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    基于探索性空間數(shù)據(jù)分析的中國人口生育率空間差異研究

    2015-10-09 13:40:26夏磊
    西部學(xué)刊 2015年9期
    關(guān)鍵詞:空間自相關(guān)區(qū)域差異

    摘要:21世紀(jì)初我國總和生育率已降到1.5,遠(yuǎn)低于更替水平,因此研究中國的生育水平對于我國人口健康穩(wěn)定發(fā)展十分重要。本文以港澳臺之外的大陸31省為研究區(qū),以2000、2005和2010年的總和生育率為衡量指標(biāo),采用探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)方法,通過ARCGIS、Geoda等軟件對我國總和生育率的空間演變趨勢及分布模式進(jìn)行探索性空間分析。結(jié)果表明:2000、2005和2010年我國的生育水平在空間分布上呈現(xiàn)正的空間自相關(guān),但是這三年的全局空間自相關(guān)趨勢有所減弱;我國生育水平高值聚集區(qū)主要分布于西部省份,并且以西南為高值聚集中心;我國生育水平低值聚集區(qū)域主要分布在東北、東部沿海省份,其低值中心是以吉林為代表的東北地區(qū)。

    關(guān)鍵詞:總和生育率;空間自相關(guān);空間模式;區(qū)域差異

    中圖分類號:P208 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:

    一、引言

    Wolfgang lutz等人(2005)提出了“低生育率陷阱”的假設(shè),即生育率一旦下降到一定水平(1.5人)以下,如果生育率一直低于世代更替的平衡水平,會對人口的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和安全造成嚴(yán)重的不利后果,而且對于后期的人口均衡發(fā)展而言,也會帶來難以消除的障礙。[1-2]確保不低于世代更替的生育率,是社會可持續(xù)發(fā)展的保證。2010年全國生育率為1.18110,其中“城市”為0.88210,“鎮(zhèn)”為1.15340,“鄉(xiāng)村”為1.43755,中國的總和生育率不到世界平均生育水平的一半,并且遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國家的平均水平。[3]82對于我國的人口發(fā)展而言,現(xiàn)如今出現(xiàn)的低生育率現(xiàn)象是一種極其危險的警示,因此認(rèn)真研究中國低生育率現(xiàn)象極為重要,且有利于中國人口的健康發(fā)展。

    國內(nèi)學(xué)者對中國生育率研究主要集中在三個方面:一是對生育政策的厘清,二是對低生育率的確認(rèn),三是對政策調(diào)整的探討。[4]然而傳統(tǒng)的中國人口生育率研究注重的是生育水平的差異和生育轉(zhuǎn)變模式,但卻無法反映人口生育率在空間關(guān)系和數(shù)值關(guān)系共同作用下的空間模式特征,而探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)可以解決這一問題。探索性空間數(shù)據(jù)分析已廣泛用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)、疾病控制等領(lǐng)域,但是很少應(yīng)用到人口生育研究方面,因此本研究可以將探索性空間數(shù)據(jù)分析應(yīng)用于低生育水平下的全國生育率區(qū)域差異研究,分析2000—2010年省級總和生育率的時空差異。同時可以通過對全國省級區(qū)域的生育差異特征研究,揭示生育率數(shù)據(jù)的空間效應(yīng)。

    二、數(shù)據(jù)來源和分析方法

    (一)數(shù)據(jù)來源

    此次研究區(qū)域是除香港、澳門和臺灣以外的中國31個省市區(qū)的數(shù)據(jù),以國際學(xué)術(shù)界認(rèn)可的總和生育率作為衡量指標(biāo),本文數(shù)據(jù)源自中國國家統(tǒng)計(jì)局公布的中國人口統(tǒng)計(jì)年鑒(見表1)。[5]

    由我國人口統(tǒng)計(jì)年鑒得到的2000、2005和2010年中國31省區(qū)人口總和生育率數(shù)據(jù),需利用Office excel進(jìn)行處理,導(dǎo)出excel格式的數(shù)據(jù)表。借助ARCgis平臺,在中國地圖中提取出除港澳臺以外的大陸31個省區(qū)作為基礎(chǔ)底圖,將這三年人口總和生育率數(shù)據(jù)表同底圖關(guān)聯(lián),導(dǎo)出各省區(qū)總和生育率的shapefiles文件,再將其導(dǎo)入GeoDa軟件,進(jìn)行空間數(shù)據(jù)探測與空間自相關(guān)分析。

