主要因素。     

1996-2011 年南非人口空间分布格局与演变特征

南非是中国在非洲的最大投资目的地与经贸合作伙伴, 特别在基础设施建设方面发展迅速。南非人口空间分布研究对开展中南合作具有重要意义。本文通过收集整理南非历年来的全国人口普查资料统计数据, 运用空间自相关模型、不均衡指数、人口重心模型和偏移—分享模型, 分析了南非人口的空间分布格局和演变特征。研究结果表明, 南非人口分布具有显著的“东高西低”的空间格局, 呈现出以工业化程度较高的大都市区和港口城市为中心的“多核心”集聚的分布特征;空间自相关分析得出人口高集聚区主要分布在大都市区和沿海港口城市, 低密度集聚区主要集中分布在中西部地区;从变化趋势上来看, 1996-2011 年间人口分布不平衡趋势不断加强, 人口重心向西北方向移动;偏移—分享分析表明, 南非人口增长速度先后经历了从1996-2001 年快速增长到2001-2007 年缓慢增长, 再到2007-2011 年高速增长的“高—低—高”增长阶段;省域层面上看, 豪登省和西开普省一直是南非人口集聚较强地区。     

基于多源遥感数据的武汉市人口空间分布格局演化

基于DMSP/OLS夜间灯光指数和SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据构建人居指数,模拟武汉市2000,2012年人口空间分布。采用空间自相关模型,从时空角度分析2000—2012年武汉市人口的空间分布格局及演变规律。结果表明:1利用夜间灯光强度估算方法可快速准确模拟武汉市人口空间分布。2人口空间分布格局有向武汉市中心城区集聚的趋势,具有"中间高周围低"的特征。3武汉市人口空间分布表现出较强的空间自相关性,根据局部自相关分析,"高-高"类型区主要分布在武昌、硚口、江汉、江岸等中心区,"低-高"类型区主要出现在江河流域附近;随着时间的推移人口分布的"高-高"类型区扩大,表明武汉市人口在向中心城区聚集的过程中远城区也形成了相应的人口集聚中心。