黑龙江省家庭户时空分布及影响因素研究

庞亚平

(哈尔滨师范大学)

黑龙江省家庭户时空分布及影响因素研究

庞亚平

(哈尔滨师范大学)

基于2000年和2010年的全国人口普查黑龙江省数据，运用空间自相关与ArcGIS方法相结合，分析家庭户规模和结构分布状况及时空演变，并对家庭户分布的影响因素进行研究.研究表明：黑龙江省家庭户规模以小型户为主，其特征北高南低，大型户则是北低南高；家庭户类型以二代户为主，一代户特征北高南低，三代户及四代户则是北低南高.住房条件、医疗条件、经济水平、城镇化率和教育等因素对家庭户分布具有显著影响.

家庭户；结构；时空分布；影响因素

0 引言

1970年中国开始实行计划生育政策，黑龙江省积极响应国家号召，开展计划生育取得显著成果，人口结构发生变化，家庭户规模及结构也相应发生变化.家庭户规模及结构的变化又影响到房地产供需、资源能源消耗、养老产业等社会经济发展的众多方面.

国外对家庭户的研究最初始于工业革命时期.Goode于1963年提出传统农业社会里流行的是联合大家庭，在工业革命时期向小家庭模式转变.为适应工业化社会的需要，家庭发生分化，核心家庭逐渐成为主流的家庭模式[19].工业革命后期，家庭户的研究是通过建构模型分析其影响因素.中国学者对家庭户的研究较晚，最早开始于20世纪80年代，研究针对家庭最重要的人口学属性：家庭规模和家庭结构.20世纪90年代郭志刚、王贵新、詹永富利用性别、年龄别、户主率等方法进行家庭户预测.近年来家庭户的研究重点转变为影响家庭户规模和结构的因子及家庭户变化对社会各方面的影响.

笔者认为研究家庭户为六个方向，前三个方向是研究的初期阶段，利用已知数据和社会现象进行定性描述，缺少定量分析.第一、针对家庭户演变的情况研究.人口学家郭志刚、武超认为中国家庭户由主干家庭模式演变为核心家庭模式；杨源、李静、陈凡指出区域内家庭户规模呈缩小趋势，小家庭比重上升，家庭户结构日趋简单的现状及存在的问题.第二、家庭户的规模分析.顾鉴塘、廖霞指出民国时期以来家庭户规模由小扩大再缩小的情况，近期家庭户规模缩小是社会进步的表现，也是必然趋势.第三、家庭户的结构分析.王晓慧利用GIS方法研究中国分代家庭户空间分布，发现二代户为家庭户的主要模式[8]；王跃生发现北方省份核心家庭构成高于南方，南方省份直系家庭和单人户构成高于北方省份[4]，指出城市核心家庭缩小，一人户明显增加，直系家庭稍有降低；农村核心家庭降幅较大，单人户提高，直系家庭上升[5].后三个方向是家庭户研究后期阶段，通过建立模型，分析家庭户变动的因素及对经济社会的影响.第一、家庭户的影响原因研究.杨胜慧与陈卫的发现，老龄化、思想观念、经济和生育政策均会对家庭规模产生影响[8]；曾毅、杨善华和郭志提出家庭规模的下降与计划生育政策、社会经济发展有关.第二、家庭户变动对社会产生的影响研究.郭志刚认为核心家庭模式越多，老年空巢家庭也会增多[10]；蒋耒文对于人口和家庭户针对环境、住房需求等方面，建立模型，通过家庭规模、户主年龄、性别的户主率的进一步分析发现家庭户的增长对居民住房面积、间数、分区的环境带来不同影响[14].第三、家庭户的预测研究.20世纪90年代对于家庭户的预测达到顶峰.郭志刚、王贵新、詹永富等人对中国及上海等地利用性别、年龄、户主率进行家庭户的预测；蒋耒文通过家庭户变化预测进行对住房需求的预测.

总体上看，中国家庭户的研究主要集中于对全国或各地区的家庭户规模和家庭结构状态的变动情况、形成机制及社会影响等问题的研究上.该文利用Lisa集聚图及ArcGIS制图以表达黑龙江省各县区家庭户在时间和空间上的分布特点及集聚状况.

