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2000-2010年廣東省流入人口時空差異特征及影響因素

發(fā)布時間:2016-11-17 02:03

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第 34 卷 第 1 期 2015 年 1 月

Progress in Geography

地理科學(xué)進展

Vol.34, No.1 Jan. 2015

2000-2010 年廣東省流入人口時空差異 特征及影響因素
李月嬌 1,2, 楊小喚 1, 蔡紅艷 1, 余躍飛 3
(

1. 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所資源環(huán)境信息系統(tǒng)國家重點實驗室, 北京 100101; 2. 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049; 3. 安徽師范大學(xué)國土資源與旅游學(xué)院, 安徽 蕪湖 241000)



要: 廣東省自改革開放以來一直是中國流入人口大省, 2010 年全國第六次人口普查數(shù)據(jù)顯示, 廣東省省外流

入人口達 21497787 人, 占廣東省總?cè)丝诘?20.61%, 在全國省、 自治區(qū)、 直轄市中居第一位。本文以全國第五次、 第 六次人口普查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源, 選取縣級行政單位為分析單元, 通過 GIS 空間分析方法, 力圖找出廣東省流入人口的 空間分布格局及時空變化特征, 并結(jié)合社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)和統(tǒng)計降維的技術(shù)手段, 說明廣東省流入人口規(guī)模與社 會經(jīng)濟發(fā)展之間的響應(yīng)關(guān)系, 討論廣東省流入人口與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)政策調(diào)整之間的關(guān)系。研究表明: ①流入人口數(shù)量 地產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策關(guān)系明顯。 增多, 但分布格局總體穩(wěn)定, 流入人口的聚集度略有下降; ②流入人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系密切, 但分布格局與當(dāng) 關(guān) 鍵 詞: 廣東; 流入人口; 時空格局; 空間自相關(guān); 影響因素

1 引言
據(jù) 2010 年全國第六次人口普查統(tǒng)計, 中國大陸 流動人口已達 2.2 億 ( 不包括市轄區(qū)內(nèi)人戶分離的 人口), 與 2000 年相比增長 82.89%, 增加了 1 億。一 方面, 流動人口為城市注入了新鮮活力, 成為城市 發(fā)展的一支生力軍; 另一方面, 如此大量的流動人 群加劇了城市資源消耗與生存空間競爭, 也必然對 流入地、 流出地的社會、 經(jīng)濟、 資源、 環(huán)境等方面產(chǎn) 生巨大影響。研究流動人口分布的時空特征, 將會 有助于各級政府制定流動人口服務(wù)與管理戰(zhàn)略、 社 會經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略、 應(yīng)急預(yù)案等各類重大決策。 關(guān)于中國流動人口時空分布的研究較多, 目前 已經(jīng)形成了成熟的理論和方法 ( 朱傳耿等, 2001, 2002; 孟斌等, 2005; 魯奇等, 2006; 王桂新等, 2006; 劉玉, 2008; 潘竟虎等, 2009; 馬穎憶等, 2012)。廣 東省作為中國流動人口大省, 流動人口相關(guān)研究較

多, 如姚華松等 (2008) 對廣州市人口特征及空間差 異進行了研究; 葉健夫等 (2003) 分析了廣東流動人 口的規(guī)模和分布; 李路 (2008) 分析了廣東省流動人 口地區(qū)分布特征; 陸淑珍 (2009) 認為廣東省人口遷 移具有明顯的區(qū)域差異性。已有廣東省流動人口 時空特征的研究還存在一些不足: 空間分布研究不 足, 多以定性描述為主, 缺乏對流動人口集群特征 及其變化的研究; 多將流動人口作為統(tǒng)一的整體對 待, 缺乏單獨針對流入人口或是流出人口的研究, 但實際上人口流動是人口流入和流出共同作用的 結(jié)果; 研究多基于 2000 年第五次人口普查數(shù)據(jù), 數(shù) 據(jù)較老, 且沒有對比數(shù)據(jù), 無法了解到流動人口的 變化情況; 另外, 從 2000-2010 年的 10 年間廣東省 出臺了 “雙轉(zhuǎn)移” 等一系列旨在縮小省內(nèi)區(qū)域差異 的政策與措施, 這些政策對于流動人口的分布是否 產(chǎn)生了影響, 這方面尚缺乏研究。2000-2010 年, 全 國流動人口增加了 1 億, 作為改革開放前沿的廣東