    利用GeoDa的explore工具,對總和生育率數(shù)據(jù)的宏觀情況進(jìn)行探查。箱形圖(Box Plot)是描述變量非空間分析的基本EDA方法之一,它顯示分布的中值、第一和第三分位數(shù),同時也顯示離群值。通過建立的總和生育率數(shù)據(jù)箱形圖,可得出:

    (1)總和生育率最大值分為2.19(貴州)、1.935(貴州)和1.79(廣西),最小值分別為0.67(北京)、0.668(北京)和0.707(北京)。

    (2)總和生育率的中值分別為1.26(重慶)和1.39(青海)。

    (3)總和生育率平均數(shù)分別為1.265、1.348和1.186。

    (4)總和生育率標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.3561、0.335和0.2871。

    (二)研究方法

    1.空間權(quán)重矩陣

    空間權(quán)重矩陣是建立地理對象之間空間關(guān)系不可或缺的一部分,是觀測對象之間空間依賴的正式表達(dá)。[6]通常用一個二元對稱空間權(quán)重矩陣W來表示n個區(qū)域的鄰近關(guān)系,其中 為區(qū)域i和j的鄰近關(guān)系,公式如下:

    利用Geoda創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣。對空間權(quán)重矩陣有兩種定義方式,分別為Rook鄰接和Queen鄰接。Queen鄰接是在Rook上下左右鄰接關(guān)系的基礎(chǔ)上加上了對角線,此次空間權(quán)重的定義選用一階Queen鄰接關(guān)系。

    由于海南省的空間位置特殊性,與其他省區(qū)在空間位置上是孤島,為了更好地表達(dá)海南省與周圍省份的空間鄰接性,本文為使海南省與廣東、廣西兩省為鄰接關(guān)系,在創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣過程中人為地調(diào)整了空間權(quán)重,得到調(diào)整后的 空間權(quán)重矩陣。

    2.全局空間自相關(guān)

    式中N為空間區(qū)域數(shù)量, 為i區(qū)域觀測變量總和生育率的值, 為i和j區(qū)域之間的空間權(quán)重;[8]I系數(shù)取值從-1到1;當(dāng)I=0時代表空間不相關(guān),取正值時為正相關(guān),取負(fù)值為負(fù)相關(guān)。[9]

    3.局部空間自相關(guān)

    全局空間自相關(guān)指標(biāo)可以探查觀測值空間上的整體分布情況,但卻難以探查屬性值聚集的具體位置及區(qū)域相關(guān)的程度。因此在1994年,Anselin 提出了局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù) LISA(Local Indices of Spatial Association)彌補(bǔ)了Morans I的局限,該指數(shù)能揭示空間參考單元與鄰近空間單元屬性特征值間的相似性,探測空間異質(zhì)性。[10]

    式中, 和 為觀測值 與均值的偏差。當(dāng) 值大于0,表明該區(qū)域與周圍區(qū)域的屬性值相似,即為高值或低值聚集;如果I值小于0時,表明該區(qū)域與周圍區(qū)域的屬性值不相似,即為高值被低值包圍或低值為高值包圍。同時本文保持區(qū)域i的值固定不變,對于區(qū)域i鄰近的空間單元的觀測值進(jìn)行隨機(jī)排列,以此檢驗(yàn)局部MoranI的顯著性。為得到反映顯著性水平的P值,需要在每次排列后重新計(jì)算I,并在零假設(shè)條件下,比較I值與原始的I值的大小。

    4. Moran散點(diǎn)圖

    Moran散點(diǎn)圖軸的中心為平均值,將圖分為四個象限,依次對應(yīng)不同的空間自相關(guān)類型,第一、二、三、四象限分別代表該散點(diǎn)對應(yīng)的地理區(qū)域具有高-高聚集模式、低-高異常模式、低-低聚集模式以及高-低異常模式。散點(diǎn)圖的回歸擬合線的斜率顯示了空間數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)程度,通過圖形的交互,我們能夠進(jìn)一步探查空間數(shù)據(jù)存在哪些空間自相關(guān)影響比較大的局部重要區(qū)域。Moran散點(diǎn)圖描繪了考察變量與其空間滯后項(xiàng)的關(guān)系,表示考察變量局部區(qū)域范圍內(nèi)的空間分布特征。[11]

