秦巴山区人口分布的影响因素分析及分区引导——以陕西省安康市为例

唐　楠，魏　东，吕　园，王子侨，龙冬平

（西北大学城市与环境学院，西安710127）

秦巴山区人口分布的影响因素分析及分区引导
——以陕西省安康市为例

唐楠，魏东，吕园，王子侨，龙冬平

（西北大学城市与环境学院，西安710127）

随着人口城镇化步伐的加快，秦巴山区人口空间结构将进一步重组。本文基于安康市的乡镇单元，采用空间分析合理划分人口集聚区的等级，结合地理加权回归模型分析人口密度与经济发展、社会发展、自然环境的空间相关性，试图揭示人口分布的主要影响因素，并针对不同人口集聚区进行策略引导。研究表明：①人口集聚区等级的划分可结合人口增速与人口总量；②不同影响因素对人口集聚产生的效应具有明显的差异性，如经济发展水平对人口集聚具有“马太效应”；医疗条件对人口集聚的影响存在正效应，也存在着边际效用递增的规律；交通条件对人口集聚的影响存在边际递减效应；高程对人口聚集的影响存在负效应，并存在着边际效用递减；而耕地对人口集聚的影响与产业结构相关；③影响人口聚集的需求要素具有显著的差异，即经济发展需求＞土地需求＞便捷的交通需求＞良好的医疗条件需求＞低海拔需求。④对于秦巴山区来说，人口集聚的引导策略应结合“地情”进行统筹谋划，如人口高度集聚区以道路交通建设和集约高效利用土地为重点，人口次高度集聚区以道路交通建设为重点，人口中度集聚区以医疗服务设施完善为重点，人口低度集聚区以高山人口转移为重点。

秦巴山区；人口分区；影响因素；地理加权回归

秦巴山区是我国主体功能区划中的重点生态功能区和“两屏三带”生态安全格局的重要构成部分，也是涉及省份最多、国土面积最大、内部发展差距最大的一个集中连片特困地区。其发展瓶颈主要表现在：1.城镇规模较小，分布不合理，人地关系相对紧张；2.居民点布局分散，难以满足公服设施的人口门槛，片区“上学难、就医难”等问题突出；3.生产条件差，交通不便、耕作困难。随着新型城镇化步伐的加快及移民搬迁工程的推进，秦巴山区的人口正处于分散到聚集的转变过程中，但目前仍存在总体分散、聚集不足的问题。因此结合生态保护、扶贫攻坚和移民搬迁合理引导人口集聚，将有利于提高城镇吸纳和承载农村劳动力的能力，也有利于缓解高山区的人口压力，注重自然环境的保护。

人口集聚受多个因素影响，其要素也具有地域差异和尺度差异［1］。目前学者多以大尺度分析山区人口分布的影响因素，如原新［2］对不同山脉的人口垂直分布规律进行探讨，张善余［3］考察自然因素对全国人口分布的影响，李旭东［4］从省域角度对喀斯特高原山区的人口空间结构进行研究。由于小尺度对面积较小的地区更为精准，并且对自然灾害及其风险评估更具有重要意义［1］，因而，以小尺度空间划分人口集聚区等级并明确各区发展重点，对统筹规划人口转移与产业布局、土地利用与城镇建设和生态保护具有重大意义。因此，本文以安康市为例，基于乡镇尺度，在对人口集聚趋势研究的基础上划分集聚区等级，并对各区影响人口分布的因素进行分析，以期为促进安康市各乡镇人口的合理布局提出一些建议。

一、研究区概况与数据来源

安康市北依秦岭，南靠大巴山，同处南水北调水源保护区和生物多样性保护区，地貌呈现南北高山夹峙，河谷盆地居中的特点，是秦巴山区城市的典型代表。全市辖汉滨区、汉阴县、石泉县、宁陕县、紫阳县、岚皋县、平利县、镇坪县、旬阳县、白河县1区9县，总面积23529km2。本文数据主要源于：①安康市50m分辨率DEM影像及安康市土地利用现状图；②1990年与2000年的人口数据分别来源于全国第四次和第五次人口普查数据，2013年的人口数据及经济、社会数据来源于安康市所辖196个乡镇（街办）的2013年经济发展与社会发展统计资料。