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

该文数据主要来源于全国第五、六次人口普查中的黑龙江省人口数据，数据主要分为家庭户规模结构和代际结构两方面，研究包括130个县级行政单元，其中县级单元46个，区级单元 66个，县级市18个.影响因素中涉及的13个地级市的人均GDP、净迁移率、二三产就业人员、人均受教育年限、每千人拥有病床数、城镇化率、老年人口比重、房子户数、住房间数、住房面积等指标数据均来源于2010年《黑龙江省统计年鉴》.

1.2 研究方法

1.2.1 数据预处理方法

该文运用数据是黑龙江省五普、六普家庭户规模和代际的比率.处理方法是分别将黑龙江省小、中、大型户和一代、二代、三代和四代户比各县(区)的家庭户总数，得出比例.各比例数据通过空间自相关和ArcGIS制图进行下一步处理及展示.

1.2.2 空间自相关

空间自相关是指一种空间要素的某种属性与相邻要素的某种属性的相似程度.基于黑龙江省分代家庭户的比例分析Moran’sI散点图和LISA集聚图.采用全局空间自相关Moran指数验证黑龙江省各地区家庭户分布的空间相关性，用以反映全部研究单元间的空间关联效应.其计算公式如下：

(1)

式中xi、xj为区域i、j的观测值；wij为空间权重矩阵的相应元素.该研究采用Queen邻接原则，即共同点连接原则创建权重矩阵，区域相邻接，权重为1，不相邻，权重为0；n是县市总数.I的取值范围在[-1,1]，大于0表示正相关，小于0表示负相关，越趋近于0，表示空间上越不相关.

局部空间自相关能够更好地显示各单元内部之间的差异，反映出黑龙江省分县区各代家庭户在空间上集聚特性和变化程度.其计算公式(2)如下，其中n是参与分析的空间单元数，Wij为空间权重矩阵，Zi和Zj为观测值的标准差标准化形式.

(2)

1.2.3 ArcGIS

运用ArcGIS软件能够保存数据和地图的独立性.制图最大的特点是基于已有地理数据进行制图，针对数据建立专题应用，制图表达使用后，地图的显示更加接近现实.该文基于家庭户规模及结构数据，利用ArcGIS制图以表达黑龙江省家庭户规模及家庭户结构在时间和空间上的分布格局.

1.2.4 SPSS双变量相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度.运用双变量中Pearson相关系数用来衡量两个数据集合是否在一条线上面，它用来衡量定距变量间的线性关系.该文利用11个影响因子衡量家庭户规模(小型、中型、大型)和家庭户结构(一代户、二代户、三代户、四代户)等变量间的线性相关关系.当两个变量都是正态连续变量，而且两者之间呈线性关系时，表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数，主要有Pearson简单相关系数r.

(3)

2 基于空间自相关的家庭户空间格局分析

2.1 全局空间自相关分析

基于距离的空间权重建立方法，选择x、y坐标，分析得出Moran散点图.其中x轴的属性值是黑龙江省各代际家庭户比例标准化后的数据，y轴为空间连接矩阵确定的相邻单元位置属性值的平均数值.

2.1.1 家庭户规模的全局空间自相关分析

根据图1可知，大部分点分布在第一、三象限，表示高高集聚和低低集聚较多，即其中高值区域被高值区域包围，而低值区域被低值区域包围；二、四象限的点分布的较少.即高低集聚和低高集聚占比重较小.分析结果：小型户Moran'sI为0.517068，中型户Moran'sI为0.592778，大型户Moran'sI为0.543842，三种家庭户类型的Moran'sI值均是正数，且均大于0.51，即表示黑龙江家庭户规模分布在整体上具有较强的正相关性.

