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贵州省县域人口与经济分布格局的时空演变

2016-11-30黄登科赵宇鸾

关键词:冷点第二产业热点

黄登科,赵宇鸾

(贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵州 贵阳 550001)



贵州省县域人口与经济分布格局的时空演变

黄登科,赵宇鸾*

(贵州师范大学 地理与环境科学学院,贵州 贵阳 550001)

选取贵州省县域人口、国内生产总值(GDP)等数据,基于重心变化和探索性数据空间分析等方法,分析贵州省2006~2014年人口与经济分布格局时空演变特征。结果表明:1)贵州省人口分布重心从几何重心的西北部逐渐向西部迁移,在2009年迁移距离减小,分布重心的位置逐步稳定;GDP的重心分布于贵州省几何重心的西部,位置变化较小;第二、三产业分布重心与GDP分布重心较近;第一产业重心不断向人口分布重心靠近。2)贵州省经济空间分布处于低水平均衡发展阶段,县域人口、GDP和第三产业Global Moran'sI指数均未通过显著性水平检验,仅第一产业和第二产业通过了该检验,要素集聚水平低。3)贵州省县域人口和GDP变化热点区呈现集聚特征,进一步向黔中地区集聚。4)在推进工业化、城市化过程中,贵州省要进一步提高城市首位度,提升工业、服务业发展水平,以产业发展吸引人口集聚。

人口;经济;时空演变;空间相关;贵州省

0 引言

统筹区域社会经济发展,构建合理的社会经济发展格局,是实现区域更好更快发展的重要保证。随着社会经济的发展,区域之间及区域内部发展差异不断显现,引起了越来越多的关注。而人口分布和经济发展是区域发展的两个重要方面,是体现区域社会经济发展的重要因子,二者之间的关系更是研究区域发展差异的重要课题。人口分布变化相关性分析及其驱动因子[1-5]、经济空间分布特征及其影响因素[6-8]、人口和经济的关系[9-13]是当前研究区域发展差异的重要领域。现阶段对人口分布与经济发展之间的关系大多是对人口或经济空间分布变化进行单独分析,对全国范围和社会经济发展较好的地区研究比较多。通过结合区域重心变化、探索性数据空间分析等方法,对经济欠发达区域人口、经济等要素在空间分异的时空演变进行分析并不多见。近年来,贵州省社会经济发展速度较快,但对贵州省区域发展差异的关注较少[14],对县域人口和经济发展的空间分布格局的研究匮乏。研究运用区域重心[15-17]和探索性空间数据分析(ESDA)等方法,探讨贵州省县域人口和经济空间分布的时空演变机制,对科学认识贵州省人口和经济要素空间分异特征,促进贵州城镇、工业、服务业跨越式发展,缩小与经济发达区域之间的距离,实现社会经济后发赶超、又好又快发展具有一定的意义。

1 研究区概况

贵州省地处云贵高原东部,地处103°36′~109°35′E,24°37′~29°13′N之间,面积17.61万km2,地势西高东低,武陵山脉、苗岭、乌蒙山等山脉绵亘于贵州高原东部、南部和西部,地形起伏较大,高原中部的黔中地区地形较为平坦,山地多,平地少,是一个没有平原支撑的省份;年均降雨量1 108.2mm,年均温24.8℃;矿产资源丰富,有汞、磷、煤等,依托资源优势,资源型工业较为发达;旅游资源丰富,生态旅游产业方兴未艾,第三产业发展迅速;在西部大开发过程中发展迅速,但仍然相对落后,人口长期外流,属欠发达、欠开发地区。截止2014年底,常住人口为3 508.04万,户籍人口为4 325.48万,人口外流高达18.9%;现有88个县、市、区;2014年贵州省GDP为9 251.01亿元,人均GDP为26 393元,一、二、三产业比例为13.19∶40.5∶46.31;县域经济发展东西部差距明显,2014年县域GDP增长量最小后10位全部分布在东部地区,增长量最大的前10位全部分布在中西部地区,其中贵阳六城区最大,为354.33亿元,丹寨县增长量最小,为3.31亿元。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源与处理

