陳朋弟，黃 亮,2*，姚丙秀，吳堯惠

(1.昆明理工大學 國土資源工程學院，云南 昆明 650093；2. 云南省高校高原山區(qū)空間信息測繪技術應用工程研究中心，云南 昆明 650093；3. 中國礦業(yè)大學 地球科學與測繪工程學院，北京 100083 )

改革開放四十年以來，我國的政治、經濟、文化等取得了相當大的成就，但這些方面的發(fā)展都是與人口問題分不開的。有數據表明，1970年我國的人口出生率為33.59‰，在這之后國家也發(fā)現這么大的人口出生率基數與我國的經濟發(fā)展不成比例。為此，黨的十二大實施了計劃生育的基本國策[1]。實施以來，我國人口出生率基數大的問題得到了控制，人口出生率顯著下降，到2000年已經下降為14.03‰，但持續(xù)的人口出生率下降也成為我國人口老齡化問題加劇的因素之一[2]。根據2018年的數據顯示，中國的人口出生率下降到10.94‰，比2017年下降1.49個千分點，出生人口比上年減少200萬人，這些數據進一步說明我國人口出生率已明顯低于世界人口出生率的更替水平。

從人口學的角度來看，中國人口出生率波動的主要影響因素可以從宏觀和微觀兩個方面來分析。從宏觀影響因素來看，主要有經濟發(fā)展水平、育齡婦女數量、宏觀社會策略；從微觀因素來看主要有家庭收入水平、個人價值觀念等決定[3]。為此，國家為實現人口總量平穩(wěn)增長，2015年黨的十八屆五中全會決定全面實施一對夫婦可生育兩個孩子政策[4]，此政策提出后，2016年和2017年我國出生人口和出生率有了大幅提高，尤其是2016年我國人口出生率達到了12.95‰。雖然2018年我國出人口和出生率比2017年有所下降，但從育齡婦女的生育水平看，仍高于“單獨兩孩”和“全面兩孩”政策實施前的水平[5]。但相關政策的實施需與人口的地理及空間分布相結合。蘇理云等[6]利用Moran’s I和泰爾指數對人口出生率在空間和地域分布上進行了分析，得出我國人口出生率具有西部強于東部的特征。王書霞[7]利用Moran’s I和LISA方法得出內蒙古自治區(qū)各盟市人口呈現出非均衡性的發(fā)展趨勢，并與經濟發(fā)展狀況有著一定的空間自相關性。MacQuillan Elizabeth等[8]利用Logistic回歸模型、核密度估計和LISA分析并結合出生記錄來確定狀態(tài)區(qū)域的GDM(妊娠糖尿病)率，得出密歇根州西南部8個GDM高發(fā)縣的熱點地區(qū)。A. I. Igonin[9]通過GIS相關分析來監(jiān)測人口生育強度和性別結構的發(fā)展過程得出出生率的相關變化情況。劉德欽[10]使用人口分布的三維模型、羅倫斯曲線分析了中國人口的分布特點及空間相關性，得出中國東西部人口分布差異較大，東部為人口密集區(qū)，西部為人口稀疏區(qū)。

綜上所述，國內外大多數學者研究主要集中在特定的局部區(qū)域，人口出生率也趨向于局部小區(qū)域的空間分析，但對整個國家的人口出生率影響因素研究相對較少?；诖耍疚囊哉麄€中國作為研究區(qū)域，從多角度分析人口出生率的空間聚集性與非均衡性的制約因素，采用熱點分析、莫蘭指數以及人口出生率重心的遷移過程等多個方法來綜合分析人口的空間相關性，從而為政府決策提供依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文所選的研究區(qū)域為中國22個省、5個自治區(qū)、4個直轄市以及部分河流數據，在整個研究過程中臺灣省無數據。研究數據主要來自國家統計局，時間段包括2003年、2006年、2009年、2012年、2015年、2017年，由于2018年的數據還沒統計出來，所以本文將2018年的數據換成了2017年的數據，用以證明等間隔內的人口變化情況。出生率指在一定時期內(通常為一年)一定地區(qū)的出生人數與同期內平均人數(或期中人數)之比，用千分率表示[11]，其人口出生率計算公式為：