图1 黑龙江省家庭户规模的全局Moran散点图

2.1.2 分代家庭户的全局空间自相关分析

从图2看出，分布集中于在第一、三象限.黑龙江省一代户Moran'sI为0.542125、二代户Moran'sI为0.423581、三代户Moran'sI为0.542157和四代户Moran'sI为0.571924.与家庭户规模的Moran'sI一样均是正数，即表示黑龙江省分代家庭户分布在整体上具有较强的正相关性.Moran’sI指数大于4.2%，都具有正相关性，比家庭户规模的相关性较小.

2.2 局部空间自相关分析

局部空间自相关分析局部地点制定属性是否具有自相关性，以计算每一个空间单元与邻接单元属性的相似程度.通过LISA集聚地图，判断各地区的局部相关类型及其聚集区的意义.该文通过分析黑龙江省家庭户规模及结构的LISA 集聚图以研究黑龙江省家庭户的集聚状况.高—高集聚地区表示家庭户比例高的地区具有集聚性；低—低集聚地区，则表示家庭户比例低的区域具有集聚性.

2.2.1 家庭户类型的局部空间自相关分析

运用黑龙江省家庭户规模和结构的数据基础上，通过Geoda软件输出黑龙江省家庭户规模及类型的LISA集聚图.结果均通过了Moran’sI指数大于0.51的显著性水平检验，其中中型户Moran’sI指数最大，其次是大型户，最小的是小型户.在LISA图中其集聚情况为：中型户>大型户>小型户.根据图3高—高集聚分布状况：小型户分布于绥化市东南地区及哈尔滨南部地区；中型户分布于绥化市、齐齐哈尔东北、大庆东部及哈尔滨南部；大型户分布于绥化市、哈尔滨南部、齐齐哈尔东部及肇源县.低—低集聚分布状况：小型户分布于大兴安岭东部地区、伊春市北部、鹤岗市区及逊克县；中型户分布于大兴安岭地区中部、伊春市北部及中部、鹤岗市区及逊克县；大型户与中型户的低低集聚一样，仅仅缺少大兴安岭行署.其低高集聚及高低集聚分布较少，无研究价值(如图3所示).

图2 黑龙江省家庭户结构的全局Moran散点图

图3 黑龙江省家庭户规模的LISA集聚图

2.2.2 分代家庭户的局部空间自相关分析

图4中Moran’sI指数均大于4.2%的显著性水平检验，其中四代户Moran’sI指数最大，二代户Moran’sI指数最小，二代户集聚性最差，四代户聚集性最强.根据图4可知，一代户中高—高集聚主要分布于西北地区的塔河县和漠河县、北部地区黑河市的逊克县、双鸭山部分市区及整个伊春市(除了铁力市)；二代户中高—高集聚分布于西南地区的大庆市、安达市、肇东县及齐齐哈尔的富裕县，东南地区牡丹江的宁安县、东宁县及牡丹江部分市区；三代户中高—高集聚的地区主要在中部和南部地区，主要包括哈尔滨市(除通河县和延寿县外)、齐齐哈尔市的克山县、拜泉县和依安县及大庆市的肇州县和肇源县；四代户的高—高集聚地区在中部和南部地区，包括绥化市、哈尔滨市东部地区及尚志市、齐齐哈尔的克山县、拜泉县和依安县及大庆市的肇州县和肇源县.一代户低—低集聚分布在南部地区包括齐齐哈尔、大庆、绥化、哈尔滨等地区的大部分县区.二代户低—低集聚大部分分布于偏北部地区的伊春市；三代户低—低集聚区域在北部的黑河市的逊克县及伊春市的大部分地区；四代户低—低集聚区域在北部黑河市的逊克县及伊春市的东部地区.

图4 黑龙江省家庭户类型的LISA集聚图

综上所述，家庭户并非随机分布，在空间上具有显著的相关性.家庭户规模的聚集情况：高—高集聚在绥化市及哈尔滨南部，低—低集聚分布在大兴安岭地区和伊春市.家庭户结构的聚集情况：一代户的高—高集聚分布是在北部地区，低—低集聚在南部地区，而三代户和四代户的集聚分布与之相反.其中伊春市和黑龙江南部地区是集聚点，其地区的家庭户结构具有一定的探索性和联系性.