贵州省及各县行政区划等地图数据来源于1∶400万国家基础地理数据库,利用ArcGIS10.1软件,提取并计算各区域重心。贵州省2006~2014年各县级行政单元的人口数据(以半年常住人口为准)、地区生产总值(GDP)、第一产业、第二产业和第三产业产值数据来源于《贵州省统计年鉴》(2007~2015)[18]。由于研究时段内部分区域行政区划调整,将贵州省88个县级行政区域合并为80个研究单元,其中将贵阳市云岩区、南明区、观山湖区、乌当区、花溪区和白云区合并为贵阳;将遵义市红花岗区、汇川区合并为遵义;将铜仁市碧江区、万山区合并为铜仁,将黔东南州凯里、麻江合并为凯里。

2.2 研究方法

2.2.1 区域重心

“重心”的概念源于物理学,即物体各部分所受重力之合力的作用点。人口重心指在区域内各人口子矢量的合力点, 即维持区域人口平衡的点。经济重心指在区域内各经济子矢量的合力点, 即维持区域经济平衡的点。假设某一区域由n个次级单元组成,第i个次级单元的中心坐标为(xi、yi),ri是第i个次级单元的“质量”,则借助各次级行政区域的某种属性和地理坐标来表达的重心坐标Q(Xi,Yi)的计算方法[19]为:

(1)

式(1)中,Xi、Yi表示表示某一种属性的重心坐标;(xi、yi)表示各研究单位的经纬度坐标;ri代表各个研究单位的要素。

2.2.2 空间关联分析

全局空间自相关Global Moran'sI计算公式[22]:

(2)

其中:

Global Moran'sI的正态分布期望值为:

(3)

为便于比较,对公式(3)进行标准化处理,公示表达如下:

(4)

3 贵州省人口与经济重心时空演变分析

3.1 贵州省人口分布重心及其时空演变

根据2006~2014年贵州省县级行政单元的常住人口数据,测算2006~2014年各个年份的人口重心,生成重心时空演变图(图1)。从图1看出,2006~2009年贵州省人口重心位于贵州省几何重心的西北方向,且从东北向西南迁移,距贵州省几何重心越来越远,表明贵州省人口分布重心位于西北方向,且重心有向南迁移的趋势。这可能与大部分位于贵州省几何重心西面的黔中城市群地势平坦,经济基础较好,人口吸引力和承载能力较强有关,贵阳人口占比由2006年的10.4%上升到2014年的12.44%。

图1 2006~2014年贵州省人口重心时空演变Fig.1 Spatio-temporal evolution of the populati on gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

3.2 贵州省经济分布重心及其时空演变

3.2.1 贵州省经济分布重心的时空演变

根据2006~2014年贵州省县级行政单元的GDP数据,测算2006~2014年贵州省各个年份的GDP分布重心,生成重心时空演变图(图2)。从图2可以看出,贵州省GDP分布重心位于贵州省几何中心的西北方,总的变化趋势是2006~2011年从东北向西南方向迁移,2011~2014年向东南方向迁移。2006~2011年贵阳、遵义、毕节、六盘水和安顺5市GDP占全省总量的比例均超过55%,所以经济分布的重心总体偏西。2006~2011经济重心向西南迁移与六盘水、毕节等资源型产业快速发展有关。而2011~2014年经济分布重心转向东南方向,指向贵阳地区,2011年贵阳市GDP占贵州省的24.13%上升到2014年的24.84%,与此同时,遵义、毕节、六盘水和安顺市的占比从48.34%下降到47.04%,一升一降可能与2011年贵州省开始着手打造以贵阳市为核心的黔中经济区,促进黔中地区加快发展有关,说明贵阳市作为黔中经济区的核心城市,对经济发展的吸引力正在逐步增强。

图2 2006~2014年贵州省GDP重心时空演变Fig.2 Spatio-temporal evolution of the GDP gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

3.2.2 贵州省第一、二、三产业分布重心的时空演变

从图3看出,贵州省第一产业分布重心和人口、经济分布重心一样总的变化趋势也是从东北向西南方向迁移。不同的是,第一产业重心从贵州省几何重心的北面逐渐向西北方向移动,并且与人口、经济重心的距离越来越小。2006~2012年第一产业分布重心相对稳定,但从2012年开始,重心急速向人口和经济重心迁移,可能是黔中城市群在加快城市化进程中,对新鲜农副产品、农旅观光休闲的需求越来越多,促进了城郊高效农业的发展。

图3 2006~2014年贵州省第一产业重心时空演变Fig.3 Spatio-temporal evolution of the primary industry gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