收稿日期: 2014-05; 修訂日期: 2014-10。 基金項目: 國家科技支撐計劃課題(2012BAI32B06); 國家自然科學(xué)基金項目(41271173, 41301155)。 作者簡介: 李月嬌(1987-), 博士研究生, 主要從事人文時空數(shù)據(jù)挖掘研究和資源環(huán)境時空數(shù)據(jù)分析, E-mail: liyuejiao@lreis.ac.cn。 通訊作者: 楊小喚(1965-), 研究員, 博導(dǎo), 主要從事遙感、 GIS 應(yīng)用及人文數(shù)據(jù)空間集成分析等研究, E-mail: yangxh@lreis.ac.cn。
李月嬌, 楊小喚, 蔡紅艷, 等. 2015. 2000-2010 年廣東省流入人口時空差異特征及影響因素[J]. 地理科學(xué)進展, 34(1): 110-117. [Li Y J, 引用格式: Yang X H, Cai H Y, et al. 2015. Spatiotemporal characteristics and influencing factors of inflow population in Guangdong from 2000 to 2010[J]. Progress in Geography, 34(1): 110-117.]. DOI: 10.11820/dlkxjz.2015.01.013

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第1期

李月嬌 等: 2000-2010 年廣東省流入人口時空差異特征及影響因素

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省流動人口也有了較大的變化, 必須利用新數(shù)據(jù)對 現(xiàn)在的流動人口狀況進行比較研究; 珠三角地區(qū)作 為中國主體功能區(qū)的優(yōu)先發(fā)展地區(qū), 也需要在掌握 流動人口本底的基礎(chǔ)上, 才能開展國土空間規(guī)劃的 其他相關(guān)工作。另外, 廣東省近年來一系列旨在縮 小廣東省內(nèi)區(qū)域差異等的政策與措施的出臺, 也對 流動人口的格局產(chǎn)生了影響, 需要對這些政策的執(zhí) 行結(jié)果進行評估。 為此, 本文以廣東省縣級行政單位為分析單 元, 對市轄區(qū)數(shù)據(jù)進行合并, 以 2000、 2010 年兩個年 份為研究時間截面, 以全國第五次、 第六次人口普 查數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源, 選取本省其他縣(市)、 市區(qū)遷入人 口和外省遷入人口之和作為縣級行政單元的流入 人口數(shù)據(jù), 利用全局自相關(guān)、 局部自相關(guān)、 冷熱點分 析等空間自相關(guān)方法, 分析 2000-2010 年廣東省流 入人口的時空差異特征, 以及流入人口規(guī)模與社會 經(jīng)濟發(fā)展之間的響應(yīng)關(guān)系, 并討論了流入人口與當(dāng) 地產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整之間的關(guān)系。這對反映中國沿海 熱點區(qū)域的人口遷移模式具有一定的探索價值。

分析。由于主成分分析和回歸分析使用較為普遍, 在此不作詳細介紹, 具體方法參見 《SPSS 統(tǒng)計分析 高級教程》 (張文彤, 2004)。 (1) 全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)用來描 述地理要素屬性值在整個區(qū)域空間特征(白南生等, 2008)。全局 Moran's I 指數(shù)是應(yīng)用較為廣泛的全局 自相關(guān)統(tǒng)計量, 用于度量研究區(qū)內(nèi)空間對象某一屬 性值的整體空間依賴程度, 計算公式如下 ( 王勁峰 等, 2010):
I= n∑ ˉ)(y j - y ˉ) ∑wij (yi - y
n n 2 ? n n ? n w ij ÷∑( y i - y ˉ) ?∑ ∑ è i=1 j=1 ? i=1 i=1 j=1

(1)

y i 為空 式中: I 為全局, Moran's 指數(shù), n 為數(shù)據(jù)個數(shù); y j 為空間對象在第 j 點的 間對象在第 i 點的屬性值;

屬性值;y 表 ˉ 為 y 的平均值。 w ij 為空間權(quán)重矩陣,

2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)源 本文采用的流入人口數(shù)據(jù)是基于 2000 年中國 第五次人口普查、 2010 年中國第六次人口普查分區(qū) 縣數(shù)據(jù)。分析的基本空間單元為區(qū)縣, 考慮到市轄 區(qū)內(nèi)區(qū)縣部分統(tǒng)計數(shù)據(jù)不易獲取, 將市轄區(qū)數(shù)據(jù)進 行合并, 將人口普查數(shù)據(jù)中各區(qū)縣 “本省其他縣 (市)、 市區(qū)遷入人口” 和 “外省遷入人口” 兩項指標之 和作為該區(qū)縣的流入人口。 廣東省地級以上城市的市區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值、 市區(qū) 地區(qū)生產(chǎn)總值、 職工年平均工資、 市區(qū)人口、 市區(qū)從 業(yè)人口、 固定資產(chǎn)投資總額、 實際利用外資金額、 社 會消費品零售總額來自 2001 年和 2011 年的 《中國 城市統(tǒng)計年鑒》 。 廣東省縣級城市的城鎮(zhèn)人口數(shù)據(jù)來自 2000 年 中國第五次人口普查、 2010 年中國第六次人口普 查。工業(yè)總產(chǎn)值、 地區(qū)生產(chǎn)總值、 年末在崗職工平 均工資、 年末單位從業(yè)人口、 固定資產(chǎn)投資總額、 社 會消費品零售總額數(shù)據(jù)來自 2001 年和 2011 年的 《廣東統(tǒng)計年鑒》 。 2.2 研究方法 本文所用研究方法有全局空間自相關(guān)、 局部 (自相關(guān)、 冷熱點地區(qū)分析, 以及主成分分析和回歸