3 基于ArcGIS的家庭户时空格局演变分析

3.1 家庭户规模时空格局演变分析

该文在家庭户规模比例数据的基础上，将家庭户分为小型户(一人户至三人户)、中型户(四人户至六人户)以及大型户(七人及以上户数)等三种类型，通过ArcGIS软件将2000年和2010年黑龙江省家庭户类型比例图输出，以表达家庭户各类型比例时空的分布格局.

3.1.1 家庭户规模演变总特征

黑龙江省家庭户规模逐渐减小，小型家庭户增多，中、大型家庭户减少.自2000年小型家庭户的比例范围49%～85%，增加到至2010年的58%～98%，全省小型家庭户增加10%左右；中型家庭户自2000年的15%～49%减少到2010年的2%～40%，中型家庭户减少10%左右.大型家庭户占比例较小，并且其规模在缩小.十年间比例小于1%的地区由24个上升到70个，比例大于3%的地区由5个下降到3个.

3.1.2 小型家庭户时空格局演变分析

十年间小型家庭户增多，北部地区比例高，南部地区比例较低.由图5(a)可见2000年黑龙江省小型户比例较低，大部分地区占家庭户比例69%以下，最高比例地区有伊春市、双鸭山的友谊县、呼玛县及安达市等部分地区，其比例在79%～85%之间.黑龙江南部低比例地区较多，其中哈尔滨、绥化市、大庆市东部及部分县市的地区属于小型户的低比例地区(59%以下).图5(b)中表明2010年小型户比例增高，大部分地区在89%以下.小型户比例最高地区集中于北部地区，其中伊春市是比例最高市.小型户比例低的地区在缩小，最小比例范围为59%～69%，包括地区由绥化市和哈尔滨东部.十年间黑龙江省小型户增多，各地区小型家庭户增长10%左右.由此可见，经济发达地区，气候适宜地区家庭户规模较高；经济落后，气候恶劣地区家庭规模会小.

3.1.3 中型家庭户时空演变分析

黑龙江中型家庭户在十年间数量减少，中南部地区比例高，北部和东部地区比例较低.由图6(a)可见2000年黑龙江省中型户比例较高，大部分地区占家庭户比例30%以下，最高比例地区有绥化市、哈尔滨东部、大庆市西部及龙江县等部分地区，其比例在40%～50%之间.黑龙江北部地区中型户比例较低，其中伊春市地区属于中型户的低比例地区(10%以下).由图6(b)看出2010年中型户比例较低，大部分地区在20%以下.中型户比例最高地区集中于中部地区，其中绥化市及哈尔滨的西部和南部地区是比例最高区域.比例低地区集中北部地区，其中小于10%的有伊春市、双鸭山市区及友谊县.自2000年至2010年中型户比例高的地区在逐渐缩小，缩小区域主要向中部；比例低的地区在逐渐扩大，扩展区域主要是黑龙江省北部地区.

图5 2000年与2010年小型户分布图

3.1.4 大型家庭户时空演变分析

大型家庭户逐渐地减小，向中部、南部地区萎缩.由图7可得知：2000年黑龙江省大型户大约是在2%以下，且北部比例低南部比例高.其中绥化市及哈尔滨南部地区属于比例较高地区.2010年黑龙江省大部分地区大型户比例小于1%，高比例地区向南部缩小.

图6 2000年与2010年中型户分布图

图7 2000年与2010年大型户分布图

3.2 基于ArcGIS家庭户代际结构时空格局演变分析

该文在各代际家庭户比例的数据基础上，通过运用ArcGIS软件导出黑龙江省各代际家庭户比例的县级分布图.下述GIS图在时间上分为2000年和2010年，在代际结构中分为一代户、二代户、三代户和四代户，具体显示黑龙江省各代际家庭户比例在时间和空间上的分布状况.

3.2.1 分代家庭户演变总特征

黑龙江省家庭户类型趋于简单化，主要以二代家庭户为主，占比重最高，一代户次之，之后则是三代户和四代户.十年间，一代户由21.4%上升到36.2%；二代户由63.8%下降到50.4%，虽然有所下降但依旧是黑龙江省家庭户的主要模式；三代户自14.4%下降到13.1%.由此可见，家庭户结构更加简单，家庭关系更加简化.