二、人口聚集趋势判别与人口聚集区划分

1.安康市人口分布特征

（1）户籍人口低速增长，常住人口日益减少

2000年以来，安康户籍人口自然增长率维持在2‰左右，人口增长速度相对较低。其常住人口呈现负增长态势，从2006年的265万人减少到2012年的263万人 （图1）。主要由于劳务输出较多，有37.51万人长期在外工作居住。

图1　安康市历年人口统计（单位：万）

（2）城镇规模小而分散，人口局部集中

据六普数据显示，安康人口规模少于5000人的城镇有31个，占总城镇数量的17%，平均城镇规模为10791人，与全国平均水平41559人相差较大，由于工业落后，多数人口仍以农耕为主，居民点多沿河、耕地分布，而陕南“八山一水一分田”的地形导致居民点呈“星点式”分布（图2）。其中条件较好的月河川道地区成为人口的主要载体，其包含全市8.28%的耕地，聚集全市约三分之一的人口，从而构成以安康主城区为核心，恒口、汉阴、石泉县城为支点，沿线集镇为节点的“一核三极多点串珠”格局。

图2　居民点布局现状图

图3　1990—2000年各镇人口增长情况

图4　2000—2010年小城镇人口增长情况

图5　人口现状热点分析

2.人口聚集趋势判别

（1）基于时间序列的人口增速分析

通过安康各乡镇1990年、2000年和2013年的数据对比分析（图3、图4），20年来人口持续增长的地区有四个街办、9县城关镇、池河、恒口、蒿坪、蜀河、洞河、涧池、吕河和向阳；虽然皇冠、江口回族镇、汤坪、曾溪、汉阳、中原、大同、关庙、洪山、段家河、瀛湖、高滩、堰门、广佛、八仙、漳河、曾家、正阳、钟宝、中厂、茅坪、卡子、冷水、西营、钟宝等地人口数量时有起伏，但总体呈现递增趋势。

（2）基于空间热点的人口总量分析

采用ArcGIS10.2中优化的热点分析工具，对2013年各镇人口进行热点分析，偏深色区域表示高值热点聚类紧密，人口在该区较为聚集；偏浅色区域表示集聚效应不明显，人口在该区较为分散（图5）。以中心城区四街办为核心辐射北至谭坝、南至晏坝、西至大同、东至关家的区域为核心热点区，人口在此聚集趋势十分明显，核心热点区域向西延伸至汉阴平梁、向东北延伸至旬阳蜀河，向东南延伸至平利长安的这三个片区人口聚集趋势也较为突出，属于一般热点区。

3.人口集聚区划分

科学界定人口集聚区的等级，旨在引导人口有序流动与适度聚集，促进人口与资源环境协调可持续发展。根据人口增量及总量分析的结果，本文以人口高度集聚区、人口次高度集聚区、人口中度集聚区和人口低度集聚区四类进行划分，人口持续增长并且为核心热点的地区及外围地区为人口高度集聚区，人口总体呈递增趋势且为一般热点的地区及其外围区域划为人口次高度集聚区，人口呈现递增趋势但热点趋势不明显的地区为人口中度集聚区，不具备上述条件的其余区域为人口低度集聚区［5-8］（图6）。