出生率= (年出生人口 / 年平均人口)×1000‰。

(1)

1.2 研究方法

1.2.1熱點分析

熱點分析[12]可以對數據集中的每一個要素進行統計。本文通過熱點分析來反映人口出生率在空間上的聚類狀況，從而可以很清晰地看到我國人口出生率分布的冷熱點。其計算公式如下：

(2)

其中xi是研究區(qū)各省市的人口出生率，wi,j是i和j之間的空間權重，n為研究區(qū)省或市的要素總數，且：

(3)

(4)

1.2.2莫蘭指數(Moran’s I)

空間自相關[12]是根據要素位置和要素值來度量空間要素的相關性。本文采用局部Moran’s I來反映這種測度，然后通過Moran’s I散點圖進行展示。Moran’s I散點圖有四個象限組成，分別表示高-高型、低-高型、低-低型和高-低型。計算公式如下：

(5)

其中xi為i省市的人口出生率，wi,j是i和j之間的空間權重，n為研究區(qū)省或市的要素總數。

通常，Moran’s I的取值范圍為(-1，1)之間，當I < 0時，說明全國各省市人口出生率在空間上存在負相關，且越接近1負相關性就越強；當I = 0時，說明全國各省市人口出生率在空間上不存在空間相關性，且在空間上表現出隨機性；I > 0時，全國各省市人口出生率在空間上表現為正的空間相關性，且越接近1空間相關性就越強；當I超出 -1和 1時，說明在實驗過程中參數設置有問題。

1.2.3人口出生率重心分析

人口出生率的重心可以分析追蹤該區(qū)域的人口出生率的變化情況，同時還可以分析出不同時間段內的重心遷移情況，其公式可以表示為：

三是做大水利投融資平臺。省政府成立了省水利發(fā)展投資有限公司，注冊資本金50億元，主要由省財政注資，采取多元投資方式，省水利廳管理為主，通過市場融資，解決湖南省水利建設投入不足的問題。各市縣水利投融資平臺通過財政注入資金、金融機構貸款、土地儲備等方式，融資90億元。

(6)

(7)

其中，Xw、Yw分別為人口出生率重心的橫坐標和縱坐標，xi、yi分別為各小區(qū)域中心點坐標，wi為權重，此處表示人口出生率。

2 中國各省市人口出生率空間聚集性的時空格局演變

空間效應包括空間依賴性和空間異質性，根據地理學第一定律，“各事物之間都具有關聯性，較近的事物比較遠的事物關聯性更強”[13]，人口出生率也不例外，其在地理空間上表現出一定的聚集效應。為此本文以ArcGIS、GeoDa軟件為基礎，從熱點分析和莫蘭指數兩個方面來反映人口出生率的空間聚集性。為更好地展示我國人口出生率的整體變化情況，本文統計了全國2000年至2018年的人口出生率數據，如圖1所示。

圖1 2001～2018年中國總人口出生率Fig.1 Total population birth rate in China from 2000 to 2018

2.1 熱點分析

本文利用全國各省市2003年、2006年、2009年、2012年、2015年、2017年六個時間段的人口出生率信息，通過對其進行熱點分析得出了這六個時間段的人口出生率空間聚集性時空格局演變的結果，并繪制出相應的專題圖，如圖2所示。

圖2 2003、2006、2009、2012、2015、2017年人口出生率熱點分析圖Fig.2 Hot spot analysis chart of population birth rate in 2003, 2006, 2009, 2012, 2015 and 2017

從圖2可以看出，熱點區(qū)域為人口出生率較高的省市，而冷點區(qū)域為人口出生率較低的省市?？傮w來看，熱點與冷點在這六個時間段的分布相對比較均勻。熱點區(qū)域(出生率較高的區(qū)域)主要集中在西北、西南以及中南沿海地區(qū)；冷點區(qū)域(出生率較低的區(qū)域)則主要集中在華北、東北以及華東的少部分地區(qū)。熱點區(qū)域與冷點區(qū)域都表現出正的空間相關性，空間聚集性顯著。以2003年的圖為參考，對比剩余的幾個年份，可以看出變化最大的是2015年，而2015年正好是二孩政策全面實施的時間，僅到2016年出生率就變?yōu)?2.95‰，比2015年增加了0.88個千分點，這也從側面反映出國家政策對人口出生率的影響之大。