3.2.2 一代家庭户时空演变分析

分县一代户比例大幅度增加，黑龙江北部增长比例大，南部地区占比例小，且增长速度小.由图8(a)可见2000年黑龙江省一代户比例较低，大部分地区占家庭户比例30%以下.一代户比例最高的地区是大庆市北部，伊春市北部、七台河市，占比例在30%～40%之间.齐齐哈尔市、绥化市、大庆市、牡丹江及哈尔滨市的大部分地区一代户占比例小.图8(b)表明2010年黑龙江省一代户比例占40%以上的地区主要分布在黑龙江北部的大兴安岭地区、黑河市、伊春市及东南部分的虎林市、鸡西市区、鸡东县、东宁县和海林县等地区.2000～2010年黑龙江省一代户比例大幅度增长，其中中部和南部部分的地区比例增大10%左右，北部地区及部分东南地区比例上涨20%左右，伊春地区甚至上涨30%左右,其中伊春的红星区是一代户比例最大，同样也是上涨幅度最大的地区，上涨40%左右.由此看见黑龙江省一代户家庭日趋增多，二代户在北部地区家庭结构中地位上升，家庭规模也会随之缩小，家庭结构会趋于简单，在此基础上住房情况、能源消费和生活消费会跟随家庭户缩小产生变化.

图8 2000年与2010年一代户分布图

3.2.3 二代家庭户时空演变分析

根据图9(a)看出：2000年黑龙江省二代户在家庭户中占比例最高，本地区均58%以上.其中占家庭户比例最高(大于65%)的区域包括大兴安岭地区，黑河市的孙吴县、逊克县、嫩江县，齐齐哈尔市的龙江县、甘南县、富裕县、讷河市、克东县，大庆市的林甸县和杜尔伯特自治区，绥化市的明水县，伊春市的嘉荫县；东部地区鹤岗市东北部地区、佳木斯南部、哈尔滨东部地区及牡丹江市的东部地区.二代户比例最低的是在七台河的部分市区和大庆的部分市区.中部地区的二代户比例在58%～65%之中，占全地区面积最大.图9(b)表明2010年二代户比例大幅度降低，其中占面积最大的比例区间是37%～44%之间，最高的比例区间是44%～51%.其中二代户最高的比例分布在东北、东南和西南地区，大体分布在双鸭山东北部、齐齐哈尔北部、大庆市、牡丹江和哈尔滨市的部分县区.2000～2010年黑龙江省二代户比例下降20%左右，其中减少趋势最大的地方分布在伊春市和齐齐哈尔市西部县区,表明黑龙江省二代户，即核心家庭、隔代家庭、两代联合家庭所占比重下降，在家庭户结构中地位下降，但在大部分地区仍占主导地位.

图9 2000年与2010年二代户分布图

3.2.4 三代家庭户时空演变分析

三代户比例均比一、二代户所占比重小，黑龙江南部地区比重大，北部地区比重小，三代户比由北向南呈增加趋势.图10(a)中三代户比例高的地区分布在哈尔滨的双城市、绥化的望奎县和海伦市，但其比例刚刚达到20%，比例低于8%有7个地区，包括鹤岗市的兴山区、大庆市(萨尔图区、龙凤区、让胡路区、红岗区)、七台河市的茄子河区以及绥芬河市；而图10(b)中三代户比例最高地区增加了哈尔滨巴彦县、齐齐哈尔的拜泉县、绥化市的兰西县，低于8%地区有37个地区，主要分布在黑龙江北部(大兴安岭、黑河市北部、伊春市北部、鹤岗市北部)、东部地区(双鸭山东部、七台河东部、牡丹江东南部)和大庆市市区.10年间三代户比例高的地区增加，比例低的地区也增加，三代户家庭在黑龙江省的比例分布差别变化大，集聚效应减少.