示空間對象在第 i 和第 j 兩點之間的鏈接關(guān)系, 空間 權(quán)重可以由距離、 可達度等方法來確定, 本文使用 QUEEN 鄰接標準計算空間權(quán)重矩陣。若 I>0, 則空 間正自相關(guān); I<0, 則空間負自相關(guān); I=0 代表不存在 空間自相關(guān), 空間上隨機分布。 全局 Moran's I 指數(shù)在本文用于反映區(qū)域中流 入人口的整體空間集聚態(tài)勢, 對比 2000 年和 2010 年全局空間自相關(guān), 可反映流入人口在 10 年間的空 間集聚性變化特征。 (2) 局部自相關(guān)。局部 Moran's I 指數(shù)將全局 Moran's I 指數(shù)分解到局域空間上, 用于揭示研究區(qū) 內(nèi)空間對象的某一空間參考單元與其鄰近的空間 單元屬性特征值之間的相關(guān)性, 計算公式如下 ( 王 勁峰等, 2010):
Ii = yi - y ˉ n ˉ) ∑wij (yi - y s2 j

(2)

式中: Ii 為局部 Moran's 指數(shù),s2 為 y i 的離散方差; 相關(guān); I<0, 則空間負自相關(guān); I=0 代表不存在空間自相 關(guān), 空間上隨機分布。 基于局部 Moran's I 指數(shù)的空間關(guān)聯(lián)局域指標 分 析 (Local Indicators of Spatial Association, LISA) 方法可以得出 LISA 集群圖。LISA 集群圖中, 局部 Moran's I 指數(shù)顯著性水平在 0.05 以上的空間單元 被劃分為 4 種空間關(guān)聯(lián)類型: 低—低、 高—高、 低— 高和高—低, 用于反映廣東省一個區(qū)域流入人口與 鄰近區(qū)域流入人口的相關(guān)程度。
w ij 為空間權(quán)重矩陣; y 則空間正自 ˉ 為均值。若 I>0,

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地 理 科 學(xué)

進 展

第 34 卷

(3) 熱點、 冷點地區(qū)分析。Getis-Ord G i* 指數(shù)用 于測定地理現(xiàn)象的熱點和冷點地區(qū)分析, 其計算公 式為(Haining, 2003):
G i*(d) =∑ W ij (d)x i /∑x i
n n i=1 i=1

(3)

x i 為 i 地區(qū)的觀測值; W ij 為空間權(quán)重矩陣, 式中: 1

表示空間相鄰, 0 表示空間不相鄰。若 G i* 值顯著為 正, 表明 i 地區(qū)周圍的值相對較高, 屬于熱點地區(qū); 反之則為冷點地區(qū)。該方法在本文用于識別流動 人口的熱點和集聚區(qū)域。 (4) 主成分降維。由于社會經(jīng)濟統(tǒng)計指標較 多, 且這些指標之間存在著一定的相關(guān)性, 為了消 除指標之間的相關(guān)性, 客觀地分析流入人口的影響 要素, 先將社會經(jīng)濟指標進行主成分降維, 得到經(jīng) 濟增長要素、 社會發(fā)展要素、 投資要素、 消費要素 (朱傳耿等, 2001), 然后再進行相關(guān)分析。 由于不同等級城市經(jīng)濟、 社會發(fā)展水平不同, 本文分地級以上及縣級城市兩個尺度對廣東省流 入人口規(guī)模和經(jīng)濟發(fā)展之間的響應(yīng)關(guān)系進行分析。 對廣東省地級以上城市經(jīng)濟發(fā)展指標進行主 成分降維, 將市區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值、 市區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值、 職工年平均工資合并為一個主成分代表經(jīng)濟增長 要素, 其中 2000、 2010 年累計方差貢獻率分別為 93.89%、 86.88%; 將市區(qū)人口、 市區(qū)從業(yè)人口合并為 社會發(fā)展要素, 其中 2000、 2010 年累計方差貢獻率 分別為 94.04%、 82.72%; 固定資產(chǎn)投資總額、 實際利 用外資金額合并為投資要素, 其中 2000、 2010 年累 計方差貢獻率分別為 96.65%、 95.96% ; 社會消費品 零售總額代表消費要素。 對廣東省縣級城市經(jīng)濟發(fā)展指標進行主成分 降維, 將工業(yè)總產(chǎn)值、 地區(qū)生產(chǎn)總值、 年末在崗職工 平均工資合并為一個主成分代表經(jīng)濟增長要素, 其 中 2000、 2010 年累計方差貢獻率分別為 73.61% 、 77.18% ; 將城鎮(zhèn)人口、 年末單位從業(yè)人口合并為社 會發(fā)展要素, 其中 2000、 2010 年累計方差貢獻率分 別為 73.5%、 75.8%; 固定資產(chǎn)投資總額代表投資要 素; 社會消費品零售總額代表消費要素。