    三、研究結(jié)果

    (一)全局空間自相關(guān)指數(shù)趨勢分析

    通過地理信息系統(tǒng)軟件對中國地圖進(jìn)行處理,提取出除港澳臺以外的中國大陸地區(qū),作為創(chuàng)建空間權(quán)重的重要基礎(chǔ)性文件。之后運(yùn)用GEODA軟件,對這三年數(shù)據(jù)進(jìn)行空間分析,得出中國31個省、直轄市、自治區(qū)總和生育率的全局自相關(guān)指數(shù)(見表2)。在創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣過程中,必須確保表格中的歷年總和生育率數(shù)據(jù)與權(quán)重文件中相應(yīng)的鄰接實(shí)體能夠?qū)崿F(xiàn)完全匹配。如表2所示,三年的中國總和生育率所對應(yīng)的全局Morans I值均為正值,且維持在顯著水平,說明31個省區(qū)總和生育率在地理空間的總體分布并不是隨機(jī)的,而是存在正向空間自相關(guān),總和生育率值相似的省份趨于空間聚集,即高值省份相互聚集,低值省份相互聚集。

    就變化趨勢而言, Morans I指數(shù)值呈現(xiàn)下降趨勢, 2005年下降的尤為明顯。這說明這三年,我國生育水平的全局空間自相關(guān)趨勢減弱,但在2005年生育水平的基礎(chǔ)上,2010年某些空間聚集區(qū)域有所擴(kuò)展或在2005年基礎(chǔ)上發(fā)展了新的空間聚集區(qū)域。雖然2000、2005和2010年我國省級總和生育率(TFR)的空間聚集程度呈現(xiàn)波動性,但總的來說,總和生育率在空間分布上仍為正的空間自相關(guān)。

    (二)Moran散點(diǎn)圖

    如圖1橫軸表示總和生育率標(biāo)準(zhǔn)化值,縱軸為相鄰區(qū)域總和生育率標(biāo)準(zhǔn)化均值。每個象限對應(yīng)不同的空間自相關(guān)類型:高-高和低-低為正相關(guān),低-高和高-低為負(fù)相關(guān)。

    從圖1、表3可以看出,大部分省份位于第一、三象限內(nèi),表現(xiàn)出正的空間自相關(guān)。甘肅、廣西、貴州等7個省份三年都屬于“高-高”型,在空間分布上為典型的空間聚集分布。2005年“高-高”型陣列中加入安徽、湖北??傮w上來說,“高-高”型的省份主要集中于西部省份?!暗?低”型變化不大,主要集中于北京、福建等10個東部省份,其中東北三省全部為“低-低”型,這說明這些區(qū)域總和生育率較為顯著地表現(xiàn)為空間的聚集分布。而“低-低”型省份中明顯的變化為2005年山東省落入了“高-高”型行列中??偤蜕实椭稻奂瘏^(qū)域主要集中于東部沿海和東北三省。

    同時Moran散點(diǎn)圖也有助于發(fā)現(xiàn)負(fù)局部空間自相關(guān)區(qū)域,即空間上為離散分布。位于第二象限的“低-高”型區(qū)域和第四象限的“高-低”型區(qū)域都屬于負(fù)局部空間自相關(guān)。由圖1、表3可知,這兩類省份數(shù)量相比較而言較少?!暗?高”型省份以廣東、陜西、重慶三省最為顯著,“高-低”型區(qū)域典型的為海南、河北、寧夏三省。同時2000年屬“低-高”型的湖北、四川2005年落入了“高-高”型區(qū)域,2000年屬“高-低”型的安徽、河南、江西和山西四省2005年進(jìn)入其他三類區(qū)域中。2005年屬“低-高”型的河南2010年落入了“高-高”型陣列,2005年屬“高—低”型省份的江西、山西分別落入“高-高”型和“低-高”型區(qū)域。

    2000年以后中國人口生育水平在空間分布上日趨穩(wěn)定,總體變化幅度不是很大。高生育水平主要集中于西部省份,低生育水平地區(qū)分布區(qū)域穩(wěn)定,主要在東北、沿海形成集聚帶人口總和生育率呈現(xiàn)這種分布格局,而中部省份的生育水平這三年波動相對大一些。

    (三)基于LISA聚集模式圖的局部空間自相關(guān)分析

    使用Geoda中的LISA聚集模式圖功能對中國31個省的總和生育率進(jìn)行分析,分析結(jié)果如圖2。顯示在LISA聚集圖中的所謂空間聚集為聚集中心,從圖2分析可知:

    (1)2000年高—高聚集模式熱點(diǎn)中心分別為云南和青海;2005年則只剩云南;2010年高—高聚集模式熱點(diǎn)中心在2005年云南的基礎(chǔ)上增加了廣西與湖南。這表明,2000年我國總和生育率高值聚集區(qū)域集中于西南、西北的西部地區(qū),隨后兩年出現(xiàn)轉(zhuǎn)移:2005年高生育水平省份集中于云南、西藏、貴州等西南省份;2010年高生育水平省份除了西南,還增加了以湖南為熱點(diǎn)中心的中部省份,我國高生育水平聚集區(qū)域以西南地區(qū)為中心,由西北轉(zhuǎn)移到了以湖南為代表的中南地區(qū)。

    2000年低—低聚集模式冷點(diǎn)中心為吉林;2005年低—低聚集模式冷點(diǎn)中心仍為吉林,2010年冷點(diǎn)中心在吉林的基礎(chǔ)上加上了內(nèi)蒙古。由此可以看出,2000、2005年我國總和生育率低值聚集區(qū)域是以吉林為中心的東北地區(qū)。2010年總和生育率低值聚集區(qū)域擴(kuò)展到了以內(nèi)蒙古為中心的北部地區(qū),我國低生育水平區(qū)域有所擴(kuò)展。

    總的來說,2000、2005和2010年顯著的高—高聚集模式熱點(diǎn)中心、低—低聚集模式冷點(diǎn)中心仍為少數(shù)地區(qū)。

    (2)2000年,四川的生育水平相對較低,其鄰接的西北、西南地區(qū)的生育水平相對較高,四川表現(xiàn)為顯著的低—高異常模式。2010年,廣東的生育水平相較于鄰近的廣西、湖南、海南等省份總和生育率值較高,表現(xiàn)為典型的低—高異常模式。

    (3)2005和2010年,與河北鄰近的華北地區(qū)的總和生育率較低,其本身的生育水平較高,因此河北表現(xiàn)為顯著的“高—低”型異常模式。

    四、討論

    由上述分析,可以得出以下結(jié)論:(1)2000、2005和2010年我國的生育水平在空間分布上呈現(xiàn)正的空間自相關(guān),但是這三年其全局空間自相關(guān)趨勢有所減弱。(2)我國生育水平高值聚集區(qū)域主要分布在西部省份,并且以西南為高值聚集中心;我國生育水平低值聚集區(qū)域主要分布在我國東北、東部沿海省份,其中心是以吉林代表的東北地區(qū)。

    2000、2005和2010年我國生育率水平的空間差異仍保持一定的東西差異,與我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間格局相適應(yīng)。但局部細(xì)節(jié)特征仍值得分析,我們在研究空間差異原因時,需對我國總和生育率分布區(qū)域做進(jìn)一步的劃分。比如四川省與西北西南顯著不同的低生育水平原因,河北省生育水平明顯高于鄰接的華北地區(qū)省份的原因,2010年以湖南為代表的中南地區(qū)呈現(xiàn)高值聚集的原因,值得我們進(jìn)一步研究。

    參考文獻(xiàn):

    [1]趙維祥.超低生育率現(xiàn)象及其影響研究[D].安徽大學(xué)碩士學(xué)位論文,2012.

    [2]劉忠良.中國崛起與新人口危機(jī)[J].決策與信息,2014(4).

    [3]郭志剛.中國的低生育水平與被忽略的人口風(fēng)險[M].北京:社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2012.

    [4]許靜.中國低生育水平與意愿生育水平的差距[J].人口與發(fā)展,2010(1).

    [5]國家統(tǒng)計(jì)局.中國統(tǒng)計(jì)年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2005-2010.

    [6]梁洪運(yùn),周其龍等.空間權(quán)重矩陣對空間自相關(guān)影響分析[J].科技資訊,2013(9).

    [7]張松林,張昆. 空間自相關(guān)局部指標(biāo)Moran指數(shù)和G系數(shù)研究[J].大地測量與地球動力學(xué),2007(3).

    [8]張旭,朱欣焰等.中國人口生育率的時空演變與空間差異研究[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào),2012(5).

    [9]許莉.基于空間統(tǒng)計(jì)與GIS的廣西GDP空間自相關(guān)分析[J].學(xué)術(shù)論壇,2012(8).

    [10]Luc Anselin.Local indicators aossociation-LISA[J].Geographcial Analysis,1995.

    [11]馬妍,劉爽.中國省級人口轉(zhuǎn)變的時空演變進(jìn)程—基于聚類分析的實(shí)證研究[J].人口學(xué)刊,2011(1).

    作者簡介:夏磊,男,云南宣威人,主要從事自然地理方面研究。

    (責(zé)任編輯:李直)

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