从图4看出,贵州省第二产业的分布重心长期处于贵州省几何重心的西面,2006~2014年贵州省中西部的贵阳、六盘水、安顺和毕节四市的面积只占贵州省的30.68%,而第二产业产值占贵州省的55%以上,可能是因为贵阳和安顺是“三线”建设的重点地区,六盘水和毕节能源资源丰富,重工业、能源等产业相对集中。2006~2014年第二产业重心的变化经历了2个阶段:2006~2010年从东北向西南迁移,六盘水、安顺、毕节三市第二产业产值占贵州省的比例从2006年的29.91%增加到2010年的34.06%;2010~2014年从西南向东北迁移,六盘水、安顺、毕节三市的第二产业占贵州省的比例34.06%下降到31.52%,贵阳市从23.87%增加到24.06%,可能与经济结构、政策调整,六盘水、毕节能源产业衰落,贵阳大数据等新兴产业发展等有关。

图4 2006~2014年贵州省第二产业重心时空演变Fig.4 Spatio-temporal evolution of the secondary industry gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

图5可以看出,贵州省第三产业重心分布于贵州省几何重心的西面,期间有转折变化,表现出极大的不稳定性,说明相比于其他产业,贵州省第三产业发展的不确定性更大,这可能与贵州第三产业处于低水平徘徊有关。2006~2009年先由东向西,2006年贵阳市第三产业产值占贵州省总产值由31.24%下降到2009年的29.96%;2009~2014年贵阳市、安顺市第三产业占贵州省第三产业总产值的32.98%上升到35.86%,增长明显,这可能与黔中城市群大力发展生态旅游有关。

图5 2006~2014年贵州省第三产业重心时空演变Fig.5 Spatio-temporal evolution of the tertiary industry gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

3.3 人口与经济及其各要素重心迁移对比

以贵州省几何重心点作为计算人口、经济及一、二、三产业偏离重心距离的参照点,获得人口、经济等相关要素分布重心偏离几何重心的距离(表1)和迁移速度(表2)。

表1 贵州省各重心偏离几何重心距离 kmTab.1 Distance from each gravity center to geometric gravity center in Guizhou km

由表1可知,2006~2014年,各要素重心与几何重心的距离除第二产业外,其余均在增加,其中人口距离增加最多,平均每年增加0.91km,其后依次是第一产业(0.78km/年)、GDP(0.25km/年)、第三产业(0.11km/年),第二产业距离减少(0.33km/年)。第二产业重心离几何重心的距离最远,并且远超其他要素,平均偏离距离为57.64km;GDP重心偏离距离为39.16km;第三产业重心偏离距离为30.3km;人口重心偏离距离为27.66km;而偏离距离最小的是第一产业,仅偏离21.99km。各要素偏离几何重心的距离都很短,形成这种格局的原因可能是:贵州省几何重心所在的黔中高原地形相对平坦,农业生产条件较好,人口容纳能力较高,经济基础较好等。

表2 贵州省各重心折线迁移速度 kmTab.2 Line migration velocity of each gravity center in Guizhou km

由表2可知,第一产业重心总体迁移最长,为28.68km,平均每年迁移3.59km,变化最大;其次是第二产业重心共迁移了18.61km,平均每年迁移2.33km;第三产业重心共迁移了10.71km,平均每年迁移1.34km;人口重心迁移10.06km,平均每年迁移1.26km;GDP重心共迁移9.37km,平均每年迁移1.17km,是变化迁移最小的。由此可以看出各要素迁移的活跃度:第一产业>第二产业>第三产业>人口>GDP,活跃度表现的最为显著的是第一产业,其次是第二产业,GDP、人口和第三产业的稳定性更好。

总的来说,贵州省人口、经济及一、二、三产业的分布重心位于贵州省几何重心的西部和西北部,并且人口、GDP、第一产业的分布重心演变走向为东北—西南,第二、三产业分布重心呈现不规律状况(图6)。人口分布和GDP分布位置和方向具有一致性,说明人口和经济分布相关;第二、三产业分布重心与GDP分布重心较近,而第一产业较远,说明贵州省GDP以第二、三产业为主,农业生产值较低;第一产业重心不断向人口分布重心靠近,说明城市化的发展带动了周边地区城郊农业的发展。