流入人口增長 1033.63 萬(49.09%), 增速遠大于戶籍 人口。與 2000 年相比, 2010 年 78.4%的行政單元流 入人口不同程度增加, 其中增長超過 10 萬的行政單 元都集中在珠三角地區(qū); 超過 100 萬的行政單元有: 深圳市, 增加 242.97 萬; 廣州市市轄區(qū), 增加 199.20 萬; 東莞市, 增 加 146.27 萬 ; 佛山市, 增 加 137.36 萬。同時, 有 21.6%的行政單元流入人口有所減少, 分散分布在粵東(東部地區(qū), 包括汕頭、 潮州、 揭陽、 汕尾)、 粵西( 西部地區(qū), 包括湛江、 茂名、 陽江) 和粵 北(北部地區(qū), 包括韶關(guān)、 梅州、 清遠、 河源、 云浮)地 區(qū)。其中減少超過 1 萬的有: 普寧市, 減少 4.62 萬; 恩 平市, 減少 1.16 萬; 臺山市, 減少 1.05 萬(圖 1)。 3.2 流入人口空間分布特征 廣東全省分為: 粵北 ( 占全省面積的 43.25%)、 珠三角 ( 南粵地區(qū), 占全省面積的 30.41% , 包括廣 州、 深圳、 佛山、 珠海、 東莞、 中山、 惠州、 江門、 肇 慶)、 粵西(占全省面積的 17.67%)、 粵東(占全省面積 的 8.66%)(表 1)。 2000 年 , 珠三角流入人口占總流入人口的 92.52%; 除珠三角外的廣東省 69.58%面積上只占據(jù) 了 7.47%的流入人口, 其中粵北流入人口占 3.02%, 粵東 2.82%, 粵西僅為 1.64%。2010 年, 珠三角流入 人口占總流入人口的 91.47%; 除珠三角外的其余地 區(qū)占 8.53%, 其中粵北 3.66%, 粵東 3.20%, 粵西僅為 1.67%。 考慮到人口遷移的絕對量容易受各行政區(qū)域 面積大小的影響, 缺少可比性, 因而采用人口遷入 率來對比 2000、 2010 年廣東省流入人口空間分布特 征 ( 圖 2-3)。從圖 2-3 可以看出, 人口遷入率大于 35% 的地區(qū)沒有變化, 均在珠三角地區(qū), 包括廣州 市轄區(qū)、 東莞市、 佛山市, 深圳市、 惠州市轄區(qū)、 中山

3 結(jié)果與分析
3.1 流入人口數(shù)量特征 廣東省 2000 年有戶籍人口 7483.37 萬, 流入人 口 2105.41 萬; 2010 年戶籍人口 8502.50 萬, 流入人 口 3139.04 萬。戶籍人口增長 1019.13 萬 (13.62%);

圖 1 2000-2010 年廣東省流入人口變化情況 Fig.1 Change of inflow population in Guangdong, 2000-2010

第1期

李月嬌 等: 2000-2010 年廣東省流入人口時空差異特征及影響因素 表 1 2000-2010 年廣東省不同區(qū)域流入人口情況 Tab.1 Inflow population of different regions in Guangdong

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區(qū)域 珠三角 粵北 粵東 粵西

占廣東省面積/% 30.41 43.25 8.66 17.67

包含城市 廣州、 深圳、 佛山、 珠海、 東莞、 中山、 惠州、 江門、 肇慶 韶關(guān)、 梅州、 清遠、 河源、 云浮 汕頭、 潮州、 揭陽、 汕尾 湛江、 茂名、 陽江

2000 年占全省比例/% 92.52 3.02 2.82 1.64

2010 年占全省比例/% 91.47 3.66 3.20 1.67

市、 珠海市。但深圳、 珠海人口遷入率出現(xiàn)顯著下 降, 其中 2000 年深圳人口遷入率為 83.45%, 在廣東 省位列第一, 2010 年下降為 79.92%; 珠海 2000 年人 口遷入率為 47.07%, 2010 年降到 37.36%。另外, 粵 北山區(qū)的韶關(guān)市轄區(qū)、 清新縣、 清遠市轄區(qū)、 河源市 轄區(qū)、 云浮市轄區(qū), 粵東潮州市轄區(qū)、 潮安縣, 粵西 的湛江市轄區(qū)人口遷入率都有很大程度提升, 其中 河源市轄區(qū)和清遠市轄區(qū)人口遷入率增加了 14% 左右。2000、 2010 年的流入人口重心都在東莞市, 且