图10 2000年与2010年三代户分布图

3.2.5 四代家庭户时空演变分析

四代户在黑龙江省家庭户占比重最小，10年间四代户比例均未超过1.3%，五代户比例更是忽略不计.从图11(a)可以看出，2000年四代户分布集聚性更强，四代户比例最高的地区为哈尔滨市的巴彦县和五常市，以及绥化市的望奎县、兰西县、青冈县和庆安县；次高的大部分分布在南部地区等地.而图11(b)中四代户分布差距拉大，最高比例地区依然集中在哈尔滨市及绥化市的部分地区，仅缺少了青冈县和庆安县. 但2010年四代户家庭户比例非常小，大部分地区在0.3%以下，只有中部和南部地区比例高.从图11可以看出，中部及南部地区占比例大，北部和偏东部地区比例小，且三代户和四代户的分布非常相似，突现出明显的地域差异.

4 黑龙江省家庭户影响因素的相关性分析

运用SPSS相关性分析以衡量定距变量间的线性关系.该文采用10个影响因子，包含人均GDP、净迁移率、二三产就业人员、人均受教育年限、每千人拥有病床数、城镇化率、老年人口比重、房子户数、住房间数、住房面积等，分别衡量与家庭户规模(小型户、中型户、大型户)和家庭户类型(一代户、二代户、三代户、四代户)的线性关系.把数据导入SPSS 软件中进行相关分析，计算 Person 相关系数.相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱.通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：相关系数 0.8～1.0 极强相关，0.6～0.8 强相关，0.4～0.6 中等程度相关，0.2～0.4 弱相关，0.0～0.2 极弱相关或无相关.

图11 2000年与2010年四代户分布图

4.1 住房条件对家庭户影响力最大

居民居住条件的明显改善为家庭户向小型化发展提供了物质基础，住房状况与家庭户规模与结构有极强相关的关系，则居住条件是最显著、相关性最大的影响因子.近年来随着家庭户户数增长，小型家庭户增多，刺激了家庭户对住房、家居环境的高要求.房地产业的迅猛发展使得住房数、房间数和住房面积有了明显变化，住房状况的变化也限制居住的家庭户结构与规模.首先，分析黑龙江省各市区和县的家庭户规模、结构与住房是否具有相关性(表1及表2)，可知房子户数、间数和住房面积在家庭户规模和类型分析的Person相关性数据均大于0.9，具有极强相关性.显著性(双侧)数据为0.000，由于0.000<0.01,所以具备显著的相关性.住房户数、房间数及住房面积的Person值比较：小型家庭户>中型家庭户>大型家庭户，一代户>二代户>三代户>四代户.表中表现出家庭户规模越小，家庭结构越简单，与住房条件的相关性越强，反之亦然.根据对该文中10个因素双变量相关性分析，可知住房户数、房间数、住房面积Person值最大，即住房状况与家庭户有极强相关性，影响最显著.

4.2 医疗条件对家庭户影响较显著

随着社会发展，公共医疗也逐步完善.如今医疗方面有专业的知识和技术，还具有先进的设施及硬件，都加大对公民身体保障.医疗技术和医疗设施的提高保证了新生儿出生率，挽救公民人身安全，医疗水平的提高，为病者减少隐患并降低死亡率.该文主要通过分析医院每千人拥有病床数和家庭户规模、结构的的相关性(表1和表2)，可知Person相关性数据大于0.8(除大型户)，具有极强相关性；大型户的Person值为0.66，属于强相关.显著性(双侧)数据为0.000，由于0.000<0.01,所以具备显著相关性.每千人拥有病床数的Person值比较：小型家庭户>中型家庭户>大型家庭户，一代户>二代户>三代户>四代户.表中表现出家庭户规模越小，家庭结构越简单，与每千人拥有病床数相关性越强，反之亦然.综上所述，医疗条件与家庭户规模和结构有极强相关性，相互的影响很大.