图6 2006~2014年贵州省各要素重心时空演变Fig.6 Spatio-temporal evolution of the each gravity center in Guizhou from 2006 to 2014

4 贵州省人口与经济变化的空间分异特征

4.1 全局空间自相关分析

分析贵州省县域人口、经济及一、二、三产业的空间集聚特征,选取2006、2010、2014年3个时点的县域要素值,计算其Global Moran'sI(表3)。据表3可知,第一产业和第二产业这两个变量通过了α=0.05显著性水平检验,说明其集聚特征更为明显,且第一产业、第二产业的Global Moran'sI不断增长,说明其相关程度越来越高,在空间上集聚程度越来越高。与四川、重庆、云南、广西等周边省市相比[24-28],现阶段贵州省经济空间分布集聚程度低,没有形成支撑区域经济更好更快可持续发展的极核。

表3 贵州省各要素全局Moran's I结果Tab.3 Global Moran’s I of index of each element in Guizhou

4.2 局部空间自相关分析

4.2.1 贵州省人口分布热点分析

从贵州省县域人口增长量冷、热点演化变迁可以看出(图7),热点区更加集聚,冷点区更加分散,人口增长更加向黔中地区集聚。具体来说,2个时段贵州省县域人口增长的冷、热点演化呈现出明显的波动,热点区域由11个减少到8个,保留了贵阳为中心的黔中地区,减少了以钟山区为核心的热点区域;次热点区域25个,数量上保持一致,但区域由东南部和西部变为中部和西北部;次冷点区域由32增加到34个,空间布局更加分散;冷点区域由12个增加到13个,形成4个分散的块状区域。

图7 贵州省县域人口增长空间分布格局的热点演化图Fig.7 Evolvement of spatial pattern of population growth in hotspots areas in Guizhou

4.2.2 贵州省GDP热点分析

从贵州省县域GDP增长量冷、热点的演化变迁可以看出,热点区不变,冷点区减少(图8)。具体看,2个时段贵州省县域GDP增长的冷、热点演化呈现一定程度的波动,空间分异明显,热点区域均为8个,并且区域没有变化,分布在以贵阳为核心的黔中地区;次热点区域2个时段均为20个,区域同样没有变化,主要分布于贵州省西北部;次冷点区域变化比较活跃,由18个增到27个,原来零散分布的空间格局变为较大面积的区域;冷点区域由34个减少到26个,减少的区域主要集中在贵阳周围。

图8 贵州省县域GDP增长空间分布格局的热点演化图Fig.8 Evolvement of spatial pattern of GDP growth in hotspots areas in Guizhou

4.2.3 贵州省三次产业热点分析

贵州省县域第一产业增长的热点区从东北部、西北部2个核心变为西北部1个核心;冷点区从贵州省东南部、安顺市西部2个核心,向东南迁移,且变为1个核心(图9)。2个时段贵州省县域第一产业增长的热点区域由21个减少到20个,扩展了西北部的区域,减少了东北部的区域;次热点区域17个,2个时段保持一致;次冷点区域由22增加到24个,空间布局更加集聚;冷点区域由20个减少到19个,空间上整体向东迁移。

图9 贵州省县域第一产业增长空间分布格局的热点演化图Fig.9 Evolvement of spatial pattern of primary industry growth in hotspots areas in Guizhou

贵州省县域第二产业增长空间分异显著,热点进一步向川黔铁路沿线城市带集聚(图10)。热点区域共12个,两个时段县域数量保持一致,但空间位置发生显著变化,由川黔铁路线的条带状产业走廊、六盘水能源产业区域演变为以贵阳和遵义为核心的川黔铁路产业带;次热点区域共16个,2个时段县域数量相同,空间上向西部迁移;次冷点区域由16增加到17个,空间布局趋向分散;冷点区域36个减少到35个,空间分布集中在东部地区,变化不明显。

图10 贵州省县域第二产业增长空间分布格局的热点演化图Fig.10 Evolvement of spatial pattern of secondary industry growth in hotspots areas in Guizhou

2个时段贵州省县域第三产业增长的冷、热点演化波动性不大(图11)。热点区域各8个,数量没有变化,主要分布于以贵阳为核心的黔中地区;次热点区域各20个,同样在数量上没有变化,在空间上,安龙和习水退出,息烽和普定加入;次冷点区域由26增加到28个,在空间上分布更加紧凑;冷点区域由27个减少到24个,贵阳周边冷点区域减少明显。