圖 2 2000 年廣東省流入人口空間分布 Fig.2 Spatial distribution of inflow rate of population in Guangdong in 2000

圖 3 2010 年廣東省流入人口空間分布 Fig.3 Spatial distribution of inflow rate of population in Guangdong in 2010

重心位置略向西北方向移動, 但位移很小。 3.3 流入人口空間自相關(guān)性 圖 4 是 2000 年 和 2010 年 廣 東 省 流 入 人 口 的 Moran's I 散點圖。從全局自相關(guān)上看, 2000 年廣東 省 流 入 人 口 Moran's I 指 數(shù) 為 0.3932, 2010 年 為 0.3903, 進行隨機分布顯著性檢驗, 結(jié)果都通過 Z 值 檢驗。這表明 2000 年、 2010 年廣東省流入人口呈 現(xiàn)顯著的全域空間正自相關(guān)性, 即廣東省各行政單 元流入人口數(shù)量在空間上呈現(xiàn)高高或低低的聚集 現(xiàn)象。流入人口多的行政單元, 其周圍流入人口也 較多; 流入人口少的行政單元, 其相鄰行政單元流 入人口數(shù)量也較少, 表明流入人口在地理上不是隨 機分布, 而是呈現(xiàn)一定的空間集聚模式。 LISA 集群圖能夠清晰地反映流入人口的局域 空間自相關(guān)特征。圖 5 為 2000 年和 2010 年廣東省 流入人口的 LISA 集群圖, 圖中彩色的縣級行政單 元局域 Moran's I 統(tǒng)計量都在 5%的顯著性水平上顯 著。值得注意的是, LISA 圖中彩色的行政單元只 是集群的中心, 并不代表整個集群, 集群的區(qū)域會 更大(Anselin, 2003)。從圖 5 可以看出, 廣東省流入 人口空間關(guān)聯(lián)類型格局以正相關(guān)為主, 且以低—低 類型所主導(dǎo), 即流入人口水平低的區(qū)域被同是流入 人口水平低的相鄰區(qū)域所包圍, 空間關(guān)聯(lián)類型格局 相對穩(wěn)定。2000、 2010 年空間單元均以低—低空間 關(guān)聯(lián)類型為主, 且集聚特征明顯, 主要集群中心在 廣東西部, 以及以五華縣、 連平縣為中心的部分區(qū) 域。高—高空間關(guān)聯(lián)類型相對較為集中, 都聚集在 廣東省南部的深圳市、 東莞市以及惠州市轄區(qū)周邊 的地區(qū), 這些地區(qū)為流入人口水平高的區(qū)域, 被同 是流入人口水平高的相鄰區(qū)域所包圍。 圖 6 為 2000 年、 2010 年廣東省流入人口的冷熱 點分布圖。圖 6 顯示, 2000、 2010 年廣東省流入人 口熱點和冷點地區(qū)與顯著空間關(guān)聯(lián)格局較為一 致。熱點地區(qū)分布較為穩(wěn)定, 2000 年和 2010 年都 分布于深圳市、 東莞市、 惠州市轄區(qū)以及增城市。 2000 年冷點地區(qū)分布格局與 2000 年顯著低—低格 局完全一致。2010 年冷點地區(qū)有所減少, 減少的行

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政單元有: 連山縣、 封開縣、 德慶縣、 陽山縣、 云安 縣、 連平縣、 龍川縣, 增加的冷點地區(qū)只有揭西縣。 3.4 廣東省流入人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展之間的響應(yīng)關(guān)系 采用 Pearson 相關(guān)系數(shù)分析并進行雙側(cè)檢驗, 對廣東省地級以上城市流入人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展 的響應(yīng)關(guān)系進行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn), 只有 2000 年社會 發(fā)展要素與流入人口規(guī)模在 0.05 水平上顯著相關(guān), 其余均在 0.01 水平上顯著相關(guān)(表 2)。相關(guān)系數(shù)均 為正, 各要素對人口流入起到了推動作用, 說明流 動人口受經(jīng)濟、 社會發(fā)展水平、 投資情況、 消費水平 均相對較高的城鎮(zhèn)拉動。其中, 經(jīng)濟增長要素是最 主要的拉力。 2000-2010 年, 各因素相關(guān)系數(shù)均變

圖 4 2000、 2010 年廣東省流入人口的 Moran's I 散點圖 Fig.4 Moran's I plot of inflow population in Guangdong in 2000 and 2010