三、人口分布影响因素分析

图6　人口集聚区分区图

1.变量选择

衡量人口分布的指标主要有人口分布比例、胡佛指数、人口密度等。人口密度是最常用于社会科学研究、最为学界认同的指标［1］［3］。因此选取安康各乡镇的人口密度作为衡量安康地区人口分布的因变量指标。国内外很多学者对人口分布及其影响因素进行了相关研究。英国学者约翰克拉克［7］、我国学者胡焕庸和张善余［8］都将影响人口分布的因素概括为自然环境、经济发展、历史社会和政治三大类。随后多位学者进行各地实证分析，张善余［3］、孟向京［12］、王桂新［13］、刘睿文［9］、李旭东［4］、张耀军［1］等多位学者都在经济、社会和自然三因素理论［8］的范畴内深入探索不同地区影响人口分布的原因。因此，本文以自然环境、经济发展和社会发展三个方面为切入点，以乡镇为单元，初选以下指标进行分析（表1），以期探索安康不同人口集聚区的影响因素。

表1　自变量的选择

2.OLS模型及结果

为降低样本异方差程度，本文选取人口密度的对数作为因变量，以表2中11个因素的数据为自变量，构建OLS模型。结果表明，工农业总产值、城镇化率、财政一般预算收入、医疗机构人员总数、平均海拔和可用耕地通过显著性检验，系数分别为0.000004、1.893596、-0.000075、0.001185、-0.001988 和-0.005054，由于系数的绝对值代表因素的影响程度，因此通过对比系数大小，可得经济因素回归系数的绝对值相对高于自然环境和社会发展因素，进而得出经济因素对于人口集聚的影响较为显著。

由于空间异质性的存在，不同空间子区域上自变量和因变量的关系往往与地理位置密切相关，而OLS模型由于没有进行多重共线变量的剔除，所以对于具有空间相关性要素回归分析的结果存在较大偏差，经计算，人口密度对数的Moran I指数为0.6757，具有明显的空间相关性。据此OLS的方法对于人口密度回归分析的结果是不可信的。

3.GWR模型及结果

地理加权回归分析（GWR）能够反应变量间的局部特性，对于具有空间自相关要素的模型参数估计更加显著，同时可避免全局或局部共线性问题，具有更小的残差。其计算公式如下：

式中：ui、vi是i的地理区位坐标；βi是随着区位变化的回归系数。

首先在ArcGIS10.2中选取全部变量进行GWR分析，出现严重模型设计错误，这通常是由于存在全局或局部共线性问题。因此按照AIC最小化原则①Fotheringham等研究证明，只要AIC值两者之差大于3，即使把GWR模型的复杂性考虑在内，GWR模型还是比OLS模型更好。，逐一剔除城镇化率、农民人均收入、财政一般预算收入、教育职工总数、平均坡度等共线性的自变量，最终确定以人口密度的对数为因变量，以可用耕地、工农业生产总值、平均海拔、固定资产投资额、医疗机构人员总数、道路铺装长度的数据为自变量，进行地理加权回归分析。

表2　OLS与GWR的比较

与OLS模型相比，GWR模型R2Adjusted（拟合优度）提升到86.9%，AICc（赤池信息）由279.459下降至210.53（表2），说明GWR模型拟合结果要显著优于OLS模型，并且GWR模型标准化残差的Moran I指数只有0.068，在5%的显著水平下呈随机分布，也说明模型整体效果很好。

（1）经济发展对于人口集聚的空间变异特征

图7　GWR模型工农业总产值回归系数空间分布图8 GWR模型固定资产投资额回归系数空间分布

除宁陕部分地区以外，其余地区乡镇工农业总产值与人口密度呈正相关，但总体影响不大（图7）。正相关的回归系数由西北到东南回归系数呈逐步递增的趋势，最大值出现在东南的镇坪县，最小值出现在宁陕东南部与石泉西部，说明安康北部地区，人口分布受经济影响相对较小，南部地区受经济影响相对较大；负相关的回归系数空间分布主要集中在宁陕北部。在经济落后的地区，人口分布受经济影响相对较大，反之亦然，但是在经济水平较低且不具备产业发展条件的地区，经济对人口集聚的影响较小。