從2003到2017年的變化來看，聚集性整體收縮，同時顯著性也在減弱，圖2可以看出變化最明顯的地區(qū)是西藏自治區(qū)、青海省、廣西壯族自治區(qū)以及廣東省。西藏地區(qū)從之前的一級熱點變到2017年的二級熱點區(qū)域，而青海直接變成不顯著；廣東、廣西由2012年之前的不顯著變?yōu)?012年之后的顯著性區(qū)域；雖然在2015年四川、云南、貴州加入到熱點區(qū)域，但并沒有保持很長的時間，在2017年全部加入到不顯著區(qū)域，也就是說出生率恢復到之前的水平。綜上所述，我國各省市人口出生率呈現出下降趨勢，這與有些學者提出的二孩政策全面放開以后我國人口將呈現爆炸式增長完全相反，可以看出雖然相關政策在一定程度上能夠影響人口出生率，但是這并不是絕對的，需要與經濟發(fā)展水平、育齡婦女數量、宏觀社會策略、家庭收入水平、個人價值觀念等相結合。當今社會由于對小孩的撫養(yǎng)成本提高，加上帶小孩增加了女性的勞動力以及減少了收入，即使政策上有所改變，但外界巨大的壓力還是不能從根本上快速解決人口出生率降低的狀況。據統計，2018年我國人口的出生率為10.94‰，是改革開放以來的最低水平，人口出生率的持續(xù)下降將直接加速中國老齡化的進程。

2.2 Moran’s I

若在空間同質的情況下來研究全局Moran’s I對空間相關性的影響情況，可以很好地反映該研究區(qū)域的整體發(fā)展趨勢，但往往由于空間異質性的存在，各局部區(qū)域存在部分高度不均勻或該局部區(qū)域被鄰近區(qū)域高值所包圍的情況，造成全局自相關中存在局部隨機性的情況。為此，本文利用局部Moran’s I來研究我國各省市人口出生率的空間聚集性以及空間異質性，并通過Moran’s I散點圖來直觀地展示這六個時間段的人口出生率空間聚集情況，散點圖如圖3所示。

圖3 2003、2006、2009、2012、2015、2017年人口出生率局部Moran’s I散點圖Fig.3 Scatter plots of Moran's I in terms of population birth rate in 2003, 2006, 2009, 2012, 2015 and 2017

由圖3可以看出我國絕大多數的省市處于高-高型和低-低型當中，說明人口出生率在空間上具有較強的空間聚集性，且在這六個時間段內聚集性比較穩(wěn)定；不同時間段人口出生率有所不同，在整個時間推移過程中低-高型數量在減少，而高-低型數量有所增加，說明我國人口出生率的空間以及區(qū)域分布發(fā)生了變化。

3 人口出生率的空間異質性分析

3.1 人口出生率重心遷移

現實生活中各事物的空間分布并不是均衡的，而是存在空間異質性，本文通過利用人口出生率的重心遷移過程來反映出生率分布的這一現象。為更好地進行說明，本文將從全局和局部兩個方面出發(fā)，對人口出生率重心的遷移過程進行分析，為此將全國劃分為六大地理區(qū)域，分別為西北、華北、東北、華東、中南、西南，如圖4所示。

圖4 全國六大地理區(qū)域劃分Fig.4 The country is divided into six geographical regions

3.1.1全局人口出生率重心遷移

通過人口出生率的全局重心遷移過程來整體地反映出生率的發(fā)展方向，具體過程如圖5所示。

人口出生率重心位置取決于人口出生率的分布狀態(tài)，如果人口出生率分布是均勻分布，則重心位于該區(qū)域的幾何重心，但往往由于空間異質性的存在，導致人口出生率重心出現偏移，這種偏移是與國家的政策以及經濟等密切相關。從圖5可以看出，2003年到2006年，人口出生率重心向東北方向移動，且移動距離相對較大，出現這種情況的原因應該與計劃生育的實施有關；2003年到2009年期間，人口出生率重心都是向東南方向移動；從2009年開始到2015年這一時期，人口出生率整體向西南方向偏移，而這一時期內正好是二孩政策提出和全面實施的階段，人口出生率整體提高，西部地區(qū)出生率高于東部地區(qū)，所以人口出生率重心整體向西移動；而從2015年起到2017年這一階段，人口出生率重心又向東北方向移動，由此可見，人口出生率并不絕對地取決于政府的相關政策，經濟發(fā)展水平、個人收入狀況以及主觀思想等也成為人口出生率降低的制約因素。