大, 說明經(jīng)濟增長、 社會發(fā)展、 投資規(guī)模以及消費帶 動對流動人口的拉力作用越來越大。 對廣東省縣級城市流入人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展 的響應(yīng)關(guān)系進行分析, 采用 Pearson 相關(guān)系數(shù)分析 并進行雙側(cè)檢驗, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 2000 年經(jīng)濟增長要素、 消費要素與流入人口規(guī)模在 0.01 水平上顯著相關(guān), 投資要素在 0.05 水平上顯著相關(guān), 投資要素與流入 人口規(guī)模不顯著相關(guān) ( 表 3)。這說明, 2000 年對流 入人口起拉力作用的要素主要是經(jīng)濟增長要素和 消費拉動效應(yīng), 而社會發(fā)展要素對流入人口規(guī)模的 影響較小, 并不能構(gòu)成對流入人口的拉力作用。 2010 年, 經(jīng)濟增長、 社會發(fā)展及投資要素都與流入 人口規(guī)模在 0.01 水平顯著相關(guān), 消費要素在 0.05 水 平顯著相關(guān)。2010 年, 經(jīng)濟增長要素和投資要素為 人口流入的主要拉力因素。相比 2000 年, 消費要素 的相關(guān)性減弱, 說明在 2010 年, 消費拉動作用減弱; 社會發(fā)展要素也具有顯著的拉力作用, 說明 2010 年 縣級城市人口流動已經(jīng)進入了有序發(fā)展的階段。 廣東省經(jīng)濟增長要素和投資要素為人口流入 的主要拉力因素, 且拉力作用在逐漸增強。其他影 響因素上, 地級以上城市與縣級城市有所不同, 地 級以上城市消費拉動較顯著, 縣級城市則不顯著。 縣級城市在 2000 年社會發(fā)展要素未對流入人口造
表 2 2000、 2010 廣東省地級以上城市流入人口規(guī)模與社會 經(jīng)濟要素主成分的相關(guān)分析結(jié)果 Tab.2 Correlation of inflow population and socioeconomic factors in prefecture-level cities in Guangdong in 2000 and 2010
指標 經(jīng)濟增長要素 社會發(fā)展要素 2000 年 0.823** 0.507* 0.804 0.662
** **

2010 年 0.922** 0.732** 0.917** 0.827**

圖 5 2000、 2010 年廣東省流入人口的 LISA 集群圖 Fig.5 LISA plot of inflow population in Guangdong in 2000 and 2010

投資要素 消費要素

注: **、 *分別表示在 0.01、 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

表 3 2000、 2010 年廣東省縣級城市流入人口規(guī)模與社會經(jīng) 濟要素主成分的相關(guān)分析結(jié)果 Tab.3 Correlation analysis of inflow population and socioeconomic factors in county-level cities in Guangdong in 2000 and 2010
指標 經(jīng)濟增長要素 社會發(fā)展要素 2000 年 0.834 0.150 0.505 0.585
* ** **

2010 年 0.876** 0.527** 0.594** 0.489*

圖 6 2000、 2010 年廣東省流入人口的冷熱點分布圖 Fig.6 Cold and hot spots of inflow population in Guangdong in 2000 and 2010