宁陕、镇坪、白河东部、石泉西部及平利东南部地区的固定资产投资额与人口密度呈现负相关，其余地区呈现正相关，但总体影响较小（图8）。负相关回归系数的最小值（-0.000039）出现在宁陕北部，即增加固定资产投资不利于宁陕北部区域的人口集聚。正相关回归系数的最大值（0.000006）出现在中心城区的四个街办，即增加固定资产投资有利于中心城区的人口集聚。这说明在固定资产投资较大的地区，人口集聚受固定资产投资的正效应影响，在固定资产投资较小的地区，人口集聚受固定资产影响较小，甚至出现负效应影响。

综上，由于工农业生产总值与固定资产投资额的回归系数都总体偏小，这可能与安康地区整体经济总量偏小，差异度较低有关，因此经济条件对于安康地区人口分布影响较小。

（2）社会发展对于人口集聚的空间变异特征

各乡镇的医疗条件与人口密度呈正相关关系（图9）。从回归系数的空间分布来看，由东部向中部及西北部、西南向中部及东南部两个方向呈递增趋势，最大值出现在宁陕北部，最小值出现在白河东部。这说明在医疗条件较好的西南部、中部、东部等地区，医疗机构人员总数对于人口分布影响相对较小，在医疗条件较差的西北部地区和东南地区，医疗机构人员总数对于人口分布影响相对较大。因此对于医疗条件较差的地区，医疗条件是促进人口集聚的重要因素。

除白河与湖北交界处、宁陕与商洛交界处、紫阳及岚皋与川渝交界处、镇坪与重庆交界处外，其余地区道路铺装长度与人口密度呈正相关关系（图10）。从正相关回归系数的空间分布来看，主要分布在平利及镇坪地区，负相关回归系数主要分布在路网较密的边界处，这说明在对外交通条件较好的地区，增加道路长度对于人口集聚具有一定的负效应，在交通不发达的平利、镇坪等地区，增加道路长度对于人口集聚具有显著正效应。这主要说明在交通条件较好的地区，其人口分布受交通条件的影响越小，反之亦然。

图9　GWR模型医疗条件回归系数空间分布

图10　GWR模型交通条件回归系数空间分布

综上，社会条件对于不同地区人口集聚影响不同，但整体影响较大。

（3）自然环境对于人口集聚的空间变异特征

各乡镇平均海拔对于人口密度均呈现负相关关系（图11）。从回归分析系数的空间分布来看，由中北部向外围呈逐步递增趋势，最小值出现在汉滨区的北部，最大值出现在镇坪南部，这说明在镇坪、紫阳、宁陕等地形条件较差的高山区，每增加一单位高程，对于人口集聚的负效应要小于汉滨区等地势相对平缓的地区。

除宁陕、石泉、紫阳西南部外，其余各乡镇的可用耕地与人口密度呈现负相关关系（图12）。从负相关的回归系数空间分布来看，由中心城区向外围呈圈层递增的趋势，其中最小值出现在老城街办南部片区，这说明在以非农产业为主的中心城区及其拓展区域，面临建设用地紧张等问题，每增加一单位耕地面积，对于人口集聚的负效应较明显；从正相关的回归系数空间分布来看，最大值位于宁陕北部，这说明在以农业为主的地区，每增加一单位耕地面积，对于人口聚集的正效应较为显著。总之，可用耕地对人口分布的影响与当地产业结构相关。

综上，自然环境对于不同产业结构地区的人口集聚呈现不同的影响。

4.不同集聚区人口分布影响因素甄别

（1）人口高度集聚区

影响人口高度集聚区人口集聚的因素按影响程度由大到小依次为道路铺装长度、可用耕地、平均海拔、医疗机构人员总数、固定资产投资、工农业总产值，其中平均海拔与可用耕地与人口密度呈负相关，其余为正相关（表3）。因此交通条件和可用耕地对人口高度集聚区内人口分布影响较大。