图11 贵州省县域第三产业增长空间分布格局的热点演化图Fig.11 Evolvement of spatial pattern of tertiary industry growth in hotspots areas in Guizhou

5 结论与讨论

基于重心变化和探索性数据空间分析等方法,采用贵州省县域人口、国内生产总值(GDP)等数据,分析县域人口、GDP、第一产业、第二产业、第三产业2006~2014年的重心变化、各要素分布及其变化的空间集聚特征,初步揭示了贵州省2006~2014年人口与经济分布格局时空演变特征。研究表明:

贵州省人口、经济及一、二、三产业的重心分布于贵州省几何重心的西部和西北部,并且人口、GDP、第一产业的分布重心演变走向为东北—西南,第二、三产业分布重心呈现不规律状况。人口分布和GDP分布位置和方向具有一致性,说明人口和经济分布具有相关性;第二、三产业分布重心与GDP分布重心较近,而第一产业较远,说明贵州省GDP以第二、三产业为主,农业生产值较低;第一产业重心不断向人口分布重心靠近,说明人口集聚加大了对农业产品的需求。

从贵州省人口、经济整体集聚特征看,第一产业与第二产业的Global Moran'sI指数通过了显著性水平检验,说明其集聚特征更为明显,并且Global Moran'sI指数不断增长,说明其相关程度越来越高,在空间上集聚程度越来越高。与四川、重庆、云南、广西等周边省市相比,贵州省人口、GDP和第三产业Global Moran'sI指数明显偏低,表明其经济空间分布仍处于低水平均衡发展阶段。

从全省县域人口、经济等要素的冷热点空间差异看,人口变化热点区更加集聚,冷点区更加分散,人口增长更加向黔中地区集聚;GDP集聚于以贵阳为核心的黔中地区;第一产业增长的热点区从东北部、西北部2个核心变为西北部1个核心,冷点区从贵州省东南部、安顺市西部2个核心,向东南迁移,变为东南部1个核心;第二产业增长空间分异显著,热点进一步向川黔铁路沿线城市带集聚;第三产业增长的冷热点变化不明显,聚集于黔中地区。在贵州推进工业化、城市化过程中,必须重视提高城市首位度,提升贵阳市工业、服务业发展水平,以产业发展吸引人口集聚,以贵阳市快速发展带动黔中城市群乃至贵州省的发展。

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Spatial-temporal evolution of county population and economic disparities in Guizhou province

HUANG Dengke,ZHAO Yuluan*

(School of Geographic and Environmental Sciences,Guizhou Normal University, Guiyang, Guizhou 550001, China)

Based on the method of the center of gravity change and exploratory spatial data analysis, we applied county population, GDP, etc. to explore the spatio-temporal evolution of the regional population and economic of Guizhou province from 2006 to 2014.The results indicated that: 1) The gravity center of the population distribution in Guizhou province has moved from the northwest to the west, and the migration distance was smaller, gradually became stable in 2009; the gravity center of GDP located in the west which became the geometric center and changed little; the distribution center of the secondary and tertiary industries was close to the GDP center; the gravity center of the primary industry was continuously close to the gravity center of the population. 2)The spatial distribution of the economy in Guizhou province was at a low level balance development stage, the Global Moran's I index of the county's population, economy and the tertiary industry did not pass the significance level test, only the primary industry and the second industry passed the test, the factor agglomeration level was low. 3)The changes of the population and GDP in the hot spots of the county in Guizhou province presented the characteristics of agglomeration, and growth was further concentrated in central Guizhou. 4) In the process of promoting industrialization and urbanization, we must improve the primary index of Guizhou, improve the level of industry and service industry in Guiyang, use industrial development to attract population agglomeration.

Population, economic, spatio-temporal evolution, spatial correlation, Guizhou province

1004—5570(2016)05-0016-10

2016-08-13

国家自然科学基金资助项目(41361021)

黄登科(1990-),男,硕士研究生,研究方向:土地利用与规划,E-mail: huangdkzp@163.com.

*通讯作者:赵宇鸾(1985-),男,副教授,博士,研究方向:土地利用与山区发展,E-mail:zhaoyl.09b@igsnrr.ac.cn.

F127;K901

A

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