4.3 社会经济水平、城镇化率与家庭户

经济发展对家庭户类型、规模大小有直接影响.社会经济水平的提高会促使人类的高品质生活，高品质的生活也会改变民众的生育观念和行为，进而影响家庭规模与结构的变化.社会经济水平的发展带动城镇率的提高，农村人口进入城市，扩大城市的空间面积，带动城镇密集型工业的发展，密集型工业的发展进一步影响家庭户规模和结构的变化.社会经济发展水平较高的地方生活富足，人民幸福度高，城镇化高，投资多，使得此区域内家庭户规模变大，结构复杂.社会经济发展水平较低的区域地方生活贫苦，城镇化率低，投资少，出现劳动力外流现象，家庭趋于解体，使得此区域内家庭户规模变小，结构更加简单.分析人均GDP、与城镇化对家庭户的相关性分析，得出的Person值均小于0.4，属于弱相关和积弱相关.两者的Person值比较：小型家庭户>中型家庭户>大型家庭户，一代户>二代户>三代户>四代户.以此证明家庭户与经济发展水平、城镇化率相关性很小.且家庭户规模越小，家庭结构越简单，与经济发展水平、城镇化率相关性越强一点；反之与经济发展水平、城镇化率相关性越弱.

表1家庭户规模的相关性分析

表2 家庭户结构的相关性分析

4.4 教育与家庭户

九年义务教育和高校教育的普及使得民众的文化教育水平不断提高，人民的生活方式和思想观念均有不同的改变.(1)生育观念的变化.社会民众对少生、优生、晚婚、晚育更加追求，对丁克、不婚族的态度也发生转变，这种观念直接影响家庭户结构的变化.(2)生活方式的变化.如今更多年轻人出门打工与家中老人离分，使得老人独居，加剧家庭户的缩小.通过人均受教育年龄对家庭户的相关性分析，Person值比较：小型户(0.58)>中型户(0.30)>大型户(0.07)，一代户(0.59)>二代户(0.53)>三代户(0.33)>四代户(0.29)，其相关性由中等程度相关到弱相关再到弱相关.随家庭规模的增大，家庭结构的复杂，其(双侧)显著性在变小.表明受教育年限越长，结婚年龄越晚，家庭户规模就会越小，家庭户结构越简单.反之亦然.原因在于，教育程度高的人，更加会晚婚、晚育.受生育观和家庭观的影响重视自身发展，易单立门户，追求有个性的生活方式.

4.5 就业与家庭户

就业情况对家庭户结构有一定的影响.第一产业以农业为主，以传统家庭为典型，家庭关系较紧密，多代家庭的维系力较强，家庭户规模大，家庭结构复杂.然而第二、三产业以工业与服务业为主，就业人员受教育年限较长，思想观念及行为习惯有变化，民众生活水平和质量较高，家庭户规模较小，家庭结构较简单.通过对二、三产业就业人员比重对家庭户规模及结构的分析(表1和表2)，Person值均小于0.30，属于弱相关和积弱相关.其Person值比较：小型户<大型户<中型户，一代户<四代户<二代户<三代户，具有部分显著相关性.在日常生活中家庭人员的职业和技能对家庭户规模及结构的变化产生一定的影响.

4.6 老年人口比重与家庭户

21世纪是我国人口迅速老龄化的时代.2011年我国总人口数已达13.39亿，60岁及以上人口占全国总人口的13.26%.中国成为世界人口老龄化规模最大、发展速度最快的国家之一.老年人口生活方式分为两种：一是老年人与已婚子女生活的比例大，那么会使得直系家庭比例扩大，家庭规模变大，结构较复杂；二是老年人独居生活比例加大，则夫妇一代户和拥有孩子的二代户比例提升，家庭户规模变小，结构变简单.通过分析老年人口比重与家庭户规模及类型的相关性(表1和表2)，得到如下结果，老年人口比重的Person值均小于0.30，属于弱相关和极弱相关.其中Person值比较：小型户(0.22)>中型户(0.01)大型户(-0.09)，一代户(0.594)>二代户(0. 525)>三代户(0.331)>四代户(0.286)，具有较弱的相关性.且随着家庭户规模的增大，结构的复杂，其相关性逐渐减弱.