图11　GWR模型平均海拔回归系数空间分布

图12　GWR模型可用耕地回归系数空间分布

表3人口高度集聚区回归系数表

表3　人口高度集聚区回归系数表

（2）人口次高度集聚区

影响人口次高度集聚区人口集聚的因素按影响程度由大到小依次为道路铺装长度、可用耕地、平均海拔、医疗机构人员总数、工农业总产值和固定资产投资额，其中汉阴部分地区的道路铺装长度与人口密度呈现负相关，其余地区呈现正相关；平均海拔和可用耕地与人口密度呈负相关，其余因素与人口密度为正相关（表4）。因此交通条件和可用耕地对该区人口分布影响较大。

表4　人口次高度集聚区回归系数统计表

（3）人口中度集聚区

影响人口中度集聚区人口集聚的因素按影响程度由大到小依次为道路铺装长度、医疗机构人员总数、可用耕地、平均海拔、工农业总产值和固定资产投资额（表5）。其中道路铺装长度和可用耕地对不同区域的影响差异较大，对于宁陕、白河、石泉城关片区来说，可用耕地与人口密度正相关；对于紫阳、岚皋、镇坪城关片区来说，可用耕地与人口密度负相关；对于镇坪、岚皋城关片区来说，交通条件与人口密度正相关；对于宁陕、石泉、紫阳、白河城关片区来说，交通条件与人口密度负相关。

（4）人口低度集聚区

表5　人口中度集聚区回归系数统计表

由于人口低度集聚区涉及范围较广，因此不同片区的影响因素差异较大，不宜用统计表来表示，其人口分布的影响主要遵循以下几点：医疗卫生对于人口聚集具有普遍正效应；耕地对于以农业为主的地区具有正效应；交通对于交通闭塞的地区影响较大，改善交通设施有助于促进人口集聚；经济因素对于广大的贫困区的影响较小；海拔对于高山区影响较小。

四、不同集聚区的引导策略

人口高度集聚区的战略重点是增大人口集聚规模、保证经济增长速度与质量；人口次高度集聚区战略重点是提高人口城镇化质量、实现经济持续增长；人口中度集聚区的战略重点是依托县城，有序吸引周边农村地区人口向县城靠拢；人口低度集聚区的战略重点是建设国家生态屏障、缓解人与自然的尖锐矛盾，推动人口城镇化［8］。

1.高度集聚区

以道路交通建设和集约高效利用土地为重点，加快人口向高度集聚区转移。以中心城区为核心，重点加强基础设施建设，为外向型经济发展奠定基础；整合土地，实现土地的集约高效利用；加快非农产业聚集和优化升级，为农村转移劳动力提供更多的就业机会；着力完善医疗卫生等公共服务设施，提高城镇承载能力。

2.次高度集聚区

以道路交通建设为重点，加快人口向次高度集聚区就近转移。如以月河川道城镇带为重点，建设便捷交通；通过工业园区、现代农业园区、飞地经济园区建设，打造非农产业带；同时提高对周边农村地区公共服务水平，最终形成"生产、生活、生态"协调发展的人口聚集带。

3.中度集聚区

以医疗服务设施完善为重点，加快人口向中度集聚区就地转移。如以县城及周边片区为载体，加快形成服务周边农村的公共服务中心；对于交通条件较差片区，应通过完善路网建设，进一步促进人口集聚；以农业、现代农业为主片区应增加耕地面积，以非农业为主的片区，应通过适当增加建设备用地，促进人口集聚；发掘和利用生物物种资源和旅游资源，培育特色产业，建设特色小城镇。

4.低度集聚区

因地制宜，加快人口向低度集聚区外转移。由于各乡镇影响人口集聚的因素差异较大，因此人口低度集中区应因地制宜，采取适合自身人口聚集的发展策略，合理引导人口向低山地区集聚。总体上，应普遍提升乡镇医疗卫生条件；对于交通较不发达的高山区，在加强基础设施建设的同时，合理引导人口向低山、川道转移；对于以农业为主的地区，应划定耕地红线；对于以非农产业为主的地区，应适当增加建设用地和林地，在经济发展的同时，注重生态环境的保护。