圖5 2003年至2017年各省市全局人口出生率重心遷移Fig.5 The overall population of each province and city population birth rate center of gravity migration from 2003 to 2017

3.1.2局部人口出生率的重心遷移

全局人口出生率重心可以從整體上反映重心的遷移情況，為更好地反映人口出生率重心的遷移規(guī)律，將全國劃分為六個區(qū)，然后分別研究每個區(qū)的人口遷移情況，并繪制了相應的遷移圖，如圖6所示。

從圖6可以看出，2003年到2017年六大區(qū)域的人口出生率重心的遷移過程變化明顯，例如西南地區(qū)，2003年到2006年期間，人口出生率重心首先向西北方向遷移，且遷移距離較大；2006年到2009年，重心向東南方向移動，但偏南的效果不明顯；從2009年開始到2012年這一階段，人口出生率重心整體向東北方向移動；2012年到2015年，重心向西北方向移動；而從2015年到2017年間，人口出生率重心又向東南方向遷移。從整體上來看，該地區(qū)人口出生率重心隨著年份的推移逐漸向東北方向傾斜，而東北和中南地區(qū)重心的遷移具有相反的移動過程，華北和華東地區(qū)的移動方向大致相同，西北地區(qū)在整個過程中先向西發(fā)展，在2015年之后又向東進行移動。這種現象的出現首先與各區(qū)域的地理位置分布、人口分布以及經濟發(fā)展狀況等有關，其次由于國家對少數民族的政策相對較寬，因此在西北、西南、中南等地的人口出生率相對于其他區(qū)域要高。

圖6 2003年到2017年六大區(qū)域人口出生率重心的遷移Fig.6 Migration of population birth rate center of gravity in the six regions from 2003 to 2017

4 結論與討論

1)從空間聚集性來看，我國各省市人口出生率的空間聚集效應顯著，通過熱點分析可以看出，熱點區(qū)域即出生率較高的區(qū)域主要集中在西北、西南以及中南沿海地區(qū)，而冷點區(qū)域即出生率較低的區(qū)域則主要集中在華北、東北以及華東的少部分地區(qū)。通過局部Moran’s I指數可以看出，我國絕大多數省市處于高-高型和低-低型當中，且數量隨著時間的推移在不斷地增加，說明我國人口出生率的空間正相關性在增強，空間聚集性顯著。

2)人口出生率的重心移動可以很好地反映空間異質性特點，通過全局重心遷移規(guī)律可以看出，在2003年至2017年期間，我國人口出生率重心整體向東移動，而只有2015年出現反彈，這一年正好是二孩政策全面實施的年份，這一現象也表明國家新政策對未來人口的發(fā)展方向起到了明顯的促進作用，一定時期內可以改變人口出生率下降的現狀。局部人口出生率的重心在六大地理區(qū)域的遷移過程呈現出西南、西北各異，華北、華東相近，東北、中南相反的特點。

基于以上分析，人口出生率在空間上既具有聚集性，又具有異質性，國家應考慮到空間非均衡性帶來的人口出生率分布不均勻的問題，利用地域性來合理地解決人口發(fā)展方向。

二孩政策的全面實施不能夠單方面地解決人口出生率低的問題，國家應出臺相關法律法規(guī)，積極配合二孩政策的實施。其次，國家應對育齡婦女實施保護性政策，例如帶薪休產假等，這樣可以解決產期無收入、產后有保障的問題。再者，對育齡婦女在思想上進行再教育，提高宣傳工作。最后，協調發(fā)展人口與經濟的關系，實現在穩(wěn)定發(fā)展經濟的條件下轉變人口政策，降低人口老齡化進程。