投資要素 消費要素

注: **、 *分別表示在 0.01、 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。

第1期

李月嬌 等: 2000-2010 年廣東省流入人口時空差異特征及影響因素

115

成影響, 而 2010 年與流入人口規(guī)模顯著相關(guān), 說明 縣級城市流入人口在 2010 年進入有序發(fā)展階段。

4 討論
從 2000 年、 2010 年廣東省各區(qū)域流入人口占 總流入人口比例來看, 2010 年珠三角地區(qū)流入人口 占總流入人口比例較 2000 年有所下降, 但依然高達 90% 以上, 珠三角地區(qū)仍然是廣東發(fā)展的前沿地 區(qū)。但過多的人口涌入對區(qū)域的資源環(huán)境壓力是 非常大的。周純等(2003)對珠江三角洲的土地承載 力進行研究, 發(fā)現(xiàn)按國際標準來衡量, 珠三角內(nèi)深 圳的人口已經(jīng)超載, 東莞、 廣州處在臨界邊緣。胡 鋒 (2012) 對 2005-2010 年珠三角的資源環(huán)境承載力 進行研究, 發(fā)現(xiàn)珠三角在資源環(huán)境承載力方面已漸趨 飽和, 水質(zhì)污染所引起的水質(zhì)性缺水現(xiàn)象嚴重。2010 年, 肇慶市城鎮(zhèn)生活污水處理率有 40.44%; 廣州、 深 圳廢水排放總量在 10 億噸以上, 江河水質(zhì)達標率廣 州為 21.4%、 深圳為 20%、 佛山為 33.3%。土地資源 的稀缺性問題也日漸突出, 以佛山為例, 未利用土 地面積只有 9%; 另外, 傳統(tǒng)能源的低效率使用也加 劇了珠三角地區(qū)的空氣污染, 2010 年廣州市 3 個監(jiān) 測點的區(qū)域空氣質(zhì)量 Ⅲ 級及劣于 Ⅲ 級的比例平均 介于 34.9%~51.6% 之間。珠三角地區(qū)資源環(huán)境的 過載, 迫切需要將勞動密集型和資源型產(chǎn)業(yè)向周圍 區(qū)域轉(zhuǎn)移, 減輕人口的壓力。粵北、 粵東、 粵西地區(qū) 資源豐富;洊|的潮汕平原, 是廣東省的第二大平 原, 土地肥沃, 地形平坦, 有很好的發(fā)展?jié)摿Γ?粵北 山區(qū)的土地類型以山地丘陵為主, 山地居多, 區(qū)域 內(nèi)礦產(chǎn)資源、 林木豐富; 粵西北部有大片山地, 沿海 平原和臺地相間分布 ( 劉昭云, 2010)。這些地區(qū)人 口壓力較小, 資源豐富, 勞動力成本較低, 在未來廣 東省的人口轉(zhuǎn)移和產(chǎn)業(yè)發(fā)展中將發(fā)揮重要的作用。 2000-2010 年, 廣東省出臺了一系列與人口和 產(chǎn)業(yè)分布相關(guān)的政策。 2002、 2005、 2008 年廣東省 委、 省政府相繼頒發(fā) 《關(guān)于加快山區(qū)發(fā)展的決定》 、 《關(guān)于我省山區(qū)及東西兩翼與珠江三角洲聯(lián)手推進 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的意見 ( 試行)》 、 《關(guān)于推進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和勞 動力轉(zhuǎn)移的決定》 等文件, 推進珠三角勞動密集型、 資源型產(chǎn)業(yè)等向粵北山區(qū)及東西兩翼轉(zhuǎn)移, 旨在推 動廣東省空間協(xié)調(diào)發(fā)展,, 縮小省內(nèi)區(qū)域發(fā)展差距。 在上述政策的影響下, 各地也興建了許多開發(fā) 區(qū)或產(chǎn)業(yè)園區(qū)。 2004 年, 廣東省委、 省政府首次提 出珠三角與山區(qū)及東西兩翼共建產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移工業(yè)

園。截至 2009 年 4 月, 廣東全省已認定產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移園 32 個, 14 個欠發(fā)達地市已至少有 1 個產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移園 (吳漢賢等, 2010)。 以深圳市為例, 據(jù)深圳市貿(mào)易工業(yè)局 2007 年 6 月的調(diào)查, 該市共有 18 個工業(yè)行業(yè)出現(xiàn) “企業(yè)外 遷” , 羅湖、 南山、 寶安、 龍崗 4 區(qū)已經(jīng)外遷企業(yè) 499 家, 另有 20 多家打算外遷。外遷的企業(yè)以機械制 造、 電子元器件、 塑料制品、 玩具等勞動密集型的傳 統(tǒng)產(chǎn)業(yè)為主, 約占外遷企業(yè)總數(shù)的 58% , 遷往地多 為廣東的東莞、 惠州、 河源等地以及湖南、 江西、 山 東等內(nèi)地省份(胡謀, 2007)。2000-2010 年深圳人口 遷入率從 47.07% 降到 37.36% , 表明勞動密集型產(chǎn) 業(yè)外遷對珠三角地區(qū)流入人口所占的比例和分布 起到了很大作用。 河源市是粵北山區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移非常有代表性的 區(qū)域。2005-2008 年, 中山(河源)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移工業(yè)園共 引進項目 109 個, 吸引了中興通訊在內(nèi)的 30 多家手 機生產(chǎn)企業(yè), 成為新的手機生產(chǎn)重地。該工業(yè)園投 資總額 96.63 億元, 各項經(jīng)濟指標逐年大幅上漲, 其 中工業(yè)總產(chǎn)值平均增長率為 84%, 稅收平均增長率 為 55%, 被省政府認定為首批示范園區(qū)(中國國土資 源報, 2009)。相應(yīng)地, 2010 年河源市轄區(qū)遷入人口 達 15.6 萬, 為 2000 年(4.35 萬)的 3.6 倍, 10 年間人口 遷入率增加了 14.55%, 增幅在廣東省位列第一。人 口遷入率增幅位列全省第二的清遠是承接珠三角 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移最早和最多的地區(qū), 佛山 ( 清遠) 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移 工業(yè)園以其獨特的魅力吸引了眾多企業(yè)和投資者, 截至 2009 年 1 月, 有 600 多家珠三角企業(yè)落戶清遠, 其中由佛山轉(zhuǎn)移的項目有 207 家, 投資額 300 多億 元。清遠由于大力承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移, 主要經(jīng)濟指標已 連續(xù) 5 年增幅位居全省第一 ( 廣州日報, 2009)。與 此同時, 清遠市區(qū)人口遷入率增幅達 14.07% , 鄰近 的清新縣人口遷入率增幅也達到了 6.21%。 由此可見, 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移確實在很大程度上帶動了 勞動力的轉(zhuǎn)移。 2000-2010 年, 珠三角地區(qū)人口遷 入比例下降, 粵北和粵東地區(qū)的流入人口比例明顯 增加, 粵北山區(qū)的韶關(guān)市轄區(qū)、 清新縣、 清遠市轄 區(qū)、 河源市轄區(qū)、 云浮市轄區(qū), 粵東潮州市轄區(qū)、 潮 安縣, 人口遷入率都有很大程度提升, 其中河源市 轄區(qū)和清遠市轄區(qū)人口遷入率增加了 14% 左右。 流入人口中心向西北方向轉(zhuǎn)移, 流動人口的空間聚 集度下降。這說明廣東省政府采取的一系列政策 措施起到了實效, 珠三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級, 帶動 了周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及勞動力的轉(zhuǎn)移。