五、结论与讨论

本文试图揭示山区人口集聚的主要影响因素，并针对各人口集聚区进行策略引导。分析结果表明：①人口集聚区等级的划分应依据人口增速与人口总量，其中人口增速是划分人口集聚区等级的最基本因素，人口总量是划分人口集聚区等级的最重要因素；②经济发展水平对人口集聚具有“马太效应”，即经济越发达的地区，经济水平的提高对于人口集聚的正效应越显著，从而造成发达城市人口拥挤，农村空心化等现象。而对于乡镇经济普遍落后的安康地区来说，经济发展对秦巴山区人口集聚的影响小于社会发展与自然环境的影响；③对于经济水平落后的地区，医疗条件对人口集聚的影响存在正效应，且边际效用递增；交通条件对人口集聚的影响边际效用递减，在交通条件较好的地区，因交通设施已能满足社会的需求，交通设施的进一步完善不利于人口聚集，由此说明了交通条件对人口集聚存在一个临界点；高程对人口聚集的影响存在负效应，并且边际效用递减；耕地对人口集聚的影响与产业结构相关，即以农业为主的地区，增加耕地有利于人口聚集；以非农产业为主的地区，增加耕地可能不利于人口聚集；④不同等级集聚区吸引人口的要素不同，并且人口聚集的需求要素存在显著的差异，即经济发展需求＞土地需求＞便捷的交通需求＞良好的医疗条件需求＞低海拔需求；⑤对于秦巴山区来说，人口集聚的引导策略应结合“地情”进行统筹谋划，如人口高度集聚区以道路交通建设和集约高效利用土地为重点，人口次高度集聚区以道路交通建设为重点，人口中度集聚区以医疗服务设施完善为重点，人口低度集聚区首以转移高山居民为重点。

影响人口分布的因素众多，本研究由于缺乏全面的数据，因此研究结果尚未得到充分验证，随着详细的人口数据库的建立与应用，我们可以进行进一步的检验和完善。

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Factors Affecting Population Distribution in Qinba mountain and Zoning Development Research：A Case Study of Ankang city in Shaanxi

TANG Nan，WEI Dong，LV Yuan，WANG Zi-qiao，LONG Dong-ping
（College of Urban and Environment，Northwest University，Xi’an 710127）

The paper takes town of Ankang as unit and uses spatial statistical tools to divide the reasonable population cluster level. Discussing the main factors of population distribution based on spatial correlation between population density and economic，social nature factors by GWR tools to guide population cluster reasonably.The result shows that：①the level of population cluster should according to growth and size of population.②Economic development effect on population cluster is less than social development and natural environment.Medical has positive effect which is increasing marginal on population cluster.Traffic has diminishing marginal utility.Elevation has negative effect which is diminishing marginal on population cluster.Cultivated land effects are based on industrial structure.③Factors for population cluster are differ，that is economic development demand＞land demand＞convenient transportation demand＞good medical conditions demand＞lowland demand.④Raising strategies for Qinba mountain to guide population cluster should be reasonable，that highly population clustered area should focus on traffic construction and efficient use of land，population clustered area should focus on traffic construction，moderately population clustered area should focus on medical service facilities，and lowly population clustered area should focus on the transition of population in high mountains.

Qinba mountain；Population distribution；Influence factor；Geographically Weighted Regression

C924.24

A

1007-0672（2015）01-0111-06

2014-07-03

教育部国家级特色专业建设项目（TS12489）；西北大学“211”“十二五工程”研究生自主创新项目（YZZ13001）。作者简介：唐楠，女，陕西周至人，西北大学硕士研究生，研究方向：区域经济与区域规划、人口地理、地理信息系统。