4.7 人口迁移与家庭户

当代社会人口迁移频度提高，这种迁移流动的形势会使区域间的家庭规模及结构受到影响.社会经济发展水平较高的地方吸引外来人口流入，净迁入率升高，此区域内小型家庭户比例升高.社会经济发展水平较低的区域出现劳动力外流现象，净迁入率出现负数，家庭趋于解体，家庭规模减小，家庭结构趋于简单化.通过分析净迁移率与家庭户规模及类型的相关性(表1和表2)，可知其Person值均小于0.30，属于弱相关和极弱相关.Person值比较结果：小型户(0.27)>中型户(0.13)大型户(-0.01)，一代户(0.27)>二代户(0.23)>三、四代户(0.13)，具有不明显的相关性.随着家庭户规模的变大，代数的增加，相关性愈加不明显.

综上所述，家庭户规模结构和代际结构受住房条件的影响最大，其次医疗条件和社会经济水平影响力较为显著，教育、就业情况、人口迁移和老龄化情况均对家庭户有一定影响.其影响因素(除二、三产就业人员)与家庭户的Person值大体情况为小型户>中型户>大型户，一代户>二代户>三代户>四代户.表明家庭户规模越小，代际结构越简单，影响因子发挥越大的作用；当家庭户规模变大，代际结构趋于复杂，影响因子发挥作用越小.

5 结论

该文利用2000年和2010年第五次全国人口普查的黑龙江省数据资料，通过空间自相关分析，证实黑龙江省家庭户在空间上并非随机分布，而是具有较强的相关性.在此基础上研究十年间家庭户规模及类型的空间及时间分布特征和演变情况.运用Arcgis制图发现，黑龙江省家庭户规模以小型户为主，小型户主要特征是北高南低(北部地区比例高、南部地区比例低)，大型户则是北低南高，发展趋势向其比例高地区聚集.家庭户类型以二代户为主，一代户主要特征是北高南低(北部地区比例高、南部地区比例低)，三代户及四代户则是北低南高，发展趋势向其比例高地区聚集.家庭户的分布主要受住房条件、医疗条件、经济水平和城镇化率、教育与思想观念为主，就业状况、老龄化与人口迁移影响力较低.通过诸多因素的影响，进一步探讨形成这些特征的内在机理与外在因素及其产生的影响.本文研究不足在于研究数据较陈旧，仅有2000年与2010年人口普查数据，缺少近几年家庭户数据，无法针对近年来家庭户的演变、影响做出分析及判断.

在当代社会家庭户的变化，应得到关注.看似不起眼的家庭规模小型化、家庭结构简单化，若发展成为一种趋势则会导致社会、经济、环境的各种变化.因为社会是由一个个家庭户组成，每个家庭户的小小变化，都会在社会中形成一种大趋势.当代中国社会处于转型期，经济发展水平、思想观念、生活方式和人口行为既有差异缩小的一面，也有依然保持的另一面.不同区域环境下，家庭的形态给人类带来的生存问题也不同.通过该文的研究，可为决策者实行差异性家庭政策提供借鉴.

[1] 黑龙江省2010年人口普查资料.中国统计出版社.

[2] 黑龙江省2000年人口普查资料.中国统计出版社.

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ResearchonDistributionandInfluencingFactorsofFamilyHouseholdsinHeilongjiangProvince

Pang Yaping

(Harbin Normal University)

In the arcticle, the household size and structure, distribution, temporal,spatial evolution are analyzed, and the influencing factors of household distribution are studied based on the 2000 and 2010 national census data of Heilongjiang Province.The spatial autocorrelation and the ArcGIS method are used. The research shows: The size of family households in Heilongjiang is dominated by small households. The characteristics of it is the North is High and the South is low. Large household is low in the North and high in the South. The household type is dominated by two generations. The characteristics of one generation of household is the North is High and the South is low. The three generation households and four generation households is low in the North and high in the South. Housing conditions, medical conditions, economic level, urbanization rate and education have significant influence on household distribution.

Family households; Structure; spatial and temporal distribution; Influencing factors; Heilongjiang Province

季春阳)

C922

A

1000-5617(2017)04-0101-12

2017-03-16