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地 理 科 學(xué)

進 展

第 34 卷

5 結(jié)論
(1) 流入人口數(shù)量增多, 但分布格局總體穩(wěn)定, 流入人口的聚集度略有下降。廣東省 2000-2010 年 流動人口的增長速度遠大于戶籍人口的增長速度, 有 78.4% 的行政單元流入人口不同程度增加, 流入 人口增長超過 10 萬的行政單元集中于經(jīng)濟發(fā)達的 珠三角地區(qū), 而經(jīng)濟相對落后的粵東、 粵西、 粵北地 區(qū)的流入人口數(shù)量下降。這使得廣東省原本不均 衡的人口分布格局因流入人口的不均衡進一步拉 大了地區(qū)人口密度的差距。從人口分布的重心來 看, 2000、 2010 年的流入人口重心都在東莞市, 重心 位置略向西北方向移動, 但位移很小, 總的來說廣 東省流入人口空間格局較為穩(wěn)定。 流入人口在空間上存在集聚分布, 空間正自相 關(guān)性較強, 呈現(xiàn)高高或低低的聚集現(xiàn)象。表明流入 人口在地理上不是隨機分布, 而是呈現(xiàn)一定的空間 集聚模式, 且該集聚模式與地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、 地形 特征等要素有一定的內(nèi)在聯(lián)系。從 2000-2010 年流 入人口空間自相關(guān)的結(jié)果看, 流入人口空間格局短 期內(nèi)不會有大的改變, 但流入人口空間結(jié)構(gòu)緩慢地 向合理布局方向過渡。 (2) 廣東省流入人口規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系密 切, 但分布格局與當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移政策相關(guān)。廣東省 產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的同時, 在很大程度上帶動了勞動力的轉(zhuǎn) 移。珠三角地區(qū)人口遷入比例下降, 周邊地區(qū)則升 高, 流入人口中心向西北方向轉(zhuǎn)移, 流入人口的空 間聚集度下降。人口遷入率變化格局與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移 格局基本一致, 說明廣東省政府采取的一系列政策 措施起到了實效, 珠三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級轉(zhuǎn)型, 帶動 周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展以及勞動力的轉(zhuǎn)移。 經(jīng)濟增長要素和投資要素始終是廣東省人口 流入的主要拉力, 且拉力作用逐漸增強。地市級城 市由于商業(yè)發(fā)達, 消費因素也成了吸引人口流入的 主導(dǎo)要素; 在縣級城鎮(zhèn)中, 由于近年來城鎮(zhèn)化水平 不斷提高, 使得社會發(fā)展要素對流入人口的拉動作 用逐漸占據(jù)重要地位, 縣域尺度的人口流入和產(chǎn)業(yè) 布局進入快速發(fā)展階段。 參考文獻(References)
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Spatiotemporal characteristics and influencing factors of inflow population in Guangdong from 2000 to 2010
LI Yuejiao1,2, YANG Xiaohuan1, CAI Hongyan1, YU Yuefei3
(1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China; 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Anhui Normal University, Wuhu 241000, Anhui, China)

Abstract: Since the economic reform and opening up, Guangdong Province has been one of the provinces in China that has the largest floating population inflow. Data from the sixth census show that Guangdong had 21497787 inflow population from other provinces, which accounted for 20.61% of the total population in Guangdong in 2010. The number of inflow population in Guangdong ranked the first in all provinces, autonomous regions, and municipalities in China. Using data from the fifth and sixth national population census in 2000 and 2010 and spatial autocorrelation method (global autocorrelation, local autocorrelation, and cold and hot spot analyses), we analyzed the spatial- temporal characteristics and influencing factors of inflow population in Guangdong Province during the first decade of the 21st century. The results show that: (1) From 2000 to 2010, the number of inflow population in Guangdong increased sharply, but the distribution pattern of the inflow population was stable. The concentration of the inflow population slightly decreased from 2000 to 2010. (2) The number of inflow population in Guangdong Province was closely related to economic development, but the distribution pattern had a clear relationship with local industrial transfer policies. Key words: Guangdong Province; inflow population; spatiotemporal pattern; spatial autocorrelation; influencing factor



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本文編號:178064

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